今天凌晨，The information消息，据一位与 OpenAI 高管交谈过的人士透露，OpenAI高管们向一些投资者表示，计划向高收入知识工作者出售低端Agent，每月收费 2000美元；
面向软件开发者的中端Agent，每月收费为1万美元；充当博士级研究助手的高端Agent，每月收费高达2万美元。
虽然博士级Agent价格看起来相当炸裂，比目前OpenAI最贵的付费产品ChatGPT Pro贵了100倍。但OpenAI相信用户可以从这些产品中获取更高商业价值，尤其是在金融分析、股票预测、医学研究等高回报领域。
有网友解读道，每月花2万美元聘请一个博士级别的研究Agent，这个价格似乎并不算高。
在美国，一名中级水平的博士工程师的平均年薪约为14万美元，而且这样的人是真实存在的。所以，他们能做的事情不局限于在电脑或机器上工作。
我觉得那些价格是合理的。稍微想一下就知道 —— 如果他们想要取代人类，那肯定得造成一定的影响！
然后，DeepSeek又出现了，以每月仅 200 美元的价格推出博士级别的Agent，从而压低了市场价格。
但不少网友也认为该价格太高。除非他们是在定制化的一对一基础上来打造这些Agent，否则我觉得这并不值得，因为人们很快就能基于开源的大语言模型重新开发出类似的技术。
如果 OpenAI 的Agent每月定价在2000 美元到 20000 美元之间，那它们肯定能带来巨大的商业价值。没有哪家公司会花这么多钱，除非回报是值得的。
花几乎和聘请人类差不多的钱去购买人工智能Agent，这意义何在呢？没错， Sam就是想在市场把价格大幅压低之前，先靠推出Agent大赚一笔；我想不出别的解释了。
还有人嘲讽道，我们得和这个每月收费 2 万美元的博士级Agent交个朋友。说不定它会同意把一些任务交给我们来做，然后给我们一成报酬呢。
按照那样的定价，这个价格肯定会受到严格审视。要让它对一家公司有益处，就得成为利润中心，而不是一项开支。我不确定目前AI是否已经发展到能证明每月2万美元的定价是合理的地步。看来我们只能拭目以待了。
按照这些价格，AI肯定必须能够取代人类员工。考虑到摊销成本，使用AI可能是划算的。一家私营公司的一名员工每月成本是多少？在公共行政部门呢？
我不想用这个来解释当前的裁员现象。与此同时，我注意到基本收入保障不再被讨论了。我真心希望是我搞错了。
就那个价格而言，我们说的可是真正达到人类工程师水平的能力了。我真的很怀疑 OpenAI 是否已经具备了那样的能力。
不。泄露出来的定价并不能证明他们已经打造出了AGI，而是证明了他们精通销售心理学。
每月2000美元到 20000美元的定价，并非基于所提供价值来设定的，而是为了让企业高管们觉得他们买到了某种独一无二且具有变革性的东西。
那些真正用自动化取代人力的公司，通常一开始会让产品价格亲民，以推动其被采用。能够取代人力的东西并不昂贵，而是极其便宜。电子邮件淘汰了邮递员。Excel淘汰了会计。这两者都不需要每月花费20000 美元。
最具深远意义的科技革命，其标志并非高昂的定价，而是普及化的可及性，使得之前的解决方案相比之下显得贵得离谱。这不是AGI。这不过是给企业创新作秀行为准备的奢华安慰剂罢了。
其实OpenAI已经在今年重度布局AI Agent，认为这是实现AGI商业价值的最好体现之一。传统RPA就有很多受众，并且在2019年掀起了非常热的应用浪潮。现在加上大模型的加持，肯定有搞头啊~
OpenAI联合创始人兼首席执行官Sam Altman曾发表了一篇长文，特意强调，OpenAI正在全力布局AI Agent，这些成千上万的智能体最终会被广泛使用，成为各种业务场景中的虚拟同事。初级Agent的性能可能会差一些，但他们仍然会渗透到各个领域重塑世界经济。
作为对Agent的承诺，前不久OpenAI刚发布了最新模型Deep Research，目前已经能在付费ChatGPT中使用。
Deep Research可以通过推理来自动搜索、解读和分析互联网上的海量信息，包括文本、图像和PDF文件。还能够根据遇到的信息动态调整研究方向，这种灵活性使其在处理复杂任务时表现非常出色。
除了强大的自动化信息处理能力，深度研究还具备一项独特的功能，能够读取用户提供的文件，并对其中的数据进行分析，能够在沙盒环境中安全地处理数据，进行计算、数据分析和绘图等操作。
例如，当用户需要了解某个特定主题的最新研究进展时，深度研究可以自动搜索相关的学术论文、新闻报道和专业分析，并将这些信息整合成一份详细的报告。
不仅能够提供关键信息的总结，还能通过数据分析和图表展示来增强报告的可读性和实用性。这种能力在金融分析、科学研究、政策制定和工程设计等领域具有巨大的应用潜力。
期待一下2万美元博士级Agent的出现，2025注定是Agent商业化落地的大年，OpenAI已经打响了高端局的第一枪。
