我们作为用户，具体可以怎么使用？
很简单，只需要在 ChatGPT 中输入不同应用的名称，就可以调取来自各种服务的内容。
例如，你可以说：“Figma，把这张草图变成一个可用的流程图”，也可以输入：“Canva，为一家遛狗服务公司设计宣传海报”，这样就能在 ChatGPT 中快速调用 Figma 和 Canva 应用。
在 OpenAI DevDay 上，OpenAI 员工还演示了让 ChatGPT 调用 Zillow 去搜索匹兹堡地区符合特定价格区间的公寓。根据这个指令，ChatGPT 会生成一张交互式地图展示结果，你还可以通过进一步对话了解各个房源的更多细节。
Sam Altman 这样描述这个新发布：
我们希望 ChatGPT 成为一个帮助人们更好地前进的平台——让他们更高效、更有创造力、更快地学习，更好地完成自己想做的事情。嵌入 ChatGPT 的应用程序，将让新一代的应用变得更具交互能力、适应性更强、更加个性化，而且用户可以直接通过聊天与它们交互。
从工具到平台的底气，来自于 OpenAI 积累的庞大数据规模。截至目前，ChatGPT 已吸引了400万开发者、8亿周活跃用户，每分钟处理的API调用量超过60亿token。
在这样一个用户和开发者高度集中的环境中，推出 Apps inside ChatGPT 就像抛出一个精准的钩子——尤其在当下流量获取成本高企的时代，企业和开发者们面临着用户发现应用的难题，而 OpenAI 提供的这个嵌入式平台，能直接将他们的 App 推送到数亿用户面前——非常诱人。
但不是所有企业和开发者们（尤其独立开发者）都吃这一套，因为 OpenAI 是有“前科”的—— ChatGPT 老用户应该知道，它们在早期推出过 Plugins 和 GPTs，尤其后者高举高打，但最后还是夭折了——为了尽可能消除大家的顾虑，所以这次的 Apps inside ChatGPT 在用户体验、开发者生态和商业设计方面都进行了反思调整。
Plugins、GPTs 以及 Apps inside ChatGPT 的目标，都是扩展 ChatGPT 的核心能力，但在用户体验上，三者存在明显差异。
Plugins 系统最早诞生于 2023 年 3 月，主要通过 API 连接外部服务，让 ChatGPT 能够实时获取数据或执行任务，如搜索网页或预订服务。
但这套系统相对原始，主要依赖 OpenAPI 规范，让开发者定义端点以供 ChatGPT 调用。这使得插件能处理实时任务，但也暴露了局限性：交互局限于文本响应，用户往往需要手动处理后续步骤。这往往导致流程中断和认知负担。例如，使用Kayak插件搜索航班时，结果虽然是实时的，但呈现形式仍是纯文本，缺乏视觉吸引力。
到2024年4月，Plugins 系统被逐步弃用，转而由 GPTs 取代，后者允许用户无代码创建自定义 GPT，这些GPT可以内置文件知识、网页浏览和图像生成，提供更个性化的响应，但交互仍停留在聊天层面，难以处理复杂任务如实时编辑文档。
相比之下，Apps inside ChatGPT 将体验推向沉浸式，用户可以通过提及 App 名称或上下文触发，如“Spotify，创建一个派对播放列表”，系统就会渲染可交互的播放器，支持登录和实时调整。这不仅减少了切换应用的摩擦，还可以利用 Memory 机制（之前有篇文章单独介绍过，感兴趣的精神股东可以移步查看>>>逆向研究揭秘！ChatGPT和Claude的底层记忆机制截然相反）构建的用户画像，实现主动建议。
从开发者视角，Plugins 要求较高的技术门槛，需要托管 OpenAPI 规格并处理认证，这限制了参与者，主要吸引专业开发者，结果是插件数量仅约1000个。
虽然 GPTs 大幅降低了壁垒，任何人都可以通过无代码界面创建自定义 GPT，数量激增至数百万，但也引发质量参差和货币化难题，许多 GPT 缺乏深度集成，仅依赖基础模型。
Apps inside ChatGPT 在发布的同时，还则提供配套的 Apps SDK，Sam Altman 在会上表示：
通过这个 SDK，你可以获得完整的技术栈，连接数据、触发操作、渲染交互式 UI 等。Apps SDK 构建在 MCP 之上，你对后端逻辑和前端界面都有完全控制权。我们也发布了该标准，任何人都可以集成。
预览阶段已开放测试，后续将有审核（类似应用商店审核）和目录（类似应用商店）发布。
但优化用户体验、降低开发者顾虑，都不足以让企业和开发者们闷头扎进去，比起前两者，他们更关注的是产品变现。
Plugins 由于缺乏生态闭环，导致快速弃用；GPTs 虽然有300万自定义 GPT，但没有实现预期变现，不少开发者反馈它更像一个实验场，而非可持续市场。
单论 Apps inside ChatGPT 功能本身，其实并不惊艳。但如果将它和之前推出的 Memory、Instant Checkout 以及即将推出的目录功能串在一起去看，这一切就变得有意思了。
首先，ChatGPT 的 Memory机制 允许系统记住用户偏好和历史交互，从而构建精准的用户画像。
有了用户画像，ChatGPT 就可以根据对话上下文，在对话和目录中主动建议相关 App 或内容。这在积累足够多数据后，不仅可以增强用户对平台的粘性，还可以实现精准的广告投放。
例如，当我讨论旅行时，ChatGPT 不仅可以根据我的偏好给我生成旅行计划，还可以调用 Expedia 给出展示出详细的机酒安排，甚至可以伴随优惠推送。如今有了 Apps inside ChatGPT 这个能力，这些广告投放就可以玩出更多花样，以更加吸引用户。
当确定机酒安排后，我可以用 OpenAI 在 9 月底推出的 Instant Checkout 功能（即时支付能力），在 ChatGPT 中直接完成交易，无需跳转外部页面。这相当于为生态注入了商业血液，让 App 从单纯工具转向变现渠道。
至此，Apps inside ChatGPT 的整个生态循环就比较清晰了：
用户在和 ChatGPT 持续对话后，ChatGPT 可以借此构建出精准的用户画像，并提升模型训练质量；用户则享受到更流畅的体验。
用户在和 ChatGPT 对话中、在浏览目录中，用户可以获得相关的应用服务和应用推荐，平台则借此获得推荐广告收入；如果在 ChatGPT 中直接完成交易，平台还将获得渠道收入；
开发者通过 Apps SDK 将应用接入 ChatGPT 平台，用户可以获得相关的应用服务和应用推荐，开发者可以获得流量和数据反馈，ChatGPT 则进一步繁荣自己的应用生态。
这种正向循环一旦启动，就会持续运转，不过它依赖于 OpenAI 的核心竞争力：模型的持续领先。如果 OpenAI 能保持 AI 技术的迭代速度，确保模型能力不落后，整个平台就有可能像苹果的 App Store 一样，成为开发者不可或缺的阵地。
当然，这一转型并非没有挑战。隐私问题始终是隐忧，Memory 机制虽然强大，但需要严格控制数据共享，以避免用户反感。监管压力也在增加，尤其在欧盟等地区，合规要求可能延缓全球 rollout（这次 Apps inside ChatGPT 就暂时不包括欧盟地区）。
然而，从战略角度看，Apps inside ChatGPT 是 OpenAI 在 AI 军备赛中的关键一招。因为单纯卖模型的盘子就那么大，但如果能构建出一个平台帝国，那想象力就丰富多了。
正因如此，我才将 Apps inside ChatGPT 比作 OpenAI 从“模型卖家”向“平台帝国”的一跃。至于这一跃是否会成功，是否又会成为下一个 GPTs，这就未可知了。
