TL;DR (太長唔想睇？) 30 秒重點總結：
OpenAI 戰略大轉向： 由賣 AI 產品，變成打造一個好似 App Store 嘅「開發者平台」，目標係統一 AI 應用嘅開發、分發同賺錢渠道。
三大「神器」發佈： ChatGPT Apps (全民分銷渠道)、AgentKit (AI Agent 開發工業化)、Codex (AI 編程神隊友)，大幅降低開發門檻。
GPT-5 Pro 上線： 最強模型 API 開放，而且定價極具侵略性，準備引發市場價格戰。平價版模型亦同步推出，豐儉由人。
香港開發者嘅機遇與挑戰： 而家係最好嘅「建設者時代」，但挑戰在於點樣利用平台優勢，搵到自己嘅獨特「搵食」空間，而唔係同平台直接競爭。
2025 年 OpenAI 的 DevDay 標誌著一個AI產品開發根本性的轉變。根據 OpenAI DevDay 2025 的官方發佈，其開發者基礎已增長至 400 萬，每週有超過 8 億用戶使用 ChatGPT。面對如此龐大的規模，OpenAI 的戰略重心，正從提供單一的 AI 產品，果斷地轉向打造一個全面、端到端的開發平台生態。
CEO Sam Altman 在會上宣稱：「這是歷史上成為建設者（builder）最好的時代。」(THIS IS THE BEST TIME IN HISTORY TO BE A BUILDER. IT HAS NEVER BEEN FASTER TO GO FROM IDEA TO PRODUCT. YOU CAN FEEL THE ACCELERATION.) 這句話，正是 OpenAI 新戰略的註腳。
係咪聽落有啲抽象呢？唔緊要，DotAI 團隊為你深入拆解這次發佈會的三大戰略支柱與市場反應，分析這對香港的 AI 愛好者與開發者意味著什麼！
支柱一：ChatGPT 不再只是玩具？變身「App Store」坐擁 8 億用戶
本次 DevDay 最重磅的發佈，無疑是「Apps in ChatGPT」及相關的 Apps SDK。將 ChatGPT 從一個「萬能的聊天機器人」，升級為一個類似 iPhone App Store 的「應用程式平台」。你可以將它視為一個作業系統（OS），未來不僅能與它對話，更可以直接在其中使用各式各樣的 App，實現更豐富的功能。
Apps in ChatGPT：在對話中完成設計與簡報製作
過去的 GPTs 功能相對單一，但全新的「Apps in ChatGPT」則截然不同。Apps SDK 允許開發者創造功能更豐富、互動性更強的體驗。
試想像這個場景：你正在與 ChatGPT 討論一個專案構想，接著直接下指令：「Canva，幫我將剛才的重點製作成 5 頁簡報」，然後一份完整的簡報就即時在對話窗中生成。或者說：「Figma，把我畫的草圖轉換為 UI 設計」，所有操作一氣呵成。整個過程就像請一位朋友來幫忙一樣自然，無需在不同軟體之間切換。
開發者的福音：AI 為你的App「派名片」
那麼，對開發者而言，最大的亮點是什麼？答案是直接觸及那 8 億用戶的黃金流量池。
其顛覆性在於，你的 App 不再需要像過去一樣，在應用商店中被動地等待用戶搜尋和下載。ChatGPT 會根據用戶的對話內容，自動為你的應用「派名片」。例如，當用戶提到想舉辦派對，ChatGPT 就會智能地推薦合適的音樂或活動策劃 App。這種「AI 原生發現」模式，等於由 OpenAI 免費為你進行市場推廣，極大降低了獲客成本。
支柱二：AgentKit 工業化 AI Agent 開發，從概念到生產的最後一里路
Sam Altman 提到：「儘管圍繞 AI Agent 的討論非常熱烈，但很少有能真正進入生產環境。」這點出了市場的痛點：開發工具零散，流程複雜。AgentKit 正是 OpenAI 為解決此問題推出的「官方答案」。
講咗咁耐，AgentKit 究竟係咩葫蘆賣咩藥？
AgentKit 是什麼？解決 AI Agent 落地難的終極方案
正如 VentureBeat 分析所言，AgentKit 的核心是讓開發者能透過「拖放（drag-and-drop）」的視覺化方式建構 AI。它是一套完整的 AI Agent 開發 工具包，旨在將打造可靠、企業級 AI 智能體的流程「工業化」，系統性地解決了從設計到部署的各大瓶頸。
根據 OpenAI 官方引述的早期用戶數據，金融科技公司 Ramp 表示採用 AgentKit 後「迭代週期縮短了 70%」。這些可驗證的數據，證明 AgentKit 確實能帶來顯著的生產力提升。
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支柱三：Codex 晉升 AI 隊友，深度融入軟件開發工作流
OpenAI 的目標是讓 Codex 成為開發團隊中不可或缺的 AI「神隊友」。最強而有力的證明，來自他們自己的實踐：根據 OpenAI 官方 Blog，「現時 OpenAI 內部幾乎所有新代碼都由 Codex 用戶編寫」。
不只是輔助：Codex GPT-5 功能如何重塑團隊生產力
由專為編程任務訓練的 GPT-5-Codex 模型驅動，Codex 現已正式進入 General Availability 階段。據 OpenAI 公佈，其內部工程師使用 Codex 後「每週合併的 pull requests 增加了 70%」。而外部合作夥伴如 Cisco 也向科技媒體透露，他們的團隊「代碼審查速度提升了 50%」。
基礎模型全面升級：更強大、更易用的 AI 核心引擎
所有上層應用與平台的威力，最終都源於其底層模型的強大。這次 DevDay 同樣帶來了模型層的重大更新。
好，介紹完成堆勁嘢，係時候聽下其他人點睇，平衡下報導。
市場反應與專家觀點：由真實數據看懂風向
與往年推出 GPT-4 等革命性技術時引發的「核爆級」反應不同，這次 DevDay 的市場情緒顯得更為複雜和務實。我們從開發者、分析師及產業觀察家的真實評論中，可以窺見更立體的圖景。
開發者社群真實心聲： 平價搶市佔
知名開發者 Simon Willison 在他的 DevDay 2025 現場博客中，一針見血地指出 GPT-5 的定價「極具競爭力（aggressively competitive）」。
這個案例生動地反映了開發者的普遍心態：一方面為強大功能感到興奮，另一方面也對生成時間和成本保持著高度敏感。
另一位開發者 swyx (@swyx) 則簡潔地總結了發佈會的重點，而針對「AgentKit 會否扼殺初創」的熱議，開發者 Matt Shumer (@mattshumer_) 提出了不同觀點：
「熱門觀點：OpenAI AgentKit 並不會殺死代理建構初創公司。許多代理使用來自不同供應商的模型組合。」 這代表社群認為，市場上仍存在著多元化與垂直整合的空間。
分析師焦點：GPT-5 定價引發價格戰？
根據官方來源，以下是 OpenAI API 的完整定價表：
模型 | 輸入價格 (每百萬 tokens) | 快取輸入價格 (每百萬 tokens) | 輸出價格 (每百萬 tokens) | 適用場景 |
|---|---|---|---|---|
GPT-5 | $1.25 | $0.125 | $10.00 | 編程和智能體任務的最佳模型 |
GPT-5 mini | $0.25 | $0.025 | $2.00 | 定義明確任務的更快、更便宜版本 |
GPT-5 nano | $0.05 | $0.005 | $0.40 | 最快、最便宜版本 - 適用於摘要和分類 |
GPT-5 Pro | $15.00 | - | $120.00 | 最聰明、最精確的模型 |
科技媒體的分析則更聚焦於商業戰略。正如 TechCrunch 的報導所指：「OpenAI 將 GPT-5 定價如此之低，可能引發一場價格戰」。這顯示 OpenAI 正試圖透過極具侵略性的定價，進一步鞏固其市場領導地位，將競爭對手擠出高階模型的賽場。
值得注意的是，雖然 GPT-5 標準版的定價確實「極具競爭力」，但最高端的 GPT-5 Pro 版本定價為每百萬 tokens $15（輸入）/$120（輸出），使其成為 OpenAI 最昂貴的 API 模型。
Simon Willison 也在 X (前 Twitter) 上分享了一個有趣的實測：
「我讓新的 GPT-5 pro API 模型『為我生成一隻騎自行車的鵜鶘 SVG』。呢隻鵜鶘用咗 6 分 8 秒生成，盛惠 $1.10 美金！」
產業觀察：ChatGPT 的終極野心——成為你的 OS
主流媒體則看得更遠。《Wired》的一篇報導標題直接點出：「OpenAI 希望 ChatGPT 成為你未來的作業系統」。報導內文強調：「這一步將 ChatGPT 從對話 AI 轉變為一個平台生態系統」。這意味著 OpenAI 的野心，遠不止於做一個聊天工具，而是要成為未來所有應用的入口，掌握定義下一代人機互動的權力。
DotAI 觀點：對香港 AI 愛好者與開發者的啟示
面對咁多變化，我哋香港嘅 AI 愛好者同開發者，可以點樣「執生」呢？我們團隊認為有以下幾點啟示：
從「使用者」轉向「建設者」：平台化的核心是賦能開發者。AgentKit 和 Apps SDK 的出現，意味著創造有價值 AI 應用的門檻正以前所未有的速度降低。現在正是將你的想法付諸實踐的最佳時機。
擁抱 Agent，但不止於 Agent：AI Agent 無疑是未來趨勢，但直接在 OpenAI 平台上競爭，不如思考如何將其與香港本地的特定場景、數據和業務流程結合，創造獨特價值。這正是平台無法輕易覆蓋的「利基市場」。
學習駕馭平台，而非被平台駕馭：在享受平台帶來便利的同時，更要理解其背後的商業邏輯與潛在風險。建立跨平台的能力、掌握 No-Code 工具組合、專注於解決真實的商業問題，才能在巨浪中站穩腳跟。
AI 的發展已進入「生態系戰爭」的深水區。單純掌握某個工具的操作已不足夠，理解其戰略佈局，才能找到自己的位置。
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