OpenAI 应用研究负责人 Boris Power 公开表示，公司当前有 80% 至 90% 的研究工作已经指向 GPT-7、GPT-8 以及更远的代际。他给出的理由很直接：绝大部分价值来自代际跃迁，而不是同一代模型内部的小幅升级。

按 Power 的说法，像 GPT-5.1 到 GPT-5.2 这类同代内的改进，主要依靠专门的训练数据来实现，属于公司有意为之的短期押注。真正的跃升发生在新一代模型上——换代之后，其他环节会跟着明显变好。但每次跨代之后，团队都需要重新摸索：哪些方向值得投入、哪些能快速见效。Power 承认，这类渐进式更新在 OpenAI 内部被认为「极其短视」，但它们确实帮助公司更快地迭代和学习，只是从长期战略看并不正确。

值得注意的是，Power 并不把模型性能视为当下最大的问题。他认为真正的挑战在于用户上手（onboarding）：多数 ChatGPT 用户根本不知道自己能用 AI 做什么。在他看来，未来的模型应当更擅长主动呈现「能做什么」，并预判用户需要什么，而不是等着用户自己想出该怎么问。

他按代际描述了这一演进路径：GPT-4 需要用户精心设计提示词；GPT-5 用起来更容易，但仍需要大量反馈；到了 GPT-6，模型更像一位有能力的同事，用户可以直接把目标交给它。

把这两条信息放在一起看，OpenAI 的处境颇为微妙。一方面，研发重心已经压到尚未发布的下一代、下两代模型上，说明公司押注的是「换代即洗牌」的竞争逻辑——谁先跨过代际门槛，谁就能在能力上拉开身位。另一方面，Power 又指出用户认知与使用能力才是瓶颈，这等于承认：即便模型继续变强，如果多数人不知道如何调用，能力提升也未必能转化为实际使用与商业价值。

对关注大模型竞赛的读者而言，这段表态提供了两个观察角度。其一是资源分配：当一家头部实验室把近九成研究投向两代之后的产品时，同代内的版本号更新更像是维持节奏、收集反馈的手段，而非战略重心。其二是产品化难题：如何让普通用户理解并信任 AI 的能力边界，正在被 OpenAI 内部视为与模型能力同等重要、甚至更紧迫的问题。这也解释了为何近期各家厂商在助手形态、交互方式和「主动建议」上的投入明显加大。

需要说明的是，上述内容均为 Power 个人对研发方向与产品现状的表述，涉及未来代际模型的部分属于前瞻性描述，具体能力与发布时间仍取决于实际研发进展。