GPT-6爆了，AI算力即将反转

一日不见，如隔三秋，大家好，我是叶秋，一个有趣有料的AI科技投资者。

前面是英伟达拯救AI，现在轮到OpenAI拯救AI。

加息预期升温都挡不住科技浪潮的滚滚向前，周五晚美股存储、光互联集体大爆发，几千亿、几万亿市值的公司普涨7%以上。

OpenAI发布了GPT-6 Astra ，官方将其定义为全球最智能且最对齐的模型，标志着 AGI 时代的到来。

几个关键数据：

参数量级约 5T，训练动用超10万张GPU；这是OpenAI首款在训练监督中由先前AI模型发挥重要作用的模型。

训练后期系统能自主连续运行大半天，AI自己维护训练AI的系统——递归式自我改进（RSI）的雏形。

API 定价为每百万输入Token 10美元、输出 50 美元，与 Claude Fable 5持平。

强调单任务总成本，虽然单次贵，但token效率显著提升，减少返工、缩短耗时，整体可能更划算。

科学能力爆炸式增长，科研终端自主操作从22.4%飙到64.6%，远超竞品。

前沿数学达到 97.6%，Claude Opus 5只有30.2%，还协助数学家把素数间隔上界从240推进186。

在96%的关卡里，它摸索出机制用的步骤比人类中位数还少，平均动作减少 51.7%。

推理与悟性显著提升，ARC-AGI-3 基准测试得分99.9%，远超人类平均 48%，在无说明书、无规则提示的抽象环境中自主探索并迁移规律。

最超预期的是其电脑操作能力；强化视觉交互自动化，能通过"看屏幕、找按钮、点击、输入"直接操作 Excel、Power BI、软件安装等复杂任务，OSWorld任务完成率 72.6%。

GPT-6 Astra 的核心看点在于：

OpenAI 把它定位为第一个 AGI 时代模型，不卷coding，主打的是科学推理和抽象能力的大幅跃升，从回答问题转向直接完成工作，它能操作电脑和浏览器，执行多步骤任务并交付可直接使用的成果。

从我跟踪来看，这次GPT-6智能显著提升，跟其他大模型拉开明显差距，密切跟踪模型上市后ARR能否加速增长，如果数据端得到有效确认，那么可能是下一个龙虾时刻。

本次GPT-6对AI产业叙事的新催化：AI定价范式从价格下降换渗透率的通缩型增长切换到能力提升换场景的通胀型扩产，同时抬升了需求天花板和上游稀缺性溢价。模型迭代速度的限制正从人类工程师的工作时长转向算力、实验设计与安全验证。Astra已开始有RSI的雏形，如果后续加快迭代，那么算力需求将脱离人工研发节奏的约束，成为独立增长变量，这是长期最乐观的变量。市场大大低估了GPT-6 Astra的变化：能力端泛化能力跨过临界点，ARC-AGI-3得分99.9%，对比GPT-5.6 Sol 的 7.8%、Claude Opus5的 30.2%。执行端从理解指令到实际操作；OSWorld 2.0得分72.6%，单任务耗时从约 75 分钟压缩至40分钟。定价端首次实现能力跃迁+提价组合，API输入价4→10/百万token、输出价20→50，涨幅+150%，证明了头部模型具备定价权。当模型真正更智能时，企业不会以更低价格使用相同数量的 AI，而是不断挖掘全新应用场景。目前AI有两条反馈链条：一条是正反馈，大模型智能提升-单任务成本下降-解锁更多需求场景-算力需求爆发-进一步加大资本开支。一条是负反馈，资本开支上修-自由现金流转负-加大外部融资-信用利差走阔，融资成本上升-资本开支增速放缓。过去两个月市场关注重心几乎全部集中在负反馈链条，天天盯着资本开支、现金流和融资，却忽略了科技的第一性原理（非线性增长和颠覆性创新）。只要正反馈链条加速循环，智能台阶式提升会解锁无穷无尽的应用场景和算力需求，那么正反馈链条的斜率会重新跑赢负反馈链条，目前这个拐点已经到来。当前A股对科技股过度悲观，拥挤度已经显著下滑，但产业趋势仍在加速。

OpenAI GPT-6的科研能力和电脑操作能力显著提升，有望解锁更多场景需求；

核心龙头位置估值均在低位，但业绩预期持续上修，这里预期差真挺大的，至少现阶段不该悲观，反而该坐稳扶好，等待一轮反弹行情。

上一轮新能源牛市，经历过一轮惨烈的出清，彼时市场已经有内卷过剩态势，但22年4月新能源依旧发动了一波反弹行情。

这里AI的产业趋势远好于上一轮新能源，至少从产业链调研来看，几乎所有环节都是严重供不应求，没有出现任何产能过剩迹象，因此我还是相信这里反弹可能一触即发。