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GPT Store 不紅了?OpenAI 年初才紅極一時的功能,為何不被用戶青睞?

2024-04-03 ifanr 張成晨
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最近 Sam Altman 接受採訪時,上演了戲劇性的一幕。主持人問,GPT-4 讓你最印象深刻的功能是什麼?Altman 抬頭望天,手指輕摸著喉結,想了一下說:「我覺得它有點糟糕。」

Altman 是一位擅長造勢的 CEO ,一句話提高了預計年中發布的 GPT-5 的期待值。但不知道此時他的腦海中有沒有想起,曾經由他重磅宣傳的 GPT Store,上線超過 2 個月後,漸漸無人在意。

從 GPT Store 淘金,就像開盲盒

GPT Store 裡的 GPTs,是 ChatGPT 的個人化版本。我們無需寫代碼,用自然語言對話,就可以製作一個擁有專屬技能的 ChatGPT,比如「精通數據的媒體主編」,再專業些的玩家,可以上傳文件,或者調用第三方 API 。

GPT Store 剛上線時,GPTs 已經超過了 300 萬個,但只有 ChatGPT Plus 付費用戶才能使用。不知道是苦等 GPT-4 免費的用戶太多了,還是 GPT Store 自己不爭氣,GPTs 的使用情況有些慘淡。

The Information 報導提到,一位開發人員分析了 3.6 萬多個 GPTs,其中約有 5% 每天有 150 至 500 名活躍用戶,但絕大多數每天只有 1 到 2 個用戶。「感覺 OpenAI 已經放棄了 GPT Store。」這位開發人員忍不住吐槽。

凡事先從自己身上找原因,用戶體驗方面,和 1 月相比,GPT Store 進步了,但不多。GPT Store 的界面依然只有寫作、編碼、生產力等幾個類別,每個類別下分別是十幾個推薦的 GPTs。

但用戶的需求是瑣碎和模糊的,2 個多月了,ChatGPT 依然無法提供一個讓我們用自然語言描述需求,然後調取所需 GPT 的界面。倒有開發者發現了這個空白,推出「GPT Finder」等查找 GPT 的 GPT,通過網頁搜尋功能,在 Google、Bing、X、第三方 GPT 導航網站等平台,找到相關的 GPT 鏈接。

我逛小紅書時,偶爾看到某個 GPT 的自我推薦,如果功能戳中了痛點,也會上手使用。所以,找到想要的 GPT,過程多少有些隨機。然而,找到了只是開始,GPT 究竟有沒有用,概率和開盲盒差不多。

大多數 GPTs 做得非常簡單,定位也非常鮮明。幫你節省搜尋和查詢的時間,再給自己的網站和服務吸引流量,登入你的郵箱,拿到你寶貴的訂閱。

比如知名設計工具 Canva,當你要求它幫你做一張賀卡,它提供相應的模板,邀請你點擊圖片,跳轉到網站進行編輯。或許正因如此,Canva 的對話達到百萬次,上萬人評分,但滿分 5 分,評分只有 3.2 分。

那些無需跳轉的 GPTs,也不一定省時省心省力。我想看看 GPTs 能不能幫我製作煩人的 PPT,於是搜尋關鍵詞「Powerpoint」,找到了其中使用次數較多的一個。然而,它只能「紙上談兵」,根據我的主題,給出一個大綱,不能提供數據、圖片和表格,只提供抽象的文字指導。

更可怕的是,它的細心用錯地方,提醒我用大字體和對比色,甚至建議我某一頁可以加一個「問號」圖片,表示可以和觀眾互動,這樣不像助手,反而像容易靈光一閃的甲方。

有些場景甚至無需邀請 GPTs 出場,有「殺雞焉用牛刀」的感覺,牛刀不是 GPT,而是我們查找的精力。比如總結一本書的內容,GPT-4 的結果已經八九不離十,如果找出一個專門總結書本的 GPT 再對話,花費的時間更多,效果還不一定比 GPT-4 好。

當然,也有特別好用的、不可或缺的 GPTs,比如翻譯科技文章的、以文生圖 AI 寫提示詞的,但這些都不是我在 GPT Store 發現的,都是在社交媒體口口相傳而來的。

兩個多月來,GPTs 最有意思的新增功能應該是「 @ 」,類似在社群聊天 @ 某人,在聊天框輸入 @ ,就能在同一個聊天頁面召喚多個 GPT,讓用戶做老闆,對 AI 員工點兵點將。然而,@ 的範圍也局限在已知的 GPT,要麼是最近使用過的,要麼是已經添加到側邊欄的,並且需要你主動選擇,不存在你輸入需求、幫你挑選 GPT 的好事。

延伸閱讀:讓 AI 幫你寫信!ChatGPT 下對關鍵字,再詞窮也能快速生成一封 email

「食之無味,棄之可惜」,找到好用的 GPTs 是情分,忘記使用 GPTs 是本分。

為愛發電的 GPT 開發者,心情是慘澹的

推出 GPT Store 時,OpenAI 承諾,開發者可以通過 GPT 的使用情況賺錢,先從美國開始,今年第一季就應該能看到更多細節。然而,很多 GPT 開發者不是為了賺錢,他們把 GPTs 作為最小可行產品(MVP),吸引種子用戶,測試產品的可行性和市場需求,然後對產品進行迭代。目前,GPTs 給予大多數開發者的反饋並不多。最明顯地,將 GPTs 限制在 ChatGPT 付費用戶,直接限制了使用人數。

2023 年 11 月,ChatGPT 的每周活躍用戶數已達 1 億。熱鬧歸熱鬧,付費率卻沒有想象得高。有人估計,ChatGPT 付費用戶大概在 500 萬到 800 萬之間。流量天花板肉眼可見,同時後來的開發者也很難彎道超車,因為 GPT Store 幾乎不會給新上線的 GPTs 流量和反饋。

GPT Store 遵循馬太效應,前期使用次數更高的 GPT 權重更高,在我們搜尋時,GPTs 最顯眼的指標就是使用次數。這樣的淘汰機制對於 OpenAI 來說簡單粗暴,但那些沒法上榜的個人開發者,為愛發電的動力也就降低了。新鮮血液沒有了,也不利於 GPT Store 的長久發展。另外,因為提示詞很容易洩露,GPTs 的抄襲依然是問題,OpenAI 至今沒能出面解決。

問題在於,哪怕真材實料地位居頭部,流量也是有限的。一位開發者創造的文字逃生遊戲 GPT,在 GPT Store 頂部出現了 2 周,只增加了 5 萬次新對話,遠低於他的預期。用戶基數少了,開發者便期待著更高質量的反饋。

從用戶視角看,GPT 的「第一印象」比以前更加豐富了,開始和 GPT 聊天之前,可以看到簡介、評分、類型排名、對話次數,以及同一開發者的其他 GPT 等資訊。當我們和某個 GPT 對話 6 輪左右,評價網站會主動在聊天頁面跳出來,讓你像在 Google 評分一樣,打出 1 星到 5 星。

另一個評價方式則藏得比較深,點擊 GPT 的名字找到評價入口,不僅能打星,甚至可以給開發者留言,一並發到對方的郵箱。然而,開發者接收到的評價可能比較粗糙。

The Information 提到,GPT Store 只為開發者提供了用戶滿意度、參與度等數據的一小部分資訊。同時,OpenAI 每 24 小時重置一次用戶 ID,開發者無法追蹤有多少重復用戶。

退而求其次,很多開發者在 Reddit 等社區,分享、宣傳自己的 GPT 並接收反饋。截至目前,個人開發者們既無法分一杯羹,又不能得到更有用的反饋,看待 GPT Store 的態度就變得淡淡的,和當下年輕人的精神狀態同頻了。

代替插件的 GPTs,等待被代替

最近,OpenAI 低調地宣布了一件事:ChatGPT Plugins(插件)從 4 月 9 日起徹底下線。插件去年 12 月已經宣告死亡。當時,OpenAI 宣布用 GPTs 代替插件,並稱 GPTs 從插件中吸取了經驗。可以說,插件是 GPTs 的前身,同時也被 GPTs 拍死在了沙灘。從插件到 GPTs 的過渡,反映了 OpenAI 對 AI 時代應用的理解。

插件在 ChatGPT 外部使用代碼建立,並通過 API 連接到 ChatGPT。GPTs 則通過 ChatGPT 內部的無代碼聊天界面建立,同時它的「Actions」基於插件,可以調用一個或多個 API,實現更多個人化的操作,和外部數據或現實世界交互。

從門檻上說,GPTs 當然更友好,不懂代碼的用戶可以上手,優秀的開發者則更懂提示詞怎麼寫,讓 GPTs 搜尋互聯網、調取 API、對上傳的知識文檔做語義搜尋。

2023 年 6 月,Sam Altman 談到插件時說:插件不適合產品市場。他解釋道,很多插件的開發者,看似是將自己的應用集結到 ChatGPT,其實是想將 ChatGPT 集結到自己的應用。

某種程度上,插件還是按照傳統的思路,開發 AI 時代的應用,有些不合時宜了。插件在前期測試時,用戶體驗也非常不好,調用 API 時經常崩潰。

相比之下,GPTs 更加輕巧、穩定,也更符合我們對於「互聯網入口」的想象,改變檢索、獲得、處理訊息的流程,而不必在不同的應用程序之間切換。

延伸閱讀:ChatGPT 怎麼用?6 種 ChatGPT 應用方法,利用 AI 簡化工作

GPTs 代替了插件,或許未來它也會被代替

賈伯斯有句名言:「人們不知道自己想要什麼,直到你向他們展示。」他還拿福特汽車舉了例子,如果問顧客想要什麼,可能他們只想要更快的馬。

相比 ChatGPT,GPTs 也是「更快的馬」,並非革命性的改變,它的意義在於,在模型的參數之上,和用戶的日常生活結合,解決更加具體的問題,只是很多時候沒那麼有用。

就像 OpenAI 自己所說:「GPT Store 擴大了 ChatGPT 的積極影響和創造性用途。」與此同時,GPT Store 或許是一個很好的試驗場,讓開發者發現用戶的需求,也讓普通人找到創造的感覺。

The Verge 記者 Emilia David 做了一個同義詞替換 GPT,她以前會通過 Google 搜尋,或者在 Thesaurus 等網站查找,GPT 幫她節省了 30 秒的時間,還不用看廣告。同時她也發現,GPTs 並沒有完全收集到她的工作流,因為它基於 ChatGPT Plus,而不是她寫文章的文檔,如果她沒有為 ChatGPT 付費,那麼用回 Google 搜尋也沒有什麼。

GPTs 略顯尷尬的處境,說明我們對 AI 應用的需求在進化。它就像一個過渡性的容器,所承載的經驗可以沿用。一個星期前,世界上第一位完全自主的 AI 程序員面世,AI 代理人的熱潮再次在矽谷掀起。

The Information 在 2024 年 2 月爆料,OpenAI 也在開發自己的 AI 代理人,接管用戶的設備,自動執行複雜的任務,和 ChatGPT 不是一回事。與 AI 聊著天,就能把工作給完成,是 AI 代理人們的宣傳口吻。這一天沒到來之前,讓用戶們扶額皺眉苦笑的 GPTs,或許正因不完美,蘊藏著 AI 時代應用的更多可能性。

(本文出自 ifanr;作者:張成晨)

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一年三登東京舞台:LE Group 把日本當「組織健身房」的出海學

2026-10-05 經理人 x 生機生技
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一家只有 20 名員工的台灣中小企業,卻能在一年之內三度站上東京舞台,從 4 月 SusHi Tech Tokyo、7 月 Taiwan Expo 東京,到 8 月國發會 S IT 日台創新高峰會2026,不僅一次比一次更靠近日本市場,更讓高度重視品質與信任的日本產業,逐漸改變關注焦點,從好奇「你們是誰?」,走向主動詢問「這套系統能不能用在我們的場景?」

這家企業是 LE Group,目前旗下擁有生機生技與昇級生醫兩家公司,已在醫藥通路深耕近 20 年。過去一年,LE Group 不僅積極叩關日本,更藉由這段出海歷程,重新鍛鍊從產品、人才到組織的競爭力,驅動集團走向 AI 原生(AI-Native)轉型,打造台灣中小企業「以小博大」的國際戰力。

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連佩瑩董事長帶領LE Group連續三年通過國發會遴選,代表台灣登上「2026日台創新高峰會」。
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組織 AI-Native:不靠擴編,用 AI 放大 20 人的戰力

「我們把出海當成一個『組織升級專案』來管理」,LE Group 創辦人暨董事長連佩瑩說,面對進軍海外市場後所增加的工作量與管理複雜度,一般企業的做法通常是外派人才或擴編團隊,但 LE Group 選擇了另一條路:推動 AI 原生轉型、替組織換上 AI 引擎。

為了讓這顆 AI 引擎真正帶動整個組織運轉,LE Group 發展出「AI 原生大小三角」轉型框架。大三角從集團層級著手,涵蓋組織發展策略、資料底座與治理原則,讓不同部門的 AI 應用都能建立在共通的資料與規則上;小三角則深入第一線,整合 AI 工具、工作流程與員工技能,確保 AI 應用不是紙上談兵,而是真正走進每位同仁的日常工作中。

「大小三角同步運轉,才能讓 AI 不只提升個人工作效率,更能放大整體組織戰力。」連佩瑩以業務工作為例,LE Group 將業務工作拆解成可重複使用的 AI 技能模組,例如:AI業務作戰包,便依照客戶級別、活躍程度與通路型態分類客戶,並根據不同層級客戶擬定相應的溝通策略,讓業務不必再花費大量時間做規劃,可以把更多心力留給真正需要由人來經營的客戶關係。

AI 同樣改變了管理層的工作方式。過去,主管得花費大量時間彙整報表、了解目前業績進度;如今,LE Group 用 AI 打造一座業務戰情室,由系統自動整理業績數據並製作成圖表,方便管理者快速掌握重點與異常狀況,將時間從整理資訊轉向更重要的判斷與決策。

從第一線業務到管理階層,這些改變共同指向 LE Group 對 AI 原生轉型的理解,就是用 AI 放大每一個人的能力,讓員工從執行者轉變為指揮者(Orchestrator),負責指揮 AI 做事、並為 AI 執行結果把關。如此一來,即使團隊規模沒有跟著業務量同步擴張,同樣一群人,也能跑出不同的速度與高度,形成足以迎戰海外市場的組織戰力。

「產品力+經營力」雙引擎:放大醫藥通路 Know-how 的價值,挑戰日本高門檻市場

同樣的「放大」邏輯,也發生在產品端。如果說組織 AI-Native 是用 AI 放大 團隊戰力,那麼在產品端,LE Group 想放大的,則是深耕醫藥通路近 20 年所累積產業 Know-how 的價值,這也是 LE Group 敢於挑戰日本市場的底氣。

連佩瑩觀察,日本已是超高齡社會,對眼睛健康與藥局服務的需求持續成長,加上其醫藥通路結構與台灣非常相似,讓 LE Group 可以憑藉過去累積的通路經驗與產業知識去轉譯市場需求,不必一切從零開始。更重要的是,日本是全球對品質與信任要求最嚴格的市場之一,若能通過日本市場的檢驗,某種程度也代表企業的產品與服務能力,具備走向其他國際市場的潛力。

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LE Group通過國貿署遴選,代表台灣參加「2026日本Taiwan Expo台灣形象展(東京)」。(左一:經濟部產業發展署 邱求慧署長、中:經濟部 龔明鑫部長、右:連佩瑩董事長。)
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因此,LE Group 將日本視為鍛鍊企業能力的「健身房」,以「產品力+經營力」雙引擎迎戰日本市場。在產品力方面,與大立光旗下星歐光學合作,取得功能性隱形眼鏡在日本市場的獨家代理權;在經營力方面,則推出自行研發的 PharmaDemand AI,以集團累積近 20 年、多達 1800 家藥局與診所客戶的通路知識為基礎,再結合藥局庫存、商品與 POS 等數據,透過 AI 去預測單店、單一品項在未來 7、30、90 天的需求,協助業者改善缺貨、庫存過剩與商品過期等問題。

「PharmaDemand AI 不會只看歷史數據,而是把真實世界的變化也放進去,讓 AI 就像業界資深專家一樣,更懂得如何判斷市場需求。」連佩瑩表示,PharmaDemand AI 結合了大型語言模型與 LE Group自行研發的消費者數位分身(Consumer Digital Twin)方法論,在預測需求時,除了分析過往銷售數據,還會參考天氣、地域文化或節慶等外部脈絡,讓 AI 能更貼近真實的消費情境,提高需求預測的準確度。

生態系合作:透過能力互補,放大中小企業能調動的資源

然而,要以 20 人的規模挑戰海外市場,光靠放大內部的人與知識仍然不夠。LE Group 的第三個「放大」,就是把企業邊界向外延伸,透過生態系合作,放大一家中小企業能夠調動的資源。

「中小企業不可能什麼能力都自己補齊,那是大公司的打法。」連佩瑩認為,中小企業應該把資源集中在最難被取代的核心能力,其餘則透過生態系來補足。以 LE Group 的經驗來看,合作夥伴大致可分為三種角色:產品互補夥伴、在地信任夥伴,以及知識與人才平台。

首先是產品互補夥伴。星歐光學擁有頂尖的產品與製造能力,LE Group 則具備醫藥通路的經營 Know-how,雙方各自發揮所長,便能創造一加一大於二的價值。其次是在地信任夥伴,透過日本當地眼科醫師、通路與產業網絡的引薦與合作,協助 LE Group 更快理解市場、建立連結,跨越海外企業最難突破的信任門檻。第三則是知識與人才平台,LE Group 規劃於熊本打造「日台 AI Hub」,串聯台灣研究機構與日本產業資源,建立知識、人才與商業合作的橋梁。

回顧這段出海歷程,連佩瑩也歸納出三個值得台灣中小企業思考的方向。第一,用 AI 放大「人」的能力,將 AI 導入日常工作與管理流程,讓既有團隊能夠承接更大的市場挑戰;第二,用 AI 放大競爭優勢,盤點與數位化自身不可被取代的資產,例如:產業 Know-how、客戶關係、通路經驗等,成為 AI 運作的基礎;第三,用生態系放大外部資源,不必事事自己做,而是找到產品、信任、知識與人才等互補夥伴。

當人的能力、競爭優勢與外部資源都能被放大,中小企業即使規模有限,也有機會在國際市場「以小博大」。

連佩瑩董事長
個人小檔案
現任:昇級生醫及生機生技 股份有限公司董事長
經歷:
● 2008年創立生機生技(股)
● 2019年創立昇級生醫(股)
● 2016~至今 經濟部中小及新創企業署-女性創業大使
● 2014生機生技代表台灣榮獲APEC評選為APEC 50大女性領導企業
● 經濟部產業發展署 TIMGlobe醫藥生技委員會秘書長
● 美吾華醫藥生技企業集團 Health Trade 華登醫貿網創辦人/執行長
● IBM加拿大總部 全美洲整合行銷溝通 行銷經理
● 為台灣生技業唯一代表參加「2010全球婦女高峰會議 (Global Summit of Women ) 」)

[本文由經理人整合行銷部與生機生技共同製作]

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