2026年以來，圍繞AI行業競爭格局的討論持續升溫。知名科技分析師Benedict Evans在其多篇分析中提出，OpenAI正面臨一系列根本性挑戰：它並不擁有獨特技術，雖然坐擁龐大用戶基礎，但用戶參與度和粘性有限，且缺乏網絡效應。與此同時，傳統巨頭（incumbents）已經追平了技術，並正在利用其產品和分發優勢展開競爭。

OpenAI的競爭困境

Benedict Evans在2026年2月19日發表的文章《How will OpenAI compete?》中系統闡述了他的觀察。他指出，OpenAI面臨的核心問題在於：技術層面沒有獨特性，用戶層面雖有規模但缺乏深度參與和粘性，也不存在網絡效應。而大量價值和槓桿將來自尚未被發明的新體驗，OpenAI無法獨自發明所有這些體驗。

OpenAI has some big questions. It doesn’t have unique tech. It has a big user base, but with limited engagement and stickiness and no network effect. The incumbents have matched the tech and are leveraging their product and distribution. And a lot of the value and leverage will come from new experiences that haven’t been invented yet, and it can’t invent all of those itself. What’s the plan?

這一判斷與Evans此前對生成式AI採用率的觀察一脈相承。在2025年5月25日的文章《GenAI’s adoption puzzle》中，他指出，生成式AI聊天機器人或許會帶來計算本質的變革，甚至可能取代所有軟件，但迄今為止，大多數用戶只是每隔一兩周才使用一次，真正將其融入日常生活的人要少得多。他當時提出的問題是：這究竟是時間問題還是產品問題？

token定價與商業模式隱憂

在商業模式層面，Benedict Evans於2026年7月9日發表的《Ways to think about token pricing》一文提出了更深層的疑問。他指出，AI目前正處於供應緊缺階段，模型實驗室可以自主定價，但一旦走出緊缺，供需、價格、產能和資本開支將如何回歸均衡？他質疑，為甚麼模型實驗室最終不會淪為低利潤的大宗商品化基礎設施？

AI is in a supply crunch today, but what happens when we come out of it? How and where will supply, demand, price, capacity and capex get back into equilibrium? Today, model labs can name their price, but why won’t they end up as low-margin commodity infrastructure?

這一追問直指當前AI行業高估值背後的結構性風險：如果技術趨於同質化，模型能力不再稀缺，那麼定價權將不可避免地轉移，行業利潤池也可能重新分配。

AI工具化轉型的認知誤區

除了競爭與定價，Benedict Evans還關注AI對軟件構建方式和企業運作的影響。在2026年9月3日的文章《AI, tools and transformation》中，他反駁了一種流行觀點，即AI將讓每個人都成為工具構建者，用戶只需向模型提出需求就能生成所需軟件，傳統應用將因此消亡。

It’s very tempting to imagine that AI turns everyone into a tool-builder - now everyone can just ask the model to make the software they need, and apps as we know them are dead. I think that misunderstands how most people think and where software actually comes from, and more importantly, it isn’t a path to change how companies actually work.

Evans認為，這種想象誤解了大多數人的思維方式以及軟件的實際來源，更重要的是，它並非改變企業實際運作方式的路徑。這一觀點為當前關於AI工具化轉型的討論提供了冷靜的反思視角。

衡量標準之惑與後續關注

更早之前，在2025年6月9日的《AI metrics》一文中，Benedict Evans就曾指出，每一次平台遷移，人們都希望衡量增長，卻對衡量甚麼感到困惑。這既是數據和定義的問題，但根本上關乎這場變革究竟將走向何方。

綜合Evans的多篇分析，OpenAI及整個AI行業面臨的關鍵問題包括：技術差異化能否持續、用戶粘性如何提升、token定價權將如何演變，以及AI工具化轉型能否真正改變企業運作方式。這些問題的答案，將決定AI巨頭競爭格局的最終走向。