1.1 创始与早期（2015–2019）
OpenAI的创立故事始于2015年。公司于2015年12月11日正式宣布成立，总部位于美国加利福尼亚州旧金山。
1.1.1 非营利使命与初始团队
OpenAI最初以非营利组织（non-profit）的形式成立，核心使命是“以安全的方式开发通用人工智能（AGI），并确保其造福全人类”。创始团队成员包括萨姆·奥尔特曼（Sam Altman，时任YC孵化器总裁）、埃隆·马斯克（Elon Musk，特斯拉与SpaceX创始人）、伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever，前谷歌大脑研究员、深度学习领域的顶尖学者）、格雷格·布罗克曼（Greg Brockman，原Stripe CTO）、约翰·舒尔曼（John Schulman）、沃伊切赫·扎伦巴（Wojciech Zaremba）等人。团队汇集了人工智能和机器学习领域的多位世界级专家。初始承诺资金约为10亿美元，由奥尔特曼、马斯克及其他赞助人提供。马斯克是早期最重要的捐助人之一，并担任联合主席。公司宗旨明确强调开源、开放研究以及对AI安全的高度重视。
1.1.2 早期研究项目（Gym、Universe）
在早期，OpenAI致力于打造通用的AI研究基础设施。2016年，发布了开源项目OpenAI Gym，这是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了标准化的环境和接口，极大地促进了该领域的研究。2016年底，OpenAI又推出了Universe平台，旨在提供多样化的环境（包括Flash游戏、浏览器等）来训练通用AI智能体。同期，研究团队也在分布式训练（如大规模分布式深度学习框架）、机器人操控等方面进行了大量探索。这些早期项目为OpenAI积累了深厚的技术储备，也确立了其在学术开源社区中的声望。
1.2 重组与商业化转型（2019–2022）
随着AI研发对巨额资金的需求日益增加，原先的非营利模式遇到了可持续性挑战。
1.2.1 有限盈利模式与微软投资
2019年3月，OpenAI宣布进行重大组织重组，从纯非营利组织转变为“有限盈利”（capped-profit）结构。公司成立了一个新的盈利性子公司——OpenAI LP，而原有的非营利实体（OpenAI Inc.）继续作为母公司并拥有对AGI使命的最终治理权。同年7月，微软宣布向OpenAI投资10亿美元，并提供Azure云计算资源，双方达成深度技术合作。这笔投资成为OpenAI商业化转型的关键转折点，为其后续的大规模算力需求和高昂的训练成本提供了支撑。有限盈利模式下，投资回报设定了一个上限，超过上限的剩余利润被预期将重新投入到AGI技术的安全开发中。
1.2.2 GPT-2与GPT-3的发布
2019年2月，OpenAI发布了GPT-2，一个拥有15亿参数的语言模型。其强大的文本生成能力（能写出新闻、文章乃至诗歌）引发了行业震动。最初OpenAI因担忧被滥用于生成假新闻而一度延迟完全开源，随后逐步放权。这标志着模型安全发布策略的探索。2020年6月，GPT-3横空出世。该模型拥有惊人的1750亿参数，在无需额外微调的情况下，通过“提示（prompt）”就能执行翻译、问答、代码生成等大量任务，展现出令人惊异的“元学习”能力。GPT-3的发布让OpenAI彻底站上AI大模型的舞台中央，也直接催生了后续的ChatGPT产品方向。
1.3 ChatGPT时代（2022–至今）
1.3.1 ChatGPT的推出与爆红
2022年11月30日，OpenAI基于GPT-3.5模型发布了一个对话界面——ChatGPT。产品采用简洁的对话形式，用户可以直接以自然语言交流并得到连贯、富有创造性的回答。这一产品迅速引爆全球，发布仅两个月便突破1亿月活跃用户，成为史上增长最快的消费级应用。ChatGPT的上线被认为是对传统搜索引擎（尤其是Google）的全新挑战，引发了科技行业“AI军备竞赛”，各大科技公司纷纷跟进大模型对话产品。
1.3.2 GPT-4、DALL·E 3与多模态能力
2023年3月14日，OpenAI发布了GPT-4。该模型被称为具有人类级别的推理能力，在多种专业测试（如律师考试、高级科学题）中表现出远超GPT-3.5的成绩。GPT-4首次引入了多模态能力，能够理解和生成图像输入作为提示的一部分。同年同期，OpenAI推出了DALL·E 3，其图像生成能力与前代相比大幅提升，且与ChatGPT深度整合，用户可以通过对话编辑图像。GPT-4 Turbo则进一步提升了对长上下文（可达128K token）的支持和效率优化，并降低了API使用成本。2024年初，基于GPT-4版本的ChatGPT还增加了语音和图像输入功能，使交互更加丰富。
1.3.3 管理层变动与内部争议（2023年CEO罢免风波）
2023年11月，发生了一起震动全球科技圈的管理层动荡。OpenAI的非营利董事会突然宣布解雇CEO萨姆·奥尔特曼，原因未明。随后，总裁格雷格·布罗克曼也宣布辞职，而超过700名员工（约占员工总数的95%）签署联名信，威胁若不恢复奥尔特曼的职位将离职并可能加入微软。短短几天内，公司陷入混乱，投资者和行业巨头纷纷介入斡旋。最终，在持续数日的激烈博弈后，董事会与奥尔特曼达成协议，奥尔特曼回归CEO职位，董事会进行改组（撤换了部分成员）。这一事件暴露了公司内部关于商业化速度与AI安全优先级的深刻分歧，也使OpenAI的公司治理结构备受关注。
2.1 大语言模型（LLMs）
2.1.1 GPT系列
OpenAI的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列是其核心产品线，代表了现代大语言模型（LLM）的发展路径。
2.1.1.1 GPT-1与GPT-2（奠基阶段）
GPT-1（2018年6月）拥有1.17亿参数，首次提出“生成式预训练+有监督微调”范式，展示了无监督学习在自然语言理解（NLU）上的巨大潜力。GPT-2则规模大幅提升（15亿参数），证明了随着模型参数量和训练数据的增长，语言模型能够涌现出令人惊异的文本生成连贯性，其零样本（zero-shot）泛化能力奠定了后续大模型的范式。
2.1.1.2 GPT-3与GPT-3.5（能力飞跃）
GPT-3（1750亿参数）将预训练语言模型的规模和能力提升到全新水平。它无需额外训练数据即可只需通过提示（prompt）实现各种任务，并展现出“少样本（few-shot）”学习能力。GPT-3.5是基于GPT-3的改进版本，整合了指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），使其更擅长遵循人类意图、回答质量更高。ChatGPT正是基于GPT-3.5微调得到的聊天优化版本。
2.1.1.3 GPT-4与GPT-4 Turbo（多模态与效率）
GPT-4（2023年3月）实现了推理能力的重大突破，在多项基准测试中与人类相当或超越。它原生支持多模态输入（文本+图像），能够解释图像内容、图表等。GPT-4 Turbo（2023年11月）解决了GPT-4的成本高与输入长度受限问题，上下文窗口扩展至128K个tokens，同时训练及推理效率大幅提高，知识版本更新至2023年4月。Turbo版本显著降低了开发者调用API的成本。
2.1.2 o1推理模型（链式思维与逻辑增强）
2024年9月，OpenAI发布了o1系列模型（原名“Strawberry”）。该模型特别强化了推理能力，它采用“内部思考链”（Chain-of-Thought）方式，在生成解答前会花费更多时间“推理”（即模拟类人思考过程），从而在数学推理、编程、科学问题等需要深入逻辑的任务上实现显著提升。o1-preview和o1-mini两个版本的上线，标志着OpenAI在提升模型底层推理能力而非单纯扩大规模方面迈出了关键一步。
2.2 图像与多模态模型
2.2.1 DALL·E系列（文本生成图像）
DALL·E（2021年1月首次发布，名称来自达利和Wall-E的结合）能从自然语言描述中生成对应图片。DALL·E 2（2022年4月）通过改进的扩散模型（Diffusion Model）大幅提升了图像分辨率和创造性，并支持图像编辑和变体生成。DALL·E 3（2023年10月）集成了GPT-4作为图像描述引擎，能够更精准地理解用户意图，生成的图像更加写实、细节丰富、且与提示高度一致。DALL·E 3在ChatGPT Plus中可以直接通过对话使用。
2.2.2 CLIP与多模态理解
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）（2021年1月发布）是一个通过大规模互联网图文对预训练的多模态模型。它能有效地将图像与文本在同一个向量空间中对齐，使得模型可以理解图像的内容，并执行如“零样本分类”、“图文匹配”等任务。CLIP是OpenAI多模态领域的重要基础技术，被广泛应用在DALL·E和去开源社区中。
2.3 语音与音频
2.3.1 Whisper（自动语音识别）
Whisper（2022年9月开源）是一个通用的自动语音识别（ASR）系统，支持99种语言，并将这些语言的音频转录为文本，同时也支持翻译成英语。它经过大量多语种弱监督数据训练，具有很强的鲁棒性，能应对口音、背景噪音和长音频。Whisper在准确率和泛化能力上达到了SOTA水平，且完全开源，目前广泛嵌入于多种语音服务中。
2.3.2 TTS（文本转语音）
OpenAI提供文本转语音（TTS）API（发布于2023年末），支持多种自然音色的语音。用户可以选择预先定义的语音（如Alloy、Echo等），或进行语音定制。这个TTS能力被整合进ChatGPT的“语音聊天”功能中，为用户提供更自然的交互体验。
2.4 其他工具与平台
2.4.1 ChatGPT（聊天界面与API）
ChatGPT是OpenAI最出名的消费级产品。它以免费版（基于GPT-3.5）和付费版（ChatGPT Plus，基于GPT-4及更强模型）两种模式向公众开放。除了基本对话，ChatGPT支持文件上传（图像、PDF等）、网页浏览（仅Plus）、代码执行、（图像）生成（DALL·E 3）、联网功能等。OpenAI还为ChatGPT提供了API接口，允许开发者构建基于对话功能的定制服务。
2.4.2 OpenAI API（开发者接口）
OpenAI API是一个开发者平台，提供了对GPT-4、GPT-3.5、DALL·E、Whisper、TTS、Embeddings等模型能力的编程接口。开发者可通过RESTful API轻松调用这些模型，并将其嵌入自己的应用、工具和构建产品中。该API按Token计费。开发者的使用也受到审核策略限制，以确保合规。
2.4.3 Codex（代码生成，GPT-3衍生）
Codex（2021年8月发布）是GPT-3的一个衍生模型，专门针对代码生成进行了微调。它可以将自然语言描述转换为编程代码（支持Python、JavaScript等多种语言）。Codex是GitHub Copilot产品的初始动力来源之一，虽然其后的版本已经独立演进。
2.4.4 Sora（文生视频模型）
Sora（2024年2月首次公开演示）是OpenAI进入视频生成领域的重磅产品。它能根据文本提示生成长达60秒、高度写实且具有复杂运动的视频。Sora采用了基于扩散Transformer（DiT）架构，可以模拟物理世界运动、多角色互动的变化。截至2024年底，Sora尚未向公众广泛开放，但已经经历了一次安全测试（红队）并提供了有限的创作体验。该模型被期待可能颠覆视频制作行业。
3.1 盈利模式
OpenAI主要通过三种核心路径获得收入。
3.1.1 ChatGPT Plus订阅服务
于2023年2月推出，用户每月支付20美元即可获得GPT-4（无上限，但有速率限制），更快的响应速度、优先访问新功能（如DALL·E生成、文件上传浏览等）。2024年，OpenAI还推出了更高级的订阅计划（Pro版，月费200美元），提供o1无限使用和长上下文支持。订阅服务直接从消费者端获取现金流入。
3.1.2 API按用量收费
开发者使用OpenAI模型的API，需按处理的Token和模型类型付费。定价模型分为“提示（Prompt）”和“补全（Completion）”两个阶段，每个Token按照不同模型级别（GPT-4、Turbo、Ada、Davinci等）和用量区间设定价格。API收入是OpenAI的另一重大来源，也为B端应用提供了动力。
3.1.3 企业版与定制化服务
针对大型企业客户，OpenAI推出了ChatGPT Enterprise（2023年8月），提供更高的数据隐私保护（不用于训练，传输加密）、无使用配额限制、无限上下文窗口以及高级安全功能。同时，AI咨询和模型微调（fine-tuning）服务也为一些特定客户提供。
3.2 战略合作与投资
3.2.1 微软的深度合作（Azure云、Copilot）
微软是OpenAI最核心的战略伙伴和最大投资人。微软提供了运行大型模型所需的几乎全部算力（通过在Azure上建立专属超级计算机集群）。作为回报，微软获得了GPT系列模型的技术授权，并将其集成进Microsoft Copilot（原Bing Chat）、Office 365（Copilot for M365）、Azure云服务、GitHub Copilot等产品中。微软拥有OpenAI的“有限盈利”股权。这种合作形成了双向互利的生态：OpenAI获得资金与算力，微软获得最前沿的AI能力嵌入其产品线。
3.2.2 其他投资方与估值变化
微软之外，OpenAI还获得了其他风投机构的投资。2023年底至2024年，OpenAI进行了多轮融资谈判，推高其估值。2024年10月，OpenAI完成了最新一轮66亿美元的融资，估值达到1570亿美元（全球最高估值的私营公司之一，超过字节跳动和SpaceX），投资方包括Thrive Capital、Khosla Ventures、魅族（Thrive）、微软以及软银（Softbank等）。这也体现了市场对AI生态潜力的极度看好。
3.3 组织治理
3.3.1 非营利董事会与盈利子公司
OpenAI拥有双重治理结构：母公司是非营利组织OpenAI Inc.，其董事会负责把控公司的整体使命方向（AGI造福人类）；而盈利子公司OpenAI LP（及其后续重组后的主体）则负责商业运营、融资及产品开发。这种设计的初衷是通过非营利董事会的监督来约束商业化的潜在失控风险，同时允许子公司进行必要融资和技术投入。
3.3.2 “有限盈利”上限机制
根据有限盈利结构，投资者和员工获得的股权或其他财务回报存在明确上限（例如早期投资者可获约100倍回报，第二阶段则更低）。超过该回报上限的利润将100%归属于非营利性母公司。但该机制的具体执行和透明性一直备受争议，尤其是经历了2023年董事会解体事件后，其可行性更是被广泛讨论。OpenAI预计未来会进一步优化该设计，但具体细节未完全公开。
4.1 AI安全研究
随着模型能力不断增强，AGI安全问题成为OpenAI的核心研究之一。
4.1.1 对齐问题（Alignment）
AI对齐（Alignment）指确保AI系统的目标与人类的价值观和意图相一致。OpenAI的内部研究团队长期投入对齐问题，从RLHF（人类反馈强化学习）到宪法AI，再到训练安全奖励方法（Safety Reward Models）。对齐问题是防止未来强大AI产生意外行为的核心挑战。
4.1.2 红队测试与模型防护
OpenAI在发布每个重大模型版本（GPT-4、DALL·E 3、Sora）前，都会雇佣一个外部“红队”（Red Team”）——由安全专家、政策专家和心理学者组成——对模型进行攻击（试图诱导其生成有害内容），然后根据测试反馈强化模型的防御措施（如安全分类器、拒绝机制、内容过滤等）。在模型发布后的在线使用中，通过自动监测和多层反馈机制来持续施加限制。
4.1.3 超级对齐团队（Superalignment）
2023年7月，OpenAI宣布成立Superalignment团队，由伊利亚·苏茨克维和简·莱克（Jan Leike）共同领导，目标是在2025年前（或在AGI到达之前），基于超级智能（可能比人类更聪明）的假设下，提前研究如何引导和控制超智能AI。该团队致力于研发将人类监督扩大化的技术（如“可扩展的对齐”）。但在2023年底管理重组后，该团队受到质疑，莱克于2024年5月公开辞职，并表达了对安全投入不足的不满。
4.2 伦理与社会影响
4.2.1 深度伪造与misinformation风险
OpenAI模型（尤其是GPT系列和Sora生成的视频）拥有强大的内容生成能力，容易被利用来制造误导性信息、深度捏造、虚假新闻。虽然OpenAI实施内容审核政策并禁止用于误导选举、伪造身份等，但风险依然存在。特别是大模型的“幻觉”（Hallucination）——即模型会生成流畅但完全虚构的“事实”——给事实核查带来了困难。
4.2.2 隐私与数据版权问题
OpenAI的模型主要在互联网公开数据上训练，包括无数受版权保护的书籍、文章、代码库等。多家媒体、作家、艺术家、视觉艺术平台已对OpenAI提起诉讼，指控其未经授权使用受版权保护的材料用于模型训练，构成不正当竞争和侵权。此外，用户与ChatGPT的对话数据是否被用于模型训练，也引发了监管隐私担忧。ChatGPT Enterprise和API的隐私保护措施相对强化，但普通用户的隐私边界仍在争论之中。
4.2.3 对就业市场的冲击
ChatGPT和同类AI工具的普及引发了大量关于工作被取代的讨论。写作、翻译、编程客服、财务分析、平面设计甚至艺术创作等领域的岗位被认为受到强烈挑战。OpenAI自身也发布研究报告指出，生成式AI可能影响数百万个职位，但同时也会催生新的工作类别（如提示工程师、AI管理者等）。企业界的看法两极分化。
4.3 内部与外部争议
4.3.1 2023年CEO罢免与回归事件
详见第1.3.3节。该事件成为教科书级别的公司治理风暴，暴露了非营利使命派（强调AI风险管控、慢速发展）与商业化派（强调快速迭代、抢占市场）之间的剧烈矛盾。最终商业和资本力量赢了，但也让外界看到OpenAI治理结构的脆化。
4.3.2 与马斯克的早期决裂与后续口水战
埃隆·马斯克作为联合创始人，因与奥尔特曼等人对开发方向的分歧（他主张保持完全非营利、完全开源并放慢商业化），于2018年退出董事会。此后他在公众场合多次批评OpenAI已经背弃初心，变成了一个被微软控制的“闭源、逐利”（His words）公司。2024年初，马斯克正式提起了针对OpenAI及其CEO萨姆·奥尔特曼的诉讼，指控其违反创始协议、优先考虑商业利益而非造福人类。这场法律和舆论战仍在持续。
4.3.3 开源 vs 闭源策略的争论
OpenAI早期的标语曾有“Open”二字，其最初的非营利框架鼓励开源共享。然而在GPT-3之后，OpenAI不再公开模型权重（如GPT-3、GPT-4均只以API形式访问），这与其名字构成了自嘲式的对比（“OpenAI is not open”?）。内部人员和社区长期争论到底有没有必要完全开放，质疑者表示完全开源会导致模型被恶意利用，而保守派则认为“开源安全”才是AI的未来。其他开放性公司（如Meta、Mistral）通过发布开源模型获得了声望，这一策略对比使OpenAI面临更大压力。
尽管OpenAI日益商业化，但其研究团队依然产出众多高质量学术成果。
5.1 学术论文与基准
OpenAI在顶级AI会议（NeurIPS、ICML、ICLR、ACL等）上发表了大量论文，涵盖了强化学习（如PPO算法、DQN）生成模型（如GLIDE、Image GPT）、语言模型（如GPT系列）和安全等内容。其发布的一些基准测试（如MMLU、HumanEval）已成为行业标准，用于评估大型语言模型的知识和编程能力。
5.2 开源项目（如Gym、Whisper、CLIP）
OpenAI早期和近些年开源了一些关键项目。最著名的包括：
- Gym（强化学习环境）
- Universe（通用训练环境）
- Whisper（通用语音识别）
- CLIP（多模态对齐）
- Jukebox（音乐生成，开源）
- 以及代码库如 Policy Optimization 算法。
除Whisper和CLIP外，大部分核心大模型（GPT-3、GPT-4、GPT-4o等）均未开源权重，只对外提供API。
5.3 竞赛与benchmarking（如MMLU、HumanEval）
OpenAI并未像DeepMind那样大举参与国际比赛，但常常通过其研究发布的benchmark（HumanEval用于代码能力评估，MMLU用于多领域知识测评，GSM8K用于数学推理）来检验并展示自身模型的领先水平。外部研究者也普遍采用这些基准作为开放性衡量指标。
6.1 AGI路线图
OpenAI将开发通用人工智能（AGI）列为终极目标，并认为在2024年左右已在某些任务上触及“人类水平（Human Level）”。该路线图包括从语言模型、推理模型（o系列）、多模态模型到具身智能、自主智能体。目前公司正在积极探索智能体（agent）能力，使AI能在复杂真实场景中自主执行多步任务。但通往AGI的路仍有诸多安全和治理难题需要破解。
6.2 GPT-5及下一代模型预期
GPT-5被猜测是OpenAI路线图上的下一个大版本。传闻模型将具备更强的推理、更长的上下文理解、更深的记忆，以及真正可用的自主性。尽管官方一直未给出确切发布时间表（萨姆·奥尔特曼在公开场合表示“可能需要更久，还需要更多安全测试”），但市场普遍预期其将带来革命性提高，同时将引发关于成本、规模及安全更深的辩论。
6.3 人形机器人与具身智能探索（如Figure AI合作）
2024年初，OpenAI开始布局实体世界。公司与机器人公司Figure AI建立了合作，探讨将其视觉语言模型嵌入人形机器人中，使其能执行复杂的人类指令（如整理家务、工业装配）。Sora文生视频拥有的物理世界理解能力被认为是具身智能的基石之一。OpenAI还在组织内重新组建了机器人团队，表明其重新关注被搁置的机器人项目（2021年团队曾解散），向“机器人基础模型”方向转移。
7.1 谷歌（DeepMind、Gemini）
谷歌及其DeepMind子公司是OpenAI在AI大模型领域最强的竞争对手。谷歌推出了Gemini系列（于2023年底推出，有Ultra、Pro、Nano等不同规模），直接对标GPT-4，并深度融合了搜索、Bard（现为Gemini）等产品。DeepMind在强化学习、蛋白质折叠（AlphaFold）、围棋（AlphaGo）等方面历史辉煌。双方在算力、人才与数据处理上展开了激烈竞争。谷歌也被视为OpenAI在与生成式搜索对垒中最重要的假想敌。
7.2 Anthropic（Claude系列）
Anthropic成立于2021年，由前OpenAI安全团队核心成员（多里安·卡德、丹尼尔·阿莫迪等）离职创办，强调“安全优先”和“宪法AI”理念。其旗舰模型Claude系列在对话安全性、易于被引导（无害性）方面有独特优势。其最新的Claude 3、Claude 3.5 Opus版本被认为在推理和文本理解上几乎与GPT-4持平甚至在某些测试中超越。
7.3 Meta（LLaMA系列）
Meta（Facebook）在开源模型方面与OpenAI形成了非常鲜明的对比。其LLaMA系列（包括LLaMA 2、LLaMA 3）以相对较小的规模（如7B、13B、70B参数）实现与闭源模型相当的性能。Meta大力推广开源AI生态，吸引大量社区开发者和研究者使用微调。这使得OpenAI的闭源策略受到严峻挑战。
7.4 中国大模型厂商（百度、阿里等，但不展开敏感对比）
中国市场的大模型厂商众多，如百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通义千问”、字节跳动的“豆包”、月之暗面的“Kimi”、智谱AI的“GLM”等。这些公司在中文理解和应用场景上具备本土优势，且同样获得了大规模投资。由于政策及监管差异，中国AI模型更多聚焦于国内应用（如搜索、电商客服等）。虽然能够与OpenAI模型在某些基准上进行对比，但全球生态位置和使用场景有较大区别。本词条不作深入的敏感对比分析。
围绕OpenAI及其产品，趣闻和网络亚文化层出不穷。
8.1 ChatGPT的“胡编乱造”与“无中生有”
ChatGPT虽然强大，但它经常“一本正经地胡说八道”。这种现象被称为“幻觉”（Hallucination），模型会给出流畅但完全错误或不存在的答案（如编造历史人物、引用不存在的学术论文、虚构新闻事件）。网友们发明了各种段子，例如“ChatGPT最擅长的事情是制造信心满满的错误”、“它会把瞎话讲得像真的”等。这反而成为用户和它互动时的著名笑料。
8.2 “OpenAI是闭源公司”的讽刺
由于GPT-3之后所有核心大模型都只以API形式提供，并未开源权重，社区里出现了“OpenAI is closed now”的经典嘲讽。梗图流传甚广：一张图左边是OpenAI的logo（一个抽象的开口），右边是Meta的Logo（一个打开的圆圈），配文“Guess which one is Open and which one is Closed？”（猜猜哪个是开放哪个是封闭？）。这一矛盾也成为AI论坛里的经典话题。
8.3 各类AI表情包与段子
ChatGPT的界面、答复语气、使用体验催生了大量表情包。例如当ChatGPT的回答太过“机械”或“讨好”时，网友会配上表情：一张图里ChatGPT的对话框说“当然！这是为你量身准备的绝妙回答”；在另一个帖子里用户自嘲“感觉自己在跟一个拼命想让我开心的销售员对话”。DALL·E的“手部渲染翻车”（AI经常画不好手指）也屡遭调侃，被称为“手癌模型”。AI回复中充满自信地对最愚蠢的提示（如“请写一篇关于香蕉的论文”）也催生了大量梗。此外，人们对AI取名字（比如DALL·E如何给画作添加各种怪异元素）乐此不疲。OpenAI的奥特曼在公开活动中的表情（“那个微笑”）也成为了流行表情包。
这些文化现象见证了AI技术从实验室走向公共大众的非凡过程，而OpenAI则恰好处在这场技术文化浪潮的中心。