OpenAI laat Plus-gebruikers geen toegang meer krijgen tot Deep Research, wat leidt tot verhitte AI-agentoorlogen met DeepSeek en Claude
Credit: VentureBeat gemaakt met Midjourney
Meld u aan voor onze dagelijkse en wekelijkse nieuwsbrieven voor de laatste updates en exclusieve content over toonaangevende AI-dekking. Meer informatie
OpenAI heeft vandaag aangekondigd dat het zijn krachtige Deep Research- functionaliteit uitrolt naar alle ChatGPT Plus- , Team- , Education- en Enterprise- gebruikers. Hiermee wordt de toegang tot wat veel experts beschouwen als de meest transformatieve AI-agent van het bedrijf sinds de originele ChatGPT, aanzienlijk uitgebreid.
"Deep Research wordt nu uitgerold naar alle ChatGPT Plus-, Team-, Edu- en Enterprise-gebruikers", kondigde het bedrijf aan op zijn officiële X-account . Volgens de aankondiging ontvangen deze gebruikers in eerste instantie 10 deep research-query's per maand, terwijl Pro-abonnees toegang hebben tot 120 query's per maand.
Deep Research , aangestuurd door een gespecialiseerde versie van OpenAI's aankomende o3-model , vertegenwoordigt een significante verschuiving in hoe AI kan helpen met complexe onderzoekstaken. In tegenstelling tot traditionele chatbots die onmiddellijke antwoorden geven, doorzoekt Deep Research onafhankelijk honderden online bronnen, analyseert tekst, afbeeldingen en PDF's en synthetiseert uitgebreide rapporten die vergelijkbaar zijn met die van professionele analisten.
Deep Research wordt nu uitgerold naar alle ChatGPT Plus-, Team-, Edu- en Enterprise-gebruikers.
— OpenAI (@OpenAI) 25 februari 2025
De timing van de uitgebreide uitrol van OpenAI is nauwelijks toevallig. Het generatieve AI-landschap is de afgelopen weken drastisch veranderd, waarbij DeepSeek uit China opkwam als een onverwachte disruptor. Door hun DeepSeek-R1-model open-source te maken onder een MIT-licentie , hebben ze het gesloten, op abonnementen gebaseerde bedrijfsmodel dat de westerse AI-ontwikkeling heeft gedefinieerd, fundamenteel uitgedaagd.
Wat deze competitie zo interessant maakt, zijn de uiteenlopende filosofieën die in het spel zijn. Terwijl OpenAI zijn krachtigste mogelijkheden achter steeds complexere abonnementsniveaus blijft verstoppen, heeft DeepSeek gekozen voor een radicaal andere aanpak: de technologie weggeven en duizend applicaties laten bloeien.
Het Chinese AI-bedrijf Deepseek zorgde onlangs voor ophef toen het R1 aankondigde, een open-source redeneermodel dat volgens het bedrijf vergelijkbare prestaties levert als OpenAI's o1, maar dan voor een fractie van de kosten.
Maar voor degenen die de AI-ontwikkelingen op de voet volgen, kwamen Deepseek en R1 niet uit de lucht vallen... pic.twitter.com/FUahYP0HHz
Deze strategie doet denken aan eerdere tijdperken van technologische adoptie, waarin open platforms uiteindelijk meer waarde creëerden dan gesloten systemen. De dominantie van Linux in serverinfrastructuur biedt een dwingende historische parallel. Voor besluitvormers in ondernemingen is de vraag of ze moeten investeren in bedrijfseigen oplossingen die mogelijk onmiddellijke concurrentievoordelen bieden of open alternatieven moeten omarmen die bredere innovatie in hun organisatie kunnen bevorderen.
De recente integratie van DeepSeek-R1 door Perplexity in zijn eigen onderzoekstool, voor een fractie van de prijs van OpenAI, laat zien hoe snel deze open aanpak concurrerende producten kan opleveren. Ondertussen heeft Anthropic's Claude 3.7 Sonnet weer een ander pad bewandeld, met de focus op transparantie in zijn redeneringsproces met "zichtbaar uitgebreid denken".
De R1 van Deepseek is een indrukwekkend model, vooral als je kijkt naar wat ze voor die prijs kunnen bieden.
We zullen uiteraard veel betere modellen leveren en het is ook echt verfrissend om een nieuwe concurrent te hebben! We zullen een aantal releases uitbrengen.
— Sam Altman (@sama) 28 januari 2025
Het resultaat is een gefragmenteerde markt waar elke grote speler nu een onderscheidende benadering biedt voor AI-gestuurd onderzoek. Voor ondernemingen betekent dit meer keuze, maar ook een grotere complexiteit bij het bepalen welk platform het beste aansluit bij hun specifieke behoeften en waarden.
Als Sam Altman schrijft dat Deep Research " waarschijnlijk $ 1.000 per maand waard is voor sommige gebruikers ", onthult hij meer dan alleen prijselasticiteit: hij erkent de buitengewone waardeverschillen die er bestaan tussen potentiële gebruikers. Deze bekentenis raakt de kern van OpenAI's voortdurende strategische evenwichtsoefening.
Het bedrijf staat voor een fundamentele spanning: het behouden van de premium exclusiviteit die de ontwikkeling financiert en tegelijkertijd het vervullen van de missie om ervoor te zorgen dat “kunstmatige algemene intelligentie de hele mensheid ten goede komt.” De aankondiging van vandaag vertegenwoordigt een voorzichtige stap in de richting van grotere toegankelijkheid zonder het inkomstenmodel te ondermijnen.
Ik denk dat we in eerste instantie 10 keer per maand chatgpt plus gaan aanbieden en 2 keer per maand in de gratis versie. Het is de bedoeling om dit in de loop van de tijd uit te breiden.
Voor sommige gebruikers is het waarschijnlijk $ 1000 per maand waard, maar ik ben benieuwd wat iedereen ermee gaat doen! https://t.co/YBICvzodPF
— Sam Altman (@sama) 12 februari 2025
Door gebruikers van de gratis tier te beperken tot slechts twee query's per maand, biedt OpenAI in feite een teaser aan: genoeg om de mogelijkheden van de technologie te demonstreren zonder zijn premium-aanbiedingen te kannibaliseren. Deze aanpak volgt het klassieke 'freemium'-handboek dat een groot deel van de digitale economie heeft gedefinieerd, maar met ongewoon strakke beperkingen die de substantiële computerbronnen weerspiegelen die nodig zijn voor elke Deep Research-query.
De toewijzing van 10 maandelijkse query's voor Plus-gebruikers ($20/maand) vergeleken met 120 voor Pro-gebruikers ($200/maand) creëert een duidelijke afbakening die de premium waardepropositie behoudt. Deze gelaagde uitrolstrategie suggereert dat OpenAI erkent dat het democratiseren van toegang tot geavanceerde AI-mogelijkheden meer vereist dan alleen het verlagen van prijsbarrières: het vereist een fundamenteel heroverwegen van hoe deze mogelijkheden worden verpakt en geleverd.
Het hoofdcijfer — 26,6% nauwkeurigheid op " Humanity's Last Exam " — vertelt slechts een deel van het verhaal. Deze benchmark, ontworpen om buitengewoon uitdagend te zijn, zelfs voor menselijke experts, vertegenwoordigt een kwantumsprong voorbij eerdere AI-mogelijkheden. Ter vergelijking: het behalen van 10% op deze test zou een jaar geleden nog als opmerkelijk zijn beschouwd.
Wat het meest significant is, is niet alleen de ruwe prestatie, maar ook de aard van de test zelf, die het synthetiseren van informatie over uiteenlopende domeinen vereist en het toepassen van genuanceerde redeneringen die veel verder gaan dan patroonherkenning. De aanpak van Deep Research combineert verschillende technologische doorbraken: multi-stage planning, adaptieve informatieopvraging en misschien wel het meest cruciaal, een vorm van computationele zelfcorrectie waarmee het zijn eigen beperkingen tijdens het onderzoeksproces kan herkennen en verhelpen.
Toch hebben deze capaciteiten opvallende blinde vlekken. Het systeem blijft kwetsbaar voor wat je ' consensus bias ' zou kunnen noemen: een neiging om breed geaccepteerde standpunten te bevoordelen, terwijl je mogelijk dwarsliggende perspectieven over het hoofd ziet die gevestigde denkbeelden uitdagen. Deze bias kan met name problematisch zijn in domeinen waar innovatie vaak voortkomt uit het uitdagen van conventionele wijsheid.
Bovendien betekent de afhankelijkheid van het systeem van bestaande webcontent dat het de vooroordelen en beperkingen van zijn bronmateriaal erft. In snel evoluerende vakgebieden of nichespecialismen met beperkte onlinedocumentatie kan Deep Research moeite hebben om echt uitgebreide analyses te leveren. En zonder toegang tot eigen databases of op abonnementen gebaseerde academische tijdschriften, kunnen zijn inzichten in bepaalde gespecialiseerde domeinen oppervlakkig blijven, ondanks zijn geavanceerde redeneervermogen.
Voor C-suite leiders presenteert Deep Research een paradox: een tool die krachtig genoeg is om rollen in hun hele organisatie opnieuw te definiëren, maar nog steeds te beperkt is om te worden ingezet zonder zorgvuldig menselijk toezicht. De directe productiviteitswinst is onmiskenbaar: taken die ooit dagen van analistentijd vereisten, kunnen nu in minuten worden voltooid. Maar deze efficiëntie brengt complexe strategische implicaties met zich mee.
Organisaties die Deep Research effectief integreren, zullen waarschijnlijk hun informatieworkflows volledig opnieuw moeten uitvinden. In plaats van junior analisten te vervangen, kan de technologie nieuwe hybride rollen creëren waarbij menselijke expertise zich richt op het formuleren van vragen, het evalueren van bronnen en het kritisch beoordelen van door AI gegenereerde inzichten. De meest succesvolle implementaties zullen Deep Research waarschijnlijk niet zien als een vervanging voor menselijk oordeel, maar als een versterker van menselijke capaciteiten.
diepgaand onderzoek voor chatgpt plus gebruikers!
een van de dingen die we ooit het liefst hebben verzonden.
— Sam Altman (@sama) 25 februari 2025
De prijsstructuur creëert zijn eigen strategische overwegingen. Met $ 200 per maand voor Pro-gebruikers met 120 query's kost elke query effectief ongeveer $ 1,67 - een triviale uitgave vergeleken met de kosten voor menselijke arbeid. Toch creëert het beperkte volume kunstmatige schaarste die organisaties dwingt om prioriteit te geven aan welke vragen echt de mogelijkheden van Deep Research verdienen. Deze beperking kan ironisch genoeg leiden tot een doordachtere toepassing van de technologie dan een puur onbeperkt model zou aanmoedigen.
De implicaties op de langere termijn zijn diepgaander. Naarmate onderzoeksmogelijkheden die ooit beperkt waren tot eliteorganisaties breed toegankelijk worden, zal concurrentievoordeel steeds meer niet voortkomen uit toegang tot informatie, maar uit de manier waarop organisaties vragen formuleren en door AI gegenereerde inzichten integreren in hun besluitvormingsprocessen. De strategische waarde verschuift van weten naar begrijpen, van informatie verzamelen naar inzicht genereren.
Voor technische leiders is de boodschap duidelijk: de AI-onderzoeksrevolutie komt niet meer, maar is er al. De vraag is niet of we ons moeten aanpassen, maar hoe snel organisaties de processen, vaardigheden en culturele mindset kunnen ontwikkelen die nodig zijn om te floreren in een landschap waar diepgaand onderzoek fundamenteel is gedemocratiseerd.
Als u indruk wilt maken op uw baas, dan bent u bij VB Daily aan het juiste adres. Wij geven u de inside scoop over wat bedrijven doen met generatieve AI, van regelgevende verschuivingen tot praktische implementaties, zodat u inzichten kunt delen voor maximale ROI.
Lees ons privacybeleid
Bedankt voor uw inschrijving. Bekijk hier meer VB-nieuwsbrieven .
Er is een fout opgetreden.
venturebeat
