面子和里子，是支撑起一个组织的两套故事。

对于 OpenAI 来说，它的面子是 AGI 的布道者，里子则是全球最大的算力债务人。

OpenAI 过去曾发布引爆行业的生成式 AI 产品 ChatGPT，最近几年持续保持在 AI 赛道体量最大、集中资源最多、技术在最前列，也肩负和输出很多美好愿景和崇高使命。

而它的另一面，是作为盈利性机构在运营中持续亏损、入不敷出，是在现实面前不断推翻之前的理想化许诺，是被竞争对手步步紧逼不得不冲击 IPO，是构建不起良性商业模式以至于需要融资和上市来输血续命。

为了维持强者的面子，OpenAI 有一连串关于里子的问题急需解决。

1、强强联合，撑起面子

二月底，OpenAI 完成了一笔创纪录的 1100 亿美元融资，英伟达投资 300 亿，亚马逊投资 500 亿，软银投资 300 亿。

注入资金的三家，分属算力、云计算、金融领域的巨头，也都和他们投资的 OpenAI 有着紧密的合作关系。

英伟达是 OpenAI 长期算力供应商，亚马逊有着庞大且成熟的 AI 基建设施，软银则能够提供资金输血。

对于英伟达来说，OpenAI 是它的重要客户，作为全球最大算力供应商的英伟达，去年曾计划向 OpenAI 投资千亿美元，既要合作共建至少 10GW 的英伟达 AI 算力系统，又要确保目前的芯片订单以及推销未来新研发的 Vera Rubin 平台，以此巩固自身技术与市场的护城河。

这期间由于 OpenAI 即将准备上市，英伟达的千亿投资缩水为如今的 300 亿美元。

此次投资，英伟达获得股权的同时，也换取了 OpenAI 未来数年的算力订单。

而亚马逊的 500 亿美元投资也有附加条件。

做 AI 是个烧钱的生意，OpenAI 曾为降低成本，试图和甲骨文、软银合作自建算力中心，但后来因资金、人员、技术等原因，计划搁置，OpenAI 转而和亚马逊合作，租借其算力基础设施。

过去亚马逊的最大竞争对手微软，也曾凭借对 OpenAI 的投资，换来其旗下的 Azure 云服务快速崛起，营收已逼近亚马逊。

亚马逊效仿其投资换营收增长的做法，在去年与 OpenAI 签订 380 亿美元的基础上，用这笔 500 亿的投资换取了未来 8 年价值 1000 亿美元的云资源订单。

此外，AWS 成为 OpenAI 企业平台「Frontier」的独家第三方云分销商，双方将联合开发基于 OpenAI 模型的「有状态运行时环境」，并可能为 Alexa 等亚马逊消费应用定制模型。

OpenAI 同时还承诺通过亚马逊 AWS 使用 2 吉瓦 Trainium 计算能力，这对双方是共赢的局面，亚马逊推销了其自研 Trainium 芯片，OpenAI 也得以减少对英伟达的单一芯片供应依赖。

软银过去曾是 OpenAI 提出星门计划时的合作伙伴，也曾在过去几年间不断加注买股份，加上此次东借西借以过桥贷款筹得的 300 亿投资，已经陆续投入超过 640 亿美元，一跃成为 OpenAI 最大的外部股东之一。

同时双方还将携手拓展日本的 B 端市场，向本土企业推广 OpenAI 的企业人工智能平台「Frontier」。对于软银，这次投资弥补了早期未能押注 AI 的遗憾，对于 OpenAI，能够拓展新的 B 端市场，增加营收及市占率。

在 OpenAI 即将上市前，三家巨头以投资捆绑合作的方式，为 OpenAI 注入了最后一笔大额资金，同时也形成了 AI 资源联盟。

天价投资、强强联合的背后，三家巨头都有着各自的焦虑。英伟达焦虑于其它公司都在自研芯片，自身行业领先地位恐不保；亚马逊焦虑于竞争对手的迅速崛起，对自身云服务市占率的冲击；软银则焦虑于错失 AI 风口，错过早期投资机会。

而对于 OpenAI 这个目前最大的 AI 初创公司，这笔钱以及背后的资源捆绑交易，暂时稳住了它在行业内头把交椅的面子，同时也暴露出它带着焦虑和压力的里子。

2、算力消耗，烧光里子

1100 亿美元的天价融资，没法让 OpenAI 做到高枕无忧，其头部地位正岌岌可危。

这笔巨额融资的另一面，OpenAI 的里子，是其在财务上的亏损持续扩大，在算力上的支出成本连年上升。

OpenAI 过去几年连续保持着增长势头。

自从启动商业化以来，OpenAI 的年度经常性收入从 2023 年到 2025 年分别是 20 亿美元、60 亿美元、不少于 200 亿美元。三年增长了 10 倍。

这个成绩，放眼 AI 界，目前也只有推出 Claude Code 的公司 Anthropic 能跟它碰一碰了，它在 2025 年底的 ARR 也达到了近 200 亿美元的量级，虽然规模与估值不及 OpenAI，营收和增长量都快要与 OpenAI 并驾齐驱。

OpenAI 的增速之快，离不开算力规模扩充的加持。根据其官方公布的数据，从 2023 年到 2025 年，ARR 增长了 10 倍，算力支出增长了 9.5 倍。

这两组数据看上去是个乐观的信号，烧钱就能带来增长。

扩充算力给 OpenAI 带来了商业回报和市场普及，这些商业回报又能够投入算力、升级模型。但算力支出成本的基数要比 ARR 基数大得多。

OpenAI 在 2025 年的营收为 131 亿美元，而同期它的算力规模为 1.9GW，按照 1GW 算力需要 500 亿美元来算，2025 年 OpenAI 在算力支出上达到了大约一千亿美元的规模，营收远远无法覆盖。

AI 是个烧钱的生意。训练 GPT5 代、6 代模型需要算力，运行面向消费市场的大模型在推理时需要算力，研发新的 AI 也需要算力。

而像 ChatGPT 这样有着 9 亿月活的消费级大模型，庞大的客群带来的是更为庞大的推理成本支出。

ChatGPT 的用户订阅率为 5%，2025 年全年，OpenAI 的消费者订阅收入大约在 90 亿至 100 亿美元左右，只能勉强覆盖它的运行推理成本。

互联网时代的用户流量是绝对的加分项，可以摊薄成本，形成规模效应。但到了 AI 时代，用户过多可能会成为甜蜜的负担。

用户的每次对话都会消耗 token，运行推理，都会付出算力成本，付费用户占比低的情况下，用户越多，AI 企业的算力成本越高。

在大模型时代，真正吞噬利润的并不是模型训练，而是每天发生数十亿次的推理调用。有媒体估计，OpenAI 在 2025 年仅花在推理上的成本已经达到约百亿美元。

算力过去很烧钱，现在在烧钱，未来还将持续烧钱。OpenAI 内部预计到 2030 年前，算力总支出会达到 6000 亿美元。

到那时它的收入规模能达到同等量级吗？很难说。

与此同时，OpenAI 因为原有搭建自有云计算中心计划搁置，要持续为云服务付费；为了持续训练、提升大模型性能，要为算力和研发支出；

此外，还要为高精尖人才支付高昂人力成本，为早期投资方微软提供收入分成，在 C 端市场营销投放巩固市场地位。

能够明确的是，由于收入无法覆盖算力成本，以及在人力、研发等其它方面的支出，OpenAI 要面对长期亏损的局面，25 年亏损达 80 亿美元，未来亏损还会扩大，预计一直亏损到 2030 年。

为了应对算力需求持续扩大、成本飙升这一难题，OpenAI 曾经尝试发起过星门计划，与软银、甲骨文合作，计划投资 5000 亿美元在美国建设多座 AI 数据中心，通过自建降低长期成本，但如前所述，这一计划推进并不顺利。

除了考虑以融资和上市输血续命，OpenAI 的对策还包括寻求多元化的算力供应商合作伙伴，从以前的单一供应商英伟达到现在与多个供应商合作，以降低成本；启动自研芯片的进程，摆脱对芯片公司的依赖。

3、搁置理想，向现实低头

为了应对亏损，除了节流，还需要开源。OpenAI 过去的问题之一是商业化不足。

商业模式单一，和 OpenAI 早期站位太高有关。

OpenAI 最初对自己的定位是非营利性机构，怀揣着「技术造福人类、技术属于全人类」的初心，并且认为顶尖科学家们的聪明头脑集中起来就能达成 AGI。

后来他们认识到，只有通过商业的力量才能供养起通往 AGI 路上的庞大算力成本，于是逐步从非营利机构转型为有限营利公司，再到 2025 年 10 月重组为营利性公司。

过去，OpenAI 的主要商业模式包括：

1、订阅服务，分别是占大头的个人订阅和企业订阅。

在个人订阅上，OpenAI 拥有 9 亿的周活跃用户，以及 5% 的付费用户。而在企业订阅中，截至 2025 年底，已有超过 100 万家企业付费使用其企业级产品，付费席位达到 700 万个。

2、API 服务，企业和开发者通过接口调用 AI 模型，依 token 消耗量付费。

但这样较为单一的商业模式显然无法满足算力消耗吞金兽，于是 OpenAI 开始探索更多元的商业路径，常规一点的比如广告、AI 硬件、企业服务，激进的则是「价值分成」。

OpenAI 内部最开始对于商业化充满着警惕与抗拒。首先是对广告的态度上，其旗下生成式 AI 产品 ChatGPT 因为先发优势及技术领先，早早占据庞大 C 端消费者流量。

流量适合广告生意，但 OpenAI 迟迟未动，直到 2024 年，创始人奥特曼依然在公开采访表示对广告这一商业模式的抗拒。

广告在互联网行业已经成为最成熟和普遍的商业模式，但在新兴 AI 领域，广告还是会影响到用户对 AI 生成结果的信任度，以及对自身隐私的担忧，彼时的奥特曼还在坚守初心。

不过后来大概是营收压力、算力支出成本增大等原因，奥特曼对于广告的态度不断松动，直到今年 1 月，ChatGPT 正式启动广告测试。

这意味着，过去那些白嫖 ChatGPT token 的海量用户除了消耗推理算力，也有了商业价值，如今 OpenAI 能从他们身上赚钱了。

OpenAI 内部预测，2027 年广告业务收入将突破 100 亿美元。

除了这些，OpenAI 的商业模式多元化探索还包括：

• 继续深耕订阅端。推出多元订阅方案与收费梯度，满足不同用户的算力需求，提升付费用户比例；
• 电商抽成。与电商公司合作，用户在使用 AI 工具时完成交易，OpenAI 从其中抽取佣金。
• 开发人工智能硬件产品，让 AI 产品落地日常生活场景，目前还未明确方向；
• 推出面向 C 端用户的 Agent 账户体系；
• 面向 B 端为企业部署智能体……

这其中，最奇思妙想也最具争议的商业模式还数「价值分成」，相当于收取知识产权费用。

过去 OpenAI 只收取 AI 工具使用费，但未来当 AI 工具深度参与到企业研发创造环节中，并协同推出成功的产品时，比如研发出新药，那么就在新药的销售额中分成。

但问题是，如何衡量 AI 在研发中的贡献度，如何确认销售分成比例，这种模式营利潜力大，同时实践起来也有难度。

总之无论是昏招还是妙招，至少能看到 OpenAI 在商业模式上寻求多样化的盈利路径，以填补日益难以负担的算力消耗成本，从单纯烧钱到商业和技术的可持续循环转向。

4、少撒币，多赚钱，才是硬道理

在 AI 行业百花齐放的当下，OpenAI 难以坐稳头把交椅，面临着随时易主的风险。

OpenAI 身后的对手是 Anthropic，这一对手给 OpenAI 造成很大压力。Anthropic 和 OpenAI 走了不同的商业路线和技术路线，前者是企业软件模式，后者是消费互联网模式。

OpenAI 的消费互联网模式体现在它从诞生初期，就朝着全民应用发展，凭借着知名度获得庞大的用户规模，当前阶段主要依赖订阅收入，试图通过插入广告、电商分佣等方式，将庞大的免费流量变现。

而竞争对手 Anthropic 走了不同的技术路线，它更为人熟知的是专为企业和开发者打造的 AI 编程工具 Claude code，其 80% 以上的收入自于开发者和企业的 API 调用，并以 Token 消耗数量付费，成为其收入增长的主要驱动力。

并且当企业绑定了这一开发工具之后，将会形成长期依赖，使得其成为护城河级别的、长期而稳定的年化增长性收入。这正是 OpenAI 目前缺乏的。

在 AI 发展初期，企业对于赶不上 AI 时代的焦虑，以及将 AI 转化为生产力的迫切，对于 AI 的利用和价值转化效率上，都高于个人，因此做 B 端的生意显然是比做 C 端更赚钱的。等到未来规模真正铺开以后就不好说了。

有了企业端高价值客户贡献营收，Anthropic 展现出恐怖的增长潜力。

Anthropic 去年年初的 ARR 才 10 亿美元，仅用 1 年时间，就增长到今年 3 月的 190 亿美元。而 OpenAI 花了 3 年时间才到达 200 亿美元级别。

OpenAI 也看到了企业客户的重要性，因此它在持续提升企业客户在营收中的占比。

OpenAI CFO Sarah Friar 在今年的达沃斯表示，到今年年底，约 50% 的业务将来自企业客户。并且同时会继续研发对标 Claude Code 的编程工具，在企业端和其它 AI 公司竞争。

Anthropic 在各方面都紧随 OpenAI 其后：

估值 3800 亿美元，最新一笔融资 300 亿美元，并且 Anthropic 同样拿到了来自亚马逊和英伟达的投资押注，更重要的是，Anthropic 预计 2028 年就能实现盈亏平衡，比 OpenAI 还要早两年。

同时 Anthropic 准备在 2026 年冲击上市。

早一步上市就意味着早一步抢占股票市场投资者的关注，因此 OpenAI 不甘落后，预计将在 26 年底或 27 年初 IPO。

在消费级 AI 功能趋同的当下，OpenAI 只能从其它方向发力，寻找破局之道。

OpenAI 的亏损说明它在技术向商业转化上的乏力，在这一点上，Anthropic 要做得更好，通过差异化竞争，更追求模型应用落地，找到了不依赖烧钱烧算力的商业模式。

AI 竞赛不是只比算力、比烧钱，还要比谁能更快构建「算力-模型-应用」的正向循环，走出烧钱亏损的坑，实现商业与技术的良性转化。

对于 OpenAI 这样的体量大、消耗也大的参赛者，找到更为坚实和多元的商业化里子，可能比面子上疯狂撒币要重要的多。