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探究AI的无限可能性:边界与可持续性发展

时间:2025-10-13 15:09
作者|宋婉心 编辑|张帆 近两个月以来,OpenAI频繁资本运筹,一边锁定大量算力,将自身估值抬升到5000亿美元的最贵初创公司位置,一边以自己的技术及应用地位,给美国AI圈上游建立了环环相扣的

作者|宋婉心

编辑|张帆

近两个月以来,OpenAI频繁资本运筹,一边锁定大量算力,将自身估值抬升到5000亿美元的最贵初创公司位置,一边以自己的技术及应用地位,给美国AI圈上游建立了环环相扣的内循环模式。

继3000亿美元的甲骨文合作、1000亿美元的英伟达合作之后,10月6日,OpenAI宣布了和AMD的合作。

公告显示,双方签订了多代际、6吉瓦AMD Instinct GPU供应协议,是全球已知规模最大的单一AI芯片采购合作之一。其中,首批1吉瓦算力将采用AMD Instinct MI450系列GPU,计划2026年下半年启动部署。

而关于这份合作最重要的,依旧是其资本结构的特殊性。作为协议的一部分,AMD已经向OpenAI授予了一份可认购高达1.6亿股AMD普通股的认股权证,相当于AMD当前总股本的10%。

但要获得这些股权,OpenAI需要达到一些指定的对赌要求,AMD再分批次赠予。要求包括技术部署进度、AMD未来股价表现等。对于股价,AMD给OpenAI定的目标是600美元,而其当前股价为215美元。

对于这样的循环投资,似乎只存在两种极端情况的解读,要么是OpenAI对未来AI落地极有信心,提前许下巨额算力成本承诺,如若不然,就是市场担忧的“人为吹大美股AI泡沫”——现金流还没有,市值却可以翻个几倍。

01 AI永动机?

当前,OpenAI面临多重压力。深度绑定的微软渐生间隙,过去一年中,OpenAI多次试图与微软谈判降低成本,允许其从其他公司购买计算资源,希望削弱微软对其AI产品和计算资源的控制。

但缺了微软之后,OpenAI算力投资开启了“股权换算力”模式,且形成了AI算力的永动机。

具体来看,英伟达以最高1000亿美元战略投资OpenAI,作为这笔投资的置换,英伟达要求后者未来十年只能用英伟达的GPU芯片,消化英伟达的GPU产能,并构建总容量10GW的数据中心。

更关键的是,像AMD的分阶段赠送股权一样,英伟达的投资款也将紧密与OpenAI的数据中心的建设进度关联。英伟达的投资通过“期权合约”形式分阶段兑现——OpenAI每部署 1GW算力(约40-50万GPU),英伟达对应注资100亿美元,直至10GW目标完成。

对于OpenAI而言,更多的算力意味着更高的估值,而更高的估值,又能换取更多的算力,形成了“股权<->算力”的正反馈循环。这种设计既确保资金流向与算力落地强绑定,又规避了OpenAI当前年亏损50亿美元的现金流风险。

再来看甲骨文。OpenAI在6月时与甲骨文签订了3000亿美元算力服务的采购订单,期限约五年。根据协议,OpenAI将从2027年开始每年向甲骨文支付约600亿美元。

而甲骨文为支撑这一订单,需向英伟达采购400-500万块GPU(价值约1000亿美元)。至此,形成了“英伟达→OpenAI→甲骨文→英伟达”的资金循环链。

“AI永动机”

数据显示,甲骨文“2026财年云收入预估180亿美元”,承接OpenAI订单后,2028年有望跃升至1440 亿美元,增长率 700%,直接挑战微软Azure和AWS的AI云霸权。与此同时,英伟达收获了稳定订单,OpenAI收获了资金买算力。

因此,表面上OpenAI、英伟达和甲骨文三方均投入千亿美元级资金,但实际通过“未来收益贴现”的方式,实现了资金杠杆。

例如,甲骨文的3000亿算力订单本质是“按量付费” 的长期协议,其向英伟达采购GPU的成本可通过未来向OpenAI收费覆盖;英伟达的1000亿投资则以OpenAI未来算力采购订单为抵押。

在利益绑定之外,三者在软件生态层面也实现了垄断。

英伟达的CUDA 系统、TensorRT推理引擎与OpenAI的大模型训练框架深度耦合,甲骨文云平台则预装了完整英伟达AI软件栈,确保开发者“即插即用”。这种技术锁定使得OpenAI 若转向其他训练芯片,需承担高达数千亿美元的迁移成本。

02 如何消化5000亿美元估值

从短期市场反应来看,“AI永动机”受到了二级市场欢迎。

宣布与OpenAI的合作后,AMD四个交易日内连续上涨幅度达43%。英伟达与OpenAI合作官宣当日,也收获了超4%的涨幅。OpenAI估值自然也水涨船高,其营利部门的估值已从年初的2600亿美元飙升至约5000亿美元。

但没有现金流、只有估值的市场终将回归理性。当前的算力永动机的一个隐含假设就是算力的增长,能够提振未来商业化预期,进而提升OpenAI估值。

财务面上,最新数据显示,OpenAI在2025年上半年的收入为43亿美元,净亏损从去年同期的31亿美元急速扩大至135亿美元。而今年签署的各项协议总成本,据估算已高达1万亿美元,黄仁勋估计每吉瓦的AI数据中心将耗资500亿至600亿美元。

成本侧,除了最大占比的研发成本67亿美元,值得注意的是,今年上半年,OpenAI销售与营销支出大幅增加至20亿美元,几乎是去年全年的两倍。可以看出,在进入落地层面的竞争后,公司营销成本直线上升。

经营面上,虽然OpenAI用户数整体呈上升趋势,但创造的现金流仍追不上烧钱的速度。

ChatGPT MAU及各板块营收变化

梳理过往ChatGPT的用户量增长情况来看,Xsignal AI Holo(AI全息)数据库数据显示,自2024年11月发布到2024年12月,ChatGPT的MAU突破2亿,在2024年度,MAU继续从3.2亿激增至6.5亿,年度增长率高达103.88%,在今年第一季度,ChatGPT实现了35.61%的显著增长,MAU接近9亿。

货币化情况方面,OpenAI的收入主要来自三个渠道,即个人订阅、企业订阅和API服务。

按业务来看,个人订阅业务已成为OpenAI主要收入来源,去年1月该板块占比52%,今年4月已上升至68.5%。ARPU也从去年1月的0.703美元每用户,增长至0.792美元每用户。

不过值得注意的是,去年12月的个人订阅业务同比增长达到251.7%,远超同期103.9%的MAU增速,而今年一季度,个人订阅业务同比增速回落至35%左右,和MAU同一水平,意味着OpenAI付费用户的渗透速度在放缓,或许已经越过了高速增长期。

随着个人订阅的增长,企业订阅占比下降至21%。这背后有API及模型授权业务快速增长的原因。

OpenAI的API业务曾在去年经历低谷。根据Xsignal AI Holo数据库数据,去年OpenAI的API业务年收入规模仅0.42亿美元,但在今年一季度出现反弹,API营收同比增长58.3%,总额提升至0.66亿美元,占公司整体营收比重回升至9.3%。

API占整体营收份额很小,但长期来看,API业务通过开放模型能力,能让AI能力渗透至当下OpenAI难以覆盖的长尾场景当中,相比于C端业务,API才是建立生态和收入韧性的重要锚点。

OpenAI的商业化焦虑已经呼之欲出,AI永动机真能一直转下去吗?

*免责声明:

来源:https://36kr.com/p/3507117268835462
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