谁在抢先恐后投资OpenAI：科技巨头争夺独家喂养权
近期，OpenAI在10月的DevDay活动上意外披露了一份百大客户名单，令人瞩目的是其中已有超过30家企业的Token消耗量突破了1万亿大关。
自ChatGPT发布以来，AI商业模式一直是行业热议的焦点。若以GPT-5的费用标准进行测算，即输入与输出比例为10：1，这前100家顶级客户就已为OpenAI贡献了超过1亿美元的收入。
在这30家企业中，每消耗1万亿Tokens折算的支出将高达6000万美元以上。1万亿Tokens是何种规模？若按普通人生活80年、每天创作1000字计算，它相当于总计写作6000万个汉字，这几乎相当于20万人终其一生所书写文字的总和；若置于企业场景中，则相当于在客服对话、文档总结、代码开发等场景下全年无休地使用GPT，并持续运转长达9年。
Token的使用量虽不直接等同于企业的技术水平，但充分印证了AI已深度渗透到这些公司的各项核心业务中。一场全新的技术范式变革正在形成：对这批顶尖企业而言，大模型已然如同水电般不可或缺的基础设施。
这份名单揭示了当下究竟哪些企业在利用AI实现商业变现、变现规模如何以及具体通过何种路径实现。
在Token消耗量突破万亿的30家客户中，我们注意到一些值得关注的企业类型：专注于AI编程的公司、基础设施提供商是Token消耗主力；同时也不乏具备商业化前景的垂直领域应用，例如法律AI领域的Harvey、医疗AI通讯平台Decagon；而搜索、会议、教育、视频、销售及图形设计等场景，正成为AI商业化潜力更为突出的领域。
根据公开资料整理
AI原生公司正在超越成熟企业
在Top30的企业阵容中，AI原生初创企业的占比已超越传统成熟公司。
“模型即产品”的理念，让这些AI原生创企自成立伊始就将大模型深度嵌入业务流程和工作链路。
以AI编程领域的独角兽Cognition为例，其推出的AI编程产品名为Devin。这家成立于2024年的企业，在今年3月刚完成新一轮融资，估值已达40亿美元。今年他们又收购了另一家AI编程公司Windsurf，这无疑为其采购OpenAI的API服务提供了充足的资金支持。其CEO Scott Wu在某次播客访谈中透露，为重塑软件工程的未来，Cognition的面试流程要求候选人在6至8小时内搭建一套基于Devin的AI原生解决方案。当然，这种方式也为其带来了独特的人才筛选机制。
另一家备受瞩目的公司是通用Agent平台Genspark，由前百度“小度”CEO景鲲与前CTO朱凯华联合创办。
据The Information 10月31日消息，Genspark已完成新一轮融资，投资方包括腾讯。交易完成后，Genspark估值已突破10亿美元。尽管第三方数据平台Xsignal（奇异因子）统计显示其最高用户数不超过500万（这个数据并不突出，例如Manus的App端月活超过700万），但Genspark仍成功跻身OpenAI的Top30客户。这表明该公司不仅在C端实现用户增长，更重要的是在其核心业务中实现了AI的深度应用。值得注意的是，Genspark使用的模型不限于OpenAI，还包括Claude、Gemini等多方技术架构。
相较之下，成熟企业更多地通过模块化改造，将AI逐步整合进现有工作流程。
不过我们也能够从这份名单中，看到AI转型更为彻底且成效显著的代表——Notion。在推进AI转型后，其最新发布的Notion 3.0版本已将AI深度融入工作全链路。作为文字工作者，最实用的功能当属那种自然流畅的触发方式：只需选中任意文本，即可唤出“询问AI”与“润色”功能菜单；而敲击空格键便能随时召唤AI交互界面。
截至2024年底，已有超50%的财富500强企业在内部不同程度地使用Notion。在美国最大的创业孵化器YC生态中，超半数初创企业正在使用Notion进行信息管理。
To B公司“吃掉”大量Token，AI深入垂直行业
在OpenAI这百家大客户中，超过75%的企业集中在ToB和开发者服务领域，而ToC企业数量不超过15家。
若进一步细分，在ToB的企业中，既有面向开发者的企业，如Cognition、JetBrains；也有企业级SaaS服务商，例如salesforce、Zendesk；还包括新一代企业效率工具，如Ramp、企业搜索公司Glean。
其中，Glean是一款AI驱动的企业搜索与知识发现平台，其Work AI平台通过100多个SaaS连接器，对来自数十种产品的文档上下文进行索引和理解，为知识工作者提供类Google的搜索体验。因此，Glean每次API调用的背后，都连接着庞大的企业客户网络，这也使其成为OpenAI的重要客户之一。该企业今年7月实现了170万访问量，增长率达10.7%。
此外，还有部分公司专注于垂直行业的AI Agent应用，例如法律AI Agent——Harvey。这说明这些垂直行业的AI Agent已通过深度渗透行业场景和数据积累，形成了正向的发展循环。Harvey在成立后两年内就创造了3000万美元营收，而过去十年里表现最好的B2B SaaS产品达到100万美元营收平均需要2年时间。
这类垂直AI Agent的特点是：行业本身具备高价值、高复杂度的应用场景，任务链条长但反馈闭环短。这为当前AI创业带来重要启示：需要寻找高价值、高复杂性、高专业性的垂直领域切入点，直击行业痛点。
C端场景集中在高频、用户数大且付费模式清晰的领域
在排名前30位的客户中，面向C端提供产品的仅占少数，包括通用AI Agent公司Genspark、AI搜索公司Perplexity、语言学习平台Duolingo、健康穿戴企业WHOOP、AI会议工具Read AI。这些C端场景的共性是使用频率高、场景空间大，且具备清晰的付费订阅场景。
Duolingo堪称教育公司中AI转型最迅猛且最彻底的典范之一。该公司很早就将自身业务与大模型技术紧密结合，例如运用GPT-4大规模生成练习题和课程内容；在个性化学习方面，Duolingo通过自研AI算法“Birdbrain”为每位用户动态调整学习难度和内容推荐；2024年，Duolingo推出Duolingo Max版本，新增AI角色扮演的200多个场景对话、AI图文交互等功能。这些多模态功能的实现，也使其成为Token消耗的重要客户。
另一个典型的高频应用场景是会议场景。Read AI作为AI会议内容总结平台，提供会议摘要、文字记录及会议回放，帮助用户高效处理会议、电子邮件和即时消息。该平台通过多模态AI将会话、邮件、聊天记录自动整合为可搜索、可执行的知识库。截至2025年，Read AI的用户数已突破100万，过去12个月活跃用户数增速高达720%。
初创公司的模型依赖焦虑
当然，这份顶级客户名单的背后，也意味着这些企业每年在OpenAI上投入巨额资金。例如AI搜索初创公司Perplexity在2024年就向Anthropic和OpenAI支付了800万美元，这几乎占其总收入的四分之一。
更值得关注的是，这些公司不仅接入OpenAI的API，还包括谷歌的Gemini、Claude等多家模型服务。这使得初创公司不得不持续进行大规模融资，或将成本转嫁给终端用户。
这也难怪，笔者曾与Web Summit（全球网络峰会）的CEO兼创始人帕迪·科斯格雷夫交流时，他表示当Deep Seek刚推出时，整个旧金山几乎全行业都在试用，主要原因确实在于其成本更具竞争力。
另一重担忧在于与OpenAI的业务重合度——如果钱被OpenAI赚走，业务也被其吞噬，对初创企业而言将面临危险的境地。理论上，OpenAI可能会推出类似AI浏览器的“巨兽”级产品，这对通用Agent平台构成深层危机。Xsignal（奇异因子）创始人兼CEO刘震告诉虎嗅，OpenAI正将“通用Agent”功能纳入自身生态系统，这意味着构建通用Agent平台的初创公司将面临不确定的发展前景，这与两年前独立搜索AI应用的结局类似，可能会被ChatGPT的虹吸效应所冲击。
对于OpenAI将进入哪些领域，刘震给出几个判断维度供初创企业参考：首先，是否能显著提升用户粘性或商业收入；其次，是否能控制更多用户触点（浏览器、Agent、操作系统）；第三，市场规模是否足够大、使用是否高频；第四，算力投入与收益的ROI是否合理；第五，外部依赖因素（合作伙伴、监管政策、版权问题）是否可控。
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