先看几组数字：据《The Information》援引内部财务数据披露，OpenAI今年的亏损可能高达50亿美元。而它的主要竞争对手Anthropic，同样面临数十亿美元的巨大窟窿。

具体来看，OpenAI用于训练AI模型和运行推理系统的成本，今年可能会飙到70亿美元。尤其是苹果引入ChatGPT集成之后，推理成本只会更高。除此之外，人员成本也是大头，预计高达15亿美元。

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单算租用微软服务器的费用，OpenAI一年就要花掉将近40亿美元。虽然它拿到了计算能力折扣——每块Nvidia A100芯片每小时1.30美元——但这笔钱依然惊人。这也解释了为什么微软对AI投资如此上心：说到底，微软更在意的是自家Azure云平台的增长，而不是像Copilot或Bing集成这样的AI产品能有多惊艳。事实上，微软自己的AI产品表现并不算亮眼。

再看训练成本，包括数据采购在内，OpenAI今年可能要烧掉30亿美元。公司目前大约有1500名员工，而且还在扩张。据《The Information》估算，到年底人员费用可能达到15亿美元。算总账的话，OpenAI今年的运营成本大概在85亿美元左右，而收入在35亿到45亿美元之间——具体数字取决于下半年的销售情况。换句话说，收支缺口非常明显。

相比之下，Anthropic的日子更难过。虽然体量小一些，但烧钱速度毫不逊色。熟悉内情的人透露，Anthropic今年的支出预计超过27亿美元，而收入只有OpenAI的五分之一到十分之一。光是计算成本，这家初创公司就要花掉约25亿美元。

到今年年底，Anthropic的年化收入预计在8亿美元左右，相当于每月6700万美元。但问题是，这部分收入还得跟亚马逊分成。

与此同时，开源模型正在加速追赶——Meta的参与、Mistral和Cohere这类小公司在欧洲或B2B数据聊天等细分市场的崛起，让高昂的AI开发和运营成本面临更严峻的竞争。企业在落地聊天机器人这类“通用技术”时也犯了难：到底怎么衡量生成式AI的实际价值？尤其是当员工没有明确使用场景时，像微软Copilot或ChatGPT企业版这类产品，很难让人掏出真金白银。

一些质疑开始浮出水面：当前AI市场的经济可行性到底靠不靠谱？这并不等于否定生成式AI的整体价值，但至少提醒我们，投资和收益之间是否真的成比例，恐怕要打个问号。

说到潜在增长点，OpenAI的SearchGPT算是一个方向，但能否复制ChatGPT的成功，现在还不好说。竞争对手也不轻松——谷歌的Gemini订阅服务就没能掀起太大波澜。这么看，ChatGPT或许真的成了“独苗”。

未来，功能更丰富的多模态模型可能会催生新的使用场景，带来更多应用、更高使用量以及更高收入。如果同时能把效率提上去，利润率最终是有改善空间的。但问题在于，这些多模态功能到底能做成什么样？生成视频等内容的成本又有多高？目前还是一堆问号。

要想迈上新的台阶，AI市场恐怕需要在通用推理能力上取得重大突破。只有那样，才能打开全新的自动化和商业机会，也能解决当前AI系统的一些根本性问题——比如动不动就胡说八道。

对于OpenAI的CEO Sam Altman和其他领军人物来说，这可能就是最终的赌注。这也解释了为什么大公司依然愿意投入数十亿美元做研发。就像谷歌CEO Sundar Pichai在最近的财报电话会议上说的：“在这里，投资不足的风险远大于投资过度的风险。”