狂妄自大？信贷高速增长：OpenAI（ChatGPT）押注1000亿美元，挑战经济历史
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发布日期：2025 年 10 月 21 日 / 更新日期：2025 年 10 月 21 日 – 作者： Konrad Wolfenstein
狂妄自大？信贷高速增长：OpenAI（ChatGPT）押注1000亿美元打破经济历史纪录——图片来源：Xpert.Digital
当规模法则与市场法则相遇，且两者都达到极限时
技术前景与经济现实之间的矛盾
OpenAI 致力于重新定义人工智能的界限。不过，该公司在对其模型性能做出雄心勃勃的预测的同时，也规划了超越所有历史基准的收入增长。Epoch AI 目前的分析描绘了一幅令人惊叹的图景：OpenAI 的目标是将其收入从 2025 年的 130 亿美元增至 2028 年的 1000 亿美元。这相当于三年内年增长率达到 97%。相比之下，即使是近代科技史上增长最快的公司，例如特斯拉和 Meta，也需要七年时间才能实现年收入从 100 亿美元跃升至 1000 亿美元的目标，而谷歌甚至需要整整十年。OpenAI 的目标是在短短三年内达到这一里程碑，Epoch AI 表示，这一速度是史无前例的。
这些雄心壮志引发了一些根本性的问题。这是否是对一场技术革命的合理推断？这场革命的变革潜力正在改写市场经济规则。又或者，我们是否正在目睹历史模式的重演：夸大的增长预期和大规模的基础设施投资不可避免地导致产能过剩和经济混乱？答案或许介于两者之间，需要对决定OpenAI增长轨迹的技术、经济和结构性因素进行细致的考量。
本文在经济史的背景下分析了OpenAI的增长战略，考察了其背后的市场机制，并评估了该公司实现目标的可能性。文章强调了这种激进扩张战略的创新优势和结构性风险。分析分为八个部分：历史概述、当前人工智能繁荣的核心因素识别、现状回顾、比较案例研究、风险批判性评估、潜在发展路径展望以及战略启示。
适合：
从研究实验室到全球最有价值的初创公司
OpenAI 的历史与大规模语言模型的兴起以及人工智能更广泛的商业化进程密不可分。该公司成立于 2015 年，最初是一家非营利性研究机构，定位于与大型科技公司抗衡，致力于开发通用人工智能，造福全人类。包括 Sam Altman 和 Elon Musk 在内的创始人很早就意识到，开发先进的人工智能系统需要巨大的资金资源。
决定性的转折点出现在2019年，当时OpenAI转型为营利性和非营利性相结合的混合结构。这一调整使OpenAI获得了微软10亿美元的初始投资。与这家软件巨头的合作被证明具有战略价值：OpenAI获得了微软Azure云基础设施和必要计算资源的使用权，而微软则获得了OpenAI技术的独家使用权。
随后几年，OpenAI 的收入最初略有增长。2020 年，OpenAI 的收入仅为 350 万美元，但一年后便达到了 2800 万美元。2022 年 11 月，OpenAI 迎来了突破：基于 GPT-3.5 的聊天机器人 ChatGPT 发布，五天内用户量达到 100 万，两个月内突破 1 亿用户大关。这一病毒式成功瞬间将 OpenAI 从研究实验室转变为一家商业巨头。
收入增长迅猛。2023年，OpenAI年收入首次突破10亿美元大关，达到16亿美元。2024年，收入增长逾一倍，达到37亿美元。该公司预测2025年的年收入将达到130亿美元，较上一年增长251%。自2023年底以来，OpenAI每年约3.2倍的增长率支撑了这一增长势头。
随着收入增长，OpenAI 的估值也飙升至令人咋舌的高度。2025 年 3 月的一轮融资使 OpenAI 的估值达到 3000 亿美元。仅仅几个月后，即 2025 年 10 月，通过向软银、Thrive Capital 和普信 (T. Rowe Price) 等投资者进行二次发行，其估值达到了 5000 亿美元大关。这使得 OpenAI 成为全球最有价值的初创公司，甚至超过了埃隆·马斯克的 SpaceX。
这一历史性进展凸显了OpenAI从一个研究项目发展成为全球人工智能行业主导者之一的非凡速度。与此同时，它也引发了一个问题：这些估值是否基于对未来增长和盈利能力的现实假设，还是像以往的科技泡沫一样，存在估值过高的情况。
人工智能市场的驱动因素、参与者和机制
当前的人工智能热潮是由各种因素复杂相互作用推动的。其核心是技术创新本身：近年来，大规模语言模型在自然语言处理、逻辑推理和解决复杂任务方面取得了显著进展。这些能力为几乎所有经济领域（从客户服务自动化到软件开发和科学研究）开辟了应用可能性。
主要参与者可以分为几类。首先是大型语言模型的开发者，例如 OpenAI、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude。这些公司争夺技术领先地位和市场份额，其中 OpenAI 目前凭借 ChatGPT 占据主导地位。ChatGPT 在人工智能助手领域的市场份额估计为 62.5%。
第二个关键群体是基础设施提供商。英伟达 (Nvidia) 占据 AI 加速器市场主导地位，市场份额约为 95%。该公司的图形处理器，尤其是 H100 和 A100 系列，已成为训练和运行大型语言模型不可或缺的利器。英伟达从 AI 热潮中获利颇丰，近年来估值倍增。然而，最近，AMD 和博通 (Broadcom) 等其他公司也进入了市场，试图挑战英伟达的主导地位。
微软 Azure、亚马逊网络服务和甲骨文等云提供商构成了第三类重要的参与者。它们提供训练和运行 AI 模型所需的计算能力。OpenAI 与微软和甲骨文的密切合作在这方面尤为重要。
驱动这些参与者的经济激励结构非常复杂。对于OpenAI及其竞争对手而言，关键在于在一个有可能改变大量知识型工作的技术领域建立主导市场地位。麦肯锡估计，生成式人工智能每年可为全球经济产出贡献2.6万亿至4.4万亿美元。鉴于这样的预测，即使数千亿美元的投资似乎也是合理的。
对于像英伟达这样的基础设施提供商来说，这直接创造了对其产品的需求。市场机制遵循一种自我强化的逻辑：投入到开发更大、更强大模型的资金越多，对计算能力的需求就越大，从而对芯片的需求也就越大。这种动态导致了一场名副其实的“军备竞赛”，像OpenAI这样的公司签署了价值数千亿美元的长期供应合同。
另一个关键驱动因素是资金的可用性。近年来的低利率和人工智能的普遍繁荣，促使投资者愿意向人工智能初创企业投入巨额资金。OpenAI 仅在 2025 年上半年就完成了一轮 400 亿美元的融资，并获得了 40 亿美元的循环信贷额度。这笔资金的注入使该公司即使在巨额运营亏损的情况下也能继续推进其雄心勃勃的扩张计划。
监管框架也发挥着作用，尽管其作用存在矛盾。一方面，欧盟等重要市场正在努力加强对人工智能系统的监管，这可能会增加开发成本。另一方面，各国政府，尤其是美国政府，积极支持人工智能发展。“星际之门”项目在四年内总投资5000亿美元，是历史上规模最大的人工智能基础设施计划，该项目得到了特朗普政府的大力支持。
底层市场机制展现了科技市场的典型特征。这是一个固定成本高、边际成本低的市场：开发一个大型语言模型的成本高达数亿至数十亿美元，而回答单个用户查询的成本相对较低。这导致了强大的规模经济，并有利于寡头垄断甚至垄断的出现。
同时，这是一个具有网络效应的市场：像 ChatGPT 这样的平台，用户使用越多，它通过生成的数据和用户反馈就越有价值，这有助于改进模型。然而，这种网络效应在大型语言模型中不如在社交网络等环境中明显，因为如果竞争对手提供更好的模型，用户可以相对轻松地在不同提供商之间切换。
前所未有的扩张指标及其限度
OpenAI 目前的处境是令人瞩目的增长与巨额财务亏损之间的矛盾。2025 年上半年，该公司营收 43 亿美元，较上年全年增长 16%。然而，与此同时，OpenAI 的运营亏损却高达 78 亿美元。亏损额相当于营收的 181%，这清楚地表明，该公司每赚一美元，就要多花近两美元。
主要成本驱动因素显而易见。仅 2025 年上半年，研发支出就约为 67 亿美元。其中很大一部分用于训练新模型和运行 ChatGPT 的计算成本。下一代模型的训练成本预估差异很大：GPT-4 的训练成本估计为 1 亿至 2 亿美元，而 GPT-5 的训练成本则可能在 5 亿至 20 亿美元之间，具体取决于来源。这些呈指数级增长的开发成本构成了一项关键挑战。
除此之外，人力成本也在快速增长。OpenAI 在 2025 年上半年向其员工授予了价值 25 亿美元的股票期权，几乎是上一年度全年的两倍。激烈的 AI 人才竞争推高了薪资，迫使公司提供丰厚的薪酬方案。
ChatGPT 的用户群持续快速增长。2025 年 10 月，该平台的周活跃用户数达到 7 亿至 8 亿，较 2025 年 2 月的 4 亿翻了一番。该平台每日处理 25 亿次请求，在全球访问量最大的网站中排名第五。
然而，核心问题在于转化率。无论是每月 20 美元的 ChatGPT Plus 还是每月 200 美元的 ChatGPT Pro，只有 5% 的用户付费订阅。这相当于大约 4000 万付费用户。即使这个相对较低的转化率，也高于生成式人工智能行业的平均水平，该行业只有 3% 的用户愿意付费。然而，事实是，目前 95% 的用户群并未产生直接收入。
约75%的总收入来自消费产品，主要是ChatGPT订阅。企业业务虽然正在增长，但规模仍然相对较小。2025年6月，OpenAI报告称其ChatGPT Enterprise、ChatGPT Team和ChatGPT Edu产品的付费企业客户数量已达300万。到9月，这一数字已上升至500万。虽然这代表着健康的增长，但B2B业务仍远远落后于消费业务。
5000亿美元的估值意味着市销率约为其2025年预计收入130亿美元的38.5倍。相比之下，软件公司的估值通常为其年收入的两到四倍。即使是增长强劲的优质SaaS公司，市销率也很少超过10倍。因此，OpenAI的估值高出历史平均水平数倍，反映了投资者极高的增长预期。
这些预期基于这样的假设：OpenAI 能够在 2028 年实现 1000 亿美元的营收目标。为了实现这一目标，该公司必须克服多项挑战：付费用户数量必须大幅增长，可能达到 2 亿至 3 亿。同时，它还必须开发新的收入来源，例如广告、电商整合或面向企业的高价位生产力工具。
OpenAI 已承诺的基础设施建设，进一步加剧了其成功的压力。与英伟达、AMD 和博通签订的合同总额约为 1.3 万亿美元，未来十年将持续增长。“星际之门”项目预计在四年内投资 5000 亿美元。这些承诺远远超出了 OpenAI 目前甚至预期的收入，需要投资者持续注资，或者显著加快盈利能力的提升。
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从突破到泡沫？OpenAI 的未来前景
数字巨头崛起的教训及其局限性
观察可比公司及其增长路径，可以深入了解 OpenAI 雄心壮志的可行性。谷歌（现为 Alphabet）在 2004 年 IPO 后的十年内，年收入就达到了 1000 亿美元。该公司受益于近乎垄断的搜索引擎市场，并能够从广告收入中获得高额利润。谷歌的商业模式基于低边际成本和强大的网络效应，从而实现了持续盈利。
Meta（前身为 Facebook）也用了七年时间从 100 亿美元增长到 1000 亿美元。Meta 还受益于强大的网络效应和高利润的广告业务模式。Meta 成功的关键在于其能够将庞大的用户群货币化，最初是在桌面设备上，后来扩展到移动设备。收购 Instagram 和 WhatsApp 进一步扩大了其用户群。
特斯拉是一个有趣的对比案例，因为它处于一个利润率较低的资本密集型行业。特斯拉也用了大约七年的时间实现了1000亿美元的营收目标，但这得益于电动汽车制造商估值异常高的时期，以及一位代表该品牌的魅力十足的首席执行官。在跨过盈利门槛之前，特斯拉多年来一直苦苦挣扎于盈利问题和负现金流。
比较这些公司，既能发现它们与OpenAI的相似之处，也能发现它们之间的重要区别。这三家公司都受益于改变现有市场的技术创新。它们都拥有强大的品牌和富有魅力的领导者。然而，谷歌和Meta在发展初期就实现了盈利，这比OpenAI要早得多。而特斯拉则长期处于亏损状态，但通过持续的融资弥补了亏损。
一个关键的区别在于规模经济的本质。在谷歌和 Meta，由于基础设施成本保持相对稳定，随着用户群的增长，单位用户成本会显著下降。然而，在 OpenAI，计算成本几乎与使用量成正比，因为每个 ChatGPT 请求都会消耗计算资源。首席执行官 Sam Altman 承认，OpenAI 在 200 美元的 ChatGPT Pro 订阅服务上亏损，因为用户使用该服务的强度超出了预期。这暴露了一个根本问题：如果成本没有大幅降低，增长并不会自动带来盈利能力的提升。
另一个相关的比较对象是那些未能维持极高增长的公司。在20世纪90年代末的互联网泡沫时期，数百家互联网公司也曾拥有类似的雄心勃勃的增长预测。但大多数公司最终失败了，因为收入未能跟上预期，投资者最终失去了耐心。电信行业也出现了大量的投资失误，因为公司建设的光纤网络容量远远超出了实际需求。
中国的人工智能发展提供了另一个有趣的比较点。DeepSeek 是一家名不见经传的中国初创公司，它在 2025 年初发布了一款可与西方领先模型相媲美的语言模型，但据报道其开发成本仅为后者的一小部分，引发了轰动。据报道，DeepSeek 的 R1 模型开发成本仅为 560 万美元，而 GPT-4 的开发成本则超过 1 亿美元。如果能够证实能够以显著减少的资源实现同等性能，这将挑战“大规模投资计算能力是迈向先进人工智能系统的唯一途径”这一假设。
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混乱、不确定性以及可能出现的不良发展
OpenAI 的增长战略风险可分为几类。首先，存在重大的技术不确定性。所谓的缩放定律（scaling law），即拥有更多训练数据和计算能力的大型模型会自动改进，可能会达到其极限。有迹象表明，较新的模型不再像前几代那样表现出性能飞跃。例如，据报道，OpenAI 的 GPT-5 在训练过程中消耗的计算能力低于 GPT-4.5，但结果却没有显著改善。这可能表明简单的缩放定律不再有效，需要新的方法。
竞争形势日益激烈。谷歌的 Gemini、Anthropic 的 Claude 以及 Meta 的 Llama 模型都在大力投入开发竞争系统。这些参与者都拥有丰富的资源和成熟的分销渠道。谷歌可以将 Gemini 集成到其搜索和生产力工具中，而 Meta 可以将其模型集成到 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 中。OpenAI 缺乏类似的生态系统，这使其越来越依赖 ChatGPT 作为其主要分销渠道。
成本结构体现了一个结构性问题。运行大型语言模型的计算成本巨大，并且随着使用量的增加而增加。OpenAI 估计其收入的 60% 到 80% 都用于计算成本。这使得盈利空间很小，尤其是考虑到人员、研究和运营方面的额外成本。大幅降低推理成本是必要的，但能否实现以及何时实现仍不确定。
依赖少数几家基础设施提供商会带来额外的风险。英伟达几乎完全控制着人工智能加速器市场，这赋予了该公司相当大的定价权。尽管OpenAI正试图通过与AMD和博通签订合同来减少这种依赖，但这些替代方案需要时间来建立产能。如果出现芯片供应瓶颈或价格大幅上涨，这可能会严重影响OpenAI的扩张计划。
监管风险日益加剧。关于训练数据的版权、数据保护以及人工智能生成内容的责任等问题在很大程度上仍未得到解决。如果法院或立法机构裁定人工智能公司必须为使用受版权保护的训练数据付费，这可能会极大地改变成本结构。更严格的数据保护法规或对某些用例的限制也可能会减缓增长。
基础设施泡沫的风险是真实存在的。它与20世纪90年代末的电信泡沫有着惊人的相似之处。当时，大量资本流入导致网络容量的扩张远远超出了实际需求。泡沫破裂时，85%到95%的已铺设光纤电缆闲置，数十家公司破产。如今，观察人士在数据中心的繁荣时期也看到了类似的模式：大规模容量正在建设，但其充分利用率尚不确定。如果对人工智能服务的需求低于预期，许多此类投资可能会变得毫无价值。
5000亿美元的估值意味着极其乐观的假设。以这一估值入股的投资者显然预计该公司将在两到三年内以超过1万亿美元的估值进行IPO。这将使OpenAI成为全球十大最有价值的上市公司之一。相比之下，苹果花了数十年时间才达到这样的估值，并且拥有庞大的现金流和成熟的产品线。而OpenAI则亏损严重，并且依赖于单一产品。
人工智能扩张的社会和环境成本正日益受到讨论。大型语言模型的能耗相当可观。“星际之门”项目预计耗电量高达10千兆瓦，相当于约750万户家庭的能源需求。在气候危机时期，这引发了人们对此类投资可持续性的质疑。此外，诸如工作自动化带来的负面社会影响，可能会引发政治反弹。
突破、停滞和修正之间的情景
OpenAI 乃至整个人工智能行业的未来发展可以概括为几种情景。在乐观情景下，OpenAI 成功实现其雄心勃勃的增长目标。这需要满足几个条件：技术持续发展，新一代模型带来显著改进。付费用户转化率大幅提升，可能达到 15% 至 20%，从而拥有 1.2 亿至 1.6 亿付费用户。广告、电商和高价企业产品等新收入来源得以成功开发，并对整体收入做出显著贡献。由于技术进步和芯片市场竞争加剧，推理成本大幅下降。在这种情况下，OpenAI 将实现盈利，并有望以超过一万亿美元的估值上市。
在温和情景下，OpenAI 将继续增长，但未能实现其最雄心勃勃的目标。到 2028 年，其营收可能达到 400 亿至 600 亿美元，而非 1000 亿美元，这仍代表着显著的增长。然而，由于成本与增长同步，盈利能力仍然难以捉摸。OpenAI 将不得不重新考虑其基础设施计划，并可能重新谈判部分合同。其估值将进行调整，可能达到 2000 亿至 3000 亿美元。IPO 仍有可能，但估值将更为温和。在这种情况下，人工智能市场将形成寡头垄断格局，几家大型企业将争夺市场份额。
在悲观情景下，OpenAI 将面临巨大的增长障碍。技术发展放缓，新模型无法提供比现有解决方案更高的附加值。谷歌和 Anthropic 等竞争对手的市场份额不断扩大。转化率停滞在个位数的低百分比水平。与此同时，成本仍然居高不下，甚至持续上升。在这种情况下，OpenAI 可能难以以具有吸引力的估值完成后续融资。该公司将不得不大幅削减支出，并可能出售资产。大量的基础设施投入将成为其生存的负担。这种情况可能导致整个人工智能行业出现更广泛的调整，类似于互联网泡沫的破灭。
一个颠覆性的场景是，从根本上更高效的人工智能架构的商业化。如果像 DeepSeek 所展示的方法得到更广泛的应用，这可能会从根本上改变行业的成本结构。在这种情况下，对传统扩展的巨额投资将失去价值。OpenAI 将不得不调整其战略，并可能在此过程中失去领先地位。与此同时，这将加速人工智能的民主化，并允许更多竞争对手进入市场。
另一个关键要素是开发能够自主执行复杂任务的人工智能代理。如果能够开发出可靠的代理，充当虚拟员工，帮助企业显著提升生产力，这将开启一个新的增长阶段。OpenAI 正在为这个市场做好准备，但技术挑战依然巨大。目前的人工智能系统容易出现幻觉和错误，这限制了它们在关键业务流程中的可靠性。
监管发展也将发挥关键作用。美国、欧洲和中国政府正在制定不同的人工智能监管方案。更严格的监管可能会减缓创新，但也会增进信任，并扩大接受度。相反，监管真空可能导致滥用和社会混乱，最终导致更严格的干预措施。
地缘政治维度日益重要。中美之间的人工智能竞争日益被视为一场战略冲突。出口管制、投资限制和政府支持计划可能会显著影响竞争态势。“星际之门”项目明确旨在提升美国的技术领先地位。
在远大抱负与经济幻灭之间
OpenAI 计划在三年内将收入从 130 亿美元增至 1000 亿美元，这是科技行业历史上最雄心勃勃的增长计划之一。分析表明，尽管这一计划并非不可能实现，但需要满足一系列有利条件，而这些条件同时出现的可能性很小。
OpenAI 的优势毋庸置疑。该公司在大规模语言模型方面拥有技术领先地位，拥有强大的品牌和庞大的用户群。ChatGPT 已成为生成式人工智能的代名词，就像谷歌之于互联网搜索一样。与微软和甲骨文的合作确保了 OpenAI 获得必要的基础设施资源。该公司的资本基础也通过多轮融资得到了增强。
与此同时，挑战也同样巨大。付费用户转化率低、开发成本高且持续增长、竞争加剧以及结构性盈利问题，都构成了巨大的障碍。公司承诺的基础设施投入远远超过可预见的收入，这给公司带来了巨大的成功压力。
这对政策制定者来说有几点启示。首先，政府对人工智能基础设施的大规模支持应该得到认真审视。“星际之门”项目或许具有象征意义，但当私人投资者在没有强大商业案例的情况下投入数千亿美元时，其经济可行性值得怀疑。其次，应该制定既能促进创新又能应对风险的监管框架。第三，必须解决能源问题：人工智能数据中心的巨大电力需求与气候目标相冲突，需要协调一致的应对措施。
对于企业领导者而言，这一发展意味着人工智能投资应以战略眼光看待，但不应抱有过高的期望。人工智能带来的生产力提升是实实在在的，但其成效将循序渐进，并需要进行重大的组织调整。企业应该积极尝试，但不应依赖不成熟的技术来构建商业模式。
对于投资者来说，估值合理是一个问题。目前 5000 亿美元的估值似乎只有在 OpenAI 不仅实现甚至超越其增长目标，同时找到盈利途径的情况下才合理。对于后期投资者来说，风险回报率极其不利。然而，早期投资者即使以明显较低的估值进入，即使取得中等程度的成功，也能获得丰厚的回报。
无论OpenAI是否能实现其特定的营收目标，其以及更广泛的人工智能发展对全球经济的长期重要性都不容低估。大型语言模型将改变部分知识型工作，并显著提升生产力。问题不在于这种转变是否会发生，而在于转变的速度以及哪些公司将从中受益。
历史告诉我们，技术革命往往伴随着金融过度。铁路、电力、汽车和互联网革命都经历了大规模投资过度的阶段，随后经历了痛苦的调整。然而，这些技术最终被证明具有变革性。获利最多的投资者往往不是那些建设基础设施的人，而是那些利用这些基础设施开发创新商业模式的人。
OpenAI正处于一个转折点。该公司必须证明，它不仅能够开发出令人印象深刻的技术，还能将其转化为盈利的商业模式。未来两到三年至关重要。如果OpenAI未能实现其目标，其影响将远远超出公司本身，并撼动整个人工智能行业。然而，如果它成功了，它将改写企业发展的规则，并可能标志着商业史上一个新时代的开始。
这项分析的关键发现是，OpenAI 需要新的扩展法则，这不仅是为了提升其 AI 模型的性能，更重要的是为了其自身的商业模式。支配神经网络训练的物理和数学定律是其中一项挑战。而决定公司如何实现可持续发展和盈利的经济和市场规律也同样重要。OpenAI 必须掌握这两项定律才能实现其愿景。
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