OpenAI，可能创造了历史上最快的烧钱速度

45 0 0

文章摘要

OpenAI作为历史上最烧钱的初创公司，其运行大语言模型的推理成本正以远超收入增速的态势扩张。根据微软财报反推的数据显示，2025年第三季度推理支出飙升至36.5亿美元，而同期隐含收入仅为20.6亿美元，形成1.77:1的成本收入比，即每赚1美元需投入1.8美元用于计算资源。这种”成本-收入剪刀差”在2025年呈现加速恶化趋势——前九个月累计亏损达43.4亿美元，已是2024全年亏损额的3.3倍。

财务数据的真实性存在显著争议。微软财报反推的2024年收入（24.7亿美元）与媒体报道（37-40亿美元）存在50%以上的差距，而2025年上半年该差额更扩大至20.3亿美元。这种系统性差异表明，外界对OpenAI增长潜力的评估可能严重脱离实际经营状况。尤其值得注意的是，2025年Q2成本/收入比创下2.37的历史峰值，意味着企业陷入”规模扩张反而加剧亏损”的恶性循环。

技术层面的分析揭示了更深层危机。推理成本呈现指数级而非线性增长，主要源于模型参数量持续膨胀带来的计算需求激增。若保持当前趋势，2025全年推理支出或将突破120亿美元，但收入增长仅维持线性水平。这种结构性矛盾使得奥特曼宣称的”年收入130亿美元”目标缺乏财务可行性——要实现该目标，需要在2025年Q4单季创造90亿美元收入，相当于当前季度收入的近4倍。

这种成本结构对行业生态构成系统性挑战。当头部企业面临每单位收入对应2美元支出的经营压力时，整个生成式AI产业的商业可持续性受到根本性质疑。更关键的是，媒体与资本市场认知与企业真实财务状况间的巨大鸿沟，可能掩盖了行业整体存在的泡沫风险。这种状况迫使企业持续依赖融资输血，同时也引发对大规模语言模型技术路径经济可行性的重新评估。