OpenAI,可能创造了历史上最快的烧钱速度
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近日,OpenAI 被曝正面临越发增长的推理费用,作为有史以来最能烧钱的初创公司,其运行大语言模型的成本可能无法通过收入来支撑。 OpenAI 是历史上最烧钱的初创公司! OpenAI 没有上市,因此也无需公开其营收。 不过,根据其和微软达成的一项协议,微软分享了 OpenAI 总收入的 20%,同时公布的还有针对 Azure 服务的模型推理成本。 据此,图 1 看到展示了,从 2024 年第一季度至 2025 年第三季度,OpenAI 在微软 Azure 上的季度推理支出(红色实线)与基于微软 20% 分成反推的隐含收入(绿色虚线)。
基于微软数据估计的 OpenAI 的收入与推理成本 OpenAI 的推理支出的增长速度远超收入,两者之间的「成本 - 收入剪刀差」在 2025 年后急剧扩大: 2024 年 Q1 支出仅略高于收入。 但到 025 年 Q3,支出已飙升至约 36.5 亿美元,而同期隐含收入仅为 20.6 亿美元。 这意味着每赚 1 美元收入,OpenAI 需要花费近 1.8 美元用于推理计算,亏损幅度持续恶化。 推理成本的增速远高于收入,这揭示了 OpenAI 为何需要持续融资方可维持运营。 在采访中,奥特曼宣称 OpenAI 的「年收入将远超 130 亿美元」,但按照上图给出的估计,这是完全不具备可行性的。
从年度对比来看,更能看出问题: 2025 前 9 个月推理支出(86.7 亿)已是 2024 全年(37.7 亿)的 2.3 倍,但收入仅从 24.7 亿增长到 43.3 亿(+75%); 2024 亏 13 亿,而 2025 前 9 月就亏了 43.4 亿,亏损缺口急剧扩大。
OpenAI 的年度推理成本与收入对比 报道的收入远小于财报推出收入 由于 OpenAI 不需要公布其营收,但微软作为上市企业需要公布具体的营收。 因此,相比媒体的推测,微软财报得到的数据,为大家了解 OpenAI 真实的债务状态提供了独特的窗口,而两者存在巨大差异。 2024 全年,根据财报数据,OpenAI 实际推测的收入仅为 24.7 亿美元,而同期媒体(如 CNBC、The Information)报道或预测的收入高达 37–40 亿美元。 两者相差约 12–15 亿美元,差距幅度高达 50% 以上。
财报反推和媒体报道的 OpenAI 收入差距显著 这意味着,如果以媒体数据为准,OpenAI 的财务表现远比真实情况乐观得多。 到了 2025,这一差距非但没有缩小,反而进一步拉大。 只看上半年,财报反推收入为 22.7 亿美元,而媒体报告的收入却高达 43 亿美元,差额达到惊人的 20.3 亿美元,仅仅是 2025 上半年,媒体报道和财报反推的收入差距就已经是 2024 年全年差距的两倍。 这表明,OpenAI 在 2025 年的增长神话可能是被严重高估的。 OpenAI 每赚 1 块钱花掉 2 块钱 不考虑模型训练成本,只看推理(即用于产生模型输出)的花费。 图 4 展示了 OpenAI 每个季度的「成本 / 收入比」,即每单位收入所对应的运营成本(此处特指推理支出)。 当该比率大于 1 时,意味着公司处于亏损状态;数值越高,亏损越严重。 从图中可以清晰看到,OpenAI 正经历越演越烈的失血。 它不仅长期亏损,2025 年 Q1 成本 / 收入比飙升至 2.01,意味着每赚 1 美元收入,就要花掉 2 美元成本。 Q2 更是达到惊人的 2.37,为历史最高点 —— 此时公司已完全陷入「越卖越亏」的恶性循环。
OpenAI 按季度统计的成本收入比 即使到了 2025 年第三季度,成本 / 收入比略有回落至 1.77,但仍远高于盈亏平衡线(1.0),且仍高于 2024 年任何单季水平。 这说明其成本控制能力并未改善,只是因收入增速暂时跟上了一点而已。
OpenAI 推理成本线性及指数拟合对比 将 OpenAI 的推理费用增长进行拟合,可以看到推理成本的增长 —— 由于模型尺寸越来越大,推理成本呈指数级增长而非线性增长。 若延续此趋势,2025 全年推理支出或超 120–140 亿美元,而 OpenAI 的收入仅仅呈线性增长。
2024 与 2025 年 OpenAI 财务情况对比汇总 这意味着如果不能在技术效率或定价策略上实现根本突破,OpenAI 将不得不继续依赖资本输血,成为名副其实的「现金黑洞」。 而媒体、投资者、甚至部分员工所知的「财务健康」与实际存在巨大鸿沟。 要想达到 2025 年 130 亿美元的收入,需要 2025 年 Q4 获得 90 亿美元的收入,而 OpenAI 创下新高的 2025 年 Q3 的收入,也只有 23.5 亿美元 —— 这几乎是一个遥不可及的幻想。 如果为 OpenAI 运行推理要花费这么多钱,大多数生成式 AI 公司使用 OpenAI 的模型运行成本也差不多。同样的,如果 OpenAI 的成本如此之高,这让人不禁开始思考任何前沿模型开发者是否有足够的利润空间。 更严重的问题是,如果推理成本这么高,那整个大模型对应出产业生态,又该如何构建?是否存在泡沫,这更是一个细思恐极的问题。 来源:新智元 |