一年亏损50亿美金：OpenAI不会未AGI身先死吧

据The Information报道，基于此前未公开的内部财务数据及知情人士分析，OpenAI今年预计亏损50亿美元，必须在12个月内筹集更多现金才能存活。剖析其收入与成本结构，便能理解为何Sam Altman将OpenAI形容为“硅谷历史上资本最密集的初创公司”。

以目前现金流，只够活到2025年年底？

参考过去一年的运营数据并结合当下情况，OpenAI今年大约会出现50亿美元的资金缺口。公司能否持续运转，根本在于现金流。若假设每年缺口为50亿美元且不再追加投入，微软在2023年1月投资的100亿美元，仅能支撑到2025年年底（2023年的缺口应小于50亿美元）。

回本困难的原因之一在于大模型公司高昂的运营成本。OpenAI的成本主要由推理成本、训练成本和人工成本三大块构成，据推算一年约需85亿美元，比南苏丹全国一年的GDP还高。

推理成本指OpenAI租用微软服务器为ChatGPT及底层LLM提供动力的支出。一位直接了解支出情况的人士表示，截至3月，OpenAI一年的推理成本接近40亿美元，且这还是微软因合作关系给出的折扣价。

训练成本（含数据费用）预计为30亿美元，仅次于推理成本。去年，OpenAI推进新一代AI训练，花费超出预期，原本计划约8亿美元，但未能控制住。The Information估计，随着新旗舰LLM的推出及新旗舰模型的训练，今年训练成本还将翻番。

第三是人力成本。OpenAI雇佣约1500名员工，且人数仍在快速增加，预计花费约15亿美元。据知情人士透露，2023年员工成本为5亿美元，到2023年底员工数翻倍至约800人。如今员工数又增加近一倍，若网站所列近200个空缺职位能说明问题，那么2024年下半年OpenAI可能继续扩员。

以上三项合计，OpenAI今年的运营成本可能高达85亿美元，这使得此前研究机构给出的34亿美元ARR预估显得“杯水车薪”。

此前Future Research报告指出OpenAI的ARR约34亿美元，The Information则给出更宽泛的预估：基于当前2.83亿美元的月收入，结合下半年不确定的销售情况，预计年收入在40—50亿美元之间，缺口比非洲国家布隆迪全年GDP还多。

降不下去的成本、不好增长的营收，

不容易拿到的融资？

抛开融资来看OpenAI独立存活的可能性，我们认为在未来几年里，难度极大。

成本方面，相对有希望降低的是推理成本；训练成本上，目前大模型厂商竞相争夺领先地位，倾向于加大投入，因此训练和人才成本可能只增不减。

推理成本方面，因微软与OpenAI的合作关系，OpenAI一直以接近成本价租用微软服务器，基本无下降空间。一位业内人士表示，微软租给OpenAI的集群配备35万个英伟达A100芯片，ChatGPT占用约29万个（占80%以上），定价约为每个A100每小时1.3美元。但未来可通过模型压缩、量化、并行化等技术，以及合理选择模型规模，实现性能与成本的平衡。

占40亿美元的推理成本是最大支出，若能降低，效果可观。若事情向对OpenAI有利的方向发展，未来会有更多人使用它，即使不付费也会产生推理成本，下文会提及。

另外，OpenAI正积极与其他大型企业和机构合作，可能有机会分担部分成本。

收入方面，OpenAI的GPT系列模型无疑是史上最强，但赚钱能力目前十分复杂。

OpenAI 34亿美元ARR拆分| 数据来源：Future Research

toC 订阅收入

OpenAI最大的收入（超过55%）来自ChatGPT Plus用户，全球约770万个人用户支付20美元/月的订阅费。但根据AI能力提升和产品普及判断ChatGPT用户会逐步增加或许正确，而ChatGPT Plus个人用户继续增长则可能过于草率。

首先，全球能负担20美元/月使用AI bot的总人数可能不多。经济条件充足且有强烈工作或学习需求是两大硬性条件。

此外，AI能力的演进反而推动付费用户转为免费用户。

一是自己卷自己。例如曾订阅GPT-4的用户，在GPT-4o免费且支持图片上传等功能后，自然取消订阅。我们编辑部此前约1/3的人订阅了ChatGPT，现在正考虑取消。

二是别人卷自己。Claude Sonnet发布后，许多用户转投，这种现象并不少见。

这正说明头部大模型在互相竞争，能力逐渐拉近，AI用户喜欢尝新，粘性不存在。

另一个toC个人用户的问题在于，不付费用户越来越多，不产生收入却产生了确切的推理成本。据The Information报道，免费用户数量约数百万。另一个“坏消息”是，ChatGPT将被集成到iPhone中，而苹果不会为此付费。因此，推理成本的下降对OpenAI至关重要。

随着苹果与ChatGPT高强度联通，可能出现新的生态系统并诞生商业机会，但前提是OpenAI能活到那一天。

此外，大模型技术成熟使应用层爆发更近一步。OpenAI目前未推出除ChatGPT外的独立C端应用产品，但凭借其技术能力和知名度，或许不需过多额外成本，未来可能成为收入组成。

ToB 收入

toB方面，企业版和团队版合计为第二大收入。OpenAI今年与PwC合作进行分销，但企业服务竞争激烈程度比toC有增无减。

而toB的另一块——API，收入竟偏低，但细想有其合理性。大模型价格战异常热闹，API价格一降再降。几乎每家头部大模型都曾宣布API降价95%以上。

大模型的很大一部分利润被云服务商赚走。集成各家大模型的云厂商财务数据一个比一个好看。例如相对低调的Google Cloud，2024年Q2财报显示其首次实现季度收入超100亿美元，营业利润超10亿美元。

大模型本身却一边承担极高研发压力，一边只能分到三瓜两枣。

这样看来，现有几种收入模式增长困难，更多可能还是要开源。The Information提及OpenAI可能计划推出真正赚钱的搜索，以及能让toB企业迅速买单的PC Agent。

对于OpenAI而言，好消息是收入增长快于成本增长，而竞争对手更差。势头较猛的Anthropic，收入约为OpenAI的1/10到1/5，亏损却达OpenAI的一半。相对健康的财务管理以及拉开与对手的差距、占领更多市场份额，成为大模型的唯一解。

坏消息是，闭源模型抢占市场路线之外，还有Meta这样的开源选手。昨天推出的Llama3.1 405B已在各场景对标闭源模型GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。当开源模型能力赶上闭源模型，AI行业市场格局可能改变，建立在此之上的商业模式可能不再成立。

另外，上一轮融资中已有不少老股东未跟投，其中既有资本自身的投资能力和偏好等主观因素，也有OpenAI不稳定的组织架构、市场前景不明确等客观原因。

无论如何，OpenAI仍是那个最有希望活下去的大模型创企。因为当下语境中，有多少人希望ChatGPT大厦崩塌，就有多少人希望ChatGPT的传奇继续。

商业世界里，产品和金钱常化为数字，由一个数字吸引另一个数字，循环往复。