OpenAI，65倍，8300億美元

SpaceX將IPO的熱度還沒過，OpenAI又整了個大活：

計畫在新一輪融資中募集1000億美元。

若能籌得目標金額，OpenAI的估值可將飆升至8300億美元。

而在兩天以前，這個數字是5000億美元。

短短48小時內，升了3300億美元……

這就是OpenAI。

2023年你覺得290億美元的估值很貴，2024年你覺得1570億美元的估值是泡沫……

當2025年底面對8300億美元的估值時，又能說出什麼呢？

01

65倍「溢價」

傳統的SaaS公司估值通常看市銷率或市盈率。

根據Techloy及WSJ的報道，OpenAI在2025年的預計營收約為127億美元。

按8300億美元估值算，其市銷率高達65倍。

作為對比，在SaaS最瘋狂的2021年，Snowflake的市銷率也就是50-80倍左右，現在大部分成熟的SaaS公司已經回落到10-15倍區間。

那麼，山姆奧特曼憑什麼讓投資人接受65倍的估值？

首先是技術護城河。

與GPT-4單純堆參數大力出奇跡不同，GPT-5採用自我調整多模型系統，通過gpt-5-main快速模型與gpt-5-thinking深度推理模型的雙軌設計，配合即時路由器動態分配計算資源，將算力浪費降低了40%。

直接導致輸入token價格比GPT-4o降低了50%，配合90%折扣的token緩存機制，B端客戶的API調用成本直接砍半，讓Codex代碼模型的使用量在兩個月內暴升10倍。

更關鍵的是，技術壁壘還在持續增厚。

OpenAI正在研發的「遞迴自改進」技術，堪稱永動機：讓模型自主優化升級，無需人類標注就能反覆運算。

巴克萊銀行測算，這項技術落地後，GPT-6的訓練效率將提升10倍，但前期需要 430 億美元的算力儲備，這正是千億融資的核心用途之一。

就像SpaceX的火箭，雖然燒錢，但一旦成功脫離地心引力，投資人是真的願意買帳。

其次，變現能力進入爆發期。

OpenAI在2024年營收的為37億美元，2025年保守估計127億美元，同比增長243%。

拆解營收結構看，可謂是全面開花：

C端訂閱：8.1億月活用戶中，5%的付費率貢獻了近80億美元收入。

只要技術還在更新，付費率必然是會上升的。

尤其是我們昨天聊到的印度市場7300萬免費日活用戶，後期若有10%轉化為付費用戶，年營收能再增加17.5億美元。

B端服務：100萬家企業客戶、700萬個商業席位，同比增長9倍。

思科用Codex模型把代碼審查時間縮短50%，凱雷通過AgentKit將盡職調查效率提升30%，這些案例使得企業版定價從2萬美元/年飆升至20萬美元/年，仍供不應求。

生態抽成：最大的亮點就是ChatGPT的即時結帳功能。使用者直接在聊天視窗購物，OpenAI抽取1%-3%傭金。

按規劃，2026-2030年僅免費用戶帶來的商業抽成就能達1100億美元。

樂觀預計，隨著Agentic AI（代理智慧）普及，到2029年營收將達到1000億美元。

凱基亞洲的預測更誇張，到2030年OpenAI營收將達到2000億美元。

若按照2029年的預期，那麼8300億美元的估值就只有8.3倍市銷率，很明顯還低估了。

此外，還必須考慮到AGI的溢價。

雖然OpenAI不一定是率先實現AGI的公司，但一定是希望最大的之一。

一旦AGI真的出現，OpenAI就再也不是賣軟件的，而是賣「數位勞動力」。

屆時，它估值的錨定物將改變為全球勞動力市場的總薪酬。

從這個角度看，投資人買的不是一家軟件服務公司，而是在賭人類最後一次工業革命的入場券。

這是典型的「買未來」邏輯。

02

金錢黑洞

時間再回到現在。

即便未來的OpenAI確實值8300億美元，現在的OpenAI真的需要融資1000億美元如此之多嗎？

不僅需要，可能還不夠。

首先，因為算力通脹與摩爾定律的失效……

2025年，訓練一個前沿模型的成本已經不再是幾億美元，而是飆升到了數十億甚至上百億美元。

硬件成本：一台搭載NVIDIA Blackwell B200集群的超級電腦，造價以「十億美元」為單位計算。

電力成本：需要GW級別的電力，甚至需要重啟核電站（參考微軟與Constellation Energy的交易）。

而GPT-6的目標是AGI，算力需求是GPT-5的5倍，需要至少12.5萬個H200 GPU，硬件成本高達50億美元。

Sora 3視頻模型要實現「4K 60幀即時生成」，訓練數據量將從現在的1000萬小時增至1億小時，數據採購成本至少80億美元。

更大頭是上面提到的「遞迴自改進」技術。

巴克萊預測，2027-2028年這項技術落地後，模型反覆運算周期將從18個月縮短至3個月，研發成本下降60%。

為此，OpenAI預留了430億美元專項基金，占此次融資的43%。

燒錢，是永無止境的。

而在這種背景下，OpenAI卻想要單幹。

過去的OpenAI，80%的算力依賴微軟Azure，每年要交幾百億美元租金。

現在它計畫投入近1000億美元自建數據中心，在德克薩斯州和俄亥俄州打造 「AI 超級工廠」，目標是在2030年實現算力自給自足。

巴克萊測算，OpenAI 2024-2030年算力支出將超過4500億美元，2028年峰值達1100億美元。

當然，付出這麼大，回報也是很可觀的。

自建數據中心能把PUE值壓到1.1以下，比向雲廠商採購節省30%成本。

更關鍵的是算力變現。未來OpenAI可能效仿AWS出租算力，按2030年全球算力需求測算，這塊業務能新增500億美元營收。

此外，OpenAI還得砸錢留住人才。

科技巨頭之間的競爭，本質上其實還是最前沿的那批科學家之間的競爭。

山姆奧特曼：留住一個頂級研究員，比建10個數據中心更重要。

畢竟算力能買，但創意買不來。

但谷歌卻在瘋狂挖牆角，給AI研究員的年薪達150萬美元，比OpenAI高25%。

OpenAI不得不砸200億美元搞股票薪酬：核心工程師的限制性股票單位兌現價較估值倒掛 30%，公司直接補發股票找平；新挖來的DeepMind前研究員，簽字費就給1000萬美元。

按計劃，到2030年，員工持股價值將達500億美元。

無論從哪方面看，OpenAI目前的商業模式都是典型的燒錢換規模。

收入端雖然還不錯，但支出端更嚇人。

根據《The Information》和TapTwice Digital的數據，OpenAI預計在2026年將虧損140億美元。

2023-2028年，累計虧損可能高達440億美元。

當下這1000億美元的融資，很大程度上是OpenAI的續命錢。

如果不能在現金流斷裂前實現AGI並大幅降低推理成本，這個泡沫就會破裂。

但這筆錢如果到位，它就有可能創造科技史上最厚的防禦壁壘。

只要有可能，就有人買單。

03

尾聲

這次融資傳聞中的金主，各個都是重量級。

傳聞軟銀承諾了300億美元，甚至不惜賣掉手里的英偉達股票來籌錢。

孫正義一直夢想著奇點，OpenAI大概是他目前能找到的最接近奇點的載體。

所以哪怕估值高得離譜，他也必須上車，這也符合軟銀的一貫調性：要麼歸零，要麼擁有世界。

中東的石油資本（如阿聯酋的MGX），也在瘋狂尋找石油枯竭後的下一個黑金。

數據是新的石油，而OpenAI是未來最大的煉油廠之一。

對於這些主權財富基金來說，幾百億美金只是資產配置的一小部分，他們買的是未來的地緣政治科技話語權。

現在比較尷尬的是微軟。

它已經擁有OpenAI的49%利潤分紅權。對方的估值不斷飆升，微軟帳面上的ROI將非常好看，但同時也意味著OpenAI正試圖通過引入更多巨頭來稀釋微軟的控制權。

這不僅是融資，也是OpenAI管理層的「去微軟化」的博弈。

既然是博弈，當然有風險。

第一，OpenAI目前是在賣血換增長。如果推理成本不能像如預期一樣快速下降，或者B端客戶發現AI ROI不划算而退訂，那麼這種燒錢模式將難以為繼。

第二，數千億美元的體量意味著OpenAI已經是事實上的壟斷者，FTC和歐盟正在死死盯著它，反壟斷調查可能會隨時叫停某些排他性合作。

第三，儘管砸了那麼多錢挽留人才，但隨著Ilya Sutskever和Mira Murati等核心人物的離職，OpenAI事實上已經從純粹的「研究實驗室」變成了「產品公司」。

企業文化巨變是否會影響它做出GPT-6級別的突破？

如果成功實現了AGI，並在現實世界中數百萬乃至數億個具身智慧結合，這8300億估值在未來看就是白菜價。

畢竟那是無限的生產力。

但如果他們失敗了，被卡在了「Scaling Laws」的瓶頸上，或者被開源模型以極低成本追平，那麼這將是人類歷史上最大的泡沫破裂現場，比當年的互聯網泡沫還要壯觀。

無論是哪一種，這個世界都回不去了。（全文完）

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