一年虧掉約 2600 億，OpenAI 的“燒錢機器”停不下來了

作者｜冬梅

過去一天，OpenAI 的虧損數字成為全球科技圈最熱的話題。

據 Ed Zitron 披露、并由《金融時報》獨立核實的審計財務文件，OpenAI 2025 年歸屬于公司的凈虧損達到 385.3 億美元（約合人民幣 2600 億元），較 2024 年的 50.9 億美元擴大約 7.6 倍。

Ed Zitron 是一位被描述為“科技行業最憤怒批評者”的記者之一，他對 AI 持非常悲觀的態度。

對于一家正準備沖刺 IPO、估值可能被推向萬億美元級別的 AI 公司來說，這個數字太刺眼了，所以圍繞著這一話題的討論也甚囂塵上。

OpenAI 一年虧掉 385 億美元

但這件事真正復雜的地方在于，OpenAI 并不是簡單“燒掉了 385 億美元現金”。

圍繞這家公司 2025 年財務狀況，至少有三個數字同時成立：385.3 億美元的歸屬凈虧損、209.2 億美元的運營虧損，以及約 80 億美元的調整后現金消耗。

還有消息稱，OpenAI 僅在今年第一季度就虧損 37 億美元，超過其 57 億美元營收的一半。

從審計文件披露的口徑看，OpenAI 2025 年收入為 130.7 億美元，明顯高于 2024 年的 37 億美元。從數據來看，不能說 OpenAI 沒有商業化能力：ChatGPT 仍然是全球最具影響力的消費級 AI 產品之一，OpenAI 今年也曾公開稱，其月收入已達到 20 億美元，ChatGPT 擁有超過 9 億周活用戶和 5000 萬消費訂閱用戶。

問題在于，收入增長并沒有改變 OpenAI 的成本結構。

2025 年，OpenAI 總成本和費用達到 340 億美元。

其中，研發投入高達 191.8 億美元，是最大支出項；收入成本為 75 億美元，主要對應模型訓練、推理、云計算和基礎設施相關成本；銷售和市場營銷費用為 57.3 億美元；一般及行政開支為 15.7 億美元。扣除這些成本后，OpenAI 當年運營虧損為 209.2 億美元。

這也是為什么，單看 385 億美元并不完整。

2025 年恰逢 OpenAI 從非營利架構向營利性實體轉換，審計文件顯示，這一過程中因可轉換權益和認股權證負債公允價值變化產生了 415.5 億美元損失。這類項目屬于非現金會計費用，不代表公司真的在這一年額外支付了 415 億美元現金。

正因如此，《金融時報》在進一步剔除轉換費用、股權補償、微軟計算額度等項目后，估算 OpenAI 的基礎現金消耗約為 80 億美元。

但反過來說，只用 80 億美元來描述 OpenAI 的虧損，也同樣容易低估問題。因為 80 億美元是經過多層調整后的結果，而 209.2 億美元運營虧損更能說明 OpenAI 當前業務本身的狀態：一家收入高速增長的公司，仍然需要用更大規模的研發、算力和市場投入來維持領先。

虧損源自巨額研發和算力投入

OpenAI 的虧損首先來自研發。

前沿大模型不是傳統軟件業務。傳統 SaaS 產品一旦完成開發，邊際成本可以快速攤薄；但大模型公司每一次模型能力提升，都要對應更大規模的數據、算力、訓練集群、推理優化和安全評測。OpenAI 2025 年研發投入達到 191.8 億美元，遠高于其收入成本本身。換句話說，OpenAI 現在的核心支出不是“維持 ChatGPT 運轉”，而是繼續訓練下一代模型、開發 Codex 等新產品、建設企業級能力，以及保住通往 AGI 的技術路線。

其次是算力成本。

審計文件還披露，OpenAI 2025 年向微軟支付的服務費用合計約 172 億美元，其中 105.9 億美元被列入“研發”相關費用，另有 60.47 億美元被列入收入成本。這意味著，微軟既是 OpenAI 的早期核心投資方，也是其最重要的云基礎設施供應商之一。OpenAI 越快增長，對底層云和算力資源的依賴也越深。

這種壓力還在繼續放大。路透此前報道稱，OpenAI 計劃到 2030 年投入約 6000 億美元用于算力資源。OpenAI 總裁 Greg Brockman 在今年 5 月的法庭證詞中也表示，公司 2026 年計算支出預計達到 500 億美元。對 OpenAI 來說，2025 年 340 億美元的總成本，可能只是更大規模基礎設施投入周期的開端。

第三個成本來自競爭。

過去一年，OpenAI 的領先優勢正在被更直接地挑戰。Anthropic 憑借 Claude Code 在開發者群體中迅速擴大影響力，Google 則依靠 Gemini 和自身基礎設施優勢重新追趕。路透報道稱，OpenAI 過去半年已經兩次調整產品路線，先是應對 Google 的壓力，后又因 Anthropic 的 Claude Code 加快對 Codex 和企業產品的投入。

這說明 OpenAI 正在從“ChatGPT 一枝獨秀”的階段，進入真正的全面競爭階段。它不僅要在模型能力上繼續領先，還要在代碼、企業服務、多模態、智能體和超級應用入口上同步投入。每一個方向都需要人、算力和市場資源。過去 OpenAI 可以靠 ChatGPT 的品牌勢能獲得用戶，現在它必須證明自己可以把用戶規模變成更穩定、更高毛利的商業收入。

為了留住人才，付出的成本同樣不能忽視。

AI 行業的頂級研究員和工程團隊已經成為稀缺資產。路透此前報道稱，OpenAI、Google、xAI 等公司圍繞頂級 AI 人才展開激烈爭奪，OpenAI 頂級研究人員年薪包經常超過 1000 萬美元，Google DeepMind 也曾向頂級研究員提供每年 2000 萬美元級別的薪酬方案。Meta 更是通過高額薪酬和團隊挖角加入這場競爭。對 OpenAI 這樣的前沿實驗室而言，人才流失不僅意味著薪酬壓力，更可能影響模型迭代節奏和產品方向。

因此，OpenAI 的虧損并不只是一個財務數字，而是前沿 AI 商業模式的縮影：用戶增長極快，收入增長極快，但維持領先所需的研發、算力、人才和市場投入也在同步膨脹。

資本市場對此并非只有一種態度。

看多的一方會強調，OpenAI 已經擁有罕見的收入增長速度和用戶規模。公司今年 3 月宣布完成 1220 億美元承諾資本融資，投后估值達到 8520 億美元，這說明全球頂級資本仍愿意押注 OpenAI 成為 AI 時代的平臺型公司。

從這個角度看，虧損是換取領先地位的必要成本。只要 OpenAI 能繼續擴大企業收入、提高付費轉化率、降低推理成本，并把 ChatGPT、Codex、API 和企業產品整合成更強的平臺，其虧損就可能被視為高增長階段的投入。

但看空的一方會問另一個問題：如果收入已經超過 130 億美元，公司仍然要虧掉 200 億美元級別的運營虧損，那么增長到底什么時候能夠帶來經營杠桿？

這也是 OpenAI IPO 前最核心的爭議。

投資者并不會只看 OpenAI 有多少用戶，而會看每一美元收入背后需要多少算力、多少研發人員、多少云服務支出，以及這些成本能否隨著規模擴大而下降。傳統互聯網平臺的故事是，規模越大，邊際成本越低；但前沿 AI 目前呈現出的狀態更復雜——用戶越多，推理成本也越高；模型越強，訓練和服務成本也越高。

更大的背景是，整個 AI 行業正在迎來資本市場的集中檢驗。

Anthropic 已經秘密提交 IPO 申請，OpenAI 隨后也確認提交 confidential S-1。與此同時，大型科技公司還在繼續加碼 AI 基礎設施。路透此前報道稱，主要科技公司 2026 年圍繞 AI 的資本開支計劃正在引發投資者擔憂，市場已經開始從單純相信 AI 增長，轉向追問這些投入到底能否帶來可持續回報。

對 OpenAI 來說，385 億美元這個標題數字會吸引眼球，但真正重要的不是“虧損到底是 385 億、209 億還是 80 億”，而是這三個數字共同指向的結構性問題：OpenAI 已經證明了 AI 產品可以產生巨額收入，但還沒有證明前沿模型公司可以在持續競賽中形成穩定利潤。

網友怎么看？

在 Hacker News 上，圍繞 OpenAI 虧損數據，討論并沒有簡單分成“唱空”與“看多”兩派。很多網友的爭論集中在一個更具體的問題上：這些虧損到底是不可持續的結構性問題，還是前沿 AI 公司在研發高投入階段的正常現象。

ID 名為 nstart 的用戶認為，單從收入成本看，OpenAI 的情況并沒有那么糟。他寫道，自己有些困惑，因為 OpenAI 的收入成本低于營收，“這是好事”。在他看來，造成虧損的主要因素是研發投入，而在 AI 這樣的行業里，高研發投入并不反常。

收入成本是指為了產生收入而直接發生的成本。

言外之意就是 OpenAI 的核心服務本身可能有毛利，因為營收其實是高于成本的，但公司整體仍然巨額虧損，因為研發、銷售、管理和會計費用太高。

不過，nstart 也強調，放在 OpenAI 自身身上，這仍然是一個問題。OpenAI 是先發者，但即便投入了巨額研發費用，仍然在競爭中被 Anthropic 追上甚至拉開距離，而 Anthropic 自己還時不時出現一些奇怪的公關失誤。可如果把視角放大到整個 AI 行業，他認為這組數據反而更偏正面：除非假設 AI 公司為了增加收入必須永遠提高研發投入，否則這些數字似乎說明，AI 行業長期看正在走向盈利。

他還拿 Uber 作了類比：AI 最后能否像它宣稱的那樣無所不包，還是只能成為一個健康盈利的行業，目前還不好說。這有點像 Uber 從“我們將用自動駕駛改變世界”，變成“我們可以把食物、商品和人送到目的地，而且已經找到盈利方式，另外還有廣告業務”。

ID 名為 grey-area 的用戶則不認同這種樂觀解讀。

grey-area 認為，什么被計入研發，本身就有很大的任意性。在他看來，這些數字更像是在玩會計游戲，試圖掩蓋巨額且持續存在的成本。他表示，等 OpenAI 上市、被迫真正嘗試賺錢時，外界也許能看得更清楚一些，但他個人不會投資這家公司。

網友 EmiDub 也反駁了“收入成本低于營收，所以偏正面”的說法。

他寫道：

“自己不明白為什么有人看到這些數字后還能覺得積極：即便完全剔除巨額研發支出，OpenAI 在推理成本、銷售和營銷、行政管理這些項目上仍然處于虧損狀態。”

他打了一個比方：這就像有人賣給你一輛車，然后告訴你“如果忽略它沒有發動機，那還是一筆不錯的交易”，但實際上這輛車連輪子也沒有。

對于“研發成本不可能永遠上漲，因此 AI 行業長期有望盈利”的觀點，EmiDub 提出了三種未來情景，并按“幻想程度”排序。

第一種是，有人真正實現 AGI。到那時，單個公司的財務狀況可能已經不重要了。

第二種是，研發成本必須持續投入下去，因為大語言模型可以不斷迭代改進。這類似芯片開發，看不到明確終點，至少短期內不會結束。如果公司不能持續站在前沿，客戶就會轉向競爭對手，或者選擇開源、本地部署的替代方案。

第三種是，大語言模型的能力達到平臺期，進一步提升有限，模型質量接近當前技術路徑的上限。在這種情況下，超大規模云廠商或前沿模型公司的商業空間反而會受到擠壓，因為開源模型和本地模型也會很快達到同樣的平臺期。

用戶 Certhas 認為，把 OpenAI 和 Uber 類比并不合適，甚至正好相反。他說，Uber 在打車業務上虧錢，而 OpenAI 可能在推理業務上賺錢。Uber 當年用自動駕駛這個研發型“登月項目”來解釋自己為什么要搶占一個成熟行業，但它并沒有真正顯著降低成本；OpenAI 的問題則是，它的核心產品有變成大宗商品的風險，因為開源模型可能只落后六個月。

用戶 JumpCrisscross 表示，在其他條件不變的情況下，這些數字可能意味著 OpenAI 今年虧損 450 億美元，明年虧損 900 億美元，2028 年虧損 1100 億美元，直到 2029 年才實現盈虧平衡。

他進一步估算，這意味著從 2026 年起，OpenAI 還需要為約 2500 億美元虧損融資。雖然 OpenAI 已經籌集約 1200 億美元，其中 250 億美元是前期資金，其余部分依賴里程碑釋放，但仍有大約 1250 億美元缺口。因此，這不是“末日場景”，但確實非常危險，而且高度依賴短期趨勢能否延伸成長期曲線。

https://virtualuncle.com/openai-38-billion-loss-2025-ipo-explained/

https://news.ycombinator.com/item?id=48550465

聲明：本文為 AI 前線原創，不代表平臺觀點，也不構成投資建議，未經許可禁止轉載。

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