年虧80億的OpenAI，卻融資1100億美元！但最大威脅來自中國

抓住風口

本期要點：Agent時代，你是否也可能陷入越火越虧？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，大家已經很少再爭論要不要用AI，而是在考慮用在哪兒和怎么用。AI Agent也漸漸嵌入業務，承擔市場調研、客服、銷售等多方面的工作。

就在這個背景下，2月27日，這一輪AI浪潮的發起者——OpenAI宣布完成了1100億美元融資，估值也達到驚人的8400億美元。

此次融資中，亞馬遜出資500億美元，英偉達和軟銀則各投300億美元。

1100億美元的融資額很夸張，堪稱史無前例，但更值得注意的是，OpenAI并不是個大賺特賺的公司，目前仍然處于巨虧狀態。

2025年，他們營收131億美元，虧損卻有80億美元。OpenAI甚至預測，未來幾年現金消耗將持續上升，直到2030年前后才可能轉正。

與此同時，OpenAI卻承諾未來8年向AWS追加1000億美元算力采購，加上此前已簽署的380億美元協議，總規模達到1380億美元。

融資規模刷新紀錄，虧損規模同步擴大，卻又簽下巨額合同。可以看出，OpenAI是在用融資換時間，同時又在用合同換融資。

但是，未來當Agent成為主流，單位算力成本的下降能否快于算力消耗量的增速，才決定了商業模型是否可持續。換句話說，Agent時代，OpenAI可能會陷入越火越虧的局面，而這也是每個AI企業要注意的問題。

成本困境

首先，OpenAI可能難以解決成本劇增的難題。

2025年，OpenAI的推理成本可能已超80億美元，研發與人才成本更是可能高達100億美元，這兩塊成本之和就已經遠超營收。

要注意的是，推理成本可是隨著調用而產生的。當推理與訓練同時膨脹，他們的總成本難以降低。

所以，OpenAI自己也預計，2026年的虧損可能超過250億美元。

而這個估算，可能還沒考慮最近AI Agent爆發帶來的推理成本增長。

在以往以對話為主的階段，用戶的調用頻率相對可預測。

但在Agent時代，大模型是自動化調用。而且，一次任務往往包含多輪推理、工具調用和重試。特別是需求越復雜、執行步驟越多，就越容易出錯，這意味著還需要加入循環驗證的步驟，從而消耗的推理算力將指數型增加。

要知道，OpenAI仍以訂閱收入為主（約占到80%左右），即便他們可以降低單位推理成本，但隨著調用量的指數級增長，仍將面臨總成本快速增長的情況。

那么，屆時，他們究竟是加價，還是硬扛虧損呢？似乎怎么選都不對。加價就面臨用戶的流失；但另一邊，虧損可能迅速擴大，也不是他們說扛就能扛得住的。

所以在這我們也想強調，這其實也是每個Agent時代的公司可能會面臨的問題。Token的消耗，導致邊際成本并不會隨著業務的規模擴大而降低。

如果你公司的某個業務，原本人工的產能是一天100單，而AI Agent的產能是一天500單，聽起來好像效率提升了5倍。但因為每單任務背后就是一輪模型的調用，也許算下來，AI Agent的成本是人工的5倍，那AI Agent并沒有優于人工。更糟的是，由于全行業產能的提升，你甚至還會面臨價格戰，利潤可能會下跌。

價格戰

現在，OpenAI就面臨著這個價格戰的問題，沖擊就恰恰來自中國模型。

當前主流的美系閉源模型價格通常是中國模型的5到20倍。

這種差距，在單次調用中或許不明顯。但當一個使用Claude的、長鏈條推理的Agent，一次工作就要消耗十幾甚至幾十美元的token，而且，若中間發生錯誤，還需要驗證、修改和重新運行，并進一步消耗更多token時，推理成本將成為一個炸彈，隨時壓倒初創公司。

所以，Agent讓曾經不看賬單、只看模型性能的開發者們，也成了菜市場大媽一樣精打計算的價格敏感者。

正因如此，中國模型正在快速吃掉當下的Agent市場。

根據全球最大的API聚合平臺OpenRouter在2月24日發布的數據，他們自己平臺上Top 10模型的總token消耗中，中國模型已占到61%，超過了美國模型，累計消耗5.3萬億的token。

其中，MiniMax的M2.5以單周2.45萬億位居第一。Moonshot AI的Kimi K2.5則是發布不到一個月，海外收入就超過2025全年總和。因此，近期Kimi也完成了一輪高達7億美元的融資，估值則達到了100~120億美元。

中國開源模型的大幅增長，核心驅動力就是價格。因為這不僅使成本降低了，也讓初創團隊或獨立開發者敢于嘗試原本“燒不起”的實驗性項目，哪怕失敗了也可以無壓力重跑。

中美模型之爭

當然，這也就意味著，中美的AI大模型競爭也會因此加劇，但重點可能將不在于誰更強，而是誰更適配市場現階段的需求。

中國模型憑借價格優勢、充足的國產算力供給、以及對開源社區和開發者友好的API設計，正在卡住普通開發者、中小企業進行草根實驗的窗口期。

Anthropic的Claude模型仍然是大公司的首選

但美國可能強在前沿模型的研發。在對確定性要求較高的企業場景中，美國的閉源模型也仍將是大家的首選。

而且，當Agent逐漸成熟，進入真正大規模應用的階段，在政府部門、法律、咨詢、醫療、研發等高價值場景，市場需求就會從“能不能跑通”轉向“能不能合規且穩定地部署”，客戶也許仍會為穩定性與安全性多付錢。

所以，隨著中國模型可靠性和性能的提升，以及美國模型價格的不斷降低，中美大模型終將迎頭對撞。這個矛盾，也許會引起特朗普政府的警覺，并以國家安全為由對中國施壓，或是推動供應鏈審查以及投資審查，將中國模型在關鍵基礎設施和敏感場景中的應用納入更嚴格的限制框架中。

OpenAI的這1100億美元融資，也許就是為了熬過中國模型的強勢期，也就是中小企業的爆發式實驗與高頻部署階段，并希望自己在技術和性能方面的優勢可以在下一階段，也就是Agent應用的成長和成熟期得到發揮。

但我們認為，真正的戰場，很可能不在中美，而在第三地市場，如中東、東南亞、拉美、歐洲等。

誰先把模型包裝成“可本地部署、可合規治理、可按需計費”的完整產品，誰就更可能吃下真實用量和長期現金流。

換句話說，中國大模型全面出海的時代即將到來。

最后，在這兒，也想問你，假如你的應用投入使用并開始擴張，你是否也擔心會越火越虧？歡迎在評論區分享你的看法。

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