知名科技博主Ed Zitron援引內部檔案披露，OpenAI存在巨大的“財務黑洞”，其真實推理成本可能高達公開資料的三倍，而通過微軟分成反推的收入卻遠低於官方宣傳，導致收入難以覆蓋驚人支出。若資料屬實，不僅OpenAI的商業模式面臨可持續性質疑，整個生成式AI行業的盈利前景也將被徹底顛覆。一份據稱來自OpenAI內部的檔案，正對這家人工智慧巨頭的財務狀況和整個生成式AI行業的商業模式構成嚴峻挑戰。檔案內容顯示，OpenAI的實際營運成本可能遠超外界想像，而其收入則被顯著誇大，這使得其高昂的營運成本與收入之間存在一條驚人的鴻溝。此次引發震盪的源頭，是知名科技博主、時事通訊《Where's Your Ed At》的作者、同時也是科技行業尖銳批評者——Ed Zitron。他一方面通過個人媒體平台激烈批評人工智慧行業，預言其泡沫即將破裂；另一方面，他經營的EZPR公關公司卻曾為多家AI初創公司提供公關服務，這種既批判AI又為AI公司代言的雙重角色，使他成為科技界一個頗具爭議的聲音。作為深諳行業運作規則的"內部人士"，他卻堅信當前AI熱潮本質上是資本催生的泡沫，並以其標誌性的激烈言辭預言著整個行業的"審判日"即將來臨。Zitron在其部落格發佈文章，該文章援引其看到的檔案資料稱，OpenAI僅在微軟Azure雲平台上的模型“推理”成本，就已達到驚人水平。例如，在2025年上半年，該項支出接近50億美元，而此前媒體報導的同期“收入成本”僅為25億美元。這表明，OpenAI的燒錢速度可能是公開資料的近三倍。與此同時，這些檔案還揭示了OpenAI向其主要投資者微軟支付的20%收入分成。通過這一資料反向推算，OpenAI的實際收入遠低於此前報導的數字。例如，2025年上半年，微軟獲得的收入分成對應的OpenAI營收約為22.7億美元，但這與媒體報導的43億美元相差甚遠。如果這些資料屬實，不僅OpenAI的財務健康狀況堪憂，整個AI大模型行業的盈利前景也將被打上一個巨大的問號。對於這些資料的精準性，微軟和OpenAI的回應顯得模糊。據瞭解，微軟一位女發言人對英國《金融時報》表示，“數字不完全正確”，但拒絕提供更多細節。OpenAI則未予置評，僅建議媒體向微軟求證。一位熟悉OpenAI的人士稱，這些數字未能提供“完整的畫面”。儘管無法得到官方證實，但相關方也未能提供有力證據來實質性地反駁這些資料。01. 驚人的成本黑洞推理支出遠超收入根據Ed Zitron披露的資料，OpenAI的營運成本（特指模型推理成本）與其收入之間存在巨大差距，且這一差距比此前任何報導都要大。推理是類似ChatGPT的應用呼叫大語言模型以生成響應的過程，是其核心營運成本之一。資料顯示，從2024年第一季度到2025年第三季度的七個季度裡，OpenAI僅在Azure上的推理計算支出就超過了124億美元。僅在2025年的前九個月，其推理成本就已高達86.7億美元。相比之下，The Information曾報導稱，OpenAI在2024年全年的推理成本約為20億美元，2025年上半年的“收入成本”為25億美元。Zitron的資料顯示，真實成本幾乎是這些報導數字的三倍。更令人擔憂的是，這些天文數字般的成本似乎與收入增長並不同步。資料顯示，即使考慮到收入增長，推理支出似乎仍在以更快的速度線性攀升，完全吞噬了收入。這種模式讓人質疑，在當前技術和定價下，大模型業務是否可能實現盈利。02. 被誇大的收入？營收資料與公開報導存在巨大差異除了高昂的成本，Zitron披露的檔案還對OpenAI的收入提出了嚴重質疑。通過微軟獲得的20%收入分成款項，可以反向推算出OpenAI的最低收入水平，而這個數字與媒體引用或OpenAI自己透露的樂觀資料相去甚遠。2024年度：檔案顯示微軟當年獲得了4.938億美元的收入分成，這意味著OpenAI的收入至少為24.69億美元。然而，CNBC和The Information當時的報導預測，OpenAI 2024年的收入將在37億至40億美元之間。2025年上半年：微軟獲得4.547億美元分成，暗示OpenAI同期收入至少為22.73億美元。而The Information的報導稱，OpenAI在該時期創造了43億美元的收入。這些巨大的差異難以調和。就連OpenAI首席執行官Sam Altman聲稱公司年化收入“遠超”130億美元的說法，也與檔案所揭示的財務狀況格格不入。Zitron推測，公開報導的高收入數字可能源於對“年化收入”或“年化經常性收入”（ARR）的創造性計算方式，但OpenAI從未明確其定義。03. 複雜的合作關係與模糊的回應值得注意的是，OpenAI與微軟的財務關係極為複雜，並非簡單的投資與成本關係。據報導，雙方存在雙向的收入分成協議。微軟除了從OpenAI的收入中抽取20%外，還需要將其通過Azure OpenAI服務銷售模型所得收入的20%支付給OpenAI。此外，還有與Bing相關的收入分成和可能的版稅支付。這種複雜的結構意味著，僅從微軟獲得的收入分成來推算OpenAI的總收入，得出的必然是“低估值”。然而，即便考慮到這一點，Zitron資料所揭示的成本與收入之間的巨大鴻溝依然難以解釋。據瞭解，在向兩家公司求證時，《金融時報》並未得到明確的否認。微軟“數字不完全正確”的回應和一位知情人士“未能提供完整畫面”的說法，為市場留下了巨大的想像（或擔憂）空間。在沒有更具體反駁的情況下，這些洩露的資料可信度正在增加。04. 行業警鐘：AI商業模式的可持續性遭拷問如果Zitron披露的資料那怕只是部分精準，它也將對整個生成式AI行業敲響警鐘。這意味著作為行業領導者的OpenAI，其商業模式可能根本無法持續。英國《金融時報》基於這些資料進行的推演顯示，按照目前的增長率，OpenAI的最低預估收入可能要到2033年左右才能覆蓋推理成本。如果再減去微軟20%的收入分成，那麼它可能“永遠”無法通過自身收入覆蓋推理成本。這一發現對投資者和市場提出了一個尖銳的問題：如果連資金最雄厚、市場地位最領先的OpenAI都面臨如此巨大的財務壓力，那麼其他通用大模型供應商的處境又將如何？分析認為，未來只有兩種可能：要麼模型運行成本出現斷崖式下降，要麼面向客戶的收費標準必須大幅提高。然而，目前這兩種趨勢都未見苗頭，這讓生成式AI的商業化前景蒙上了一層厚厚的陰影。 (硬AI)

【大力財經】直擊網際網路最前線： 快手可靈AI商業化提速，AI商業化分析：C端訂閱+B端API雙輪驅動。據大力財經瞭解，快手可靈AI在商業化處理程序中取得了令人矚目的成績。2025年第一季度，其營收超過1.5億元，其中3月單月收入達5000萬元，佔累計營收的33%。從營收結構來看，P端（個人使用者）貢獻突出，以70%的佔比，約1.05億元成為主要營收來源，這主要得益於其C端的訂閱制會員付費模式，與ChatGPT Plus有異曲同工之妙。而B端（企業API）也表現不俗，貢獻了約4500萬元，佔比30%，並且已經為超過1萬家企業提供服務，展現出了強大的市場拓展能力。值得一提的是，B端企業API的續費率推測大於80%，遠高於行業平均的60%，凸顯出了B端客戶對可靈AI的高度認可與依賴。快手可靈AI的商業模式有著清晰的C端和B端策略。在C端，目標使用者瞄準快手生態內的創作者和普通使用者，為他們提供AI視訊剪輯、文案生成以及虛擬人的核心價值服務，採用訂閱制的月費定價模式，與快手App深度協同，比如能實現一鍵生成短影片，形成了強大的競爭壁壘。B端則聚焦於電商、直播、行銷類企業，為其提供客服自動化、資料洞察、廣告最佳化等服務，按呼叫量階梯計價，通過提供行業定製化解決方案，如直播話術最佳化，來增強自身的競爭力。與豆包、文心一言等相比，可靈AI優勢與挑戰並存。優勢在於場景垂直，深耕短影片和直播生態，像“AI自動剪爆款視訊”功能就精準貼合了行業需求；同時，快手日活3.8億的資料閉環，為其提供了海量訓練資料，大大降低了資料獲取成本。不過，在技術通用性方面，可靈AI在複雜任務如跨模態推理上，弱於通用大模型。但在商業化效率上，可靈AI亮點頗多。假設其有500萬付費會員，70%營收即1.05億計算，ARPU約21元/月，顯著高於文心一言約10元/月的行業平均水平。B端高續費率也反映出其能切實解決企業實際痛點，為企業創造了較高的客戶生命周期價值。未來，快手可靈AI有著廣闊的發展機會，C端付費率僅1.3%，對比抖音的4%，提升空間巨大；B端可從電商向教育、本地生活等行業拓展，如開展AI課程剪輯服務；技術上結合多模態強化場景能力也將是重要的發展方向。然而，風險同樣不容忽視，其營收過度依賴快手內部流量，外部競爭力有待驗證，而且一旦豆包、騰訊雲等在垂直領域發起價格戰，可靈AI的利潤空間可能會受到擠壓。據大力財經分析認為，快手可靈AI無疑是短影片AI賽道的隱形冠軍，它在超級APP生態內，以精準匹配需求和閉環商業生態，實現了比通用模型更快的變現。接下來，可靈AI能否突破快手生態，拓展外部客戶，以及是否會推出“AI虛擬主播”等顛覆性功能，都將成為行業關注的焦點，而2025年第二季度的財報也將進一步驗證其增長的持續性，值得市場拭目以待。 (雲媒體)

摩根大通指出，Google正以前所未有的速度發佈產品，全端AI策略使其基礎模型在效率與成本方面更具優勢。Google搜尋引擎AI Mode是"自搜尋引擎發明以來的最大革命"，此外，Google正計畫通過Gemini、Gemma等模型將AI技術商業化。Google正在經歷一場“搜尋的徹底革新”，這或許是自搜尋引擎誕生以來最大的變革。在Google I/O 2025開發者大會後，摩根大通高度讚揚Google在人工智慧（AI）領域的領先地位，尤其是在 Gemini 模型方面。22日，摩根大通分析師 Doug Anmuth團隊認為，Google正在以前所未有的速度發佈產品。 Google的全端AI策略涵蓋了世界一流的研究、定製 AI 硬體、強大的全球基礎設施、領先的基礎模型以及開發者工具和平台。摩根大通特別強調了“AI Mode”，認為其是Google在搜尋領域取得的重大進展。Google的基礎模型在效率與成本方面也處於領先地位，且Google已開始考慮將AI技術商業化。摩根大通維持對Google股票的“增持”評級，目標股價為 195 美元。截止周三收盤，Google股價上漲2.87%至170美元，距目標價還有14.71%的上漲空間。Google創新提速：AI產品落地加快摩根大通認為，從Google I/O 大會傳遞出的資訊來看，Google正在以前所未有的速度發佈產品。尤其是在基礎模型方面，Gemini 模型處於領先地位。AI Mode已將Gemini整合進搜尋功能並納入Astra、Mariner和Deep Research的代理能力。AI Mode在搜尋中的推出僅比AI概覽(AI Overview)晚一年。摩根大通表示，Google採取了全端AI方法，擁有世界一流的研究、定製AI硬體、強大的全球基礎設施、領先的基礎模型以及開發者工具/平台。 這使得Google的基礎模型在效率與成本方面更具優勢。資料顯示，目前，Google的產品和API每月處理480兆個tokens，是2024年9.7兆tokens/月的50倍。 同時，使用Gemini API的開發者數量已超過700萬，自上次I/O大會以來增長了5倍。"搜尋的全面重塑"：AI Mode徹底改變搜尋體驗摩根大通特別強調了“AI Mode”，將其描述為"搜尋的全面重塑"和"自搜尋引擎發明以來的最大革命"。AI Mode提供端到端AI搜尋體驗，利用與Google產品套件的連接、高級推理和多模態能力，以實現更複雜的查詢(比傳統搜尋長度增加2-3倍)、更深入的個性化洞察和跟進問題。此外，AI Overviews已擴展到超過15億月活使用者、200多個國家和地區以及40多種語言，成為過去十年Google最成功的搜尋產品發佈之一。在美國和印度等Google最大市場，展示AI概覽的查詢類型使用量增長了10%以上。摩根大通指出，即將推出的增強功能包括：專家級報告的深度研究能力Project Astra的即時視覺互動功能Project Mariner的代理能力，可在瀏覽器中採取行動和自動化任務增強的購物功能，包括虛擬試穿和改進的產品發現與其他Google應用的更大個性化和整合複雜和定製的資料分析與可視化商業化與生態系統：Gemini 應用與訂閱模式Google還宣佈了Gemini、Gemma和生成媒體模型的新改進版本。在Gemini家族中，Google宣佈了Gemini 2.5 Pro和Gemini 2.5 Flash的升級，以及其新文字模型Gemini Diffusion的實驗演示。值得注意的是，Gemini 2.5 Pro和Flash在LM Arena排名第一和第二，2.5 Pro在LaMDA和WebDev Arena等其他排行榜上也處於領先地位。對於開發者，Google宣佈了Gemma 3n，一個能夠在裝置上運行的開源多模態模型。在生成媒體模型方面，Google宣佈了新改進的圖像和視訊生成模型Imagen 4和Veo 3。摩根大通表示，Google在 I/O 大會上展示了其商業化意圖。 此次大會Google宣佈了Gemini應用的幾項增強功能，包括：Gemini Live，提供攝影機和螢幕共享功能，以及在未來幾周與其他Google應用的整合Google最新的圖像和視訊生成模型Imagen 4和Veo 3具有個人PDF和圖像上傳功能的深度研究搭載Gemini 2.5 Pro改進編碼的CanvasGemini-Chrome整合，可以澄清或總結任何網頁上的資訊同時，Google推出了新的高級訂閱層級Google AI Ultra（249.99美元/月），提供訪問Google最強大模型和高級功能的權限。19.99美元/月的Advanced層級升級為Google AI Pro，功能更好但價格不變。 (invest wallstreet)

“本想著用AI能省主播的費用，結果一天虧掉了一個主播的月工資。” “過去每個工作日花兩個小時給商品起標題，現在用AI，10個標題差不多30分鐘內就能完成。” “產品展示圖、宣傳視訊、短影片拍攝指令碼，幾十秒能生成一大堆，豐富又多樣，合算下來，每張圖的成本只有幾塊錢。” 除了搜尋，電商已是當下公認的AI商業化落地最普遍的場景。

在商業化的快處理程序和科技探索的慢節奏之間，創業者需要找到平衡。 在資金壓力下，技術驅動型的企業不得不加緊步伐尋找一條商業化之路。在具身智慧產業，宇樹科技近日發表了一款售價9.9萬元起的人形機器人，銀河通用也發表了一款泛化具身大模型機器人。同時，經過「百模大戰」後，訂閱制外，大模型賽道也開始探索更多：月之暗面旗下的Kimi推出了「打賞」功能；智譜AI推出了四種商業化模式，包括API呼叫模式及軟硬體結合一體機方案等。 AI研發需要大量的資金支援，創業者在推動技術進步的同時，必須考慮現金流問題。然而，技術領先並不意味著市場成功。前沿科技領域的商業化，快與慢需要克制，技術突破與市場需求更需要尋求平衡。 首先，AI商業化要快，可推動技術、產業的落地，是技術的一次商業驗證，也決定了企業的生存與發展。