2026 年 1 月 20 日，OpenAI CFO Sarah Friar 公佈了一組資料：2023 年，0.2 吉瓦算力，對應 20 億美元年收入；2024 年，0.6 吉瓦，收入 60 億；2025 年，1.9 吉瓦，收入突破 200 億。三年時間，算力和收入都翻了近 10 倍。這個增長來自一個循環：算力支撐更強的模型，模型吸引更多使用者，使用者帶來更多收入，收入再投入算力。問題在於，這個循環要持續轉動，對算力的投入需求是指數級的。僅靠訂閱收入，增速跟不上算力需求的增速。OpenAI 需要新的收入來源。最近，OpenAI 宣佈：將在美國對 ChatGPT 免費使用者測試廣告。但這不是簡單的“加廣告”。OpenAI 給出了幾個原則：只放在回答底部明確標註、不影響模型輸出不售賣對話資料，使用者可以關閉個性化Sarah Friar 說：商業化要融入體驗。如果不能創造價值，就不該存在。這句話背後，是 OpenAI 對 AI 商業化的理解：不是簡單地賣軟體或貼廣告，而是讓商業化本身成為產品價值的一部分。第一節｜廣告要像功能，不能像橫幅為什麼廣告必須這樣設計？Sarah Friar 舉了個例子：當你問 ChatGPT 我周末想去聖地亞哥，它不僅給你路線和天氣，還能順手推薦 Airbnb 的房源，甚至跟你討論那個更適合帶孩子。這不是在推銷，而是在繼續幫你完成任務。不是那種跳出來的彈窗，不是搜尋結果上貼個贊助商標籤。而是當你需要做決定時，它恰好出現，幫你更快做出選擇。使用者感受到的不是打擾，而是幫助；不是廣告位，而是使用場景的一部分。但廣告能融入場景，不代表可以影響答案本身。Sarah 明確表示 ：使用者永遠得到的是最好的答案，而不是付費的答案。不管有沒有廣告，ChatGPT 給出的始終是模型判斷最優的內容。廣告可以出現在回答下方，但不能干預模型的判斷，不能改變推薦順序，更不能誘導使用者選擇。這是對信任的堅守。有了這個底線，廣告就不再只是收入方式，而是產品能力的一部分。這讓 OpenAI 可以做兩件事：服務更多免費使用者，讓智能真正普及；建構更穩定的收入來源，不必讓每個人都先交錢才能用上 AI。第二節｜AI 賺錢看結果，不看時長幫使用者完成任務，體現在什麼地方？Sarah Friar 做了個對比：Netflix 按觀看時長賺錢，但 ChatGPT 不是。她舉了個自己的例子：她女兒有特殊飲食需求，以前去餐廳要反覆問服務員菜單裡的成分，常常吃得很焦慮。現在拍張菜單給 ChatGPT，它就能告訴你那些菜適合，那些需要避開。這是幫一個人做決策。但到了專業場景，影響要大得多。更明顯的例子在健康領域。Sarah 說，她兄弟在蘇格蘭愛丁堡的一家醫院做重症監護醫生，負責處理那些症狀複雜、難以確診的病人。這類病人的問題是：可能同時有多種症狀，也可能是罕見病，醫生需要在有限時間內做出判斷。比如，一個人在當地度假，突然發燒、頭痛，出現在急診室。按常規思路，醫生會往流感、感染這些方向想。但如果這個人其實是被蚊子咬了，得了瘧疾呢？在蘇格蘭，瘧疾極其罕見，醫生很可能不會第一時間往這個方向想。這時候 ChatGPT 能做什麼？醫生輸入症狀和旅行史，ChatGPT 能快速列出包括瘧疾在內的可能診斷，提示相關的檢測方法和藥物衝突。這不是替代醫生的判斷，而是幫醫生擴展診斷思路，減少遺漏。同樣的事也在企業裡發生。Sarah 講了自己財務團隊的例子。以前，收入管理團隊每天要做的事情之一，就是下載前一天簽的所有合同，一份份看，確保裡面沒有特殊條款會影響財務入帳。公司越大，合同越多。唯一的辦法就是多招人。而這些人的工作就是每天看合同、看合同、看合同。現在用 OpenAI 的工具，所有合同一夜之間被提取出來，放進資料庫，AI 自動看一遍，不僅告訴你那些是標準條款、那些要注意，還能幫你發現問題：這個特殊條款是銷售為了簽單讓步太多了？還是它其實說明客戶需求在變，我們的商業模式該調整了？要不要把這條變成新的標準合同條款？團隊從“每天看合同”變成了幫公司發現問題、找機會。能不能幫使用者完成任務，決定了這個 AI 產品值不值錢。餐廳點菜、醫療診斷、財務稽核，本質都一樣。使用者要的不是答案，而是把事情做成。AI 的價值，不在回答，而在行動。第三節｜算力投資跟著收入走算力和收入，幾乎是一比一的關係。用 ChatGPT 的人越多，用得越頻繁，對算力的需求就越大，收入也漲得越快。瓶頸出現了：算力跟不上需求。OpenAI 首席經濟學家的報告顯示：那些用得最多的公司，使用量是普通公司的 6 倍。而這些重度使用者，還遠遠沒到上限。有的企業 CEO 說，公司 60% 的程式碼已經是 AI 寫的，但他們還想要更多。Sarah 說：“我們今天的增長，不是算力太多，而是算力不夠。如果現在有更多算力，可以發佈更多產品，訓練更多模型。”算力決定了增長速度。所以 OpenAI 在廣告、訂閱之外，還要花大量時間去談晶片、建資料中心、簽大單。有人會問：這麼大的投資，會不會是泡沫？1999 年網際網路泡沫時，人們從網際網路獲得的價值很有限。你看不出它如何改變生活。但今天不一樣。AI 的價值是立刻就能看見的。麥肯錫的研究顯示，用 AI 用得好的那 25% 公司，生產力提高了 27% 到 33%。這不是概念，是實實在在的效率提升。Sarah 強調：泡沫是需求還沒起來就搶先投資，最後錢打了水漂。但 OpenAI 是跟著需求在投，甚至現在的投資還跟不上需求增長。這就是為什麼要引入廣告。更多收入意味著更多算力，更多算力支撐更多使用者，形成增長循環。在 Sarah 眼裡，算力不是成本，而是生產工具，是 OpenAI 服務全世界的發電機。第四節｜從廣告到分成，收入越來越多元要支撐這麼大的算力投資，OpenAI 需要更多元的收入來源。廣告能快速帶來收入，但還不夠。Sarah Friar 在訪談裡重點談的，是一種更長期的賺錢方式。她舉了個例子：一家藥企用 OpenAI 的模型幫忙研發新藥，等藥品上市大賣了，OpenAI 能從銷售額裡分成。不是按用了多少次模型收費，而是按最終的商業成果分錢。她把這種模式叫作“授權分成（licensing）”。傳統軟體是按月交錢，用多用少都一個價。但授權分成不一樣：客戶越成功，OpenAI 賺得越多，雙方利益綁在一起，更像是合夥做生意。這種合夥關係，讓 AI 能進入那些以前很難碰的領域。醫療、金融、能源這些行業，過去 AI 很難真正用起來，因為項目周期長、風險高，企業不願意按月付費去試。但授權分成意味著風險共擔，企業更願意投入做長期項目。授權分成只是其中一種。實際上，OpenAI 的收入方式正在變得越來越多元。Sarah 把 OpenAI 的商業模式比作“魔方”。一開始只有一個產品 ChatGPT，一種定價方式（訂閱），一個合作方（微軟），一種晶片。現在變成了：多個產品（ChatGPT、Sora、API），多種定價（訂閱、按量、積分、授權），多個合作方和晶片供應商。魔方可以不斷組合出新玩法：好晶片 + 快速寫程式碼 = 高端訂閱服務好晶片 + 快速生成圖片 + 免費使用者 = 廣告平台不同場景，不同組合，都能賺錢。而在所有這些收入來源中，企業市場最大。OpenAI 用 1.5 年就拿到了 100 萬家企業客戶，這個速度是史上最快的。但調查顯示，今天只有 14% 的企業在用 AI 智能助手來幹活。 90% 的企業說他們正在用或者打算在未來一年內用 OpenAI。這說明什麼？現在看到的盈利模式，只是個開頭。Sarah 最後說：“讓收入跟著 AI 創造的價值一起增長，這才是長期的做法。”這話說得簡單，但說透了 OpenAI 整個商業策略。結語｜把定價綁在價值上Sarah Friar 沒有講一套“如何賣廣告”的方法論。她講的是一個更本質的問題：如果 AI 真的能幫使用者完成任務，錢怎麼收才合理？廣告是一種答案，但不是唯一答案。OpenAI 的邏輯是：智能做到那一步，收入就跟到那一步。幫你點菜，可以插入廣告；幫企業審合同，按使用量收費；幫藥企研發新藥，等藥上市了分成。AI 的價值在行動，定價也應該跟著行動走。這不是廣告的勝利，是把商業模式和產品能力綁在了一起。當別人還在想怎麼多賣一點，OpenAI 想的是：這個智能到底創造了多少價值？ (AI 深度研究員)
