Fortune雜誌—OpenAI在2030年前無法實現盈利，為維持增長將投入巨資

OpenAI及其ChatGPT雖然取得了現象級成功，卻至今未能盈利。儘管至今仍未上市，但OpenAI的這一困境在2025年下半年持續困擾著市場。輝達 (Nvidia) 在11月再次交出亮眼季度財報，但是關於人工智慧存在泡沫的討論仍未平息。問題依然在於：一方面，ChatGPT對遍佈經濟各處的資料中心所提供的“算力”有著看似無止境的需求；另一方面，OpenAI需要將其商業模式扭虧為盈。OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼 (Sam Altman) 在最近的一次播客露面中，僅用一個詞就回答了這個問題：“夠了。”

投行匯豐 (HSBC) 雖然明確表示仍相信人工智慧處於“超級周期”，且其預測“從營收角度看，OpenAI將處於領先地位”，但同時也測算出，若該公司要實現其雄心壯志，將面臨巨大的財務壓力。匯豐全球投資研究部 (HSBC Global Investment Research) 預測，即使到2030年其使用者群將增長至約佔全球成年人口的44%（高於2025年的10%），OpenAI屆時仍將無法盈利。此外，為跟上其增長計畫，它還需要至少額外2070億美元的算力投入。這一嚴峻的評估反映了飆升的基礎設施成本、日益激烈的競爭，以及一個需求激增且資金密集程度超越歷史上任何技術趨勢的人工智慧市場。

由尼古拉斯·科特-科利松 (Nicolas Cote-Colisson) 領導的匯豐半導體分析師團隊，通過自10月中旬以來首次更新其OpenAI預測得出了這一資料，其中考慮了近期達成的多年期雲端運算承諾，包括與微軟的2500億美元協議和與亞馬遜的380億美元交易。更重要的是，匯豐指出，這些交易均未涉及新的資本注入，並且是OpenAI一系列產能擴張中的最新舉措，該公司目前的目標是到本十年末實現36吉瓦的AI算力。假設1吉瓦電力大約能為75萬戶家庭供電，如此規模的電力需求相當於一個比德克薩斯州稍小、比佛羅里達州稍大的州的用電量。此前報導過匯豐預測的《金融時報》Alphaville部落格將OpenAI描述為“一個頂著網站名頭的資金黑洞”。

匯豐預測，到2030年，OpenAI的累計自由現金流仍將為負值，留下2070億美元的資金缺口，必須通過額外債務、股權融資或更激進的創收手段來填補。匯豐分析師模擬得出，從2025年末到2030年，OpenAI的雲和AI基礎設施成本將達到7920億美元，到2033年算力總投入將達到1.4兆美元（匯豐指出，奧爾特曼已制定了一項未來八年投入1.4兆美元用於算力的計畫）。僅資料中心租賃費用一項就將高達6200億美元。

儘管預計營收將快速增長——到2030年將超過2130億美元——但這仍不足以彌合這一差距。（該行的營收預測基於以下假設：中期付費訂閱使用者比例將提高，以及大型語言模型提供商將搶佔部分數字廣告市場份額。）

該行指出了幾種彌補缺口的方案，包括大幅提高付費訂閱使用者比例（從10%提高到20%可能增加1940億美元營收）；搶佔更大份額的數字廣告支出；或者從算力營運中搾取非凡效率。但即使在樂觀的使用者轉化和貨幣化情景下，該公司在2030年之後仍需要新的資本。

OpenAI的生存與其財務支持者和AI生態系統緊密相連。微軟和亞馬遜不僅是雲提供商，也是主要投資者，而像甲骨文、輝達和超微半導體 (AMD) 這樣的雲參與者，其得失都將取決於OpenAI的命運。然而，風險也相當大：未經證實的營收模式；AI訂閱服務的潛在市場飽和；監管審查的威脅；以及必要資本注入的巨大規模。

匯豐指出，OpenAI可以籌集更多債務來滿足其算力需求，但這“在當前市場環境下可能是最具挑戰性的途徑”，因為甲骨文和Meta最近已經籌集了“巨額”債務來為AI相關的資本支出融資，“引發了市場對AI整體融資情況的擔憂”。該行指出，這是個例外，因為正如摩根大通的邁克爾·塞姆巴萊斯特（Michael Cembalest）最近指出的，大多數所謂的超大規模公司都依靠自由現金流為自己融資。匯豐還注意到，近日甲骨文的信用違約互換（CDS）出現“急劇上升”，幾周前摩根士丹利的麗莎·沙萊特 （Lisa Shalett）在接受《財富》雜誌採訪時就對此發出了警告。

與許多其他撰文論述AI革命的銀行一樣，匯豐再次引用了諾貝爾獎得主羅伯特·索洛 (Robert Solow) 的名言：“除了生產率統計資料，你在任何地方都能看到電腦時代”，並冷靜地指出：“由疲軟的全要素（勞動力和資本）生產率驅動的低生產率增長，是當今發達經濟體的一個不幸特徵。”事實上，該行指出，一些人甚至對已有30年歷史的網際網路革命本身是否帶來了有意義的回報表示懷疑，並引用了聯準會主席約翰·威廉姆斯 (John Williams) 2017年的評論：“網際網路等現代技術帶來的生產率提升，迄今為止隻影響了我們的休閒消費——尚未滲透到辦公室或工廠。”

美國銀行美國股票與量化策略主管薩維塔·蘇布拉曼尼亞 (Savita Subramanian) 在八月告訴《財富》雜誌，她認為2020年代的經濟正在出現生產率的“巨變”，但這在本質上並非由AI驅動。她表示，在包括疫情後工資通膨在內的多種因素共同作用下，企業被迫“用更少的人做更多的事”，以可擴展且有意義的方式用流程取代人力。然而，令她猶豫的一個考慮因素是，從輕資產模式向更側重重資產模式的轉變，因為許多最具創新力的科技公司發現，他們對一種伴隨巨大風險的硬體——資料中心——有著近乎無法滿足的渴求。

幾個月後，哈佛大學經濟學家傑森·福爾曼 (Jason Furman) 做了一項粗略估算，發現若沒有資料中心，2025年上半年的GDP增長率將僅為0.1%。OpenAI似乎向市場提出了一個問題：建立在AI未來回報和生產力革命——這些遠非板上釘釘之事——之上的增長，究竟能持續多久？（財富中文網）