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OpenAI，65倍，8300億美元
SpaceX將IPO的熱度還沒過，OpenAI又整了個大活：
計畫在新一輪融資中募集1000億美元。
若能籌得目標金額，OpenAI的估值可將飆升至8300億美元。
而在兩天以前，這個數字是5000億美元。
短短48小時內，漲了3300億美元……
這就是OpenAI。
2023年你覺得290億美元的估值很貴，2024年你覺得1570億美元的估值是泡沫……
當2025年底面對8300億美元的估值時，又能說出什麼呢？
01 65倍“溢價”
傳統的SaaS公司估值通常看市銷率或市盈率。
根據Techloy及WSJ的報導，OpenAI在2025年的預計營收約為127億美元。
按8300億美元估值算，其市銷率高達65倍。
作為對比，在SaaS最瘋狂的2021年，Snowflake的市銷率也就是50-80倍左右，現在大部分成熟的SaaS公司已經回落到10-15倍區間。
那麼，山姆奧特曼憑什麼讓投資人接受65倍的估值？
首先是技術護城河。
與GPT-4單純堆參數大力出奇蹟不同，GPT-5採用自適應多模型系統，通過gpt-5-main快速模型與gpt-5-thinking深度推理模型的雙軌設計，配合即時路由器動態分配計算資源，將算力浪費降低了40%。
直接導致輸入token價格比GPT-4o降低了50%，配合90%折扣的token快取機制，B端客戶的API呼叫成本直接砍半，讓Codex程式碼模型的使用量在兩個月內暴漲10倍。
更關鍵的是，技術壁壘還在持續增厚。
OpenAI正在研發的“遞迴自改進”技術，堪稱永動機：讓模型自主最佳化升級，無需人類標註就能迭代。
巴克萊銀行測算，這項技術落地後，GPT-6的訓練效率將提升10倍，但前期需要 430 億美元的算力儲備，這正是千億融資的核心用途之一。
就像SpaceX的火箭，雖然燒錢，但一旦成功脫離地心引力，投資人是真的願意買帳。
其次，變現能力進入爆發期。
OpenAI在2024年營收的為37億美元，2025年保守估計127億美元，同比增長243%。
拆解營收結構看，可謂是全面開花：
C端訂閱：8.1億月活使用者中，5%的付費率貢獻了近80億美元收入。
只要技術還在更新，付費率必然是會上升的。
尤其是我們昨天聊到的印度市場7300萬免費日活使用者，後期若有10%轉化為付費使用者，年營收能再增加17.5億美元。
B端服務：100萬家企業客戶、700萬個商業席位，同比增長9倍。
思科用Codex模型把程式碼審查時間縮短50%，凱雷通過AgentKit將盡職調查效率提升30%，這些案例使得企業版定價從2萬美元/年飆升至20萬美元/年，仍供不應求。
生態抽成：最大的亮點就是ChatGPT的即時結帳功能。使用者直接在聊天窗口購物，OpenAI抽取1%-3%佣金。
按規劃，2026-2030年僅免費使用者帶來的商業抽成就能達1100億美元。
樂觀預計，隨著Agentic AI（代理智能）普及，到2029年營收將達到1000億美元。
凱基亞洲的預測更誇張，到2030年OpenAI營收將達到2000億美元。
若按照2029年的預期，那麼8300億美元的估值就只有8.3倍市銷率，很明顯還低估了。
此外，還必須考慮到AGI的溢價。
雖然OpenAI不一定是率先實現AGI的公司，但一定是希望最大的之一。
一旦AGI真的出現，OpenAI就再也不是賣軟體的，而是賣“數字勞動力”。
屆時，它估值的錨定物將改變為全球勞動力市場的總薪酬。
從這個角度看，投資人買的不是一家軟體服務公司，而是在賭人類最後一次工業革命的入場券。
這是典型的“買未來”邏輯。
02 金錢黑洞
時間再回到現在。
即便未來的OpenAI確實值8300億美元，現在的OpenAI真的需要融資1000億美元如此之多嗎？
不僅需要，可能還不夠。
首先，因為算力通膨與摩爾定律的失效……
2025年，訓練一個前沿模型的成本已經不再是幾億美元，而是飆升到了數十億甚至上百億美元。
硬體成本：一台搭載NVIDIA Blackwell B200叢集的超級電腦，造價以“十億美元”為單位計算。
電力成本：需要GW等級的電力，甚至需要重啟核電站（參考微軟與Constellation Energy的交易）。
而GPT-6的目標是AGI，算力需求是GPT-5的5倍，需要至少12.5萬個H200 GPU，硬體成本高達50億美元。
Sora 3視訊模型要實現“4K 60幀即時生成”，訓練資料量將從現在的1000萬小時增至1億小時，資料採購成本至少80億美元。
更大頭是上面提到的“遞迴自改進”技術。
巴克萊預測，2027-2028年這項技術落地後，模型迭代周期將從18個月縮短至3個月，研發成本下降60%。
為此，OpenAI預留了430億美元專項基金，佔此次融資的43%。
燒錢，是永無止境的。
而在這種背景下，OpenAI卻想要單干。
過去的OpenAI，80%的算力依賴微軟Azure，每年要交幾百億美元租金。
現在它計畫投入近1000億美元自建資料中心，在德克薩斯州和俄亥俄州打造 “AI 超級工廠”，目標是在2030年實現算力自給自足。
巴克萊測算，OpenAI 2024-2030年算力支出將超過4500億美元，2028年峰值達1100億美元。
當然，付出這麼大，回報也是很可觀的。
自建資料中心能把PUE值壓到1.1以下，比向雲廠商採購節省30%成本。
更關鍵的是算力變現。未來OpenAI可能效仿AWS出租算力，按2030年全球算力需求測算，這塊業務能新增500億美元營收。
此外，OpenAI還得砸錢留住人才。
科技巨頭之間的競爭，本質上其實還是最前沿的那批科學家之間的競爭。
山姆奧特曼：留住一個頂級研究員，比建10個資料中心更重要。
畢竟算力能買，但創意買不來。
但Google卻在瘋狂挖牆角，給AI研究員的年薪達150萬美元，比OpenAI高25%。
OpenAI不得不砸200億美元搞股票薪酬：核心工程師的限制性股票單位兌現價較估值倒掛 30%，公司直接補發股票找平；新挖來的DeepMind前研究員，簽字費就給1000萬美元。
按計畫，到2030年，員工持股價值將達500億美元。
無論從那方面看，OpenAI目前的商業模式都是典型的燒錢換規模。
收入端雖然還不錯，但支出端更嚇人。
根據《The Information》和TapTwice Digital的資料，OpenAI預計在2026年將虧損140億美元。
2023-2028年，累計虧損可能高達440億美元。
當下這1000億美元的融資，很大程度上是OpenAI的續命錢。
如果不能在現金流斷裂前實現AGI並大幅降低推理成本，這個泡沫就會破裂。
但這筆錢如果到位，它就有可能創造科技史上最厚的防禦壁壘。
只要有可能，就有人買單。
03 尾聲
這次融資傳聞中的金主，各個都是重量級。
傳聞軟銀承諾了300億美元，甚至不惜賣掉手裡的輝達股票來籌錢。
孫正義一直夢想著奇點，OpenAI大概是他目前能找到的最接近奇點的載體。
所以那怕估值高得離譜，他也必須上車，這也符合軟銀的一貫調性：要麼歸零，要麼擁有世界。
中東的石油資本（如阿聯的MGX），也在瘋狂尋找石油枯竭後的下一個黑金。
資料是新的石油，而OpenAI是未來最大的煉油廠之一。
對於這些主權財富基金來說，幾百億美金只是資產配置的一小部分，他們買的是未來的地緣政治科技話語權。
現在比較尷尬的是微軟。
它已經擁有OpenAI的49%利潤分紅權。對方的估值不斷飆升，微軟帳面上的ROI將非常好看，但同時也意味著OpenAI正試圖通過引入更多巨頭來稀釋微軟的控制權。
這不僅是融資，也是OpenAI管理層的“去微軟化”的博弈。
既然是博弈，當然有風險。
第一，OpenAI目前是在賣血換增長。如果推理成本不能像如預期一樣快速下降，或者B端客戶發現AI ROI不划算而退訂，那麼這種燒錢模式將難以為繼。
第二，數千億美元的體量意味著OpenAI已經是事實上的壟斷者，FTC和歐盟正在死死盯著它，反壟斷調查可能會隨時叫停某些排他性合作。
第三，儘管砸了那麼多錢挽留人才，但隨著Ilya Sutskever和Mira Murati等核心人物的離職，OpenAI事實上已經從純粹的“研究實驗室”變成了“產品公司”。
企業文化巨變是否會影響它做出GPT-6等級的突破？
如果成功實現了AGI，並在現實世界中數百萬乃至數億個具身智能結合，這8300億估值在未來看就是白菜價。
畢竟那是無限的生產力。
但如果他們失敗了，被卡在了“Scaling Laws”的瓶頸上，或者被開源模型以極低成本追平，那麼這將是人類歷史上最大的泡沫破裂現場，比當年的網際網路泡沫還要壯觀。
無論是那一種，這個世界都回不去了。 (格隆)