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（Sam Altman 訪談片段： ChatGPT下一步要做什么？）

一家還沒盈利的公司，準(zhǔn)備花掉 1.4 萬億美元。

不是估值，不是估算，而是 CEO Sam Altman 親口確認(rèn)的承諾：我們會在很長時間里，把這筆錢花完。

就在最近這一周，OpenAI 動作頻繁：12月18日，推進(jìn)新一輪融資談判，規(guī)模數(shù)百億美元、估值 7500 億美元；12月16日，ChatGPT 上線全新圖像模型和 App 生態(tài)平臺；同期還發(fā)布了AI 在科學(xué)任務(wù)上的推理能力評估報(bào)告。

2025 年 12 月 19 日，Altman 在新一期播客中回應(yīng)了外界最大的質(zhì)疑：

一個現(xiàn)金流還沒轉(zhuǎn)正的公司，憑什么敢為 AI 基礎(chǔ)設(shè)施砸下 1.4萬億？

他給了一個出人意料的回答：如果我們現(xiàn)在有兩倍算力，我們就能賺兩倍的錢。

這句話背后，藏著 OpenAI 對 AI 商業(yè)化的全套邏輯：錢怎么來、怎么花、何時能盈利。

而 Altman 這次，把這套邏輯講得異常清楚。

第一節(jié)｜虧損1200億美元，為什么越花越多？

從財(cái)報(bào)數(shù)字來看，OpenAI 確實(shí)還在虧損。

在訪談中，Sam Altman 承認(rèn)：我們預(yù)計(jì)從現(xiàn)在到2028/2029年之間，將會虧損約 1200 億美元。

這是什么規(guī)模？作為對比，特斯拉從 2003 年成立到 2020 年首次實(shí)現(xiàn)年度盈利，用了17年時間。OpenAI 預(yù)計(jì) 4 年虧損 1200 億，每年平均虧損300億美元。這是一場前所未有的資本押注。

但 Altman 并不認(rèn)為這是問題。他給出了一組具體數(shù)據(jù)：OpenAI 當(dāng)前每天前沿模型的生成量，大約是10萬億個token。這是什么概念？一本10萬字的書大約是13萬個token，10萬億token相當(dāng)于每天生成7700萬本書的文字量。

這個數(shù)字還在以每年 3 倍的速度增長。每次基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)容，就能直接換來更高的服務(wù)能力、更快的產(chǎn)品上線速度和更強(qiáng)的付費(fèi)意愿。

因此，這不是一家沒錢賺的公司，而是一家錢來不及賺的公司。

OpenAI 的主要業(yè)務(wù)收入來自三部分：

• ChatGPT 用戶訂閱；

• 企業(yè)版 API 調(diào)用；

• 面向大客戶的模型定制服務(wù)。

其中最讓 Altman 感到興奮的是第二項(xiàng)：API 增長已經(jīng)超過 ChatGPT本身的增長速度，企業(yè)客戶正在成為 OpenAI 的主要收入來源。

目前，OpenAI 已擁有超過 100 萬家企業(yè)用戶，他們通過 API 把模型接入客服、財(cái)務(wù)、搜索、編程、數(shù)據(jù)分析等多個環(huán)節(jié)。更關(guān)鍵的是，這些客戶使用的不是對話，而是一個個任務(wù)塊：寫代碼、生成分析、總結(jié)文檔。任務(wù)越多，算力消耗越大，收入就越高。

Altman 舉了個例子：企業(yè)員工一小時的工作，可能包括做PPT、寫腳本、看材料。只要有70%的任務(wù)被模型完成，就是實(shí)打?qū)嵉慕当咎嵝А?/p>

這就是 OpenAI 正在算的賬：

• 不是按人數(shù)算訂閱費(fèi)，而是按任務(wù)量算算力消耗；

• 不是在意每月續(xù)費(fèi)率，而是關(guān)注每個任務(wù)背后提升多少效率。

所以，他才會下判斷：訓(xùn)練支出繼續(xù)增長沒關(guān)系，重要是推理收入會漲得更快。

當(dāng)然，這套賬也有風(fēng)險(xiǎn)：基礎(chǔ)設(shè)施投入已經(jīng)遠(yuǎn)超現(xiàn)階段營收，必須靠資本市場支持持續(xù)擴(kuò)張。

但 Altman 相信：模型在變得更好，需求在變得更大。

這是典型的 AI 時代盈利模式之一：先投算力，收入隨后增長。

第二節(jié)｜面對競爭，OpenAI的護(hù)城河是什么？

算力換收入的邏輯聽起來很美，但前提是 OpenAI 必須一直跑在前面。

過去一年，從 DeepSeek 到 Gemini，再到 Claude、Mistral、Grok、Qwen，競爭對手接連出現(xiàn)。而 OpenAI 的應(yīng)對是：快速反應(yīng)，持續(xù)推出新品。

最近，他們連續(xù)推出三項(xiàng)關(guān)鍵更新：新圖像模型GPT Image 1.5，上線更快，細(xì)節(jié)更準(zhǔn)；ChatGPT開放app提交入口，打造模型版App Store；FrontierScience研究成果上線，AI成為科學(xué)家的研究助理。

Altman 一直在強(qiáng)調(diào)一件事：真正的風(fēng)險(xiǎn)不是模型被超越，而是用戶不用它。

這就是他最常說的詞：黏性。

他提到了幾個例子：

• 有人把血檢報(bào)告丟給ChatGPT，它讀懂了，提出初步判斷，用戶去醫(yī)院確認(rèn)，發(fā)現(xiàn)確實(shí)是之前沒查出的病癥；

• 有人開始和ChatGPT聊生活、做規(guī)劃、定行程，它能記住細(xì)節(jié)，持續(xù)跟進(jìn)，并提出建議；

• 有人用它解構(gòu)復(fù)雜文檔，有人用它做企業(yè)報(bào)告，有人只讓它早上列個待辦清單。

這些行為有個共同點(diǎn)：不是測試模型好不好，而是讓它真正幫你完成任務(wù)。

當(dāng)你習(xí)慣了 ChatGPT 記住你的偏好、理解你的表達(dá)方式、知道你上次聊到哪里，切換到其他產(chǎn)品的成本就會變得很高。

這就是ChatGPT的護(hù)城河所在：習(xí)慣、一致性和個人體驗(yàn)積累出的信任感。

在企業(yè)側(cè)，這個護(hù)城河變成了另一個維度：個性化能力。

第一節(jié)講了企業(yè)能帶來多少收入，但問題是他們?yōu)槭裁磿粝聛恚?/p>

Altman 說：企業(yè)需要的不是一個聰明模型，而是能接入自己數(shù)據(jù)、完成自己任務(wù)、理解自己流程的 AI 工具。它可能是客服助手，也可能是法務(wù)審查器，甚至是每天早上把管理層郵件歸納好再發(fā)通知的智能助手。

ChatGPT 企業(yè)版的目標(biāo)，就是讓這些個性化 AI 工具運(yùn)行在一個平臺上，連接不同部門、流程和任務(wù)。OpenAI 面向未來構(gòu)建的真正產(chǎn)品形態(tài)：不是大模型，而是企業(yè)級 AI 入口。

而在企業(yè)應(yīng)用這條路上，Google 是最大的威脅。

Altman 并不否認(rèn) Google 的實(shí)力。他甚至說：如果 Google 在2023年一開始就認(rèn)真對待我們，我們可能就完了。

但他也指出了Google的問題：把 AI 塞進(jìn)搜索框里，不如重新設(shè)計(jì)一個 AI 優(yōu)先的入口。他認(rèn)為，AI 不是一個功能插件，而是一種全新的交互方式。你不應(yīng)該再查找某個東西，而應(yīng)該告訴 AI：這是我今天要解決的事。它聽懂了，就去做，不需要你反復(fù)輸入指令、點(diǎn)擊圖表、切換界面。

這不僅是 ChatGPT 的方向，也是在定義下一代軟件是什么。

OpenAI 不急著回應(yīng)每一次跑分。他們關(guān)心的是：用戶是否把 ChatGPT 當(dāng)作生活工具；企業(yè)是否用它接住任務(wù)流；一家公司是否已經(jīng)開始圍繞它重建工作流程。

技術(shù)可以被超越，習(xí)慣很難被替代。

這，就是 Altman 理解的護(hù)城河。

第三節(jié)｜1.4 萬億要買什么？

這不是一個隨口報(bào)出的數(shù)字。

在訪談中，Sam Altman 反復(fù)講了幾次：我們計(jì)劃在未來很長一段時間內(nèi)投入約 1.4萬億美元。

前面我們拆解了收入從哪來，那么：這筆錢到底花在哪里？

1、這筆用來買什么？

這筆支出大致分為四類：

• 芯片，比如NVIDIA的H100、B100或自研方案，用來訓(xùn)練和運(yùn)行最先進(jìn)的模型；

• 數(shù)據(jù)中心，需要全新建設(shè)的AI工廠，不是傳統(tǒng)云計(jì)算中心，對帶寬、電力和散熱的要求都極高；

• 網(wǎng)絡(luò)，連接全球模型推理的骨干網(wǎng)絡(luò)，要保證延遲極低、吞吐極高；

• 能耗，大量GPU同步工作，背后需要穩(wěn)定而便宜的能源配套。

即便如此，Altman 認(rèn)為仍然不夠：我們的擴(kuò)張速度已經(jīng)快到，哪怕現(xiàn)在就把這些基礎(chǔ)設(shè)施建好，也永遠(yuǎn)不夠用。

2、為什么現(xiàn)在就要花？

很多人會問，未來五年模型還在變，技術(shù)還不穩(wěn)定，為什么現(xiàn)在就提前花掉這么多？

Altman 說：不是我們想早花，而是市場已經(jīng)等不及了。

原因有三個：

• 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)周期太長

一個數(shù)據(jù)中心從規(guī)劃到投入使用需要2-3年，芯片訂單要提前18個月鎖定，電力配套甚至要提前5年布局。如果等到需求爆發(fā)再建，根本來不及。

• 市場需求正在快速爆發(fā)

從一年前到現(xiàn)在，OpenAI 的算力擴(kuò)張了3倍，明年還要再擴(kuò) 3 倍。收入也跟著漲。這是一種算力先行、收入追趕、效率遞增的模式。越早買算力，越早釋放增長。

• 更關(guān)鍵的是，競爭對手都在搶同樣的資源

NVIDIA的H100、B100供不應(yīng)求，數(shù)據(jù)中心的電力配額有限，優(yōu)質(zhì)機(jī)房更是稀缺。不提前鎖定，別人就搶走了。

一句話總結(jié)：OpenAI 不是在投資未來，而是在解決現(xiàn)在問題。

3、回本邏輯是什么？

花了1.4萬億，成本怎么變？Altman 的判斷是：未來訓(xùn)練會越來越省錢，推理變現(xiàn)越來越快。

OpenAI 的策略是：用一套訓(xùn)練好的通用模型，支撐多個終端業(yè)務(wù)。訓(xùn)練一次，部署多次，推理規(guī)模越大，單位成本越低。通過ChatGPT、企業(yè)API、代理系統(tǒng)等通道，把token 消耗轉(zhuǎn)化為真實(shí)收入。

這是典型的前期重投入、后期低成本模型：先建廠，再接單。

Altman 還被問起另一個爭議問題：如果模型進(jìn)展放緩怎么辦？

他的回答是：

“即便模型停在o1-5.2，能做的事情還遠(yuǎn)未被挖掘。光是用好現(xiàn)在的模型，就足以支撐一個5000億美金的公司。如果未來模型繼續(xù)提升，回本速度只會更高�！�

在資本上，他認(rèn)為舉債投資 AI 是合理的。OpenAI 不是靠模型會更強(qiáng)這件事融資，而是靠現(xiàn)在就能產(chǎn)生的使用量、客戶需求和token消耗。

不是靠講故事，而是靠算賬。

所以這筆 1.4萬億，表面是買芯片、買電力，本質(zhì)是在提前鎖定全球 AI算力的供給能力。在科技巨頭都在爭奪 AI 入口的今天，誰能提前建好基礎(chǔ)設(shè)施，誰就能決定未來的游戲規(guī)則。

第四節(jié)｜ChatGPT 的終極形態(tài)是什么？

前三節(jié)講的都是錢和算力，但最終要做出什么產(chǎn)品？

在大多數(shù)人眼中，ChatGPT是個聊天工具。但 Altman 每天用它做的，遠(yuǎn)不止聊天：安排行程、確定見誰、規(guī)劃健身計(jì)劃。他說，ChatGPT 已經(jīng)幫他做了很多他自己都沒注意到的事情。

這就是 OpenAI 想要的轉(zhuǎn)變：從被動回答問題的工具，變成主動幫你辦事的助手。

這個轉(zhuǎn)變分三個方向：

1 、從記住對話，到記住你的人生

第二節(jié)提到過記憶是用戶黏性的來源，但 Altman 認(rèn)為現(xiàn)在還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

他說：ChatGPT 的記憶能力現(xiàn)在還停留在GPT-2 階段。它能記住一些偏好，能保持上下文，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到真正理解你的水平。

下一步呢？未來的 AI 不只記住你說過的話，而是了解你沒說出口的偏好，懂你長時間的變化，甚至可以主動提醒、提問、跟進(jìn)。我們對記憶的潛力還完全低估了。哪怕是人類最頂尖的私人助理，也不可能記住你生活中每一封郵件、每個細(xì)節(jié)。

而 AI 可以。

2 、從被動響應(yīng)，到主動處理

Altman 對現(xiàn)有 AI 交互方式并不滿意。

“我不想每天發(fā)消息、等總結(jié)、看草稿。我想直接告訴它今天要完成什么事，能搞定的別來煩我�！�

這是一種完全不同的使用方式：不是你問我答，而是你交給我辦。

為了實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)，OpenAI 正在布局多條產(chǎn)品線：

• Code Interpreter可以執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)；

• AI瀏覽器幫用戶自動讀網(wǎng)頁、理解內(nèi)容、生成摘要；

• Agent原型可以長時間運(yùn)行、自動喚起其他工具，逐步接管日常事務(wù)。

關(guān)鍵是：你不用時時盯著它。

3、不只是屏幕上的對話框

在訪談最后，Altman 被問到關(guān)于硬件設(shè)備的問題。他沒有透露太多細(xì)節(jié)，但給出了一個明確的方向：

“我們未來不會只有一個設(shè)備，而是多個產(chǎn)品組合。這些產(chǎn)品要能感知你、理解你、主動服務(wù)你，而不是等你輸入命令�！�

這其實(shí)就是 OpenAI 與硬件團(tuán)隊(duì)（Jony Ive）正在推進(jìn)的硬件項(xiàng)目。它不一定是手機(jī)，不一定有屏幕，但它會主動記錄你說的內(nèi)容，通過語音或感知理解你的行為，不再讓你像用電腦一樣點(diǎn)開窗口、切換 App。

現(xiàn)在人們接受了聊天界面是因?yàn)樗唵�、熟悉，但未來不同類型的任�?wù)，AI 應(yīng)該能自己生成適合的交互方式。

比如：你和它討論旅行，它自動展示地圖；你談健康計(jì)劃，它生成日歷與飲食建議；你說今天幫我規(guī)劃一下，它整合前幾天的對話和習(xí)慣，給出主動安排。

從記憶、執(zhí)行、再到硬件，OpenAI 要做的不只是更強(qiáng)的模型，更是改變 AI 在人類生活中扮演的角色：

• 從被動回答問題，變成主動協(xié)助；

• 從通用工具，變成你的個性化助手；

• 從你使用它，變成它代你做。

未來很多人都不會再單獨(dú)處理任務(wù)，而是管理一群 AI 幫手。

在 Altman 設(shè)想里，ChatGPT 不再只是一個產(chǎn)品，而是能協(xié)調(diào)其他 AI 工具的中樞系統(tǒng)。它會收集指令、分配任務(wù)、總結(jié)結(jié)果、決策提醒。

1.4 萬億，買的就是這個未來。

結(jié)語｜這筆賬，怎么付？

Sam Altman 給出了一套完整的賬本：用算力換收入，用收入覆蓋成本。

怎么做？

• 算力每翻倍，收入就翻倍；

• 通過用戶黏性和個性化，確保持續(xù)收入；

• 提前投入基礎(chǔ)設(shè)施，確保算力夠用；

• 從聊天工具到 AI 操作系統(tǒng)，擴(kuò)大收入增長空間。

1.4 萬億聽起來瘋狂，但拆開看，每一筆都有對應(yīng)的變現(xiàn)路徑。

能不能付得起？OpenAI 用實(shí)際增長給出了答案：收入確實(shí)在跟著算力跑。

至于能跑多遠(yuǎn)，時間會證明。

識自AI

本文由AI深度研究院出品，內(nèi)容整理自 Sam Altman 在 Big Technology Podcast 的訪談等網(wǎng)上公開素材，屬翻譯分析性質(zhì)。內(nèi)容為翻譯整理與觀點(diǎn)提煉，未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

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https://www.youtube.com/watch?v=2P27Ef-LLuQ

https://techcrunch.com/2025/12/16/openai-continues-on-its-code-red-warpath-with-new-image-generation-model/

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-16/openai-s-chatgpt-updated-to-make-images-better-and-faster

https://www.reuters.com/business/retail-consumer/openai-talks-raise-least-10-billion-amazon-use-its-ai-chips-information-reports-2025-12-17/

https://mashable.com/article/open-ai-launches-nano-banana-competitor-chatgpt-images

https://openai.com/news/

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞，

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈