作者｜宋婉心
编辑｜张帆
近两个月以来，OpenAI 频繁资本运筹，一边锁定大量算力，将自身估值抬升到 5000 亿美元的最贵初创公司位置，一边以自己的技术及应用地位，给美国 AI 圈上游建立了环环相扣的内循环模式。
继 3000 亿美元的甲骨文合作、1000 亿美元的英伟达合作之后，10 月 6 日，OpenAI 宣布了和 AMD 的合作。
公告显示，双方签订了多代际、6 吉瓦 AMD Instinct GPU 供应协议，是全球已知规模最大的单一 AI 芯片采购合作之一。其中，首批 1 吉瓦算力将采用 AMD Instinct MI450 系列 GPU，计划 2026 年下半年启动部署。
而关于这份合作最重要的，依旧是其资本结构的特殊性。作为协议的一部分，AMD 已经向 OpenAI 授予了一份可认购高达 1.6 亿股 AMD 普通股的认股权证，相当于 AMD 当前总股本的 10%。
但要获得这些股权，OpenAI 需要达到一些指定的对赌要求，AMD 再分批次赠予。要求包括技术部署进度、AMD 未来股价表现等。对于股价，AMD 给 OpenAI 定的目标是 600 美元，而其当前股价为 215 美元。
对于这样的循环投资，似乎只存在两种极端情况的解读，要么是 OpenAI 对未来 AI 落地极有信心，提前许下巨额算力成本承诺，如若不然，就是市场担忧的"人为吹大美股 AI 泡沫"——现金流还没有，市值却可以翻个几倍。
01 AI 永动机？
当前，OpenAI 面临多重压力。深度绑定的微软渐生间隙，过去一年中，OpenAI 多次试图与微软谈判降低成本，允许其从其他公司购买计算资源，希望削弱微软对其 AI 产品和计算资源的控制。
但缺了微软之后，OpenAI 算力投资开启了"股权换算力"模式股市策略，且形成了 AI 算力的永动机。
具体来看，英伟达以最高 1000 亿美元战略投资 OpenAI，作为这笔投资的置换，英伟达要求后者未来十年只能用英伟达的 GPU 芯片，消化英伟达的 GPU 产能，并构建总容量 10GW 的数据中心。
更关键的是，像 AMD 的分阶段赠送股权一样，英伟达的投资款也将紧密与 OpenAI 的数据中心的建设进度关联。英伟达的投资通过"期权合约"形式分阶段兑现—— OpenAI 每部署 1GW 算力（约 40-50 万 GPU），英伟达对应注资 100 亿美元，直至 10GW 目标完成。
对于 OpenAI 而言，更多的算力意味着更高的估值，而更高的估值，又能换取更多的算力，形成了"股权算力"的正反馈循环。这种设计既确保资金流向与算力落地强绑定，又规避了 OpenAI 当前年亏损 50 亿美元的现金流风险。
再来看甲骨文。OpenAI 在 6 月时与甲骨文签订了 3000 亿美元算力服务的采购订单，期限约五年。根据协议，OpenAI 将从 2027 年开始每年向甲骨文支付约 600 亿美元。
而甲骨文为支撑这一订单，需向英伟达采购 400-500 万块 GPU（价值约 1000 亿美元）。至此，形成了"英伟达→ OpenAI →甲骨文→英伟达"的资金循环链。
" AI 永动机"
数据显示，甲骨文" 2026 财年云收入预估 180 亿美元"，承接 OpenAI 订单后，2028 年有望跃升至 1440 亿美元，增长率 700%，直接挑战微软 Azure 和 AWS 的 AI 云霸权。与此同时，英伟达收获了稳定订单，OpenAI 收获了资金买算力。
因此，表面上 OpenAI、英伟达和甲骨文三方均投入千亿美元级资金，但实际通过"未来收益贴现"的方式，实现了资金杠杆。
例如股市策略，甲骨文的 3000 亿算力订单本质是"按量付费" 的长期协议，其向英伟达采购 GPU 的成本可通过未来向 OpenAI 收费覆盖；英伟达的 1000 亿投资则以 OpenAI 未来算力采购订单为抵押。
在利益绑定之外，三者在软件生态层面也实现了垄断。
英伟达的 CUDA 系统、TensorRT 推理引擎与 OpenAI 的大模型训练框架深度耦合，甲骨文云平台则预装了完整英伟达 AI 软件栈，确保开发者"即插即用"。这种技术锁定使得 OpenAI 若转向其他训练芯片，需承担高达数千亿美元的迁移成本。
02 如何消化 5000 亿美元估值
从短期市场反应来看， " AI 永动机"受到了二级市场欢迎。
宣布与 OpenAI 的合作后，AMD 四个交易日内连续上涨幅度达 43%。英伟达与 OpenAI 合作官宣当日，也收获了超 4% 的涨幅。OpenAI 估值自然也水涨船高，其营利部门的估值已从年初的 2600 亿美元飙升至约 5000 亿美元。
但没有现金流、只有估值的市场终将回归理性。当前的算力永动机的一个隐含假设就是算力的增长，能够提振未来商业化预期，进而提升 OpenAI 估值。
财务面上，最新数据显示，OpenAI 在 2025 年上半年的收入为 43 亿美元，净亏损从去年同期的 31 亿美元急速扩大至 135 亿美元。而今年签署的各项协议总成本，据估算已高达 1 万亿美元，黄仁勋估计每吉瓦的 AI 数据中心将耗资 500 亿至 600 亿美元。
成本侧，除了最大占比的研发成本 67 亿美元，值得注意的是，今年上半年，OpenAI 销售与营销支出大幅增加至 20 亿美元，几乎是去年全年的两倍。可以看出，在进入落地层面的竞争后，公司营销成本直线上升。
经营面上，虽然 OpenAI 用户数整体呈上升趋势，但创造的现金流仍追不上烧钱的速度。
ChatGPT MAU 及各板块营收变化
梳理过往 ChatGPT 的用户量增长情况来看，Xsignal AI Holo（AI 全息）数据库数据显示，自 2022 年 11 月发布到 2023 年 12 月，ChatGPT 的 MAU 突破 2 亿，在 2024 年度，MAU 继续从 3.2 亿激增至 6.5 亿，年度增长率高达 103.88%，在今年第一季度，ChatGPT 实现了 35.61% 的显著增长，MAU 接近 9 亿。
货币化情况方面，OpenAI 的收入主要来自三个渠道，即个人订阅、企业订阅和 API 服务。
按业务来看，个人订阅业务已成为 OpenAI 主要收入来源，去年 1 月该板块占比 52%，今年 4 月已上升至 68.5%。ARPU 也从去年 1 月的 0.703 美元每用户，增长至 0.792 美元每用户。
不过值得注意的是，去年 12 月的个人订阅业务同比增长达到 251.7%，远超同期 103.9% 的 MAU 增速，而今年一季度，个人订阅业务同比增速回落至 35% 左右，和 MAU 同一水平，意味着 OpenAI 付费用户的渗透速度在放缓，或许已经越过了高速增长期。
随着个人订阅的增长，企业订阅占比下降至 21%。这背后有 API 及模型授权业务快速增长的原因。
OpenAI 的 API 业务曾在去年经历低谷。根据 Xsignal AI Holo 数据库数据，去年 OpenAI 的 API 业务年收入规模仅 0.42 亿美元，但在今年一季度出现反弹，API 营收同比增长 58.3%，总额提升至 0.66 亿美元，占公司整体营收比重回升至 9.3%。
API 占整体营收份额很小，但长期来看，API 业务通过开放模型能力，能让 AI 能力渗透至当下 OpenAI 难以覆盖的长尾场景当中，相比于 C 端业务，API 才是建立生态和收入韧性的重要锚点。
OpenAI 的商业化焦虑已经呼之欲出，AI 永动机真能一直转下去吗？
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