OpenAI CEO承认成本增速超收入，赌注算力赤字持续扩张

12月19日，OpenAI首席执行官Sam Altman在Big Technology Podcast访谈中坦承，公司当前训练成本增速仍超过收入增长，导致持续亏损。这一局面并非运营失误所致，而是源于公司在模型训练规模上的激进扩张。

面对外界对公司1.4万亿美元巨额支出承诺与约200亿美元年收入之间巨大落差的质疑，Altman直言，如果停止大幅增加训练投入，OpenAI早就实现盈利。但公司选择继续“烧钱”，核心理由在于保持技术领先与满足爆炸式需求。

算力赤字成核心限制

Altman反复强调，OpenAI始终处于“算力赤字”状态，这正是需求强劲的最直接证明。他表示：“我们极度受限于算力，它始终限制我们能做的事。”当前算力短缺已严重制约收入增长潜力。

Altman认为，只有当公司出现大量闲置且无法变现的算力时，外界对亏损的担忧才有道理。只要算力仍供不应求，继续大规模投资就是必然选择。

OpenAI烧钱扩张策略剖析

OpenAI的财务策略建立在一个明确赌注上：必须持续巨额投入训练大模型，以换取未来更高的回报。以下为公司成本与收入结构对比：

“随着收入增长，推理在整个机队中的占比将越来越大，最终将吞噬掉训练费用。”—Sam Altman

Altman表示，公司已从多角度规划算力供给，并预计随着技术进步，每美元算力效率将显著提高，从而缓解赤字压力。

盈利路径与推理业务关键

Altman描绘的盈利路径清晰：前期巨资训练模型，后期通过推理业务在算力集群中占比不断扩大来覆盖成本。他直言：“随着收入增长，推理在整个机队中的占比将越来越大，最终将吞噬掉训练费用。”

这一模式要求OpenAI必须以与模型开发同样快的速度找到付费用户，实现需求变现。据报道，公司可能在2028或2029年前累计亏损约1200亿美元，但Altman认为，只要收入曲线保持陡峭，这一策略即可成立。

指数增长赌注与未来展望

Altman将公司前景归结为对指数级增长的赌注。他提到，人类难以直观理解指数增长，这是外界质疑的核心原因之一。他强调，算力是“促成一切的生命线”，所有迹象均显示，没有足够算力就无法维持收入高速增长。

尽管短期训练成本拖累利润，但Altman对长期前景乐观：技术进步将提升算力效率，推理业务规模化将带来回报。这一赌注要么持续获胜，要么耗尽资源，OpenAI已选择全力押注前者。

编辑总结，OpenAI当前亏损源于训练成本增速超过收入，但这正是公司主动选择的扩张策略。算力赤字反映市场需求强劲，成为继续巨额投资的核心依据。盈利实现依赖推理业务占比提升与收入曲线持续陡峭增长。尽管面临累计千亿美元级亏损风险，但指数级技术进步与需求爆发为这一模式提供支撑，短期财务压力与长期技术领先间的权衡将成为未来关键观察点。

常见问题解答

• 问题1: 为什么OpenAI训练成本增速超过收入却仍选择继续烧钱?

Altman认为，这是保持技术领先与满足市场需求的必要代价。如果停止大幅增加训练投入，公司早就盈利，但会丧失竞争优势。当前算力赤字证明需求强劲，继续投资才能解锁更大收入潜力。

• 问题2: OpenAI如何规划实现盈利?

核心路径是通过推理业务占比不断扩大来覆盖训练成本。随着收入增长，推理在算力集群中的利用率提高，最终吞噬前期训练费用。公司赌注在于能以同样速度找到付费用户，实现需求快速变现。

• 问题3: 算力赤字对OpenAI意味着什么?

算力赤字是需求强劲的直接证据，同时严重限制当前收入增长。只有出现大量闲置算力时，亏损担忧才合理。Altman视算力为“生命线”，短缺状态预计将长期持续，但技术进步将提升每美元效率。

• 问题4: 外界对1.4万亿美元支出的质疑合理吗?

Altman承认支出与收入落差巨大，但强调人类难以直观理解指数增长。公司相信收入曲线可维持陡峭，所有迹象显示算力供给不足是主要瓶颈，而非需求不足。

• 问题5: OpenAI这一策略的风险有多大?

风险在于赌注失败：如果无法以开发速度找到买家，或技术进步不及预期，可能耗尽资源导致巨额亏损。据报道，2028-2029年前累计亏损或达1200亿美元，但成功则可实现指数级回报。