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OpenAI年化营收数字打:《架英伟达》跌近3
来源:晋江文学城编辑:巴丽珠2026-10-10 06:43:23


新智元报道


OpenAI的年化营收,怎么一下子差出了200亿美元?

10月8日,英国《金融时报》披露,OpenAI向投资者提供的文件显示:

截至9月底,公司年化营收接近500亿美元。


《金融时报》报道,OpenAI截至9月底的年化营收接近500亿美元,低于此前广泛报道的700亿美元。

就在9月底,媒体口中的这个数字还是接近700亿美元。

这份报道加剧了市场对AI增长的担忧。

当日收盘,英伟达跌约2.9%,甲骨文跌约5.5%,纳斯达克综合指数跌1.25%。

就在不到一个月前,Anthropic还传来盈利进展。

9月13日,路透援引《金融时报》报道称,Anthropic向股东表示,预计经调整后的营业利润将连续第二个季度为正。

如今,OpenAI的两组年化营收数字却差了约200亿美元。

市场在追问AI能否赚钱的同时,也得先弄清一个更基础的问题:这些收入数字,到底是怎么算出来的?

OpenAI真的少赚了200亿美元吗?

不能这样理解。

9月29日,路透社援引知情人士报道,OpenAI年化营收接近700亿美元。10月8日,FT披露的文件却显示,这个数字接近500亿美元。

差异涉及一笔收入的计算方式:客户通过云平台使用AI模型时,支付的费用该怎么算?

这类收入可能涉及云平台与模型公司之间的分成。

CNN援引知情人士称,此前700亿美元的数字并非来自OpenAI,可能是外界为了与Anthropic比较,调整统计方式后得出的结果。

据该人士解释,对于相关云平台合作销售收入,Anthropic采用总额口径,OpenAI则采用净额口径。


举一个假设的例子:客户付了100元,云平台分走20元,模型公司留下80元。

按总额计算,营收记100元,分给平台的20元另算成本;按净额计算,营收直接记80元。

同一笔生意,客户付的钱没变,但计算口径不同,账面上的营收数字就可能不同。

这里的分成金额只是举例,并非两家公司的实际情况。留下的80元也不是利润,还要扣除提供服务等其他成本。

因此,这200亿美元的差额,不能直接算成OpenAI损失的收入,也不能全算成云平台拿走的分成。目前公开的信息,还不足以将其逐笔对上。

但这也意味着,要比较OpenAI与Anthropic的收入规模,得先把统计时间和计算口径对齐。

年化500亿

不等于一年赚了500亿

这里还有一个容易被忽略的词:年化。

年化营收通常是将近期收入折算成全年的收入规模。

常见算法,是把一个月的收入乘以12。

假设一家公司某个月收入10亿元,按这个速度折算,年化营收就是120亿元。

但这不代表它过去一年已经取得120亿元收入,也不保证未来一年一定能达到这个数。

对增长很快的公司来说,年化指标能展示最近的业务规模;要看一整年的成绩,仍得看全年实际收入。

为什么英伟达和甲骨文也跟着跌

OpenAI尚未上市,但市场对它收入的判断,已经会影响其他公司的股价。

原因在于,它与这些公司的生意早已连在一起。

你为AI订阅付费,企业为模型调用买单,收入进入模型公司的账上。

为了提供服务、研发模型,公司又需要购买算力,带动上游云服务、服务器、芯片和数据中心的需求。


NVIDIA的AI工厂平台涵盖数据中心设计、算力管理软件,以及服务器、网络、供电和冷却等基础设施。

模型公司对算力的需求,会带动这些环节的投入;能否通过用户付费收回成本,则影响下一轮扩张能走多远。

因此,投资者关心的不只是OpenAI收入有多高,还包括它未来能否依靠业务收入和融资,支付持续扩大的算力账单。

据CNN报道,当天美股指数开盘时已经下跌,《金融时报》报道在盘中发布后,跌幅进一步扩大。

不过,营收争议只是当天的影响因素之一。

路透社的收盘报道还提到了油价上涨,以及由此带来的通胀和加息担忧,不能把整场下跌都归因于OpenAI。

同样,市场的担忧,也不等于AI需求已经转弱。

采购是否减少、合同能否履行,还要看后续披露的经营信息。

但模型公司的增长、供应商的扩张,以及投资者对回报的期待,已经紧密地连在一起。

下一轮算力

谁来买单?

今年1月,OpenAI CFO Sarah Friar在官方文章中写道,获得顶尖算力需要提前多年作出承诺,而业务增长并不平稳:有时算力先于需求到位,有时需求又超过现有算力。

算力投入需要提前安排,未来收入却仍有不确定性。这也是市场紧盯AI公司营收的原因。

但看收入数字,以后还要问清楚:

统计的是哪个时期?是年化规模,还是实际季度收入?合作平台的销售额怎么算?

再往下,则要看扣除服务、研发和人员等成本后,能留下多少资金,以及未来的算力账单何时付款、靠什么支付。

黄仁勋曾用一句话概括AI的商业逻辑:「算力即收入。」


黄仁勋在GTC演讲中阐述「算力即收入」:更快投产、更高的产出效率、更少的运行中断和更长的使用寿命,都会影响AI工厂的收入。

算力支撑更强的模型,模型吸引用户付费,收入再支持下一轮研发和算力建设。

这套循环能否持续,关键在于算力能否转化为值得用户持续付费的服务,并带来足以支持再投入的资金。

如果算力越买越多,付费需求却跟不上,或收入长期覆盖不了成本,扩张就仍需外部融资维持。

正因如此,OpenAI的营收数字才会牵动整条产业链:市场需要看到,投入的钱最终能靠用户付费收回来,下一轮扩张才更有底气。

对你我来说,这些巨额投入最终要体现在每天使用的模型上:它帮我们省下的时间、完成的工作,到底值不值得那笔订阅费?

参考资料:

https://www.ft.com/content/b66a9858-f8fb-46cb-b506-44bfe26fca2a?syn-25a6b1a6=1

https://kvia.com/news/business-technology/cnn-business-consumer/2026/10/08/tech-stocks-drop-after-report-that-openais-revenue-is-lower-than-expected/?utm_source=chatgpt.com

编辑:元宇

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