如果只看利润表，OpenAI可能很难被传统投资者视作一家“健康”的科技公司。
2025年，这家AI行业最受关注的公司营收达到130亿美元，月度收入规模已经增长至20亿美元，相比2024年底单季度约10亿美元的水平出现明显跃升。但另一组数字更加醒目：全年总支出达到340亿美元，净亏损约390亿美元。
表面上看，这是一个收入高速增长却深陷巨额亏损的故事。不过在AI产业链里，市场正在用另一套逻辑衡量这些数字。
OpenAI最大的支出来自研发。190亿美元被投入模型训练、算法优化以及下一代AI能力建设。对于当前的大模型竞赛而言，研发已经不再只是软件开发成本，而是一场围绕算力、数据和人才的全面军备竞赛。
训练前沿模型越来越像建设大型基础设施。
过去十年，互联网公司的核心资本开支往往集中在服务器和云计算中心。而到了生成式AI时代，数据中心本身开始演变为生产工具。OpenAI需要持续租赁GPU集群，需要向云服务商采购海量算力资源，还需要支付全球顶尖研究人员远高于传统科技行业的薪酬。
这也是为什么OpenAI的成本结构与多数SaaS企业完全不同。
一家传统软件公司收入增长后，利润率通常会逐步改善。但对于大模型企业来说，收入增长往往伴随着更大的模型、更高的推理需求以及更昂贵的基础设施投入。收入和成本几乎同步扩张。
从行业视角来看，OpenAI的财务曲线与亚马逊早期建设云计算业务时有些相似。区别在于，AI产业消耗资本的速度明显更快。
值得关注的是，390亿美元亏损中相当大一部分来自约300亿美元的非现金会计处理。这意味着账面亏损虽然惊人，但并不完全等同于真实现金流流出。对于准备IPO的企业而言，这类会计项目往往需要投资者进一步拆解分析。
真正让资本市场保持热情的，还是增长速度。
从ChatGPT订阅收入，到企业级API服务，再到越来越多大型机构采购AI解决方案，OpenAI正在从单一产品公司向AI基础设施平台转变。月营收达到20亿美元，意味着其年化收入运行率已经接近240亿美元。这一数字甚至超过不少已经上市多年的软件企业。
与此同时，OpenAI已经秘密向美国证券交易委员会提交IPO申请，上市进程进入实质阶段。
外界讨论的焦点也逐渐从“AI是否有商业模式”转向“AI龙头究竟值多少钱”。
市场之所以频繁出现“万亿美元IPO”的说法，本质上并非基于当前利润，而是押注未来十年的AI基础设施地位。投资者买入的不是2025年的财务报表，而是OpenAI能否成为下一代数字经济入口。
当然，这条道路并不轻松。
微软、谷歌、Anthropic、Meta以及越来越多开源模型阵营都在加速追赶。算力成本仍在上升，模型能力提升的边际效益也开始受到关注。当行业从技术突破阶段进入商业化竞争阶段，OpenAI需要证明的不只是技术领先，还包括持续盈利能力。
不过从资本市场历史来看，每一轮技术革命都会出现一家在早期看起来“不惜代价烧钱”的公司。从铁路、电力、互联网到云计算，几乎都是如此。
如今，OpenAI正试图成为AI时代的那个角色。至于万亿美元估值最终能否兑现，答案或许不在IPO当天，而在未来几年全球企业究竟会把多少生产力迁移到人工智能之上。
