近日，OpenAI宣佈獲得新孖展1100億美元，其中300億美元來自軟銀，300億美元來自英偉達，500億美元來自亞馬遜，紅旗投前估值7300億美元。

　　對此，愛分析首席分析師李喆接受《中國經營報》記者採訪時表示，「OpenAI追求全棧AGI，目標是超級模型+超級應用，多線作戰，人力、物力都需要資金支持。」

　　孖展用途

　　此外，OpenAI還與亞馬遜簽署了戰略合作伙伴關係，並與英偉達達成了下一代推理計算技術合作協議。

　　據悉，亞馬遜向OpenAI投資500億美元，首批投資為150億美元，在滿足特定條件後（實現AGI或完成IPO）未來幾個月再投350億美元。

　　據OpenAI透露，今年年初以來，每周Codex用戶增加了兩倍多，現在，越來越多的人正在創建、自動化和交付曾經需要一個完整工程團隊的軟件。超過900萬付費商業用戶依賴ChatGPT工作，初創公司、企業和政府正在OpenAI平台上構建，以改變其產品和服務的設計、交付和運行方式。團隊從個人生產力開始，迅速轉向跨工程、支持、財務、銷售和運營的部署。

　　OpenAI稱，消費者、開發者和企業對人工智能的需求正在激增。滿足這一需求並讓每個人都能訪問OpenAI的產品需要三件事：計算、分銷和資本。隨着本輪孖展的進展，預計將有更多的金融投資者加入。

　　有消息稱，OpenAI正在重新設定其資本支出預期。OpenAI向投資者表示，到2030年的總算力支出目標約為6000億美元，較此前公司CEO阿爾特曼宣稱的1.4萬億美元基礎設施承諾大幅縮水。

　　談及OpenAI的孖展用途，盤古智庫高級研究員江瀚告訴記者，首先，應對「算力工業化」的鉅額資本開支。當前AI競爭已從算法創新轉向基礎設施軍備競賽，這是維持模型迭代領先的物理底座。

　　其次，覆蓋研發與運營的巨大現金流缺口。受制於推理成本高昂及前沿探索投入，公司年虧損額預計飆升至百億美元量級。孖展旨在填補這一資金鴻溝，確保在實現AGI前的漫長燒錢期中生存。

　　再次，優化資本結構以衝刺IPO。通過引入亞馬遜、軟銀等戰略投資者，OpenAI不僅獲得了資金，更鎖定了未來供應鏈安全。這筆巨資是為其可能的上市鋪路，用充足的資產負債表向二級市場證明其長期交付能力，從而完成從初創企業到科技巨頭的估值躍遷。

　　阿爾特曼表示，OpenAI很高興與亞馬遜合作，將新一代產品推向市場，期待能夠充分利用Trainium芯片；英偉達一直是OpenAI的最重要合作伙伴之一，其芯片是人工智能計算的基石，很高興能在AWS上運行他們的系統，對英偉達新產品很期待；軟銀是優秀合作伙伴，很高興其再次成為OpenAI重要投資方，期待展開更廣泛合作。

　　未來發展

　　OpenAI和亞馬遜還宣佈了一項多年戰略合作伙伴關係，以加快全球企業、初創公司和終端消費者的人工智能創新步伐。

　　OpenAI將擴大與英偉達的長期合作，包括使用3GW的專用推理能力和2GW的Vera Rubin系統培訓。這建立在微軟、OCI和CoreWeave已經運行的Hopper和Blackwell系統之上。資本和基礎設施的擴張共同加強了OpenAI在全球範圍內培訓和部署前沿模型的能力。

　　另外，OpenAI的老股東微軟也沒落下。雙方發布聯合聲明表示：之前的合作關係不受影響，微軟Azure仍然是OpenAI API的獨家雲服務提供商，並且微軟擁有OpenAI模型和產品中知識產權的獨家許可和訪問權限。

　　OpenAI 2025年的營收達到了131億美元，超出了原定100億美元的目標。同一年，公司虧損80億美元。按照OpenAI內部的預測，從現在到2029年，累計虧損將達到1150億美元，而OpenAI要到2030年纔可能實現盈利。

　　目前全球已有衆多大模型公司，OpenAI如何才能保持領先？李喆認為，OpenAI的核心優勢在於模型。從全球模型能力來看，OpenAI、Google、Anthropic是第一梯隊，從人才密度、資金投入角度，短期再出來第四家的可能性不大。從AGI視角來看，目前基本確立了Google與OpenAI的AI兩強格局，Anthropic只是單點能力強。OpenAI脫穎而出的前提是，與Google的基礎模型不掉隊，再出一個ChatGPT級別的應用。

　　江瀚認為，首先，競爭格局將從「單點模型比拼」演變為「生態閉環對抗」。未來競爭不僅是參數量的較量，更是算力獲取能力、數據飛輪效應與商業落地場景的綜合博弈。

　　其次，OpenAI脫穎而出的關鍵在於「垂直整合與商業化深度」。必須從通用的聊天機器人轉向解決醫療、材料科學等高壁壘行業的具體問題。通過將API深度嵌入企業工作流，建立極高的轉換成本，構建比競爭對手更寬的商業護城河。

　　再次，構建「算力—模型—應用」的正向循環是其核心壁壘。依託本輪孖展綁定的算力資源，OpenAI能以更低邊際成本訓練更強模型，進而吸引更多用戶產生數據反哺訓練。這種由資本撬動的規模效應，將使其在推理成本和響應速度上形成對手難以複製的結構性優勢。

（文章來源：中國經營報）