OpenAI 2028年预计亏损850亿美元，这笔账怎么算的
数字出来了
OpenAI和Anthropic的机密财务文件被《华尔街日报》拿到并写进了报道，里面的数字让人吃惊。ChatGPT背后的OpenAI预计，仅2028年一年就会烧掉850亿美元现金，到2030年前后才能实现盈利。最接近它的竞争对手Anthropic故事类似，只是数字小一些：今年亏损见顶，2029年转正。
两家公司都在最近的融资轮中向投资者分享了这些预测。它们都还没提交正式的IPO文件。但支出的规模本身已经说明，在人工智能前沿竞争要付出什么代价。
一年1210亿美元买算力
整份报告里最扎眼的数字是OpenAI 2028年的算力预算：1210亿美元。这不是收入，也不是总支出，只是训练和运行AI模型所需的计算成本。作为参照，OpenAI预计2026年在训练上花250亿美元出头。两年后这个数字翻了近五倍。
2029年的预测略高一点，到2030年回落到1000亿美元以下。这背后的隐含假设是训练方法变得更高效，或者模型不需要一直以同样的速度变大。这是一场豪赌。
1210亿美元是什么概念：亚马逊2025年全部资本支出约770亿美元，包括整个物流网络、数据中心和内容制作。OpenAI光是算力预算就超过这个数。
Anthropic：方向相同，速度不同
Anthropic的财务情况和OpenAI的轨迹相似，只是规模小一些。公司预计2026年是亏损最严重的一年，之后逐步改善，2028年接近盈亏平衡，2029年稳定盈利。
Anthropic的算力支出在2029年超过300亿美元。收入预测在2029年接近1500亿美元，主要靠通过亚马逊云服务和谷歌云等云伙伴的企业销售拉动。这条渠道策略和OpenAI不同，后者在消费级产品上投入更多。
两家公司面临同一个根本问题：收入增长能否跟上训练更大模型不断攀升的成本？财报数据表明它们认为可以。但预测与现实之间的差距，正是IPO投资者盈亏的分界线。
收入端：数字怎么算
支出只有在收入同步增长时才合理。OpenAI预计其收入每年接近翻倍，到2030年达到约2750亿美元。其中，约1500亿美元来自消费者产品，包括付费ChatGPT订阅，以及公司未来可能推出的广告或增值服务。
这个消费者收入目标相当激进。作为对比，苹果整个服务部门——涵盖App Store、Apple Music、iCloud和Apple TV+——在2025财年创造了约960亿美元收入。OpenAI预期其消费者AI产品单一项就能在五年内超过这个数字。
Anthropic的收入路径更多依赖企业市场。公司预计来自企业客户的增长强劲，这些客户将Claude嵌入工作流、客服、代码生成和文档分析。云合作伙伴关系意味着Anthropic不必自己搭建分销渠道，而是借力大公司内部已有的基础设施。
为什么这对其他所有人重要
这些数字不只影响OpenAI和Anthropic的投资者，它们会波及整个科技行业。
芯片制造商如Nvidia直接受益于每一美元的算力支出。GPU租赁成本持续上涨，Silicon Data的市场指数证实了这一趋势，且没有缓解迹象。以往新品发布后价格回落的情况没有出现，需求太强了。
基于这些模型构建的初创公司面临一个战略算账问题。如果基础模型公司投入如此之大，API访问定价最终必然要反映这一成本。今天的低价推理未必能持续。那些把整个商业模式建立在每百万token 2美元定价上的公司，可能会遭遇突然的冲击。
企业采购方也应该关注这一点。他们在2026年选定的AI平台，到2028年可能面临完全不同的经济状况。锁定效应是真实存在的，切换成本很高。了解模型提供商的财务健康状况，现在已成为采购流程的一部分。
IPO问题
两家公司都在推进上市计划。据报道，OpenAI目标是在2026年进行IPO。Anthropic的时间表不太明确，但可能也在同一窗口期内。
两者面临的挑战都很直接：当核心业务计划是在本十年剩余时间内每年亏损数百亿美元时，如何向公开市场投资者推销这家公司？答案是增长。如果收入确实每年翻倍，故事就顺理成章。但如果增长停滞，或者计算成本超出预期，数字很快就会变得难看。
公开市场投资者以前见过这种情况。Uber亏损了十多年才实现盈利。亚马逊也亏损了多年。区别在于规模。OpenAI预计2028年烧钱850亿美元，超过许多国家的GDP。历史上没有一家公司亏损这么多还能存活，更不用说蓬勃发展了。
不过，在ChatGPT之前，也没有一家公司在两个月内达到1亿用户的先例。
关注什么
真正的信号将在2026年底和2027年初出现。如果OpenAI的收入增长保持势头，Anthropic的Claude在企业中的采用继续加速，那么支出预测就开始显得合理。如果任何一家公司某个季度未达预期，叙事就会迅速转变。
GPU定价仍然是关键变量。训练效率的任何突破，无论是通过更好的算法、定制芯片，还是替代架构，都可能显著改变成本轨迹。两家公司都在投资这一领域，但到目前为止，还没有人破解前沿训练成本降低的难题。
人工智能行业三年来一直靠信念运转：相信模型会不断进步，相信客户会持续付费，相信经济账最终能算平。《华尔街日报》的报道首次详细揭示了这种信念的代价——仅算力一项，每年就高达1210亿美元。这份信念是被回报还是被惩罚，将决定未来十年的技术走向。