OpenAI 与 Anthropic 财务报表揭示 1210 亿美元 IPO 难题

在最近一轮融资前与投资者分享的 OpenAI 和 Anthropic 财务预测揭示了一个冷酷的现实：构建下一代人工智能的成本增速已超过其爆发式的营收增长。文件显示，以 OpenAI 为例，其预计 2028 年在计算能力上的支出将达到惊人的 1210 亿美元；尽管届时销售额将接近翻倍，但同年预计仍将亏损 850 亿美元。

“我们优先考虑增长而非利润，虽然可以缩减训练支出，但我们预期会有强劲的投资回报，”OpenAI 的一位发言人在声明中承认了这种激进的支出策略。

这些文件描绘了一场不断升级的 AI 霸权军备竞赛。两家公司都在投入数十亿美元训练新模型，且每一次性能飞跃的成本都比前一次更高。为了让财务数据更具吸引力，两家公司都提出了两套盈利指标：一套包含巨额的“研究计算”成本，另一套则不包含。若剔除这些成本，两家公司都接近盈利；若包含在内，OpenAI 预计要到 2030 年代才能实现盈亏平衡。

这种现金消耗给重磅首次公开募股（IPO）带来了巨大压力。文件显示，OpenAI 和 Anthropic 在未来数年内都将面临数十亿美元的负自由现金流，这意味着他们正指望公开市场的投资者来资助其庞大的运营成本。由于资金需求巨大，据报道银行业者正游说指数编制机构修改规则，允许这些高现金消耗的企业更快进入纳斯达克等主要指数。

飙升的智能成本

财务挑战的核心在于人工智能模型训练成本的失控。随着这些系统的功能日益强大，所需的计算资源呈指数级增长。

根据财务预测，到本十年末，OpenAI 的 AI 模型训练成本预计将每年突破 1000 亿美元。Anthropic 的支出预计较低，但遵循着同样陡峭的上升轨迹。这种对算力的支出（主要用于购买英伟达等公司的 GPU）是最大的单项开支，也是实现短期盈利的主要障碍。

文件显示，这些训练成本将消耗营收的绝大部分。对于 OpenAI 而言，2024 年的训练成本预计将超过营收的 300%。虽然这一比例预计会下降，但它突显了基本的商业模式挑战：销售 AI 模型的收入最终必须覆盖创造它们的巨额固定成本。

营收增长，但能否跟上步伐？

尽管成本高昂，但两家公司的营收增长均处于科技史上最快之列。随着企业客户采用其 AI 工具，OpenAI 和 Anthropic 都预计今年的营收将增长一倍以上。OpenAI 的收入来源多样化，涵盖企业客户、ChatGPT 的消费者订阅以及包括硬件在内的新产品。

然而，营收对比并非直接等同。Anthropic 的预测将其通过亚马逊等云合作伙伴销售技术的收入计入营收，这是一种通用的会计惯例，与其不计入此类收入的 OpenAI 相比，虚增了其账面营收。

除了训练，运行模型的成本（即“推理”）也消耗了每家公司一半以上的营收。尽管随着时间的推移，效率有望提高，但这仍是显著的现金流出，尤其是对于支持数千万 ChatGPT 免费用户的 OpenAI 而言。OpenAI 发言人表示，这是一项旨在推动普及的战略选择，未来将有机会实现这部分用户的变现。

这些财务文件为奔向公开市场的投资者提出了一个关键问题：营收增长和效率提升能否跑赢构建真正人工智能那庞大且不断增长的成本？答案将决定它们是成为下一代科技巨头，还是成为不可持续支出的前车之鉴。

本文仅供参考，不构成投资建议。