OpenAI现在正站在一个尴尬的十字路口。
它拥有9.6亿月活用户，是当之无愧的C端王者；它的年化收入高达250亿美元，最新估值达到8520亿美元。但光鲜数字的背后，是一年烧掉570亿美元、净亏440亿美元的残酷现实。
二级市场上，OpenAI股份价格已较官宣估值折价约10%；其主要竞争对手Anthropic的股份在转售市场溢价超过50%。最新数据显示，OpenAI的变现效率被Anthropic碾压8倍——后者每位月活用户贡献211美元，OpenAI仅为25美元。
OpenAI与Anthropic自由现金流对比——ChatGPT的消费级用户收入虽然规模相对较大，但付费用户只是很少的一部分，更多的推理成本没有转化为收入。源于：《华尔街日报》
2026 年以来，OpenAI 在产品布局上的一系列调整引发了外界关注。4月27日，两个关于OpenAI的消息同时发生：一是天风国际分析师郭明錤爆料OpenAI正与联发科、高通合作自研智能手机，预计2028年量产；二是微软与OpenAI宣布解除云合作独家限制，知识产权从独家转为非独家。
与微软“分手”与自研“造机”并非巧合。前者可以看作是OpenAI挣脱算力锁链、为IPO扫清独立性障碍的战略松绑；后者则是其“入口思维”的延续——为了抓住9亿用户，不惜从软件跳进硬件这片红海。一松一紧之间，OpenAI的失焦困境暴露无遗。
01
OpenAI的烧钱困局
OpenAI过去几年的版图扩张令人咋舌：ChatGPT、GPT Store、DALL-E图像生成、Sora视频生成、浏览器、搜索、购物功能……从软件到硬件，从模型到终端，OpenAI的野心没有边界，但资源是有限的。这种“什么都想做”的摊大饼式扩张，恰是战略失焦的典型症状。
郭明錤在报告中系统阐述了OpenAI做手机的底层逻辑——OpenAI的AI能力被严重限制在App的沙盒内，唯有完全掌控操作系统与硬件两端，OpenAI才能提供完整的AI智能体服务。源于：OpenAI手机界面概念设计图
因为每一个都是大项目，每一个都要烧钱，最新的例证是今年刚关闭的Sora。
2024年OpenAI高调推出了Sora，演示视频震惊全球，所有人都说即将开启下一个时代。结果仅仅2年，OpenAI宣布关停Sora。要知道Sora 2 Pro的API定价高达30美元/分钟，同期竞品成本仅8到1.2美元。成本溢价高达两到三倍。用户增长停滞，2025年全年收入只有200多万美元，几乎没有有效付费用户。技术厉害，但经济账算不过来，这也是OpenAI很多项目的通病。
某种程度上，经济账算不过来不是OpenAI不想算，而是一开始就藏在它一路上“拿资本的钱，做自己产品”的模式里。
2015年OpenAI的创立宣言掷地有声：“确保通用人工智能（AGI）造福全人类”，并采用了非营利结构：不对股东负责，但理想很快撞上了现实的高墙。深究OpenAI要实现AGI的背后其实是一种真实的焦虑——2014年谷歌收购了当时全球最顶尖的AI研究机构DeepMind，让埃隆·马斯克等人感到不安。他们担心，如果AI技术被少数巨头垄断，一旦AGI实现，其使命可能被利润动机扭曲。于是，这群硅谷领袖决定亲自下场，承诺注资10亿美元。
成立后，OpenAI团队同时在推进多个方向：机器人、游戏AI、语言模型。但随着随着研究的推进，所需要算力的成本是实打实的真金白银，而OpenAI联合创始人Ilya Sutskever也意识到，作为一个纯非营利组织筹款能力有上限。
2019年，OpenAI站在一个关键的分叉口，奥特曼等人选择设立了“有上限盈利”子公司OpenAI LP。这个设计的核心逻辑是：在保留非营利母公司控制权的前提下，引入盈利机制以吸引投资。很快微软宣布向OpenAI投资10亿美元，成为其独家云供应商和战略合作伙伴。OpenAI由此获得了持续“烧钱”的燃料。
但就是这种近乎偏执的烧钱路径让OpenAI技术领先，成就了2022年爆火的ChatGPT，而后面近10亿用户和强大的品牌护城河也让OpenAI想从“模型公司”升级为“平台公司”，继而这种入口思维让它同时推进了七八条产品线：消费端、企业端、文本、视频、软件、硬件……战线过长导致资源被严重稀释。
02
为了卖广告，OpenAI是要偷看隐私还是学会撒谎？
OpenAI的野心显然不是做最好的模型，而是做AI时代的“苹果”+“谷歌”。在做手机新闻爆出之前的半个月，OpenAI给出了2030年1000亿美元的广告收入目标——这是一个近乎疯狂的数字。
这个数字意味着什么？Meta用了超过十年时间，将其广告年收入从百亿美元提升到千亿美元量级。Google同样经历了漫长的积累。如果OpenAI能在五年内从2.5亿走到1000亿美元，将是人类商业史上最陡峭的广告收入增长曲线之一。
2026 年2月9日，OpenAI正式在ChatGPT内测广告投放，成为全球首个大规模开放品牌赞助内容位的 AI对话产品。据广告行业媒体Stubgroup报道，ChatGPT目前采用按展示次数计费（CPM）模式，每千次展示费用约为60美元，且最低投放门槛为20 万美元。
广告行业代理公司Dentsu的评估认为，ChatGPT广告的最大价值在于帮助品牌触达一种全新的用户群体——那些在AI对话场景中主动提问、处于高度"信息接收模式"的消费者。传统展示广告的干扰感在问答场景中被大幅稀释，品牌信息有机会以更自然的方式嵌入用户获取知识的过程。
要知道传统搜索Google是广告主为每一次用户点击出价，小型广告主能低于10美元，而AI时代的广告是体现在对话中的自然语言流，它本质是广告主为每一次品牌曝光出价，而OpenAI广告投放最低20万美元起，用行话表达，这两者是“效果广告”和“品牌广告”的区别。
为什么OpenAI 选择押注广告，原因似乎也很清晰：首先它的订阅收入的天花板正在显现。 虽然 OpenAI 2025 年年收入已达 131 亿美元，但增长曲线正在趋于平缓。其次，今年年底IPO 压力倒逼收入多元化，对于一家仍处于巨额投入阶段、尚未实现盈利的公司而言，华尔街需要看到一个清晰的"盈利路径"。
最后，整个AI 驱动广告市场正在逐渐“成熟”，Google Performance Max和Meta Advantage Plus 等 AI 优化工具的普及，正在重新定义"精准投放"的含义。广告主对AI原生广告形式的接受度快速提升，为OpenAI进入这一市场提供了需求侧的基础设施。
那对于普通用户而言，OpenAI 广告化意味着什么？最直接的影响是：免费版 ChatGPT 用户将不可避免地看到更多的商业内容。AI 对话中的广告植入，与传统网页广告有本质不同——它不是简单地"插在内容旁边"，而是试图以内嵌答案的形式出现。
AI的“中立”回答，正被悄悄植入广告。源于：OpenAI官方广告案例
但AI卖广告这一场景引发了用户隐私倡导者的警惕。AI 对话引擎拥有比搜索引擎更强的用户意图理解能力，它可以记住用户此前数周乃至数月的对话上下文，精准构建用户画像。这使得 AI 广告的定向能力远超传统展示广告。
但这也让"用户被算法深度读懂"的恐惧进一步放大。OpenAI 方面表示，其广告系统将遵循用户数据保护原则，不会利用对话内容进行个性化广告投放。但具体机制如何，尚无独立的第三方审计。AI 生成内容与广告边界的法律问题，目前在美国、欧盟和中国均有待厘清。
OpenAI 已开始测试其广告管理平台（ChatGPT Ads Manager），并与外部广告技术合作伙伴（包括 Reddit、Morningside 等）进行 API 对接，以扩大广告分发网络。这意味着 OpenAI 的野望并不局限于 ChatGPT 单一产品，而是要将广告网络扩展至整个 AI 原生内容生态。
更可怕的是像OpenAI这类面向C端的通用AI，存在一个致命的伦理漏洞：建议由AI生成，后果由用户承担。相比，Anthropic走的企业to B模式，明确了责任边界（B端客户为结果付费）。OpenAI 最初选择C端免费到付费的模式很大程度上决定了它最初为留住用户，就必须让AI显得“无所不能”。这种压力直接导致了AI最危险的伦理问题——为延续对话而主动编造事实。前不久，保险圈就有出了一条消费者在AI个人助手里给自己买保险被骗的新闻。
“这件事比丢钱更可怕”
AI不仅生成了一份看起来完全正规的产品订单——产品名称、保费金额、保障期限、条款细则，一应俱全。还附上了一个1620元的收款二维码，消费者真扫码付了后却查不到保单。再继续问AI，AI则一本正经地回答：“正常，要到今天24点之后才能查到。”最终，警察调查到收款二维码对应的账户，是一个跟保险毫无关系的陌生人。
最后因为立案后钱被退了，但真正让人后背发凉的，是AI在这件事里的表现：生成假订单，不仅仅是"幻觉"，而是为了把对话圆下去，一本正经地撒谎。
03
AI的下一战：可靠性
目前，与微软“分手”的OpenAI已进入重组之路，上市前景更加清晰，算力来源也完成了多元化布局。但这不仅是 OpenAI 一家公司的战略选择，更代表着整个 AI 行业从技术驱动向商业驱动、从融资驱动向盈利驱动转变的集体缩影。
广告的引入，将为 AI 产品注入新的商业逻辑，也将带来用户隐私、产品体验、行业监管等一系列尚未被充分讨论的新问题。接下来的问题是：当算法的边际效益开始递减，各家的模型能力也越来越同质化时，决定胜负的不再是哪家公司的科学家更聪明，而是哪家公司提供服务更可靠。
麦肯锡《2026年AI信任状态：迈向智能体时代》报告指出，全球对AI公司的信任度已从61%降至53%。企业内部同样如此：超过半数的高管承认，对AI行动后果的担忧，是阻碍他们规模化部署的首要原因。
麦肯锡发现，企业越来越多地把 AI trust 视为一种 Business enabler（业务赋能器），而不再只是 Compliance exercise（合规动作）源于：麦肯锡2026AI信任度报告
过去，我们关心AI“回答得对不对”；现在，智能体AI的行动会触发真实的财务、法律甚至安全后果。一方面，商业大模型公司谁能率先建立“AI建议-责任追溯-隐私保护”机制，谁就能驶入快车道。
另一方面，AI的可靠性，无法依靠任何单一机构或技术单点突破。它是需要有建设性的合力：科技公司通过开源框架、发布透明度报告，分享构建安全护栏的实践；产业联盟携手将抽象的“可信”原则，转化为不同行业看得懂、用得上的“操作指南”；研究机构则潜心攻克可解释AI、隐私计算等底层难题，为“可靠”提供坚实支撑。
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