1220億美金！OpenAI 完成史上最大規模融資，微軟“退居二線”，首次提及“超級應用”

作者｜冬梅

在生成式 AI 競爭持續升溫的背景下，OpenAI 宣布完成新一輪超大規模融資：本輪募資金額達 1220 億美元，公司投后估值升至 8520 億美元。這一數字刷新了 AI 公司融資紀錄，也是其迄今為止規模最大的一輪融資。

OpenAI 融資超千億美元，
估值飆升至 8520 億美元

去年 10 月份，路透社援引三位知情人士消息，OpenAI 正在為 IPO 做準備，此次 IPO 可能使該公司估值高達 1 萬億美元，這可能是史上規模最大的 IPO 之一。據知情人士透露，OpenAI 正考慮最早于今年下半年向證券監管機構提交上市申請。

此次融資，距離 OpenAI IPO 又近了一步。

本輪融資的投資方陣容堪稱豪華。

領投方包括亞馬遜、英偉達、軟銀，以及長期合作伙伴微軟繼續跟投；同時，a16z、TPG、Temasek、Sequoia、BlackRock、Fidelity 等一眾全球頂級機構悉數入場。

值得注意的是，作為 OpenAI 最早且最堅定的支持者，微軟此次的融資僅作為“參投方”，不再占據領投位置。

還有一個值得注意的新變化是：OpenAI 首次通過銀行渠道向個人投資者開放份額，募資超過 30 億 美元，并宣布將被納入 ARK Invest 旗下多個 ETF，此舉是為了讓更多人有機會購買其股票，從而在 IPO 之前擴大其股東基礎。

此外，公司還將循環信貸額度擴大至約47 億美元，背后是摩根大通、高盛、花旗、瑞銀等全球大型銀行組成的銀團支持（目前尚未動用）。

算力和人才瘋狂“吸血”

OpenAI 此輪巨額融資不應被簡單視為填補短期流動性缺口，而是一次極具前瞻性的戰略布局。其核心目的在于增強財務靈活性，從而為公司在 AI 芯片研發、數據中心大規模建設以及全球頂尖人才爭奪戰中的巨額資本開支提供長期、堅實的資金保障。

因為這些要素決定著 OpenAI 能否構建起難以逾越的技術壁壘，以及在全球 AI 格局重塑中占據絕對的統治地位。

而在 OpenAI 的敘事中，“計算能力”被提升為核心戰略變量。

構建多元算力體系

一個關鍵背景是：前沿模型的成本曲線正在失控。

一篇題為《訓練前沿 AI 模型的成本日益增長》的論文深入研究了近年來訓練大型、最先進的人 AI 模型所面臨的成本問題。

論文研究結果表明，訓練計算密集型模型的攤銷成本自 2016 年以來以每年 2.4 倍的速度增長。對于像 GPT-4 和 Gemini 這樣的關鍵前沿模型，AI 加速器芯片和人員成本是最大的支出項，分別達到數千萬美元。其他顯著的成本包括服務器組件、集群級互連和能源消耗。如果成本增長的趨勢持續下去，到 2027 年，最大規模的訓練運行將耗資超過 10 億美元，這意味著只有資金最充足的組織才能負擔得起前沿 AI 模型。對 GPT-4 等級模型的訓練成本，已經以每年約2.4 倍的速度增長，并可能在 2027 年達到單次訓練數十億甚至更高規模。

成本結構中，占比最高的正是 AI 加速芯片和高端研發人員，這直接決定了，只有極少數資本充足的公司，能夠持續參與前沿模型競爭。

面對這一挑戰，OpenAI 在算力層正展開一場激進的垂直整合戰役，以構建多元化的算力底座。

一方面，OpenAI 正在系統性擺脫對單一供應商，尤其是英偉達的依賴。OpenAI 已與博通達成深度合作，共同開發總規模達 10GW 的定制 AI 加速器和計算系統，并計劃在 2026 年開始部署，至 2029 年完成大規模落地。這些芯片將由 OpenAI 主導設計，針對其模型訓練與推理需求進行專門優化。

另一方面，OpenAI 還在推動多元芯片體系。例如去年 6 月份，OpenAI 開始租用谷歌的 TPU 芯片為 ChatGPT 等產品提供算力支持，希望以此降低推理計算成本。

去年 10 月，OpenAI 又與 AMD 達成了一項戰略合作協議，協議透露 OpenAI 將在未來數年內部署總計 6 吉瓦（GW）的 AMD GPU 算力。報道稱，這大致相當于新加坡的平均電力需求。首批 1 吉瓦的芯片將于今年年下半年開始部署。

同樣是去年 10 月，外媒曝出 OpenAI 正在與 Arm 商談合作，旨在為其 AI 服務器芯片設計配套 CPU 架構。

以上幾個動作的底層邏輯非常清晰：AI 模型性能的上限，越來越取決于“軟硬件協同設計能力”，而不是單純算法突破。

尋求更多芯片合作可能性的同時，OpenAI數據中心的重資產也在持續擴張。

OpenAI 正在推進一個規模前所未有的基礎設施網絡。公開信息顯示，其 AI 基礎設施規劃已達到：

• 總體目標：約10GW 級數據中心能力

• 潛在投資規模：數千億至萬億美元級別

• 單個項目：如阿根廷“Stargate”數據中心，投資可達250 億美元，容量約 500MW

這種投入規模，本質上已經不再是互聯網公司 CapEx，而更接近：電力系統 + 云計算基礎設施 + AI 工廠的混合體，也正因此，OpenAI 的融資結構開始引入銀行銀團和債務工具，呈現出典型的基礎設施融資特征。

這些算力的資金投入，絕對算得上是天文數字。而支撐這家公司高速運轉的大腦——那些全球最頂尖的研究員與工程師，則構成了另一座令人咋舌的成本高峰。

重金砸向頂尖人才

為了在極度內卷的 AI 頂尖人才招聘市場中搶奪主動權，OpenAI 核心崗位的基礎薪資呈現顯著競爭力。

雖然 OpenAI 不公開披露薪資數據，但公司雇用外籍員工所需提交的聯邦文件可以讓外界了解其關鍵崗位的薪酬水平。這些文件僅反映基本工資，不包括股票獎勵或獎金等可能大幅提高薪酬的因素。

據《商業內幕》上個月的一篇報道，在最近一個季度（涵蓋 2025 年 10 月至 12 月期間的招聘），OpenAI 從海外引進了 60 多名員工。OpenAI 在各個職能部門的薪酬都處于市場領先水平。

研究科學家的薪酬最高，基本年薪在 24.5 萬美元到 68.5 萬美元之間。工程師的年薪可達六位數中段，而銷售人員的年薪則在 16.5 萬美元到 29 萬美元之間。這一數據相比 Glassdoor 2024 年公布的研究工程師平均 16.2 萬美元有大幅提升，其中薪資上限同比提升 44.5%。

《商業內幕》根據過去四個連續季度超過 160 個職位的 H-1B 數據，對 OpenAI 薪資進行了詳細分析。

AI 方向薪資：

• 技術人員（AI 系統工程師）：年薪 24.5 萬美元至 46 萬美元

• 技術人員（研究與 AI 系統）：年薪 31 萬美元至 46 萬美元

• 技術人員（研究工程師）：年薪 21 萬美元至 46 萬美元

• 技術人員（研究科學家）：年薪 24.5 萬美元至 68.5 萬美元

工程師和數據科學家薪資：

• 數據科學團隊成員：年薪 18.9 萬美元至 40.5 萬美元

• 技術人員（數據科學）：年薪 25.5 萬美元至 49 萬美元

• 技術人員（硬件工程師）：年薪 25 萬 美元至 55.5 萬美元

• 技術人員（安全工程師）：年薪 31 萬美元至 32.5 萬美元

• 技術人員（軟件工程師）：年薪 17 萬美元至 49 萬美元

2025 年 Meta 挖角事件成為推動薪資上漲的關鍵因素之一。該事件導致 OpenAI 超過 20 名核心員工被挖走，進一步加劇了人工智能領域的人才競爭，造成的結果是 2025 年 OpenAI 研究員薪資上限（68.5 萬美元）較 2024 年研究工程師平均薪資（16.2 萬美元）提升 44.5%，反映出 AI 領域核心人才價值的快速攀升。

此外，OpenAI 的股權激勵制度也極具競爭力。據 Equilar 數據統計，其 4000 名員工的股權激勵總成本高達 60 億美元，平均每位員工可獲得 150 萬美元（約合 1048 萬人民幣）的股權激勵。從股權薪酬占比來看，2024 年該比例達到驚人的 119%，遠高于行業歷史水平。

8520 億美元之后，
三大挑戰怎么破？

當 OpenAI 以 1220 億美元融資、8520 億美元估值站上新的高度，并不斷釋放“月營收 20 億美元”“9 億周活用戶”“廣告 6 周破 1 億美元 ARR”等一系列強勢指標時，一個更關鍵的問題也隨之浮現：

如果 IPO 真的到來，這家公司要如何向公開市場證明——它不僅能增長，還能賺錢，并且能長期贏？

從目前披露的信息來看，OpenAI 正在主動構建一套“接近上市公司”的敘事體系：高增長、強用戶規模、多元收入結構，以及“AI 超級應用”的平臺愿景。但這些敘事一旦進入二級市場語境，將面臨更嚴苛的檢驗標準，以下三大挑戰他們無法回避：

挑戰一：盈利難題

OpenAI 當前的核心矛盾，并不在于“有沒有收入”，而在于收入增長能否跑贏成本擴張。

從數據上看，OpenAI 更新了收入和用戶數量，聲稱其每月收入達 20 億美元（年化 240 億美元），并向競爭對手發起挑戰：“現階段，我們的收入增長速度是定義互聯網和移動時代的公司的四倍，包括 Alphabet 和 Meta�！�

OpenAI 還介紹其企業業務收入已占總收入的 40% 以上，并有望在 2026 年底前與消費者業務持平。其 API 目前每分鐘可處理超過 150 億個 token。Codex 的周活躍用戶已超過 200 萬，在過去三個月中增長了 5 倍，月環比增長率超過 70%。

以上數據，指向了一條典型的“平臺化收入曲線”。

但問題在于，AI 行業的成本結構，與傳統互聯網公司是相同的。OpenAI 當前的支出，主要集中在三大黑洞：

• 算力采購（GPU / 云資源）
• 數據中心建設（長期 CapEx）
• 頂級人才成本（高薪 + 股權）

而這三項，恰恰都是“隨規模指數級上升”的。一個關鍵事實是：OpenAI 至今未披露任何利潤數據。

結合其持續擴張的基礎設施投入（包括多云、多芯片、自建數據中心），一些行業人士判斷：OpenAI 仍處于大規模虧損狀態，且虧損可能在擴大。

挑戰二：競爭格局

如果說過去兩年 OpenAI 的護城河建立在“模型代差”之上，那么接下來，它將直面一個技術紅利迅速收斂、競爭維度全面轉移的殘酷現實。當前的競爭格局已然明朗：Google 憑借 Gemini 與 TPU 的深度耦合，走“模型 + 算力”一體化路線；Anthropic 依托 Claude 深耕安全與企業服務；Meta 則以 Llama 為核心高舉開源大旗，試圖壓低行業價格基線；xAI 的 Grok 則選擇綁定社交平臺進行差異化分發。

在這張版圖之中，最具破壞力的變量無疑是 Meta 的開源策略。開源模型的泛濫正在帶來雙重沖擊：一是模型能力的代際差距被快速填平，二是用戶對“最強模型”的品牌敏感度顯著下降。隨之而來的，是行業定價權的逐步喪失——無論是 API 調用價格還是訂閱服務溢價，都面臨著不可逆的下行壓力。

這就引出了一個核心拷問：當“智能”逐漸演變為一種標準化的基礎設施，OpenAI 還能靠什么賺錢？其當前的答案集中在三點：ChatGPT 積累的強大品牌勢能、逼近 9 億級別的用戶分發網絡，以及正在推進的“超級應用”式產品整合。

然而，這些軟性優勢是否足以構筑長期的競爭壁壘，仍存在巨大的不確定性。

這種不確定性在企業端尤為突出。一旦模型間的性能差異縮小到可接受范圍，企業的理性選擇將傾向于更便宜的開源方案，或是直接綁定現有的云廠商生態（如 Google Cloud 或 AWS）。這種遷移意愿，將直接動搖 OpenAI 商業化版圖中最重要的增長引擎之一——API 業務，迫使其必須在“賣水人”與“應用巨頭”之間做出更決絕的戰略抉擇。

挑戰三：“超級應用”前景未知

在這場融資敘事中，OpenAI 首次提出要構建 AI 超級應用。

他們解釋了這么做的原因：“隨著模型能力的不斷提升，限制因素已從智能轉向易用性。用戶不再需要彼此孤立的工具，他們需要的是一個能夠理解用戶意圖、執行操作并跨應用、跨數據、跨工作流程運行的單一系統。我們的超級應用將整合 ChatGPT、Codex、瀏覽功能以及我們更廣泛的智能體功能，打造以智能體為先的用戶體驗�！�

從另一視角來看，“超級應用”愿景，或許是 OpenAI 的一場豪賭：它試圖從單純的模型提供商躍升為 AI 時代的“操作系統 + 搜索引擎 + 應用平臺”，以此掌控核心入口。

若這一敘事兌現，其估值天花板將遠超普通模型公司。

然而，這條路徑布滿荊棘——要在搜索領域硬撼 Google，在辦公與生產力場景中直面 Microsoft 自身生態的擠壓，在開發者平臺上則與 AWS、Azure 及開源社區正面交鋒。

更棘手的是，“超級應用”的定位意味著極高的整合復雜度與執行風險：歷史經驗反復證明，試圖“一統入口”的玩家往往陷入產品臃腫、體驗割裂與組織效率下滑的泥潭。

OpenAI 能否在構建生態霸權的同時避開這些經典陷阱，仍是其敘事中最大的不確定性所在。

OpenAI 在公告中寫道： “今天部署的資本，正在建設智能本身的基礎設施層�！�

這句話，如果放在一家現金流穩健的公司身上，是愿景；但對于一家仍處于高投入、高不確定性的公司來說，它更像是一個承諾，或者說，一場賭注。

而賭注的結果，還是要交給時間。

https://openai.com/index/accelerating-the-next-phase-ai/

https://www.businessinsider.com/openai-salary-ai-researcher-engineer-2026-2

https://techcrunch.com/2026/03/31/openai-not-yet-public-raises-3b-from-retail-investors-in-monster-122b-fund-raise/

https://www.reuters.com/business/openai-lays-groundwork-juggernaut-ipo-up-1-trillion-valuation-2025-10-29/

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