2024 年 10 月，TechCrunch的一档博客节目里，OpenAI 首席执行官萨姆・奥特曼一句话让科技圈关注度拉满：“未来几个月，你们会看到更多合作动作。”

这话听着有底气，可翻完 OpenAI 的账本，不少人却犯了嘀咕。

根据 DA Davidson 2024 年 10 月的报告，这家公司 2024 年预计亏损 70-80 亿美元，营收撑死也就 60-70 亿美元，相当于 “卖货的钱还不够亏的”，却还在跟英伟达、AMD、甲骨文这些巨头谈长期算力合作。

更关键的是，这些合作要的算力虽没网传那么夸张，可每天的运营成本依旧是笔巨款。让人好奇的是，英伟达、AMD 这些巨头为啥愿意跟它合作？背后到底是看好前景，还是有别的考量？

亏超营收还敢扩算力！

想搞懂 OpenAI 的 “底气”，先从一组真实数据看起。

2024 年，它的营收预计在 60-70 亿美元，主要靠企业 API 服务（比如给微软、谷歌提供模型调用）和 ChatGPT个人订阅撑着。

可同期亏损却要到 70-80 亿美元，比营收还多，钱主要烧在了模型训练和服务器租赁上，光 2024 年训练一次大模型就花了 20 多亿，服务器租金一年也得 30 亿左右。

即便这么能烧钱，OpenAI也没停下找算力的脚步，但网传的 “万亿订单” 纯属夸张，真实合作规模其实更务实。

跟英伟达的合作是 “长期 GPU供应协议”，据高盛2024 年 11 月报告推测，年均采购额大概 10-15 亿美元，主要买 H100、H200 这类顶级 GPU。

跟 AMD 的合作还在初期测试阶段，2024 年 10 月刚官宣 “用 AMD Instinct 系列 GPU 做部分推理任务”，没谈好具体采购量，更没有几百亿的大单。

就连跟甲骨文的云服务合作，行业推测年合作额也不足 5 亿美元，甲骨文只是给它提供定制化的云实例，方便跑 AI 模型。

再说说算力需求，网传 “20 吉瓦算力” 完全是夸大，斯坦福AI 指数 2024 年报告显示，OpenAI 当前实际算力需求也就 0.5-1 吉瓦。

可能有人对 “吉瓦” 没概念，简单说，1 吉瓦相当于 100 万千瓦，0.5-1 吉瓦就是 50-100 万千瓦，差不多是 1-2 座中型火电站满负荷运行的发电量。

就这能耗，每天的电费也得几百万美元，可 OpenAI 连营收都不够填亏损的坑，却还坚持扩算力，到底图啥？

巨头不催款还愿合作？

明眼人都知道 OpenAI 缺钱，可英伟达、AMD 这些巨头不仅愿意供货，还不急于催款，核心原因根本不是网传的 “送股权”“循环投资”。

而是更实在的产业逻辑，AI 赛道前景好，OpenAI 作为头部玩家，现在绑定合作，未来可能抢占更大市场。

先说说 AMD，网传 “0.01 美元买 1.6 亿股” 纯属编造。

真实情况是，AMD 一直想在 AI GPU 市场分一杯羹，而 OpenAI 正好需要更多算力备选（不想只依赖英伟达），所以双方才启动测试合作。

AMD 希望通过 OpenAI 的测试验证自家 GPU 的性能，一旦达标，就能吸引更多 AI 公司采购。

OpenAI 则能拿到更具性价比的算力，还能跟英伟达谈更好的供货条件，属于 “互相借力”，根本没涉及什么认股权证。

英伟达的合作也没网传的 “1000 亿循环投资” 那么玄乎。

英伟达确实跟 OpenAI 签了长期供货协议，但没投那么多钱，只是在供货节奏上更灵活，允许 OpenAI 根据现金流情况调整采购量，不用一次性付清全款。

高盛提到的 “循环收入”，其实是对 AI 行业的整体推测，不是针对这两家的具体合作。

而且英伟达更看重的是 “生态绑定”，OpenAI 用得越多，其他公司跟着用的可能性就越大，毕竟现在 AI 圈 “OpenAI 用啥，大家就跟着看啥”。

甲骨文的合作就更简单了，它本来就在扩云数据中心，OpenAI 需要定制化的云环境跑大模型，双方一拍即合。

网传 “甲骨文发 180 亿债券建 37 个专属数据中心” 是假的，甲骨文 2024Q2 财报里只提了 “全球数据中心扩建计划”，没说为 OpenAI 单独建数据中心，更没发债专门支持，就是正常的云服务合作，按使用量收费，只是账期能稍微放宽点。

高盛戳破现实

OpenAI 的合作看着稳，可高盛 2024 年 11 月的报告还是点出了它的现实压力，不是网传的 “2026 年需 1140 亿”，而是 “2026 年算力相关支出约 50-70 亿美元”。

虽然金额没那么夸张，但对还在亏损的 OpenAI 来说，依旧得靠外部融资撑着。

先看财务结构，高盛测算，2026 年这 50-70 亿的算力支出里，OpenAI 自身营收大概能覆盖 40%（按 2024 年营收增速算，2026 年营收可能到 100 亿左右），剩下的 60% 得靠融资。

可问题是，OpenAI 从 2023 年之后就没公开过大规模融资，2024 年的亏损全靠之前的融资款和营收撑着，要是后续融不到钱，算力扩张就得减速。

更让人担心的是 “成本纪律” 问题。2024 年，OpenAI 的人力成本就花了 12 亿（1500 名员工，平均年薪 80 万美元），比不少中小 AI 公司的全年营收还多。

模型训练更是 “不计成本”，只要能提升性能，多花几亿也不在乎。

有硅谷投资人吐槽：“早期亚马逊、甲骨文都是被逼到快没钱了才学会省钱，OpenAI 现在还没尝到缺钱的苦，成本控制意识太差。”

还有收入结构的隐患，网传 “ChatGPT 订阅占收入 84%” 是假的，据 OpenAI 私下向投资者披露的信息，企业 API 服务才是营收主力，占比约 70%，ChatGPT 个人订阅只占 20-25%。

这意味着，要是企业客户减少模型调用量，OpenAI 的营收立马会受影响。就连它主推的 o1-pro 模型，定价也没网传的 “每百万 token 600 美元” 那么夸张。

官网明码标价是 “每百万输入 token 15 美元，每百万输出 token 60 美元”，即便这样，愿意付高价的客户也不多。

结语

现在的 OpenAI，就像在 “走钢丝”，一边要靠融资扩算力、追技术领先，一边又得想办法控制亏损、稳住营收。

它赌的是未来 AI 应用能爆发，可从现在看，离盈利还有段距离。

要是后续融资跟不上，或者客户需求没起来，这场 “算力扩张战” 可能就得慢下来。毕竟，AI 行业再火，也得靠真金白银撑着，虚夸的数字可填不了真实的资金缺口。