摘要
2026 年 6 月 15 日，一份来自 OpenAI 的审计财务报告通过 Ed Zitron 的 Newsletter 和《金融时报》进入了公众视野。数字本身并不复杂：2025 年全年营收 130.7 亿美元，总成本和支出 340 亿美元，运营亏损 209.2 亿美元，归属公司净亏损 385.3 亿美元。真正复杂的是数字背后的故事——一家在 2026 年 3 月刚完成 1220 亿美元融资、估值 8520 亿美元、计划在 9 月以 1 万亿美元估值 IPO 的公司，其财务底牌正在被公开市场一寸一寸地审视。而 SpaceX 在 6 月 12 日以 750 亿美元创纪录 IPO 首日大涨 19% 的成绩，既为 AI IPO 窗口提供了信心，也为 OpenAI 的定价锚定了一个残酷的参照系。
一、数字本身：一组值得逐行阅读的财务数据
OpenAI 2025 年与 2024 年的对比，勾勒出一条教科书式的「高增长、高亏损」曲线：
| 项目 | 2024 年 | 2025 年 | 增幅 |
|---|---|---|---|
| 营收 | 37 亿美元 | 130.7 亿美元 | +253% |
| 营收成本 | 26.5 亿美元 | 75 亿美元 | +183% |
| 研发支出 | 78.1 亿美元 | 191.8 亿美元 | +146% |
| 销售与营销 | 11.1 亿美元 | 57.3 亿美元 | +416% |
| 行政与管理 | 9.07 亿美元 | 15.7 亿美元 | +73% |
| 总成本与支出 | 124.8 亿美元 | 340 亿美元 | +172% |
| 运营亏损 | 87.8 亿美元 | 209.2 亿美元 | +138% |
| 净亏损 | 50.9 亿美元 | 385.3 亿美元 | +657% |
数据来源：Ed Zitron / Where's Your Ed At；经《金融时报》独立核实。
385.3 亿美元的净亏损需要仔细拆解。其中包含一笔 415.5 亿美元的一次性非现金费用，源于 OpenAI 在 2025 年从非营利组织转换为营利性公益公司（PBC）时触发的可转换权益和认股权证的公允价值重估。一位知情人士对《金融时报》表示，亏损增幅的「大部分」来自这笔会计处理，而非底层经营表现的恶化。
但即使剔除这笔非现金费用，核心运营亏损仍在快速扩大。2025 年运营亏损为 209.2 亿美元，是 2024 年 87.8 亿美元的 2.4 倍。更重要的是，成本增速在每一个季度都超过了营收增速——这是 Ed Zitron 在分析中最尖锐的发现，也是 OpenAI 的 S-1 文件将面临的最核心质疑。
一个积极的信号是效率在改善：2024 年，OpenAI 每赚 1 美元需要花 2.37 美元；2025 年，这个比例降至 1.60 美元。但 1.60 倍仍然意味着，如果将所有成本——包括训练下一代模型所需的不断膨胀的算力投入——计入考量，公司距离盈亏平衡还有相当长的路。
二、钱花在了哪里：微软是最大的受益者
OpenAI 的支出结构揭示了 AI 行业一个被反复讨论但很少被量化的事实：前沿模型的训练和推理成本，正在以远超营收增长的速度吞噬利润。
2025 年，OpenAI 向微软支付了总计约 172 亿美元，包括：
- 研发费用：105.9 亿美元
- 营收成本：60.47 亿美元
- 其余为销售、营销和行政相关费用
仅 2025 年上半年，OpenAI 在微软 Azure 上的推理支出就达到 50.2 亿美元。从 2024 年全年到 2025 年第三季度，Azure 推理总支出为 124.3 亿美元——这还只是模型服务成本，不包括训练。训练的总算力账单更高，但具体数字未在审计报告中单独列出。
这一数字意味着，ChatGPT 在现有规模下的单位经济模型是负的——除非假设推理成本将大幅下降，或者更高利润的企业产品（如 Codex、ChatGPT Enterprise）将逐步取代低毛利的消费者订阅收入。但推理成本的下降并不是一个可以线性外推的假设。在 2026 年 6 月，AI 基础设施正面临全行业性的供给瓶颈——微软被迫将 GitHub 流量路由到 AWS，Google 以每月 9.2 亿美元的价格向 SpaceX/xAI 的 Colossus 数据中心购买算力，Oracle 积压了 6380 亿美元的 AI 基础设施合同等待交付。在这个供给约束下，推理成本下降的空间正在被需求增长的速度压缩。
三、IPO 窗口：SpaceX 的成功与 OpenAI 的难题
6 月 12 日，SpaceX 以 135 美元/股的价格登陆纳斯达克（代码 SPCX），融资 750 亿美元，创下史上最大 IPO 纪录。首日收盘价 160.95 美元，涨幅 19%，公司市值突破 2 万亿美元。Elon Musk 成为全球首位万亿富翁。
SpaceX 的 IPO 成功为 AI 相关公司的公开市场定价提供了第一个锚点。但 SpaceX 与 OpenAI 之间存在本质差异：SpaceX 拥有实质性业务（火箭发射、Starlink）和可验证的收入流，其 AI 叙事（xAI/Grok、太空数据中心）是增值层而非基础层。OpenAI 的整个估值都建立在 AI 能力的持续领先和商业化的假设之上——而审计报告显示，这个假设的代价是每年数百亿美元的投入。
OpenAI 的 IPO 时间线：2026 年 6 月 8 日向 SEC 提交了机密 S-1 文件，目标最早 9 月上市，估值瞄准 1 万亿美元。Goldman Sachs 和 Morgan Stanley 联合主承销。Anthropic 则在 6 月 1 日率先提交了机密 S-1，估值 9650 亿美元，营收从 2025 年的 100 亿美元年化增长至 2026 年 5 月的 470 亿美元年化运转率。
三家公司的 IPO 窗口几乎完全重叠。SpaceX 打了头阵并取得了成功，但 Anthropic 和 OpenAI 需要向公开市场投资者讲述的故事远比火箭发射复杂：你需要相信，AI 模型的能力会持续提升，企业客户会持续为这些能力付费，而推理成本终将降至使单位经济模型转正的水平——所有这些假设目前都没有在规模上得到验证。
四、营收的故事：真实的增长，但真实的代价
OpenAI 的营收增长是真实的。2025 年全年 130.7 亿美元，超出内部目标（100 亿美元）。到年底，月营收已达到约 20 亿美元，而 2024 年底每季度仅为 10 亿美元。2026 年 3 月，公司公开表示月营收已达 20 亿美元。
但营收增长的质量需要审视。销售与营销支出从 2024 年的 11.1 亿美元飙升至 2025 年的 57.3 亿美元，增幅 416%——远超营收 253% 的增幅。这意味着每一美元新增营收中，有相当大比例是通过销售和营销投入「买」来的，而非自然增长。对于一家以「技术领先」为核心叙事的公司来说，这个数字比研发支出更值得关注。
研发支出本身——191.8 亿美元——占营收的 147%。这意味着 OpenAI 在研发上的投入超过了它的全部营收。这个比例在科技行业历史上并非没有先例（Amazon 在早期阶段的研发投入也曾超过营收），但 OpenAI 的绝对规模使这种模式的可持续性成为一个必须在 IPO 前回答的问题。
公司在 2025 年底拥有超过 500 亿美元的资产，其中近一半是现金，得益于 2026 年初完成的 1220 亿美元融资。这笔现金储备为 OpenAI 提供了数年的缓冲期，但公共市场投资者不会仅仅因为「还有现金」就给予 1 万亿美元估值——他们需要看到一条通往盈利的路径。
五、更宏观的图景：AI 正在吃掉比铁路泡沫更大的 GDP 份额
ARK Invest 的一张图表在 6 月中旬被广泛引用：AI 相关投资占 GDP 的比例已经超过了 1873 年铁路泡沫时期的水平。1873 年，美国铁路建设狂潮催生了大量欺诈性公司，最终泡沫破裂引发了当时被称为「大萧条」的经济危机——直到 1929 年更严重的衰退出现后，这个称号才被取代。
这个历史类比并非预言 AI 泡沫必然破裂，但它提出了一个正确的问题：当 AI 资本支出以每年数千亿美元的规模涌入一个尚未证明其单位经济模型为正的行业时，市场在定价什么？
Goldman Sachs 估计，2026 年至 2031 年，全球 AI 累计资本支出将需要 7.6 万亿美元——相当于美国年 GDP 的四分之一。OpenAI 一家公司在 2025 年就烧掉了 340 亿美元。Google 每月向 SpaceX 支付 9.2 亿美元购买算力。Anthropic 每月向 SpaceX 支付 12.5 亿美元租用 Colossus 1 设施。NVIDIA 的 Blackwell 和即将推出的 Vera Rubin 芯片供应受制于台积电先进制程产能，而台积电本身又是美中台出口管制谈判的焦点。Oracle 积压了 6380 亿美元的 AI 基础设施合同。
这不是一个关于「泡沫」或「不是泡沫」的二元判断。这是一个关于资本配置效率的问题：在 AI 模型能力尚未充分转化为可持续商业回报的现阶段，市场的定价机制是否正在将过多的资本配置到一个尚未证明其回报率的资产类别中？
六、OpenAI 的 S-1 将回答什么
OpenAI 的 S-1 文件尚未公开，但审计报告的泄露已经让市场提前看到了其中最关键的几组数字。当这份文件正式提交时，以下问题将是投资者最关注的：
单位经济模型：ChatGPT 免费版和 Plus 订阅的推理成本究竟是多少？企业版 ChatGPT 和 Codex 的毛利率是否显著高于消费者产品？如果推理成本无法在 2-3 年内大幅下降，盈利路径是什么？
客户集中度：微软是 OpenAI 最大的股东、最大的云服务提供商、也是最大的支出对象。这种关系的定价权在谁手里？如果微软决定为自己的 AI 产品（如 Microsoft 在 Build 2026 上发布的 7 款自研模型）优先分配算力，OpenAI 的议价能力有多大？
竞争格局：Anthropic 的 Claude 系列在多项基准测试中已经追平或超越 GPT 系列，且其营收增速更快（年化运转率从 100 亿美元到 470 亿美元仅用了 12 个月）。DeepSeek 以低得多的成本实现了接近的性能。Google 的 Gemini 正在快速迭代。在这样一个竞争格局下，OpenAI 的「技术护城河」是否足够宽？
监管风险：Anthropic 的 Fable 5 和 Mythos 5 模型在 6 月 12 日被美国商务部以出口管制令强制下线，起因是 Amazon CEO Andy Jassy 向白宫报告了一个 jailbreak 漏洞。如果 OpenAI 的模型面临类似的监管行动，对营收的影响有多大？
这些问题没有简单的答案，但它们将在未来几个月内被反复提出——不仅在 OpenAI 的 IPO 路演中，也在 Anthropic 的路演中，在每一个试图将 AI 公司推向公开市场的投行备忘录中。
结语
2026 年 6 月的第三周，AI 行业同时经历了两件事：SpaceX 的 IPO 证明了市场对 AI 相关资产的胃口是真实的，而 OpenAI 的审计报告提醒了所有人，这种胃口需要被喂养的代价也是真实的。
130 亿美元营收、340 亿美元支出、385 亿美元净亏损——这三组数字将在未来很长一段时间内定义关于 AI 商业模式的讨论。它们不是「AI 没有价值」的论据，但它们是「AI 的价值还没有被定价」的提醒。在一个资本过剩的时代，最难的不是募到钱，而是在钱烧完之前，让单位经济模型转正。
本文事实核查基于以下来源：Ed Zitron / Where's Your Ed At（2026-06-15）、Financial Times（2026-06-15）、Fortune（2026-06-16）、Reuters（2026-06-08、2026-06-16）、CNBC（2026-05-28、2026-06-11）、Bloomberg（2026-06-12）、NPR（2026-06-12）、Business Insider（2026-06-16）、TechCrunch / Runtime Wire（2026-06-16）。
