OpenAI 金融洩密：在高推理獲利能力的背景下，年度虧損達數十億美元

洩露的財務文件顯示，OpenAI 每年正承受數十億美元的虧損，這項赤字主要是由激進的研究與開發 (R&D) 支出所驅動，而非其核心產品的單位經濟效益失敗。雖然該公司產生了顯著的總營收，但目前維持其邁向通用人工智慧 (AGI) 軌跡的成本超過了其商業收益。

營收與營運成本

OpenAI 報告 2025 年總營收為 130 億美元，其營收成本總計 75 億美元。這顯示了商業可行性的強大基礎，儘管由於對未來模型的投資規模，該公司仍持續以巨額淨虧損進行營運。

分析營運數據顯示，該公司的單位經濟效益比標題所示的虧損數字更為穩定。一位觀察家指出，營運成本約為 50%，對於每位付費客戶，銷售成本約為 100 美元，這顯示了一種「高接觸」的商業模式，如果用戶基數能顯著擴大，該模式可能會變得有利可圖。

R&D 負擔與獲利之路

研究與開發成本構成了 OpenAI 支出中的「最大份額」。目前的財務結構顯示，該公司正優先考慮追求 AGI，而非追求即時的獲利能力。 \n業界觀察家建議，如果 OpenAI 從激進的 R&D 轉向優化現有模型，該公司將會更接近獲利。這引發了一個關於 R&D 邊際收益遞減的關鍵問題：開發更複雜模型的成本，在何時會超過提供給用戶的生產力增益？

用戶轉換與市場挑戰

儘管擁有龐大的用戶基數，OpenAI 在將免費用戶轉換為付費訂閱者的方面面臨重大挑戰。該公司報告 ChatGPT 的週活躍用戶超過 9 億，但其中僅約 5,000 萬人是付費訂閱者。

這種低轉換率歸因於以下幾個因素：

• 競爭： 大量免費替代模型的存在，使得激勵用戶付費訂閱變得困難。
• 行銷功效： 一些用戶質疑 OpenAI 全球行銷工作的有效性，引用廣告內容感覺與當地文化「脫節」。
• 價值主張： 對於進階用戶而言，與所使用的模型計算成本相比，每月 20 美元的訂閱費通常被視為極其划算的交易。

關於推理成本的技術觀點

技術分析師之間對於推理成本（模型生成回應的過程）正存在著日益增長的爭論。一些人認為，推理已經具有高度獲利能力，而目前的虧損僅僅是為了在驚人的成長賽跑中「獲勝」的成本。

然而，其他分析師指出，缺乏細粒度數據使得難以判斷推理的每次算術運算成本是否會隨著時間而上升或下降。關鍵的不確定性包括：

• 硬體資產快速折舊的影響。
• 向競爭對手租賃 GPU 的成本（例如，Anthropic 向 xAI 租賃的前例）。
• R&D 成本在多大程度上實際支持了目前產生營收的推理業務。