AI行业竞争加剧，全球投资热潮面临风险

ChatGPT、Sora 2等产品刷屏社交网络，英伟达市值突破3万亿美元，一场全民狂欢式的AI革命开始上演。

头部AI初创公司OpenAI单季度亏损超120亿美元，相当于每天 “烧钱”1.3 亿。

而微软、英伟达等科技巨头同期净利润暴涨，其中英伟达中报净利润高达314.8 亿美元，同比增幅超600%。

这场狂欢并非共赢，而是一场以初创公司 “失血” 为代价的利益再分配，其背后的结构性风险正被市场狂热不断掩盖。

生成式AI的爆发本质上是一场算力堆砌的军备竞赛。

中国信通院数据显示，大模型训练成本在两年内暴涨9.8 倍，2022年千亿参数模型训练成本仅1200万美元，到2024年GPT-4、Claude 等模型的训练成本已突破10亿美元。

作为行业标杆的OpenAI，正深陷这场烧钱游戏的漩涡。

根据微软财报披露的权益法投资数据测算，OpenAI2024年三季度净亏损高达115 亿 - 120亿美元，远超其上半年43亿美元的营收总额，创下科技史上单季亏损纪录。

更令人担忧的是，这种亏损还在加速扩大，公司内部预测显示，2028年单年亏损将飙升至740亿美元，截至2029年累计现金消耗将达1150亿美元，盈利时间表被推迟至2030年。

即便如此OpenAI仍在加码投入，为支撑模型迭代，其算力需求已迫使其规划百万卡级别的算力集群，而当前主流智算集群仅为万卡、十万卡级别。

这种 “不计成本” 的扩张模式，使得其现金消耗率长期维持在营收的57% 以上，相当于每赚 1 美元就要花掉 1.57 美元。

与初创公司的惨淡形成鲜明对比的，是科技巨头的 “躺赚” 模式。

OpenAI的巨额亏损，最终转化为芯片厂商、云服务商的真金白银。

2024年三季度财报显示，微软单季净利润246.67亿美元，亚马逊净利润392.44亿美元，英伟达中报净利润314.8亿美元，这些利润增长的核心动力均来自AI算力相关业务。

英伟达无疑是最大赢家，其GPU产品占据全球AI服务器90%以上的市场份额，2024年第四季度全球AI服务器收入达417.5亿美元，占服务器总销售额的比例首次突破50%。

随着OpenAI、Anthropic等公司持续扩大算力采购，英伟达的毛利率长期维持在70% 以上，成为 AI 产业链的 “印钞机”。

云服务商则通过绑定合作锁定长期收益。微软向OpenAI 承诺投资130亿美元，已实际投入116 亿美元，换来了其独家云服务合作权。

Anthropic则同时绑定谷歌云和亚马逊云，仅2025年F轮融资就达130亿美元，估值飙升至1830亿美元。

这种 “投资 + 绑定” 模式，使得云服务商既享受估值增值收益，又能持续收割算力租赁费用，形成双重盈利闭环。

数据中心建设的狂飙更印证了这一趋势。2024年第四季度全球数据中心服务器与存储总支出达670亿美元，其中超大规模云服务商支出占比85%，同比增长224%。

这些投入的背后，正是AI初创公司源源不断的算力订单。

在“烧钱 - 亏损”的主流叙事外，AI行业也正在出现分化迹象。

并非所有AI公司都在重蹈OpenAI的覆辙，Anthropic和AI视频赛道的玩家已探索出更可持续的路径。

Anthropic凭借更谨慎的成本控制，预计将在2028年实现盈亏平衡，远早于OpenAI的2030年。

其核心优势在于更高的盈利效率，直接向企业销售Claude模型的毛利率达60%-70%，即便扣除云服务商的分成，仍能保持正向收益。

这种“B 端直销 + 成本管控”的模式，使其现金消耗率有望在2027年降至9%，显著优于OpenAI 的 57%。

AI视频赛道则成为商业化的 “先锋阵地”。

国内企业爱诗科技商业化不到一年，年度经常性收入（ARR）突破4000万美元，用户规模超1 亿。

快手可灵AI单季营收达2.5亿元，生数科技Vidu上线8个月ARR即破2000万美元。这些公司的成功证明，聚焦垂直场景、降低用户使用门槛，能够实现技术变现的快速落地，摆脱对算力投入的过度依赖。

IDC预测显示，2027年全球生成式 AI支出将达1510亿美元，其中应用层和服务层支出占比将从2024 年的 43% 提升至 55%。

这意味着，AI 行业的盈利重心正从底层算力向应用场景转移，单纯 “堆算力” 的烧钱模式或将逐渐被淘汰。