1100亿美元融资之后，OpenAI不再是一家AI公司

作者：高恒

据21世纪经济报道，2月27日，OpenAI宣布获得总计1100亿美元的新融资承诺，投前估值达到7300亿美元。单看这条消息，很容易被理解为AI热潮推动的一次“超级融资”。但如果把融资与公司披露的运营和合作数据放在一起看，会出现一个更清晰的信号：这笔资金并非只是扩大一家AI应用公司规模，而是在支撑一种新的产业角色形成。

一个以聊天机器人起家的公司，正在大规模采购芯片、锁定数据中心、争取电力与长期算力配额。换句话说，这轮融资对应的不是业务扩张，而是产业位置变化——OpenAI正在从模型提供者，转向计算资源的组织者。

这一变化首先体现在商业模式。OpenAI披露，ChatGPT周活跃用户已突破9亿，个人订阅用户超过5000万；同时，编程工具Codex周活跃用户达到160万，并在2026年初以来增长超过两倍。这些数据不只是用户规模扩大，更意味着使用方式改变：ChatGPT从“尝试型应用”变成“依赖型工具”。当用户开始用它写文档、写代码、做分析，每一次请求都需要持续计算，消耗的不是带宽，而是GPU算力。

传统互联网产品中，用户越多，边际成本越低；而大模型服务恰好相反，用户越多，推理负载越高。用户规模在这里不再是流量红利，而是算力压力。9亿周活意味着服务需求已经稳定存在，而稳定存在的需求对应稳定存在的计算消耗。

供给侧数据进一步说明这一点。过去一年，OpenAI通过与英伟达、AMD和博通合作，锁定了26GW规模的AI芯片订单，并推进多地数据中心建设；在最新融资中，又获得基于英伟达下一代Vera Rubin架构的5GW专用算力配额，其中3GW用于推理、2GW用于训练。

计量单位从“服务器数量”变为“吉瓦”，意味着公司面对的已不再是普通IT支出，而是接近能源与基础设施的资源约束。9亿周活并不会自动带来利润，首先带来的是推理负载。如果算力供给不足，响应延迟和成本上升都会直接影响订阅与使用频率。因此OpenAI当前的核心问题不是如何盈利，而是如何持续获得算力供给。在这种结构下，算力必须从“按需采购”变为“长期锁定”，否则增长本身会成为负担。

也正因此，公司需要用7300亿美元估值换取现金流与长期资源承诺。对它而言，算力已经不是单纯成本，而是产能；当产能成为增长瓶颈，公司就必须掌控，而不仅是购买。

当目标变为掌控算力，合作关系随之改变。OpenAI成立早期高度依赖微软Azure云与英伟达GPU，如今则同时接入亚马逊、甲骨文等云厂商，并使用多种芯片体系。最新融资中，OpenAI宣布部署亚马逊自研Trainium芯片集群，锁定2GW专用算力资源，并计划在AWS上向开发者提供定制模型；此前与亚马逊签署的380亿美元协议被扩容，未来8年合同总价值将提升至1000亿美元。

与此同时，公司仍与英伟达深化合作并维持与AMD关系。微软依然保留OpenAI模型的独家知识产权授权与API托管，但不再是唯一算力提供方。过去OpenAI依附单一云厂商获取资源，现在更接近在多家云与芯片之间进行调度，从云的客户逐步转为资源协调者。

当公司站到这个位置，此次融资的性质也随之改变。参与投资的三方角色各有目的：英伟达投资300亿美元，是锁定未来大规模GPU需求；亚马逊承诺500亿美元并扩展云合作，是避免AI服务绕过云平台、维持AWS生态；软银投资300亿美元，则更接近对下一代平台公司的押注。如果OpenAI成为企业调用AI能力的主要入口，其平台价值将类似早年的操作系统或移动生态入口。

更大的背景是科技公司资本支出整体抬升。根据市场估算与公司指引，2026年美国科技四巨头资本支出预计总额约6000亿美元：亚马逊约2000亿美元、谷歌约1750亿至1850亿美元、Meta约1150亿至1350亿美元、微软约1000亿美元。资金主要流向数据中心与AI算力建设，行业竞争焦点正在从模型能力转向基础设施能力。

与此同时竞争仍在加剧。去年11月，谷歌Gemini模型在多项基准测试中一度超越ChatGPT；企业市场中，Anthropic在编程领域市场份额达42%，高于OpenAI的21%，整体企业AI应用市场份额为32%，也高于OpenAI的25%。

因此，这轮融资的意义并不在于OpenAI规模扩大，而在于AI行业竞争方式改变：过去比拼模型性能，现在比拼计算资源的稳定供给与交付能力。通过锁定多云、多芯片与长期算力配额，OpenAI正在从单一产品公司转向计算资源调度层。如果互联网时代的平台是操作系统与应用商店，那么AI时代的平台，很可能是能够组织算力并向所有应用提供模型能力的那一层，而OpenAI正试图占据这一位置。