在巨额投入与高调扩张的表象之下，OpenAI正悄然实现商业化效率的惊人跃升。据多位知情人士透露，截至 2025 年 10 月，OpenAI内部关键指标——“计算利润率”（Compute Profit Margin）已攀升至70%，较 2024 年底的52%大幅提升，更是 2024 年 1 月水平的两倍。这一数据虽未获官方正式确认（OpenAI发言人回应称“不披露该指标”），却释放出强烈信号：这家曾以“烧钱”著称的AI巨头，正加速从技术先锋向高效率盈利引擎转型。

什么是“计算利润率”？

该指标指AI服务收入扣除模型运行成本（包括GPU算力、电力、运维等）后的利润占比。例如，若用户支付 100 美元使用GPT-5，其中 30 美元用于支付推理与训练算力开销，则计算利润率为70%。这一指标直接反映大模型业务的单位经济模型健康度，是衡量AI公司能否可持续运营的核心标尺。

效率跃升背后的三大驱动力

1. 模型推理优化：GPT-5. 1 及Sora等新模型采用稀疏激活、动态批处理与量化压缩技术，单位Token推理成本显著下降；

2. 自研算力布局见效：Stargate超算中心与定制AI芯片逐步投入使用，减少对昂贵商业云服务的依赖；

3. 高价值用户占比提升：企业API客户与GPT Enterprise订阅用户快速增长，ARPU（每用户平均收入）持续走高。

70%意味着什么？

横向对比，传统云计算业务利润率通常在30%-50%之间。OpenAI计算利润率突破70%，表明其大模型服务已具备媲美甚至超越成熟SaaS产品的盈利能力。尽管公司整体仍因Sora推广、全球数据中心建设等战略投入而处于净亏损状态（ 2025 年预计负现金流超 90 亿美元），但核心AI服务的现金流引擎已强劲启动。

行业启示：AI竞赛进入“效率为王”新阶段

OpenAI的效率跃升，或将倒逼整个行业从“唯规模论”转向“单位经济优化”：

- Anthropic、Google DeepMind等对手正加速模型蒸馏与边缘部署；

- 开源模型厂商如Mistral、DeepSeek通过MoE架构压低推理成本；

- 云厂商纷纷推出“AI专用实例”，争夺高利润AI工作负载。

AIbase认为，计算利润率的飙升，是OpenAI从“实验室创新”迈向“商业闭环”的关键里程碑。当AI不仅改变世界，还能高效赚钱，真正的产业智能化浪潮，才具备持续前行的燃料。而这场由效率驱动的下一程，才刚刚开始。