在AI行业烧钱竞赛愈发激烈之际，OpenAI展现出令人瞩目的运营效率提升。据The Information周日报道，该公司的计算利润率在不到两年时间内从约35%飙升至70%，显示其在控制AI模型运营成本方面取得显著进展。

这一改善发生在OpenAI寻求高达1000亿美元融资的关键时刻。计算利润率的大幅提升意味着公司从每一美元的服务器支出中获得了更多收入，这对潜在投资者而言是一个积极信号。

CEO Sam Altman近日在播客访谈中直言：“如果我们不继续大幅增加训练成本，我们早就盈利了。”这一表态凸显了AI行业面临的核心矛盾——在追求技术突破与财务可持续性之间的艰难平衡。

类似的效率提升趋势在整个AI行业中出现，竞争对手Anthropic同样在大幅改善其计算成本结构，反映了行业在运营优化方面的共同努力。

运营效率显著改善，但仍低于传统软件公司

OpenAI的计算利润率改善轨迹令人印象深刻。据知情人士透露，该指标从2024年1月的约35%，提升至去年底的52%，并在今年10月达到约70%。这一利润率反映了公司在扣除为付费用户运行AI模型的成本后，从收入中保留的份额。

尽管取得显著进步，但70%的计算利润率仍远低于公开交易软件公司的同等指标。传统软件公司能够以极低成本服务额外用户，包括免费用户，这为OpenAI指出了进一步优化的空间。

效率提升主要源于三个因素：计算能力租赁成本在年内的下降、AI模型运行效率的技术优化，以及推出更高价格订阅层级带来的收入增长。今年2月，DeepSeek推出成本更低的AI模型后，OpenAI内部宣布进入"红色警戒"状态，将降低服务器成本列为优先任务。

行业共性：Anthropic同样面临成本挑战

计算成本压力并非OpenAI独有。据The Information分析Anthropic财务数据显示，该公司去年的计算利润率约为-90%，意味着运营成本远超收入。

不过，Anthropic预计到今年底将把这一指标改善至约53%，并在最乐观预测中，明年的计算利润率可达68%。这一轨迹表明，整个AI行业都在经历从高成本起步到逐步优化的相似过程。

在整体服务器效率方面，Anthropic的预测显示其将超越OpenAI。这主要因为OpenAI需要为数亿非付费聊天机器人用户承担成本，而Anthropic的免费用户规模要小得多。OpenAI必须通过广告或购物联盟费用来实现这些免费用户的变现，以弥补效率差距。

算力投入规模悬殊，竞争格局分化

两家公司在计算投入规模上存在显著差异。Anthropic今夏预计在2025年至2028年期间，在包括开发新AI在内的整体计算成本上投入高达600亿美元。这一预测尚未包括最近与Google和Microsoft签署的服务器租赁协议。

相比之下，OpenAI预计在同一时期的服务器支出将达到2200亿美元，几乎是Anthropic的四倍。这一巨额投入反映了OpenAI领导层的核心信念：服务器短缺是公司增长和实现通用人工智能目标的最大障碍。

Altman在播客中强调，我们无法在没有计算能力的情况下做到这一点。我们受到如此严重的计算限制。如果我们有双倍的计算能力，我认为我们现在就能实现双倍的收入。

技术劣势与盈利压力并存

OpenAI还面临来自Google的技术成本压力。Google使用定制的张量处理单元芯片来降低成本，而OpenAI依赖价格昂贵的英伟达服务器芯片。据The Information此前报道，OpenAI领导层认为Google的AI运行效率更高，这意味着Google在变现非付费用户方面面临的压力较小。

面对外界对1.4万亿美元支出承诺与200亿美元收入之间巨大落差的质疑，Altman承认公司训练成本增速仍超过收入增长。但他坚持认为，公司始终处于"算力赤字"状态恰恰证明需求强劲。

据报道，OpenAI在2028或2029年实现盈利之前，可能面临约1200亿美元的亏损。Altman确认公司战略重心是利用收入增长支持算力扩张，而非因短期亏损收缩投资。