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OpenAI 无疑是算力投资的巨头。

截至目前，OpenAI 已经耗费了 160 亿美元（折合人民币约 1138 亿）用于租赁计算资源。 这意味着每天的支出达数千万，仅用于服务器租赁。

然而，这还不是全部。根据 The Information 的报道，OpenAI 在未来五年内 预计将额外投入约 1000 亿美元 ，用于从云服务商那里获取 备用服务器。

在 3500 亿美元的算力投资计划之外，这些租赁的服务器仅仅是“备用”而已……

这一系列操作背后的动机，是为了确保在 AI 算力需求急剧增加的情况下，能够保持稳定。

OpenAI 将推出的新产品将是计算密集型的

OpenAI 的首席财务官 Sarah Friar 在高盛最近的一次会议上提到，因计算资源的不足，公司曾不得不推迟新功能和 AI 模型的上线，甚至降低部分产品的运行速度。

针对这些计算上的挑战，OpenAI 的确是投入了大量资金。

不过，今年的 160 亿美元支出仅仅是开始。

展望未来，OpenAI 计划在 2024 年至 2030 年期间投资 3500 亿用于服务器租赁，预计到 2030 年单年的服务器租赁费用将达到 1000 亿美元。

就在前几天，OpenAI 还与甲骨文签署了一份五年期、价值 3000 亿美元的算力采购合约，这笔费用并不包含在 3500 亿美元的计划中。

OpenAI：巨额投入与未来展望

如今，OpenAI 计划在未来五年内，额外支出 1000 亿美元用于租赁服务器，这笔费用并未包含在 3500 亿美元的预算中……

从收入的比例来看，OpenAI 对算力的投资决心可见一斑。

得益于 ChatGPT 的迅猛发展，OpenAI 预计今年的总营收将达到 130 亿美元，相比去年的 40 亿，增长幅度超过三倍。

据悉，OpenAI 还将 2030 年的收入预测上调约 15%。根据最初的 1740 亿美元预测，调整后，预计收入将超过 2000 亿美元。

尽管如此，OpenAI 在 2030 年的研发支出（主要为算力）也将接近其收入的 50%。

与其他科技巨头相比，OpenAI 的差距显而易见。

像亚马逊、微软、甲骨文和 Alphabet 等大企业，其研发支出占收入的比例通常在 10% 至 20% 之间。

以微软为例，其过去十年的研发支出占总营收的 15.5%，2025 年的营业收入为 764.41 亿美元，然而其研发占比远低于 OpenAI。

而一向在研发上投入颇丰的 Meta，其比例也仅约为 25%。这表明 OpenAI 在算力上的投入几乎是大多数竞争对手的两倍或更多。

更为重要的是，若将算力投入拆分为训练资源和推理资源，这个数据更是令人震惊。

根据今年的数据，OpenAI 在 160 亿美元的支出中，计算成本为 90 亿美元，推理成本为 70 亿美元。预计到 2030 年，这两项投入将接近 500 亿美元。

考虑到每年在计算资源上投入 500 亿美元（这相当于 GPT- 5 时代的六倍），OpenAI 将会取得怎样的成就呢？

既然已经在计算能力上投入如此巨额的资金，OpenAI 自然也应该展示出一些成果。

这不，奥特曼又开始放出预告了：

接下来的几周，将会有新产品以及计算密集型的应用。

他还表示自己也很好奇，当投入大量的算力时，究竟能够创造出什么样的成果。

但是，似乎只对 Pro 用户开放？？？某些功能甚至需要额外付费。

因此，Plus 用户们开始对奥特曼发起了“讨伐”，纷纷表示：

OpenAI 希望能够盈利，但依然在这条烧钱的算力之路上狂奔不止……

参考链接：
[1]https://www.theinformation.com/articles/openai-spend-100-billion-backup-servers-ai-breakthroughs
[2]https://x.com/petergostev/status/1969784220248621067
[3]https://x.com/sama/status/1969835407421374910

— 完 —

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