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OpenAI完成史上最大融资,Anthropic比它更急着上市

阅读本文需 11 分钟
这些钱到底在买什么?
文 | 林晚晚


2026 年 3 月 31 日,OpenAI 宣布完成 1220 亿美元融资,估值 8520 亿,人类商业史上最大的私募融资。


亚马逊投了 OpenAI 500 亿美元。其中 150 亿立刻到账,剩下的 350 亿要等一个条件满足才打款。


这个条件是,OpenAI 完成 IPO,或者实现 AGI。


一个是上市,一个是造出超越人类的通用智能。地球上最大的电商公司,把一笔比大多数国家年度军费都高的钱,押在了一个「或者」上面。


我们拆开 OpenAI 所有融资来看结构。


英伟达出了 300 亿,而 OpenAI 恰好是英伟达最大的 GPU 客户之一。


OpenAI 的 CFO Sarah Friar 自己说过,大部分钱会回到英伟达。


亚马逊的 500 亿投进来,OpenAI 把模型放到 AWS 上跑推理,AWS 收入涨了,亚马逊财报好看了。微软累计投了超过 130 亿,OpenAI 承诺在 Azure 上采购 2500 亿美元的云服务。



钱在一个闭环里转了一圈,又回来了。华尔街管这叫 circular financing,循环融资。


Bernstein 的分析师 Stacy Rasgon 说每一笔这样的交易都在加深市场对循环融资的担忧。CFA Institute 的统计更让人不安,AI 领域各种互相投资、互相采购的承诺总额已经接近 1 万亿美元。


但循环融资这个话题聊了一整年了,该说的都说过了。


这笔 1220 亿融资真正值得关注的不在资金怎么转圈。在于一个更直接的问题:这些钱到底在买什么?


8520 亿买的是什么


答案是,买时间。准确说,买到 IPO 之前的时间。


OpenAI 现在月收入 20 亿,年化约 240 亿美元。8520 亿估值对应大约 35 倍市销率。这个倍数意味着市场在为三四年后的 OpenAI 付钱。


找几个参照系感受一下。英伟达在疯狂赚钱的情况下 PS 大约 20 倍。Snowflake 巅峰时到过 100 倍但很快跌回 30 以下。Salesforce 上市那会儿大概 10 倍。


35 倍放在一家还在亏钱的公司身上,已经很激进了。


OpenAI 自己的规划是 2029 年收入 1000 亿,利润 140 亿。从 240 亿到 1000 亿,年复合增长率要连续超过 40%,持续四年。我认真想了一下历史上在百亿美元收入基数上维持过这个增速的软件公司,一个都没找到。


8520 亿估值能成立,只有一个条件:有人愿意在公开市场上以这个价格接手。也就是说,IPO 必须成功。


一旦想通了这一层,整个融资结构就读得通了。


亚马逊 500 亿里 350 亿挂着 IPO 条件,不上市钱就不到账。软银 300 亿分三期打,融资关闭时打第一笔,后续两笔在 7 月和 10 月到账,精准铺在 IPO 准备期的关键节点上。


OpenAI 第一次通过银行向散户卖了 30 亿股份,还要进 ARK Invest 的 ETF。散户买了股份,进了 ETF,等 IPO 开盘的时候就是天然的基础买盘。


融资公告里的措辞也已经不太像在跟私募投资人汇报了。「我们是最快达到 1000 万用户的平台,最快达到 1 亿用户,很快会是最快达到 10 亿周活的」「我们的收入增速是 Google 和 Meta 同期的四倍」。这套话术直接搬进招股书第一页都不用改。


PitchBook 有一份研究指出,在 OpenAI、Anthropic、Databricks 三个最大的 AI IPO 候选人中,OpenAI 的业务质量基本面得分最低,但估值最高。


1220 亿融资的每一个设计细节都指向同一个方向。让这家公司上市,让公开市场来接住这个估值。


两家公司抢同一个水龙头


OpenAI 需要 IPO,但它不是唯一一个需要的。这才是 2026 年真正的大戏。


先看排队名单。CoreWeave 去年 3 月已经上了,发行价 40 美元,现在 130,市值超 460 亿,给后面的公司打了个样。Databricks 估值 1340 亿在路演中,年化收入近 50 亿。Cerebras 解决了 CFIUS 审查重新提交了 IPO 申请。


真正的重量级是 Anthropic 和 OpenAI。Anthropic 估值 3800 亿,已经请了 Wilson Sonsini 做 IPO 法律准备。Kalshi 预测市场上 Anthropic 先于 OpenAI 上市的概率是 72%。


这个赔率对 OpenAI 很要命。市场上想买 AI 标的的资金池是有限的,如果 Anthropic 先吃掉这批资金和注意力,OpenAI 的 IPO 定价就会被压缩。


而 Anthropic 确实在蚕食 OpenAI 的地盘。企业 API 市场份额,OpenAI 从 2023 年的 50% 掉到 2025 年中的 25%,Anthropic 同期从 12% 涨到 32%。收入增速 Anthropic 大约是 OpenAI 的三倍。有分析师按现在的曲线外推,Anthropic 会在 2026 年年中超过 OpenAI 的年化收入。



两年前 OpenAI 在企业市场一家独大,现在 Anthropic 已经是企业 API 市场的领导者。Claude Code 一个产品年化收入就有 25 亿美元,贡献了全球 4% 的 GitHub 公开提交。这个逆转速度在科技行业里也很少见。


OpenAI 当然有自己的底牌。9 亿周活用户,5000 万付费订阅,广告业务试水六周年化收入就过了 1 亿。ChatGPT 的品牌认知度和用户习惯仍然是 AI 行业最大的护城河。但企业端的失速是实实在在的。


两家公司同时还在以惊人的速度花钱。


OpenAI 2026 年预计亏 140 亿,到 2027 年年化烧钱速度可能达 570 亿。1220 亿融资听起来天文数字,撑大概 18 到 24 个月。Anthropic 2026 年预计花 190 亿,120 亿训练模型,70 亿跑推理。


谁先上市谁先续命。私募市场的钱已经快喂不饱这些公司了,公开市场是最后一个还没打开的水龙头。Renaissance Capital 预测 2026 年可能出现 200 到 230 宗 IPO,光是 OpenAI、Anthropic、Databricks、Cerebras 四家加在一起,IPO 融资规模就可能超过 2000 亿美元。


这是 2000 年以来最大的科技 IPO 窗口。而上一次出现这种级别的 IPO 潮,也是 2000 年。


赚钱速度能不能跑赢花钱速度


所有估值、所有融资结构、所有 IPO 计划,归根到底都押在一个判断上。AI 赚钱的速度能跑赢花钱的速度。


跑赢了,1220 亿融资就是远见,8520 亿估值就是打折价。


跑不赢的情景也有人在建模了。分析师管它叫 CapEx Cliff,资本开支悬崖。几千亿美元的数据中心建起来了,上面跑的软件赚的钱不够覆盖成本,效率革命就会取代规模竞赛,那些把赌注全押在「越大越好」上的公司发现自己坐在一堆昂贵但利用率不足的硬件上面。


效率的进步比大多数人意识到的要快。训练一个 GPT-4 同等水平的模型,2023 年花了大约 7900 万美元,到 2026 年用新一代硬件和蒸馏、量化等技术,成本已经降到了 500 万到 1000 万美元。


去年 DeepSeek R1 用不到 30 万美元训练出了接近前沿水平的推理模型,今年 1 月它又发了一篇新的训练架构论文,继续在效率上做文章。Google 最新的 Gemini 3.1 Flash-Lite 把推理价格压到了每百万 token 0.25 美元。IBM 的研究员在公开场合说,2026 年会是前沿大模型和高效小模型路线分野的一年。


如果效率路线持续跑赢规模路线,OpenAI 拿 8520 亿估值融来的钱建的算力帝国,可能还没建完就面临贬值。


2000 年泡沫破裂之后互联网没有消失,Google 在废墟上长出来了。死掉的是那些在泡沫最高点融了最多钱、建了最多基础设施、始终没摸到可持续商业模式的公司。


AI 也不会消失。但 1220 亿美元和 8520 亿估值能不能撑到盈利那天,这件事远没有看上去那么板上钉钉。


鼓还在敲,鼓点越来越快。


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AI 解读
这篇文章描绘了一幅2026年人工智能行业白热化竞争的图景,其核心焦点是OpenAI创纪录的1220亿美元融资及其背后的深层逻辑。作为一名资深加密从业者,我看到的不仅仅是一笔巨额融资,而是一个精心设计的、旨在将历史性估值成功传递到公开市场的金融工程案例。

文章的核心论点是,这笔融资的根本目的并非单纯补充运营资金,而是为OpenAI的首次公开募股(IPO)铺平道路。8520亿美元的估值建立在市场对其未来几年超高增长预期的贴现之上,而这个预期的兑现,完全依赖于一个成功的IPO。因此,融资结构中的每一个细节——例如亚马逊350亿美元的投资与IPO完成挂钩,软银款项的精准分期到账,以及向散户出售股份以构建基础买盘——都指向同一个目标:确保公开市场能够接纳这个极高的估值。

这让我联想到加密世界中一些高估值项目寻求上架主流交易所的情形。其本质是相似的:私募市场的估值需要公共市场的流动性来最终确认和支撑。OpenAI的融资公告措辞,如强调用户增长速度和收入增速,已经像是在撰写招股说明书,这进一步印证了其强烈的上市意图。

然而,这场IPO竞赛并非OpenAI的独角戏。其最强竞争对手Anthropic正以更快的收入增速蚕食其企业市场份额,并且有更高概率率先上市。这就形成了一个“抢水龙头”的局面:公开市场的资金池是有限的,谁先上市,谁就能以更有利的条件获得宝贵的续命资金,而后上市者将面临估值被压缩的巨大压力。这种动态与加密领域两个热门项目竞相首发上线以争夺用户和流动性的场景如出一辙。

最终,所有这些金融操作都押注于一个根本性判断:AI创造收入的速度能否超过其惊人的烧钱速度。文章敏锐地指出了潜在的“资本开支悬崖”风险。随着模型训练和推理效率的快速提升,当前押注于“规模至上”而建立的昂贵算力基础设施,可能面临尚未完工即已贬值的窘境。这类似于区块链领域不同共识机制或扩容方案之间的路线竞争,高效率、低成本的解决方案可能颠覆早期依靠巨大资源投入建立的领先优势。

历史经验表明,技术革命本身是真实的,但并非所有在泡沫期融资最多、扩张最猛的公司都能存活。正如互联网泡沫后Google的崛起一样,AI时代最终的赢家可能属于那些能够平衡规模扩张与技术效率,并找到可持续商业模式的企业。当前OpenAI和Anthropic的巨额融资与IPO竞赛,是这场宏大叙事中最激动人心但也充满不确定性的一章。鼓点正在加快,但音乐何时停止,无人知晓。
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