一份据称来自OpenAI内部的文件，正对这家人工智能巨头的财务状况和整个生成式AI行业的商业模式构成严峻挑战。
文件内容显示，OpenAI的实际运营成本可能远超外界想象，而其收入则被显著夸大，这使得其高昂的运营成本与收入之间存在一条惊人的鸿沟。
此次引发震荡的源头，是知名科技博主、时事通讯《Where's Your Ed At》的作者、同时也是科技行业尖锐批评者——Ed Zitron。他一方面通过个人媒体平台激烈批评人工智能行业，预言其泡沫即将破裂；另一方面，他经营的EZPR公关公司却曾为多家AI初创公司提供公关服务，这种既批判AI又为AI公司代言的双重角色，使他成为科技界一个颇具争议的声音。作为深谙行业运作规则的"内部人士"，他却坚信当前AI热潮本质上是资本催生的泡沫，并以其标志性的激烈言辞预言着整个行业的"审判日"即将来临。
Zitron在其博客发布文章，该文章援引其看到的文件数据称，OpenAI仅在微软Azure云平台上的模型“推理”成本，就已达到惊人水平。例如，在2025年上半年，该项支出接近50亿美元，而此前媒体报道的同期“收入成本”仅为25亿美元。这表明，OpenAI的烧钱速度可能是公开数据的近三倍。
与此同时，这些文件还揭示了OpenAI向其主要投资者微软支付的20%收入分成。通过这一数据反向推算，OpenAI的实际收入远低于此前报道的数字。例如，2025年上半年，微软获得的收入分成对应的OpenAI营收约为22.7亿美元，但这与媒体报道的43亿美元相差甚远。如果这些数据属实，不仅OpenAI的财务健康状况堪忧，整个AI大模型行业的盈利前景也将被打上一个巨大的问号。
对于这些数据的准确性，微软和OpenAI的回应显得模糊。据了解，微软一位女发言人对英国《金融时报》表示，“数字不完全正确”，但拒绝提供更多细节。OpenAI则未予置评，仅建议媒体向微软求证。一位熟悉OpenAI的人士称，这些数字未能提供“完整的画面”。尽管无法得到官方证实，但相关方也未能提供有力证据来实质性地反驳这些数据。
惊人的成本黑洞：推理支出远超收入
根据Ed Zitron披露的数据，OpenAI的运营成本（特指模型推理成本）与其收入之间存在巨大差距，且这一差距比此前任何报道都要大。推理是类似ChatGPT的应用调用大语言模型以生成响应的过程，是其核心运营成本之一。
数据显示，从2024年第一季度到2025年第三季度的七个季度里，OpenAI仅在Azure上的推理计算支出就超过了124亿美元。仅在2025年的前九个月，其推理成本就已高达86.7亿美元。相比之下，The Information曾报道称，OpenAI在2024年全年的推理成本约为20亿美元，2025年上半年的“收入成本”为25亿美元。Zitron的数据显示，真实成本几乎是这些报道数字的三倍。
更令人担忧的是，这些天文数字般的成本似乎与收入增长并不同步。数据显示，即使考虑到收入增长，推理支出似乎仍在以更快的速度线性攀升，完全吞噬了收入。这种模式让人质疑，在当前技术和定价下，大模型业务是否可能实现盈利。
被夸大的收入？营收数据与公开报道存在巨大差异
除了高昂的成本，Zitron披露的文件还对OpenAI的收入提出了严重质疑。通过微软获得的20%收入分成款项，可以反向推算出OpenAI的最低收入水平，而这个数字与媒体引用或OpenAI自己透露的乐观数据相去甚远。
2024年度：文件显示微软当年获得了4.938亿美元的收入分成，这意味着OpenAI的收入至少为24.69亿美元。然而，CNBC和The Information当时的报道预测，OpenAI 2024年的收入将在37亿至40亿美元之间。
2025年上半年：微软获得4.547亿美元分成，暗示OpenAI同期收入至少为22.73亿美元。而The Information的报道称，OpenAI在该时期创造了43亿美元的收入。
这些巨大的差异难以调和。就连OpenAI首席执行官Sam Altman声称公司年化收入“远超”130亿美元的说法，也与文件所揭示的财务状况格格不入。Zitron推测，公开报道的高收入数字可能源于对“年化收入”或“年化经常性收入”（ARR）的创造性计算方式，但OpenAI从未明确其定义。
复杂的合作关系与模糊的回应
值得注意的是，OpenAI与微软的财务关系极为复杂，并非简单的投资与成本关系。据报道，双方存在双向的收入分成协议。微软除了从OpenAI的收入中抽取20%外，还需要将其通过Azure OpenAI服务销售模型所得收入的20%支付给OpenAI。此外，还有与Bing相关的收入分成和可能的版税支付。
这种复杂的结构意味着，仅从微软获得的收入分成来推算OpenAI的总收入，得出的必然是“低估值”。然而，即便考虑到这一点，Zitron数据所揭示的成本与收入之间的巨大鸿沟依然难以解释。
据了解，在向两家公司求证时，《金融时报》并未得到明确的否认。微软“数字不完全正确”的回应和一位知情人士“未能提供完整画面”的说法，为市场留下了巨大的想象（或担忧）空间。在没有更具体反驳的情况下，这些泄露的数据可信度正在增加。
行业警钟：AI商业模式的可持续性遭拷问
如果Zitron披露的数据哪怕只是部分准确，它也将对整个生成式AI行业敲响警钟。这意味着作为行业领导者的OpenAI，其商业模式可能根本无法持续。
英国《金融时报》基于这些数据进行的推演显示，按照目前的增长率，OpenAI的最低预估收入可能要到2033年左右才能覆盖推理成本。如果再减去微软20%的收入分成，那么它可能“永远”无法通过自身收入覆盖推理成本。
这一发现对投资者和市场提出了一个尖锐的问题：如果连资金最雄厚、市场地位最领先的OpenAI都面临如此巨大的财务压力，那么其他通用大模型供应商的处境又将如何？分析认为，未来只有两种可能：要么模型运行成本出现断崖式下降，要么面向客户的收费标准必须大幅提高。然而，目前这两种趋势都未见苗头，这让生成式AI的商业化前景蒙上了一层厚厚的阴影。
