OpenAI 的估值，赌的其实是它能够从 AI 产品、服务商和基模供应商，进化为一个全球级别的 AI「基础设施」。但如果 2027 年之前它无法通过各种方法实现前面提到的付费用户增长，并且获得规模更离谱的新融资的话，7500 亿美元估值将面临巨大的回调压力。

事实上，整个 AI 行业都被卷入了这场前所未有的烧钱竞赛。

根据 IDC 等多家研究机构的数据，2025 年 AI 基础设施支出达到了惊人的规模：四大科技巨头（亚马逊、微软、Alphabet 和 Meta）去年在 AI 基础设施上的资本支出超过 3000 亿美元；瑞银估计，全球企业在 AI 基础设施上的支出，在未来几年内将上升到每年 5000 亿美元。

这种前所未有的基础设施投资浪潮，是由 AI 模型的巨大计算需求，以及主要技术公司之间 AI 能力和产品的激烈竞争所驱动的。

传统软件实现规模化的成本更低，但 AI 能力的规模化需要天量的前期投资。随着模型越来越大，训练和推理的成本只会继续上升。每个模型推理的高昂成本，包括并不限于显卡算力、电力、运营成本、人力成本等等，都进一步加剧各公司财务的紧张。

虽然 ChatGPT 在 2025 年曾一度凭借网页端超过 80% 的流量（数据源自 Visual Capitalist）建立起接近垄断的优势，但到了 2026 年初，这种优势正在被迅速蚕食。

根据 Similarweb 2026 年 1 月的最新监测（和 Visual Capitalist 统计相比，增加了移动端的统计口径），随着 Google Gemini 在 Android 生态的深度发力，ChatGPT 的总体流量份额在 68% 左右，而 Gemini 则成功突破了 18% 的关键门槛。

这意味着，AI 聊天市场已从「一家独大」开始进入双雄争霸，甚至群雄并起的新阶段。

一种可能性是，政府通过低息贷款、税收抵免等方式来减轻 OpenAI 的财务负担。以及，政府还可能大规模采购 OpenAI 服务，为期提供流动性。

这个事情的底线在于，美国政府可能不会允许领先的美国 AI 企业因为资金链断裂而崩溃，所以可能会届时出面救市。

然而，政府救助也会带来独特的挑战，可能会严重影响 OpenAI 的运营自由度和战略方向。而且，在一个政治极化的时代，是否救助一家 AI 私企，必然会成为充满争议的政治话题。

OpenAI 无疑在技术方面取得了巨大成就。GPT-4、GPT-4o 以及后续的模型都代表了人工智能的最前沿水平。ChatGPT 已经成为有史以来增长最快的消费者应用之一，8 亿周活跃用户就是最好的证明。

但将技术成功转化为财务可持续性，是下一个更加困难的挑战。接下来，每个新模型都需要更强大的计算资源，更多的训练数据，更长的训练时间。这意味着 OpenAI 不能停止投入，必须持续增大投资才能保持技术领先。

但是，AI 技术的进步现在似乎也撞上了所谓的「规模法则墙」。模型训练花费的成本更高，收益却更低。GPT-5 就是这个边际收益递减的最糟糕案例……。

这就形成了一个恶性循环：需要更多资金来保持技术领先，但技术领先又需要更多资金来维持，而盈利的目标却似乎越来越遥远。

从很多角度来看，OpenAI 确实「大而不倒」(too big to fail)。有太多的 VC、PE、大银行、产业巨头和经济利益与它紧密相关。放任它资金链断裂将产生巨大的连锁反应，各方绝对不可能视而不管。

综上所述，事态发展的最佳方向，是 OpenAI 一边追赶模型性能，一边推出新服务来增长收入，同时获得过桥融资来维持运营，最终在 2027 年左右 IPO。

整个 AI 行业多少都面临着和 OpenAI 类似的困境。成百上千亿美元资金涌入，推高了估值，创造了一个看似繁荣的生态系统。但仔细观察就会发现，很多 AI 公司的亏损增速远比收入增长更快。AI 投资已经变成了一个信仰行为，而非务实的财务投资行为。

金钱不是万能的，但没有钱是万万不能的。

OpenAI 能否在资金耗尽之前，找到活路？

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