9月21日，据环球网报道，人工智能企业OpenAI预计2026至2030年五年间，公司累计负自由现金流规模将达到2780亿美元（约1.86万亿元人民币），这一数据来自OpenAI内部的融资演示文稿；同期OpenAI预测的累计收入约为8400亿美元，而仅算力和基础设施一项，到2030年底的开支就将达到约8560亿美元；也就是说公司最大单项支出超过了五年总收入。
据悉，OpenAI这笔资金主要用于GPU服务器采购、数据中心建设、电力配套、云服务长期合约以及推理集群扩容，是其最大的成本项；营收端，OpenAI预计2026年全年营收360亿美元，至2030年营收提升至3500亿美元，营收规模接近十倍增长，但收入的增长速度依旧难以追上算力基础设施的投入节奏。
数据显示，2026年第一季度，OpenAI营收57亿美元，营业亏损约93亿美元，现金消耗约37亿美元，调整后营业利润率约为负122%；第二季度营收增至67亿美元，环比仅增长18%，营业亏损却扩大至约123亿美元；这相当于每赚1美元就要烧掉超过1.8美元。汇丰银行此前的一份研报就提示，即便到2030年，OpenAI依旧很难实现盈利，基础设施投入需求持续存在。
资金消耗的速度决定了融资的节奏。今年3月31日，OpenAI完成总额1220亿美元的私募融资，投后估值达8520亿美元，创下全球私募史上最大单笔纪录。其中亚马逊出资500亿美元（含附带条件的尾款），英伟达与软银各出资300亿美元，微软继续跟投。然而按照当前的烧钱速度，这笔钱最早在2028年就可能见底。
也正因如此，OpenAI已经启动新一轮融资谈判，投资者主动与公司接洽，讨论新的私募融资，交易完成后，OpenAI估值有望突破1.2万亿美元，对比3月8520亿美元估值存在明显溢价。
OpenAI已于6月向美国证券交易委员会秘密提交注册文件，但首席执行官萨姆·奥尔特曼表示，鉴于对AI安全风险的公众担忧，此时上市“时机不当”，IPO将推迟至2027年。部分投资人透露的另一层顾虑是，公开市场能否为一家年亏损数百亿美元的公司给出合理定价。
与此同时，OpenAI的竞争对手Anthropic第二季度单季营收超过115亿美元，环比增速逾140%，首次在单季规模上实现反超；其年化收入也在4月站上300亿美元。MenloVentures的中期企业报告显示，在企业大模型API支出份额上，Anthropic以34.4%首次超过OpenAI的32.3%。此外，Anthropic预计最早将于10月上市，目标估值约2万亿美元，在资本市场的卡位战中占据了先机。
当前顶尖大模型的训练与线上推理，高度依赖高端GPU集群，芯片供给稀缺、采购价格高昂，同时配套的数据中心建设、稳定供电、网络带宽都需要签订长期大额合同。除了向英伟达采购芯片、与微软签订云计算长期协议外，OpenAI也开始自建数据中心，7月，公司公布佐治亚州“山茶花项目”，计划投入200亿美元建设自有数据中心，降低对外部云厂商的依赖，保障算力供给稳定。
OpenAI只是这场资本开支竞赛中最极端的一个样本。根据FactSet等机构统计，亚马逊、微软、Alphabet、Meta和甲骨文五大云厂商2026年的资本开支指引合计约7350亿至7600亿美元，约占美国GDP的2.5%，2027年可能逼近1万亿美元；有测算认为到2030年累计AI资本开支或达5.5万亿美元。
高盛指出，超大规模云厂商的资本开支占经营现金流的比例已逼近100%，内部现金流几乎被完全消耗，未来必须依靠举债维持投资。
前两年AI热潮下，资本更看重模型能力、用户增速、产品落地场景，对于现金流亏损容忍度很高；随着资金缺口的扩大，投资者开始更加关注单位经济模型，也就是每一笔API调用、每一份企业订阅订单能否覆盖对应的算力成本。
未来这场烧钱竞赛最终的走向，不仅取决于模型技术突破，还取决于企业能否找到健康可持续的商业模式，在算力成本、产品定价、客户价值之间找到平衡点。
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