誰在爭先恐后喂養OpenAI這只“巨獸”

出品｜虎嗅科技組

作者｜陳伊凡

編輯｜苗正卿

頭圖｜AI生成

近日，在10月的DevDay中，OpenAI泄露了一份Top100+客戶清單，這份清單中，有超過30家公司的Token消費量突破1萬億。

自ChatGPT發布之后，業界一直在討論的就是AI商業模式。如果我們按照GPT-5的費用計算，輸入和輸出比為10：1，OpenAI這100家頂級客戶相當于已經給這家公司提供了超過1億美元的收入。

其中30家公司，每家1萬億Token的消費量將會達到6000萬美元以上。1萬億Tokens，是什么概念？普通人如果活80年，每天寫1000字，1萬億Tokens相當于寫6000萬個漢字，是20萬人一輩子寫的總和；如果用在公司場景中，相當于在客服聊天、文檔總結、代碼場景下全年無休使用GPT，連軸轉9年。

Token的使用量并不一定意味著公司的技術水平，但說明AI已經深度融合到這家公司的各項業務中，一場新的技術范式正在發生，大模型對于這100家公司來說，已經成了水和電一樣不可或缺的基礎設施。

這份名單揭示了現在到底誰在用AI掙錢？掙多重？怎么掙？

在這30家超過1萬億Tokens消耗量的客戶中，我們看到了一些有意思的現象和公司，例如AI編程公司、基礎設施提供者是Token消耗大戶；其中我們也看到了一些商業化前景的垂直業務，例如法律AI的Harvey、醫療AI通訊Decagon；搜索、會議、教育、視頻、銷售和圖形設計業務場景是AI商業化更有潛力的領域。

根據公開資料整理

AI原生公司正在超過成熟公司

首先，在Top30的企業中，AI原生初創占比超過了傳統成熟公司。

“模型即產品”，讓這些AI原生的初創公司從成立的第一天起，就把大模型和AI深度嵌入到自己的業務和工作流中。

例如AI編程領域獨角獸Cognition，他們的AI for coding產品叫做Devin。這家公司成立于2023年，今年3月，Cognition完成了一筆融資，估值為40億美元。今年，他們也收購了另一家AI編程公司Windsurf，當然，這也給了這家AI編程公司足夠資金購買OpenAI的API。其CEO Scott Wu在一場播客中表示，要重塑軟件工程的未來，Cognition的面試流程是在6個小時到8個小時到時間，搭建一套自己的Devin——一種非常AI原生的面試方式。

還有一家引人注意的公司是通用Agent公司Genspark，由前百度“小度”CEO景鯤（Eric Jing） 與前CTO朱凱華（Kay Zhu） 聯合創辦。

據The Information 10月31日的消息，Genspark完成了新一輪融資，投資方包括騰訊。交易后，Genspark的估值超過了10億美元。根據第三方數據公司Xsignal（奇異因子）的統計，Genspark的用戶數最高不超過500萬，這個數據并不高，Manus的網站和APP端是700多萬月活，但Genspark竟然能夠進入OpenAI的Top30客戶，說明其不僅在C端實現用戶增長，更重要的是，在其自身的業務中深度使用AI。因為Genspark使用的模型不止OpenAI一家，還有Claud、Gemini等。

相比之下，成熟公司更多是通過模塊化改造，將AI用在自己的工作流中。

不過我們也能夠從這份名單中，看到AI轉型較為徹底，并且效果顯著的公司——例如Notion，Notion轉型之后，其最新的Notion3.0版本，將AI深度嵌入工作流中。作為寫作者，最實用的功能是一種自然流暢的觸發方式，降低了使用門檻，例如可以選中任意文本，就能彈出“問AI”和“潤色”的功能，對內容進行處理；敲擊空格即可召喚出AI菜單。

截至2024年底，已有超過50%的Fortune 500大型企業在內部不同程度使用Notion。美國最大的孵化器——YC生態下的初創公司中，有一半以上的企業在用Notion管理信息。

To B公司“吃”掉大量Token，AI深入到垂直行業中

在OpenAI這100家大客戶中，超過75%的公司集中在ToB和開發者中，ToC的公司不超過15家。

如果再細分，ToB的企業中，有一部分是面向開發者的企業，例如Cognition、JetBrains；一部分是企業SaaS服務商，例如salesforce、Zendesk；新一代企業工具，例如Ramp、企業搜索公司Glean。

其中，Glean是一款AI驅動的企業搜索和知識發現平臺，其Work AI平臺通過100多個SaaS連接器索引和理解來自數十種產品的文檔上下文，為知識工作者提供類似Google的搜索體驗。因此，每次Glean的API調用背后，都有龐大的企業客戶網絡，這也使得Glean能成為OpenAI的大客戶之一，這家公司在今年7月份實現了170萬訪問量，增長率為10.7%。

其中，還有一部分公司是面向垂直行業的AI Agent，例如法律AI Agent——Harvey，這說明這些垂直行業的AI Agent已經通過對垂直行業的深度滲透和數據的積累，跑起了數據飛輪。Harvey在成立后兩年時間里做到了3000萬美金，而過去10年里最好的B2B SaaS產品，達到100萬美金的營收平均時間是2年。

這些垂直AI Agent的特點是，行業具備高價值、高復雜度的場景，任務鏈條長、反饋閉環短。這也給了現在AI創業一些啟發，需要尋找高價值、高復雜度、高專業性的垂直領域切入，直擊行業痛點。

C端場景集中在高頻、用戶數大且付費模式清晰的場景

在前30的客戶中，面向C端提供產品的僅有通用AI Agent公司Genspark、AI搜索公司Perplexity、語言學習平臺Duolingo、健康穿戴企業WHOOP、AI會議工具Read AI。這些C端場景有一個共性就是高頻使用、場景空間大，有清晰的付費訂閱場景。

Duolingo可以說是教育公司中，AI轉型最迅速也最徹底的教育公司之一。他們很早就把自己的業務和大模型結合起來，例如他們利用AI（如GPT-4）大規模生成練習題和課程內容；在個性化學習上，Duolingo通過自研AI算法“Birdbrain”為每位用戶動態調整學習難度和內容推薦；2024年，Duolingo發布了Duolingo Max，有AI角色扮演的200多個場景和對話；AI圖文互動等功能。這些多模態功能也讓Duolingo成為了Token消耗大戶。

另一個高頻場景是會議，Read AI是一個AI會議內容總結平臺，提供會議摘要、文字記錄及會議回放，幫助用戶高效查看會議、電子郵件和消息。用多模態AI把會議、郵件、聊天自動匯成可搜索、可執行的知識庫。截至2025年，Read AI的用戶數已經超過了100萬，過去12個月活躍用戶數增幅為720%。

初創公司的模型依賴焦慮

當然，在頂級客戶名單背后，這些公司每年在OpenAI上花了大量的錢。比如這里面的AI搜索初創公司Perplexity在2024年就向Anthropic和OpenAI支付了800萬美元，這幾乎占其收入的四分之一。

更可怕的是，這里的很多公司并不僅僅接入OpenAI的API，還包括了谷歌的Gemini、Claude，這會讓這些公司不斷進行大量融資，或是在用戶身上轉嫁成本。

這也難怪，筆者曾經在與Web Summit（全球網絡峰會）的CEO兼創始人帕迪·科斯格雷夫交流時他表示，Deep Seek剛出來那會兒，到整個2月份、3月份，幾乎整個舊金山（的企業）都在用它，因為成本更低。

另一重焦慮在于和OpenAI的業務重合度上——萬一錢被OpenAI掙了，業務也被吞了，對初創公司來說，將進入一個危險的境地。理論上Open AI會做一切，例如前不久這位“巨獸”推出了AI瀏覽器，這對于通用Agent平臺來說是一個深度危機，Xsignal（奇異因子）創始人及CEO劉震告訴虎嗅，OpenAI將“通用 Agent”功能納入自己的生態，這意味著獨立構建通用型Agent 平臺的初創公司將面臨不確定的但大概率是悲哀的結局，這與兩年前的獨立搜索 AI 應用的結局類似，會被 ChatGPT 的虹吸效應所傷害。

對于OpenAI會進入哪些領域，劉震給了幾個判斷，給初創公司一些參考，首先，是否能顯著提升用戶粘性或商業收入；其次，是否能讓公司控制更多的用戶觸點（瀏覽器、Agent、OS）；第三，市場是否足夠大，是否高頻；第四，算力和收益的ROI是否合理；第五，外部依賴（合作方、監管、版權）是否可控。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4799857.html?f=wyxwapp