OpenAI 今年或亏损 50 亿美元，大模型到底有多烧钱？

从去年开始，大模型已经在全球范围内快速普及，作为全球最有名大模型提供者却被媒体曝出有可能今年将亏损50亿美元的消息，让人不禁想问这到底是怎么回事？大模型到底有多烧钱？

一、今年将亏损50亿美元？

据每日经济新闻的报道，据外媒报道，作为历史上崛起速度最快的初创企业之一，这一非凡成就的背后，也潜藏着运营成本飙升的挑战。

外媒援引知情人士以及未公开的内部财务数据分析称，今年或面临高达50亿美元的巨额亏损。这对于这家当前估值达800亿美元的明星公司而言，无疑是一个严峻的考验。对此，和微软并未回应媒体置评。

预估数据显示，今年运营总成本可能将达85亿美元。其中，推理和训练成本分别高达40亿和30亿美元。然而，全年收入预估可能在35亿美元-45亿美元之间，远低于运营成本。

外媒援引一份未披露的内部财务数据和知情人士的情报进行了分析评估，认为今年的亏损可能高达50亿美元。而造成这一个可能后果的最大原因是，这家当前估值800亿美元的明星企业正在面临成本飙升的挑战。

据该分析，的成本分为推理成本、训练成本和人力成本。总的来说，今年的运营成本可能高达85亿美元。首席执行官山姆•阿尔特曼将其公司描述为“硅谷历史上资金最密集的初创公司”。的成本之高还在于，该公司提供了的免费版本，这增加了推理成本，却没有带来任何额外收入。

二、大模型到底有多少钱？

在当今科技飞速发展的时代，人工智能尤其是大模型领域成为了众人瞩目的焦点。 作为该领域的领军企业之一，却传出今年将亏损 50 亿美元的消息，这无疑引发了广泛的关注和深思。大模型的研发和运营究竟需要多大的投入？为什么像 这样的前沿企业也会面临如此巨大的亏损？

首先，作为一家前沿的人工智能研究实验室，在过去几年中迅速崛起，特别是在2023年，随着其大型语言模型的发布，引发了全球范围内的关注和讨论。然而，据预测，2024年将面临高达50亿美元的亏损。这样的数字看似惊人，但对于一家处于快速发展阶段的科技创新企业而言，并非不可理解。

在技术驱动型公司的发展历程中，尤其是在人工智能领域，企业通常会在早期阶段投入大量资源进行研发和市场开拓，这往往伴随着持续的财务亏损。的情况也不例外。在业务发展的初期，企业通常会优先考虑技术的突破和服务的质量，而不是短期的盈利能力。因此，的亏损可以说是在预料之中的现象。

其次，的成本主要由三部分组成：推理成本、训练成本以及人力成本。随着市场需求的不断攀升，面临着巨大的成本压力。尤其是训练成本方面，随着模型规模的扩大和技术的迭代升级，所需的计算资源也成倍增加。大型预训练模型（如GPT系列）往往需要数以万计的GPU小时来进行训练，而这背后所消耗的电力、硬件折旧以及其他相关费用都是极其高昂的。

此外，为了维持服务的稳定性和提高用户体验，还需不断地对模型进行优化和扩展，这无疑进一步推高了训练成本。同时，随着更多企业和个人开始使用的服务，推理成本也随之上升，因为每次用户查询都需要消耗一定的计算资源。

第三，面对高达85亿美元的运营成本，的融资需求显得尤为迫切。据公开数据显示，已完成多轮融资，筹集资金超过135亿美元。然而，这些资金在面对巨额运营成本时仍显不足。因此，加速融资成为了当前最需要做的事情之一。通过融资，可以确保服务器租赁、模型训练、人才引进等方面的资金需求，从而保障自身服务的稳定。

第四，从长期来看，要想实现可持续发展，必须加速大模型的商业化进程，形成稳定的盈利模式。比如说，在教育、医疗、金融等加速大模型落地，提供定制化的解决方案；开发面向企业和个人的AI产品和服务，如智能助手、自动翻译工具等；以及探索基于订阅或按使用量付费的商业模式。通过商业化应用，才有可能覆盖成本，还能实现盈利，为持续的技术创新和企业发展提供动力。