OpenAI CFO Sarah Friar：IPO、与 Anthropic 的竞争、新硬件与千亿算力开支

Jason哈萨克语。

Sarah Friar嗯，这很不可思议，谈到它要去向何方。所以，多个接口，ChatGPT，当然还有 Codex，刚在周末突破 500 万用户，我们对此非常自豪，从一月份几乎从零开始。

Jason用户。

Sarah FriarCodex 加油。嗯，也帮我准备了一下这个特别节目。嗯，当然还有 Frontier，我们的企业级产品，以及我们能触及各行各业企业的所有其他方式。这是一个非常不同的战略。我们认为，因为它基于一个模型提供服务，所以存在一种复合优势。更多用户、更多数据、更强的个性化能力。ChatGPT 充当了一个前门。随着模型变得更大，应该有更多效率来降低向世界提供一个 token 的整体成本。这应该会转化为更高的毛利率，最终有更多方式为 compute 付费，而获得 compute 目前是真正重要的竞争优势之一。所以，你知道，我们都必须跑自己的比赛，但我们都必须认识到，我们也是生态系统的一部分，需要集体把人带上来。

Jason那你们是不是铺得太开了，项目太多？大家在谈论这个叫 Sora 的新玩意，然后也许对企业级关注不够。如果过去一年有失误的话，这是公平的评估吗？

Sarah Friar不，我觉得这个世界喜欢二元对立。比如，Sarah，你们是消费公司还是企业公司？现实是，我们两者都是。我们不是非此即彼。现在，我们的收入正变得非常平衡，大约 50/50。我们非常专注于企业。比如，我花了大量时间——就在上周，我可以说我去了波士顿见 Thermo Fisher，在纽约见了一堆银行，周五和 Travelers 通了电话，今天早上和一家科技公司通了电话。不管什么垂直领域，人们真的在全力推进 AI。

我们新任销售负责人 Denise Dresser，去年十二月上任，她是个自然之力。所以，我认为广义上的企业业务真的在全力运转。但我们不想丢下消费者。记住，OpenAI 的使命是 AGI 造福全人类，不是造福能付费的人类，也不是造福企业里的人类，而是非常广泛的。嗯，这就是为什么我们提供这么多免费服务，因为我们想让人们尝到甜头。一旦他们尝到了智能的滋味，他们沿 commitment curve 深入的程度是不可思议的。

我们的免费用户每天大约提 7 个问题。我们的第一档付费用户翻倍，大约 15 个。我们真正的付费档，Plus，20 美元，希望你们都在用或者更高档，大约 3 倍。Pro 大约是免费用户的 11 倍。所以，还记得你拿到翻盖手机的时候吗，你说，yeah，我不知道它能干嘛，打打电话。现在，同样是那部手机，想想它为你做了多少事。这就是我们现在在智能方面要走的路。抱歉，Sam。

你大概18个月前说过一句对我们业内很多人影响深远的话，当时你框定了一个非常简单的经济权衡，就是“吉瓦换现金”。我记得你说1吉瓦大约相当于OpenAI每年100亿美元的收入。所以，第一个评论是，这1吉瓦等于你们每年100亿美元的收入。但这不只是你们，因为你可以把这个推算到Anthropic和其他公司，比如Gemini。不过，当时你确实是冲在最前面去获取电力、数据中心和带电土地的。那时候看起来有点疯狂，但现在给人的感觉是，“等等，供应其实存在巨大缺口。”你能不能详细拆解一下这一切，解释一下我们目前所处的整个光谱，以及那些具体的经济账，看看情况有没有变化？

首先，是的，算力目前是一种非常稀缺的资源。我们在业务中看到，需求正像一堵垂直的墙一样往上冲，而市面上根本没有足够的token。所以我很感激能和Greg以及Sam并肩工作。我觉得我们确实在这个问题上全力押注了。去年，我们肯定挨了不少背后射来的冷箭，有人问，“他们为什么在外面疯狂买算力？”但我觉得，谢天谢地我们买了，因为到2026年，我们算力仍然不够。嗯，我们在算力连续体上处于什么位置？到处都是瓶颈，而且我觉得这些瓶颈还会来回转移。

我的意思是，你们在座的各位对这些的了解程度和这里任何人一样深，首先是能源，其次是土地、电力，还有我们如何获得监管环境，让我们能快速建设。再往下到机架和芯片本身，很明显，我们在供应链上有足够的储备吗？内存涨价目前正在发生。获取优秀人才。我们的教育体系培养出足够的人才吗？我现在真的很担心这个。我是Stanford的校董，你知道，我看到的就是，我们必须继续把重点放在教育和科学上。然后是信任。我是说，我其实把信任也视为供应链的一部分。

Sam此刻在密歇根州的Saline。他大概两小时后就要去剪彩了。所以你们提前得到了一个内幕消息，但他们告诉我在房间里说出来没关系。那将是我们Oracle综合体的一部分，一个1吉瓦数据中心的破土动工。在信任这一侧非常重要的一点是，我们不能把社区抛在后面。我曾在Nextdoor工作了七年，做那些关于“本地化”意味着什么的一线苦活。你不能自上而下地告诉人们他们需要什么，因为他们会告诉你，谢谢，但不用了。

我会告诉你我需要什么。所以在这样一个数据中心项目上，我们其实花了很多时间在社区里沟通：第一，我们不会提高你们的电费。我们会为自己的基础设施和电力买单。不会让用户承担。第二，我们会带来就业。2500个工会岗位。好工作。比如电工、HVAC等等。我们会缴税。仅那个数据中心就要向密歇根州缴纳10亿美元的税款。除此之外，我们还将投资4500万美元用于教育，提供Codex学分，来做你们这个周末谈论的事，也就是帮助那些对新工作不能轻松上手的人。

我家青少年就在用Codex。这就好比，我永远不会雇一个不懂Excel的财务人员，而且今天我基本上也不会雇一个不懂Codex这类工具的财务人员。所以，你知道，当我考虑投资时，我们必须在需求到来之前投资。这意味着我们既要能找到所有这些算力和所有配套，还要能付得起钱。这就回到了你关于IPO的资本问题。然后在经济学那一边，听着，经济学确实在持续变好。它们在多个方面都在改善。我觉得我们在向客户展示真正价值这件事上做得更好了。

而且我觉得你会超越那种成本加成定价，进入一种更像是在为创造的价值定价的模式。现在，token的稀缺性是有帮助的，因为它正在造成一定程度的时间压缩。

再谈谈这个，不用点具体名字，就我们今天所拥有的全部电力和所有人面临的全部需求而言，你知道整体格局是什么样的吗？

是的。

按照目前可用的资源、现有的速度和轨迹，明年会发生什么？就现有的数据中心、现有的token、现有的基础设施而言，对所有人来说会怎样？因为我上周讲过这个故事，你知道，我拿Anthropic举例，最令人沮丧的事情之一是，到了某个时候，比如10点半，它就说，好了Chamath，咱们两点半再见。

是的。

而这不是一种可持续的体验。

没错。嗯。

是的，我们在token上其实相当大方，而且这是故意的，我们在努力推动普及，让人们能够体验，因为如果你用的是免费层，其实并不能拿到最新模型，但我们正努力把它交到你手里，让你有个直观感受，顺便说一句，因为你知道，如果你是个孩子在做作业，我会想起我成长的时候，《Encyclopedia Britannica》出现在北爱尔兰我家门口，在一个处于the Troubles中的小小社区，那感觉就像云开雾散。我们希望确保人们也能有那种感觉，顺便说一句。

但目前的格局是，到2026年，如果你想买更多算力，祝你好运。告诉我，因为我也不知道还能去哪儿找。我的意思是，你知道，我本来想说，讽刺的是，Elon最后成了那个在某种程度上算力过剩的人。嗯，但他能把那些算力卖掉，干得不错。嗯，坦率地说，2027年也非常有限。现在有几件事正在发生变化。当我们谈论算力时，训练基本上仍然全部发生在美国境内。出于USG的原因，为了确保这项国家资产实际上在美国本土运行。至于推理，我们希望它是全球性的。

而且我觉得，特别是在一个agentic的世界里，你会需要更多那种实时计算。就连像Sora和视频这类东西也是如此，顺便说一句，是的，我们不得不做一个非常艰难的选择，因为我们没有足够的算力。

而且视频很耗算力。

现在是的，视频确实很耗。但视频并没有结束。特别是，当你开始思考AI正把我们带向更多模态交互的时候。所以，记住，上一代技术教会了我们都用拇指说话。这是一种病。你走到哪儿，每个人都低着头，他们再也不抬头了。青少年晚上坐在我沙发上，用拇指互相聊天。我说，“你在跟谁说话？”然后我儿子会说，“他。”我说，“好吧。”说话吧。多模态已经来了。嗯，我希望，我想你们这个周末都谈过这个。你在跟你的工具说话。我每天都在跟Codex说话。所以这会迅速改变，但这将需要更多那种实时计算，因为否则体验会很奇怪。如果我在跟Chamath说话

Johnny Ive那个puck和耳机的事。所以，也许给我们讲讲那个项目。你现在都承认了。

如果我告诉你那是个耳机，Johnny会来拐走我 teenage 儿子的。我可能会把他送过去。送给他。呃，但我们正在转向一种消费级产品形态，我没法告诉你它是什么，但到今年年底，我们会揭晓它。明年初，你就能买到它。我见过。我试过。我是个说话时手会动的人。此刻，我正把手压在身下坐着。

Interviewer你有没有经历过范式转变？就是，当你使用它的时候，感觉是不是就像第一次拿到 iPhone 那样？

GuestJohnny 和他的团队真正擅长的是给设备注入人性，我不太好解释这一点，但当你看到它时，你就能感受到。

Interviewer它在某种程度上感觉很自然？

Guest它感觉非常自然，而且非常可爱。

Interviewer真的吗？

Guest我真的无法解释那种情感是什么，因为太多……

Interviewer在某种程度上很亲密，就……

Guest技术而言……不用掏出手机，seamless，这是我听玩过的人说的。它非常……可能非常机械化，但我们都知道，优秀的设计会让一切消失，对吧？就是……当时，你知道，简洁是很难的。

Interviewer是的。

Guest但我觉得这是一种 drop set。

Interviewer回到之前的问题，所以戴上 CFO 的帽子，帮我们理解一下你们使用的资本配置模型。因为在过去十年、二十年里，很多产生超额回报的企业都找到了某种独特的方式，以高于其他人的 ROC 来配置资本，然后你会把所有资本都投入到那个高 ROC 的篮子里。对你们来说那是什么？你们如何看待这种组合式的方法，去拥有更多这种高回报的赌注？而且是否存在一个引擎，让它随时间变得更好？

Guest必须得有，因为最终，在这个时代创造的持久的高价值公司，我认为它们不会是什么魔法般的存在。它们会像过去那些伟大的公司一样。它们会创造客户价值。从客户开始……真正帮助客户做得更好、创造更多收入、更高效率，对吧？Thermo Fisher 希望能够更快地完成患者筛查，从而更快获得 FDA 批准。这真的很重要。如果你患有一种只能活几周的癌症，那么四周和两周的突破差异真的可能是生死之别。他们还有……

我可能会记错数字，但大约有三万、三万八千人在一线销售那些令人惊叹的产品。如果你走进全国任何一个实验室，你会看到 Thermo Fisher 的设备无处不在。那些人希望工作时更高效。就像……OpenAI 内部 Codex 增长最快的应用场景，实际上是在我们的 go-to-market 团队。我们的开发人员也在用，但如果你看月度环比增长的速度，全都在 GTM 上。所以，他们希望 GTM 团队能有更高的生产力。

当然，他们在财务等领域也在做一些让我非常兴奋的事情。但总之，客户价值第一。从那里出发，你需要实现很好的毛利率。那么如何实现很好的毛利率？你要看收入成本。主要的投入是算力。算力的好消息是，成本存在巨大的通缩曲线。从 ChatGPT……呃，5 到 5.4，我认为成本降幅大概在 97% 左右。这是一条非常惊人的曲线。实际上，我是说从 4 到 5.4，是 97%。但这发生在两年左右的时间里。非常惊人，对吧？

Interviewer确实。

Guest甚至是我们最新发布的 5.5 模型，如果你看看 5.5，我们现在正尝试把这种效益回馈给客户。所以我们实际上把 5.5 的价格提高了两倍。但如果你看客户的成本，他们每个 token 可能仍然能获得大约 20% 到 30% 的成本降低，因为每个 token 的效率要高得多。所以在这个空间里还有很多事情可以做。

Interviewer没错。

Guest而且……做出资本配置决策的一部分是，如果你基于今天的成本结构来做决策，实际上可能会错误定价结果。你必须在成本结构上稍微激进一点。然后当我们考虑建设时，是的，你必须做出一些真正……我今天对算力的关注点是，2028 年及以后我能买到什么样的算力。就像 Saline 的密歇根数据中心，我想我们可能要到 2027 年底或 2028 年初才能从中获得算力。所以，那是你开始下注的地方。事实上，我现在感到算力最短缺的是开始展望 2030、2031、2032 年。所以，你必须创造一种商业模式。现在，好消息是每过去一年，我们对建设就更有信心。我们看到它的表现大幅超出预期。所以这给了我们越来越多的信心。而且市场也在越来越向我们靠拢。

Interviewer好的。那么，你们是如何在需要提前多年预测算力需求的情况下做出预测的，同时考虑到所有正在发生的架构和模型进步，单位功耗的质量、价值或效用正在提升？帮我们理解一下你们是如何估算的，因为正在进行的技术发展有很高的方差。

Guest是的，是的。所以我们确实需要在算力本身上做多个假设。所以我们目前假设，算力在单吉瓦的基础上实际上正在变得更贵，因为电力在涨价，内存也在涨价等等。然而，由于芯片侧的贬值，我们在另一边获得的智能回报正在超过这部分成本。所以，就卖给客户的每个单位而言，它实际上应该变得更便宜……

Interviewer这方面的提升。

Guest没错，完全正确。这只是芯片本身。我们不想在模型侧过度估计，因为有时候 5.5 在效率方面是一个极其出色的模型，但如果你看看像 5.4 这样的前代模型，它是一个非常大的预训练模型。它非常昂贵，实际上很难 serving。而有时候我们想要那样一个非常大的预训练时刻。然后我们会通过多个模型轮次来在成本侧进行优化。我的意思是，在短期，比如 2026 和 2027 年，我显然会建立一个自下而上的模型。

所以我知道我的产品是什么，我对定价有感觉。你知道，消费者端的 P 乘以 Q。我认为会有多少周活跃用户（WAU）？我能看到这条线的形状。他们中有多少会订阅？广告收入也与周活跃用户、日活跃用户、消息数量等密切相关。所以你在 2026 和 2027 年实际上可以做一个相当好的模型工作。话虽如此，这条线的形状一直在让我们惊喜地上行。当你进入更远的年份时，你实际上更多是在看你已经购买的算力，然后几乎只是反过来做一种算法，就是说这部分算力应该在某种程度上对应这部分收入。

我并不确切知道所有收入会来自哪里。比如一年前，我为投资者建了一个模型，展示了 agentic 收入。故事是我们会推出这个东西，我们会进入 agentic 时代，我们会用自然语言把它交给开发者。他们将能够构建，我们认为他们愿意每月支付高达也许 2000 美元，这在事后看来有点可笑。但没人相信。他们就像，我甚至不知道她在说什么。那不可能发生，而且每月 2000 美元？还记得人们对 ChatGPT Pro 定价 200 美元时抓狂吗？

就像，天哪，没人会为此付费的。

Interviewer没错。

Guest是的。

Interviewer那么，为什么是 1220 亿美元？它能支撑你们到 2031、2032 年吗？你是怎么在做这种建模时得出资本需求的计算结果的？

Guest对。你可能会说得更具体一些。所以我看到的估算是，要建立 1 吉瓦的 AI 算力，大约需要 500 亿美元的资本投入。土地、电力、基础设施、芯片，所有东西。

Jason总共大约 500 亿美元。建一座新数据中心时，你们必须预先垫付全部资金吗？或者说，你们自己出多少？其中有多少可以通过债务融资？1000 亿美元的融资只能换来 2 吉瓦，还是能换来 5 吉瓦？就是说，这笔钱到底能换来什么？

Sarah这是个非常好的问题。如果看我们的计算策略，嗯，世界变化之快简直不可思议。就在两年前，我们 literally 只有一个。我们只有一个合作的 CSP，Microsoft Azure。嗯，我们只依赖一种芯片，Nvidia。我们只有一个产品，ChatGPT。一个价格点，每月 20 美元。所以我经常用魔方来打比方。那时候我们就像底层的一个方块。今天，如果看我们的策略，首先是走向多个 CSP。因为 CSP 实际上为我们做的是把 CapEx 转化为 OpEx。

你随着获得收入而付费，也就是随着你实际使用数据中心而付费。所以实际上，我们某种程度上借助了它们建设的能力、拥有 CapEx 以及融资的能力。因此，今天我们坐拥每一个 CSP 之上，Oracle、嗯、CoreWeave、嗯、Microsoft、GCP、AWS，以及一堆小型 neoscalers。在芯片方面，我们也嗯推进了多芯片计划。嗯，因为我们想确保你始终处于 frontier。我认为如果只依赖一种芯片，那 inherently 总会有某个时刻你无法处于 frontier，因为会发生 leapfrogging。

所以今天，Nvidia 仍然是我们绝对优先的合作伙伴。它们拥有 frontier chip。我们秋季下一次大规模 training run 将在 Vera Rubin 上进行。我们对此非常兴奋。现在我们也在规划即将推出的 Simon series。但与此同时，我们 pipeline 里现在也有 AMD 的芯片。嗯，Cerebras 已经上线。它是一款令人难以置信的低延迟芯片，非常适合想要实时编码的 devs 使用。

还有我们正在与 Broadcom 合作的自研芯片。除此之外，我们还在其他方面实现了多元化。所以现在再想想那个魔方。它变得多维多了，这让我们能够有效利用投资级的 CSP，从而能够快速发展，并将其推回为更多 opex 而非 capex。现在我们正开始转向更多 built-to-suit 的环境。我们宣布正在与 SoftBank Energy 合作在德克萨斯州建设一座数据中心。这超越了 CSP 的范畴，是一个新起点。

那里需要多一点 capex。最后，我认为随着世界发展，请记住这一切我们仅仅在两年内就完成了。我喜欢魔方的原因还在于——你可以去问问 ChatGPT——我觉得魔方可以组合出的形态大约有 quintillion 种。所以它给了我们极大的 optionality。记住我说过，我的工作是最大化 optionality。在我还不是一个投资级实体、无法获得更低成本债务融资的时刻，能够与合作伙伴共同完成这件事非常重要。

Jason你认为五年后整个 stack 会完全融合吗？我什么意思？在传统或过去的市场里，Nvidia 卖芯片，但仅此而已。然后 Microsoft 运营云，仅此而已。再然后你会有一个 consumer app，仅此而已。但现在我们看到所有人都在做所有事。你知道，你们自己也在做 silicon，你们有自己的模型。你们最终可能会决定，也可能不会决定，自己需要以某种形式成为一个 neo cloud。你看 Nvidia，它们有出色的 silicon，但也有自己的开源模型。它们越来越成为一个 off-taker。Google 首先是一家 cloud 公司，但它也有芯片，现在还有模型。所以一切都在融合。如果这种趋势持续下去，竞争格局会变得更简单还是更艰难？

Sarah我的意思是，我认为每个人都想确保自己位于最接近客户的那一层，因为在那里你通常能拿走生态系统中最大比例的利润，对吧？没人希望自己

Jason他们在寻找利润池。

Sarah被边缘化。绝对是。所以这就是为什么今天，当我思考我们的定位时，这回到了我一开始说的，为什么我们想成为那个 AI intelligence layer，因为一年前人们还在谈论 LLMs 的 commodity 化。嗯，坦白说，情况恰恰相反，因为当你开始构建 agentic layer，我们都开始用 harness 这个词，而 harness 带来的正是 context 和 memory，对吧？

在我的 Codex 里，我有一个巨大的 memory file，它知道我就是我。它知道我是 OpenAI 的 CFO。它知道我喜欢怎么写东西，嗯，我喜欢怎么表达。它知道我对什么感兴趣。它甚至知道我是个有青少年的妈妈。我是说，它承载着所有这些 memory。这让它对我来说变得更强大。现在，想想当这种 memory 和 context 被带入真正的企业环境时会发生什么。所以，现在这甚至不仅仅是关于 residing 在那里的数据，但我总会想起那种 intuition，就像当年我在华尔街工作的时候，对吧？

世界上所有数据都会告诉你一只股票在 earnings call 后该怎么走。但是，等一下。然后你打电话给你的交易员。他会说："那只股票不会涨，Sarah。"我就会说："你在说什么？所有数字都表明它这样、这样、这样。"他会说："是啊，但我知道这个基金正面临压力，他们需要减持，这会在接下来一周把那只股票压垮。"对吧？这就是企业的 intuition。这是我一直能想到的最好例子，因为我出身金融世界，但这种 intuition 存在于各行各业。

而我认为现在模型正与你的企业的 memory、context 和 intuition 产生非常紧密的连接。这正是让 CEOs 和 C-suite 非常兴奋的地方，因为他们会说："好，现在我真正明白了这如何能为推动我的 revenue line、我的 top line 增值，而且你知道，我也可以把它当作一个 efficiency play。"所以，回到你问的问题，我认为人们想确保的是自己尽可能贴近那份价值。

Jason还要足够灵活地去 pivot，你看，我们得收尾了，是的。

Sarah但是

抱歉，Jason。

Jason没关系。嗯，这次访谈非常棒，而且你在细节方面讲得太好了。最后一个细节问题，快速问答。我们这个时代最伟大的三项 consumer businesses：iPhone、Meta advertising network 和 Google 的 advertising network。这三者中有两个是基于广告的，而且就连 Apple 也有一点广告业务。没怎么听你聊过广告。有人告诉我，他们在免费版的实验功能里看到了一些广告。你对广告模式有什么承诺？你们在 Super Bowl 期间被 Anthropic 稍微 troll 了一下。哦，你们要加广告了。但广告是让这款产品对全世界免费的解决方案吗？

Sarah是的。首先，在广告方面，你知道，我们我们想坚持自己的原则。我们要确保你知道你始终基于模型获得最佳结果，而不是通过某种 sponsored 内容。所以，这一点必须成立。其次，我认为我们会始终提供一个免费嗯 tier，抱歉，一个 ad-free tier，给那些就是不想看广告的人。但是

Jason如果他们付费的话。

Sarah如果你接受我 Fiji 的说法，这说得很好。如果，你知道，Google 和 Meta 生了一个孩子，那会是 ChatGPT。因为你在 Google Search 里拥有的，而且顺便说一句，我们知道我们至少占有 11% 的 search market。实际比例要高得多，因为实际上，当你进行 Google search 且页面刷新时，那就算作一次。

Sarah Friar在 ChatGPT 中，当你进行一整轮对话，哪怕中间可能问了 50 个问题，那也只算作一次。所以实际上，我们占了高得多的比例。意图非常明确。这对广告商来说很棒，因为我实际上在告诉你我在做什么，对吧？我想要很酷的鞋子上台穿。我在告诉你我想去买什么。在 Meta 的案例中，对吧，他们利用的是类似你们这样的人的某种意图，所以他们有的是人口统计学数据。我们不止于此，因为我们有记忆，对吧？

我刚告诉过你，它知道我是谁。所以想象一下，把记忆和上下文叠加在意图之上，你应该会得到一个非常强大的广告平台，这让你有能力向全世界大规模地开放接入，因为现在你能负担得起这样做了。我想起你问 Freeberg 的一个问题，就是如果你看他们现在的每 token 收入。如果我只为今天做优化，我会把每个 token 都投给 API。

Host没错。

Sarah Friar每个 token 都投给 API。比投给消费端多出一个数量级。然而，我告诉过你，我们在走自己的路。我们的战略是，我们相信存在一层像电力一样的基础 AI 设施。而在未来状态里，你将希望能够服务整个世界，消费者、小企业、大型企业、政府。这就是我们的战略。

Host女士们先生们，OpenAI 的首席财务官 Sarah Friar。

说得好。

太棒了。