昨天，各路自媒体竞相解读Sam Altman的年终长文《反思》（Reflection），热衷于炒作"OpenAI已知如何构建AGI"的话题。标题党充斥，观点纷杂，却鲜有人能触及核心要义。
就在整个科技圈仍沉浸在长文讨论的热潮中时，Altman又在社交媒体平台发布了一条简短却耐人寻味的推文。
"insane thing: we are currently losing money on openai pro subscriptions!"（疯狂的事情：我们目前在OpenAI Pro订阅上亏钱！） "people use it much more than we expected."（人们使用它的频率远超我们的预期。）
这条推文乍看平常，却与他那篇引发广泛讨论的长文《反思》形成了微妙的呼应。当大多数人还在津津乐道于OpenAI"已知如何构建AGI"的宏大叙事时，这条关于当下AI公司经营状况的推文，反而可能蕴含着更值得关注的信息。因为Altman曾说，"我原以为我们能赚到一些钱。"这句话承认了一个出人意料的事实：即便每月收取200美元的订阅费，ChatGPT Pro的服务依然在亏损，这不是简单的表态。
如果我们将这两份看似风马牛不相及的内容结合起来，一个更深层的产业图景开始显现。在狂热的AGI憧憬之下，是AI产业发展面临的巨大现实挑战。正是这个被多数分析忽视的维度，或许才是理解OpenAI，乃至整个AI产业发展的关键。
让我们剖析推文背后的经济逻辑。数据显示，尽管OpenAI已获得约200亿美元的融资，2023年实现了37亿美元的收入，但预计亏损高达50亿美元。仅ChatGPT的运营就让公司每天花费约70万美元。这种巨额亏损，与Altman在长文中的豪迈论断形成鲜明对比。
"将近九年前，我们创建了OpenAI，因为我们坚信AGI不仅可能实现，还能成为人类历史上最具革命性的技术之一。"Altman在长文开篇这样写道。
而现在，他更是明确宣告："如今，我们对如何实现AGI已经胸有成竹。我们相信，到2025年，第一批AI代理将正式成为'劳动力'中的一员。"这种看似矛盾的状况，其实反映了AI产业发展的深层逻辑。
正如Altman在长文中坦言："过去的两年里，我们几乎从零开始，围绕这项全新的技术构建了一整家公司。没有任何人能告诉你如何做，因为除了亲身实践外，别无他法。而当一个技术领域完全新生时，更无人能够为你指引明确的道路。"
巨额亏损的主要来源包括员工薪资、办公场所租金，但最关键的是AI训练所需的基础设施投入。
这印证了Altman在长文中的一个重要观点："我们的愿景始终坚定不移，但策略需要随着环境不断调整。例如，最初我们完全没想到需要建立一家产品公司；我们曾以为做好研究就是全部。我们也没预料到资金需求会如此巨大。"
这种高成本主要源于两个方面。
首先是算力需求呈指数级增长。要实现AGI，需要更大的参数量和更长的推理时间，这直接推动了对高性能计算硬件的巨大需求。事实上，OpenAI正在为新一轮融资进行重组，但发现所需资金"远超预期"。这再次印证了AI发展对算力的巨大胃口。
其次是能源消耗问题。当模型规模不断扩大，能源效率成为制约发展的另一个瓶颈。这也解释了为什么在展望超智能未来时。
Altman强调："有了超智能，科学发现和创新的速度将大幅加快。"要突破效率瓶颈，需要新一代芯片架构的支持。
从产业链角度看，这种高成本结构塑造了明确的投资机会：
上游芯片制造商：英伟达的龙头地位将更加稳固，其股价有望继续创新高
数据中心建设：云计算巨头们的基建支出将维持高位
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