OpenAI“计算利润率”冲至70%！内部指标翻番，商业化效率大幅提升

在巨额投入和快速扩张的背后，OpenAI的商业化效率正显著走高。多位知情人士称，截至 2025 年 10 月，OpenAI内部关注的关键指标——“计算利润率”（Compute Profit Margin）已升至70%，相比 2024 年底的52%明显上行，也是 2024 年 1 月的两倍。尽管这一数字未获官方正式确认（OpenAI发言人表示“该指标不对外披露”），但信号十分明确：这家曾被视为“烧钱”的AI巨头，正在从技术先锋加速迈向高效率盈利型公司。

什么是“计算利润率”？

它指AI服务收入扣除模型运行的直接成本（包括GPU算力、电力、维护等）后，所占收入的比例。举例：用户花 100 美元使用 GPT-5，其中有 30 美元用于推理和训练所需的算力开销，那么计算利润率就是70%。该指标能直观看出大模型业务的单位经济是否健康，是评估AI公司可持续经营的重要参考。

效率跃升背后的三大驱动力

1. 推理侧优化：GPT-5.1 与 Sora 等新模型引入稀疏激活、动态批处理、量化压缩等手段，显著压低单Token推理成本；

2. 自研算力落地：Stargate 超算中心与定制AI芯片陆续投入，减少对高价公共云的依赖；

3. 客户结构升级：企业API与 GPT Enterprise 订阅用户快速增长，ARPU（每用户平均收入）持续抬升。

70%意味着什么？

横向来看，传统云计算的利润率多在30%-50%。OpenAI的计算利润率突破70%，说明其大模型服务的盈利能力已接近甚至超过成熟SaaS产品。尽管受 Sora 推广与全球数据中心建设等战略投入影响，公司整体仍在亏损（预计 2025 年负现金流超 90 亿美元），但核心AI服务的“现金流引擎”已启动并加速。

行业启示：AI竞赛进入“效率为王”新阶段

OpenAI效率显著提升，或将推动行业从“规模优先”转向“单位经济优先”：

– Anthropic、Google DeepMind 等加快模型蒸馏与边缘侧部署；

– 开源阵营如 Mistral、DeepSeek 以 MoE 架构进一步降低推理成本；

– 各大云厂商推出“AI专用实例”，争夺高利润的AI工作负载。

AIbase认为，计算利润率的快速抬升，是OpenAI从“实验室阶段”迈向“商业闭环”的关键节点。当AI不仅能改变世界，还能高效赚钱，产业智能化才有持续前进的“燃料”。而这场以效率为核心的新一轮竞赛，才刚刚开始。