摘要：在科技界关于AI是否存在泡沫的激烈争论中，英伟达CEO黄仁勋坚定地投下了信任票——他公开预测OpenAI有望成为全球下一个万亿美元巨头。

在科技界关于AI是否存在泡沫的激烈争论中，英伟达CEO黄仁勋坚定地投下了信任票——他公开预测OpenAI有望成为全球下一个万亿美元巨头。

在2025年9月的一次播客访谈中，黄仁勋不顾行业内日益增长的谨慎情绪，大胆预测OpenAI很有可能成为“世界上下一个价值数万亿美元的超大规模公司”。

他认为OpenAI正在经历的“双重指数级增长”——用户数量与计算量的同步爆发——将推动其估值创下行业历史纪录。

这一表态立即引发科技圈和投资界的广泛讨论。那么，黄仁勋的判断究竟有多少合理性？OpenAI真的具备成为万亿美元巨头的潜力吗？

01 黄仁勋的视角：AI领袖的深度逻辑

黄仁勋作出这一预测并非空穴来风。作为英伟达的掌舵人，他身处AI产业生态的关键位置，能够接触到行业最前沿的数据和趋势。

他在播客节目中详细阐述了自己的判断依据。

他将OpenAI与Meta、谷歌相提并论，指出“超大规模公司同时拥有面向消费者和企业的服务”，而OpenAI已经具备了这一特质。

它既通过ChatGPT等产品触达海量个人用户，又向企业客户输出大模型与AI解决方案。

更值得关注的是英伟达与OpenAI之间日益紧密的战略绑定。就在黄仁勋发表言论前几天，英伟达宣布与OpenAI达成历史性合作。

一方面为OpenAI提供可构建10GW（千兆瓦）AI数据中心的系统支持，涵盖数百万台GPU；另一方面计划逐步向OpenAI投资1000亿美元。

这种深度合作不仅体现了黄仁勋“投自己所了解领域”的投资哲学，更反映了他对AI产业未来走向的独特判断。

02 财务现实：高增长与高消耗并存

OpenAI的财务表现呈现出明显的两面性。根据2025年9月30日披露的财务数据，OpenAI在2025年上半年实现了约43亿美元的营收，比2024年全年高出约16%。

公司预计全年营收有望达到130亿美元。

这样的增长轨迹确实令人印象深刻。从营收角度看，OpenAI已建立起多元化的收入来源。

约84%的收入来自ChatGPT付费用户，包括个人订阅和企业版服务，API接口收入占比约为15%。

然而高营收背后是同样惊人的现金消耗。OpenAI上半年现金消耗达25亿美元，主要用于人工智能研发和ChatGPT的运营。

更值得关注的是，公司上半年净亏损高达135亿美元，显示出在激进扩张背后的财务压力。

尽管如此，资本市场对OpenAI依然充满信心。公司在2025年进行的要约收购估值已从年初的2600亿美元飙升至约5000亿美元。

包括软银和Thrive Capital在内的投资者正积极寻求买入其股份，显示出对OpenAI未来增长的强烈期待。

03 成长动能：三大扩展定律的驱动力

黄仁勋提出的“三大扩展定律”为我们理解AI产业增长提供了框架。在他看来，预训练、后训练和推理这三大环节正成倍放大对计算的需求，支撑AI产业长期增长。

预训练作为AI模型的“基础构建阶段”，其计算需求已被行业广泛认知。

后训练则是针对特定场景的模型优化环节，需根据行业数据持续调整，进一步提升计算资源消耗。

而推理环节被黄仁勋视为最关键的增长点。他强调，推理与断断续续的训练不同，是“持续发生的过程”。

从聊天机器人的每一次对话响应、AI视频的每帧渲染，到后台算法的每一次动态调整，都需要消耗计算能力。

黄仁勋用通俗的表述解释：“你思考的时间越长，得到的答案就越好，而思考需要更多的计算能力”。

他重申一年前的预测：“推理的增长不是100倍、1000倍，而是10亿倍”，并且如今对这一判断更具信心。

推理环节的“复合需求”正是AI区别于早期技术的关键。过去的技术常因需求脉冲式增长陷入“繁荣-萧条”周期。

而AI推理的持续消耗将形成稳定且递增的市场需求，既支撑OpenAI等企业的增长，也为英伟达的芯片、软件、系统业务提供长期动力。

04 市场潜力：从现有格局到未来机遇

OpenAI在AI领域的先发优势不容忽视。公司正加紧巩固在消费者聊天机器人市场的主导地位，计划在2025年底实现每周10亿用户。

而3月份的水平约为5亿用户，增长势头极为迅猛。

从市场竞争角度看，OpenAI面临着谷歌、Meta、亚马逊等科技巨头的激烈角逐。

每家公司都在全力推进自己的AI战略，从模型创新到生态构建，竞争已全面白热化。

然而，黄仁勋看到了更宏大的图景。他预计，若想令AI为全球GDP带来10万亿美元的增值，全球每年需要5万亿美元的资本开支。

这部分价值并非如过去由软件来生成，而是要让AI持续地工作，这就需要一个可支撑起庞大算力需求的“AI工厂”。

在这个框架下，OpenAI的定位已远远超出一家单纯的AI模型提供商，而是朝着黄仁勋所说的“超大规模公司”迈进。

它既直接面向消费者提供服务，又为企业客户提供底层技术设施，这种双重定位使其具备更广阔的市场空间和更稳固的竞争壁垒。

05 挑战与风险：前行道路上的未知数

尽管前景光明，但OpenAI面临的挑战同样不容小觑。公司预计到2029年累计消耗1150亿美元现金，并在2030年才能实现现金流转正。

其中，从2025年到2030年底，仅租赁云服务商服务器的成本预计就高达约4500亿美元。

如此庞大的支出需要相应的营收来支撑。OpenAI预计到2030年实现2000亿美元营收。

这一目标看似遥远，但考虑到公司当前的增长轨迹，也并非完全不可能。

行业内部对AI过热的态度分歧也值得关注。当OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼警示“过多资金涌入未经验证的AI企业”。

Meta CEO马克·扎克伯格将AI基础设施狂热类比“过去泡沫”时，黄仁勋却展现出截然不同的判断。

这种行业领袖之间的观点差异，反映出AI产业仍处在早期阶段，未来发展路径存在相当的不确定性。

技术创新路径的风险同样存在。虽然当前AI技术快速进步。

但如果未来出现更高效、更低成本的替代方案，OpenAI目前依靠大规模算力堆砌的策略可能面临挑战。

黄仁勋的判断建立在他对AI产业底层逻辑的深刻理解上，他提出的“三大扩展定律”为我们评估OpenAI的潜力提供了框架。

从当前态势看，OpenAI确实具备成为万亿美元公司的某些特质，但前行道路上依然布满挑战。

这就如同评估一棵幼苗能否长成参天大树，我们不仅要看种子本身的基因，还要考虑土壤、气候和园丁的培育能力。

在AI这片沃土上，OpenAI确实拿到了难得的“好种子”，但最终的成长高度，仍取决于众多变量的共同作用。

来源：發哒哒哒财