在上海开世界人工智能大会(WAIC)，刚好看了一份小摩(JP Morgan)发布了关于OpenAI的报告，就把看到的一些基础信息分享给大家。
虽然不知道这家公司会不会上市(公司性质上有点特殊)，但是它大概率会成为美股七巨头一样的科技巨无霸。
OpenAI成立于2015年，到现在刚好十年，员工数大概4500人(2025年3月24日的数据，后面提及的数字，皆是这个截止日)，总用户8亿，占世界人口的10%，每周活跃用户数是5亿，支持57种语言，并在188个国家和地区提供服务。
公司目前的估值大概是3000亿美金，历史上总共募资了639亿美金，主要的投资方有微软和软银。不过成立之初的公司是以非营利为目标的，2019年改成了“有封顶的盈利型”公司，2025年又有计划改成公益公司(PBC)，细节就不展开了。
大家记得之前提到订阅公司的一个关键指标叫年经常性收入(ARR)，可以简单理解为公司可以获得的一年订阅收入。
而ChatGPT的ARR目前已经到了72亿美元：
72亿美元是516亿元人民币，远超中国一众公司，一个是产品的确好，第二个是全球性市场，公司产品一发布就是面向全球用户，所以不同视野和定位的公司，天花板很不一样。
过去中国的大部分企业在创立之初只是服务于国内市场，当国内市场卷的不行了，才想起来去海外，当然这和市场、创业人的自身情况都有关系，我相信未来会有越来越多的中国企业，在成立之初就定位全球市场。
之前的文章中也多次提及投资上的一个基础逻辑，那就是投资要投资龙头，为什么?
因为其他公司有的，龙头公司有;其他公司没有的，龙头公司也有。如果你投资非龙头公司，一定要问一个问题：为什么龙头公司做不出来，一个小公司能做出来?考虑清楚了这个问题，也可以投小公司。
当然，这不是绝对的事情，只是投资最后要落到一个成功概率的问题上，出手十次成功七次，和出手十次成功三次，那结果是不一样的。
OpenAI是大模型行业的领头羊，在过去 2 年里，该行业18%的投资流向了这一家公司：
其他还拿到比较大的一级市场投资的有xAI(马斯克的AI公司)和Anthropic。
从AI应用的下载量来看也是如此，ChatGPT一个APP下载量占比整个AI APP的70%(不过统计里面排除了中国和俄罗斯，否则豆包等也能排上名)：
上次有朋友留言，提到一个问题，就是关于公司的趋势预测的问题，其实没有任何公司的发展是一帆风顺的，即便是炙手可热的OpenAI，也发生过非常狗血的事情，比如说公司的CEO奥特曼要被解雇：
这在当时也给公司带来前所未有的搜索和曝光率，真是祸福相依。
头部公司会发生，那些小的公司就更可能发生了，没人可以100%预测公司十年后、二十年后一定怎么样，但作为投资人，我们能够做的是我们大概率预测一个公司的趋势，但是如果真的发生了未预料到的事情，或者看错了，那就得认。
怕的是我们Allin一家公司，还很固执或者抱有侥幸的心态，那错了就连翻身的机会都没有了，投资还是有一套基本方法去遵循。
AI很热，市场很大，但是到底有多大市场，OpenAI一年赚了多少钱?这份报告也给了一些数据和预测。
AI的下游用户可以分为个人消费者市场和企业市场，彭博估计，到 2030 年，个人消费者市场 3000 亿美金和企业市场 4000 亿美金，总共 7000 亿美金，折合人民币约 5 万亿元。
不过，AI大模型只能说有一个非常“脆弱的护城河”，比如2023年3月发布的GPT-4模型，在当时是排名第一，但是今天再看这个模型，排名到了95名左右。
当然OpenAI最新的模型还是排名最高的，但是问题是，2年时间就有几十个模型超过了之前的模型，说明它是一个“不进则退”的行业，而且退得很快。
大家都看过跨栏比赛项目，第一名是领先别人，但是不小心被一个跨栏绊倒了，就会被其他人一批人超过。
而大模型的竞争又不是百米冲刺就完事了，而是一个若干年的跨栏比赛，这样的高强度赛跑，有一个跨栏被绊了，就出现问题了，所以说这是一个脆弱的护城河。
即便如此，市场还是给了OpenAI一个很高的收入预期，预计2030年收入到底1740亿美金左右(1.25万亿人民币)，用户数达到20亿，市场还预测公司的毛利率也从当下的40%冲到70%，不过这种预测都是动态调整的，看看就好。
对应给OpenAI的估值是3000亿美金，大概是27倍PS(什么是PS?看我文章的应该是比较熟悉了)。
这个估值在非上市公司的估值里面，紧紧排在4000亿美金的SpaceX和3150亿美金的字节后面，真是妥妥的巨无霸。
报告还给出了全球科技巨头实现千亿美金收入花费的时间，最慢的微软，花了四十多年，而OpenAI预计是14年就能达到，真是坐了火箭：
OpenAI有多种模型，简单分类可以分为：GPT，推理模型“o系列”和多模态模型，做个简单解释：
GPT就是大家常用的对话框后面的那个模型，比如你问个问题它就能答复你;而 “推理模型” 则侧重于处理那些需要多重步骤的任务。
简单说，你对个话，比如问中国有哪些省份，根本不需要多重步骤。但是大家在初高中做数学题的时候，经常要做很多步骤才能解答，放在AI那里就叫推理，用到的模型就是“推理模型”，需要先拆解，然后一步一步的往下做，最后给出完整答案。
多模态就是文字、语音、图片之间的转换，大家今天输入一段文字让生成一张图片，或者给一张图片问上面是什么，然后大模型用文字形式回答出来，都是叫多模态模型，这些基本概念可以初步了解一下。
当然，市场端火热时，对供应端的拉动自然就很强劲，最近出现了Meta“亿薪挖人”真正让我震惊了，大厂愿意这么重金挖人，那对GPU的疯狂拉货就显得可以理解了.
不过这种“高强热度”可以持续多久，可能也是需要投资人需要考虑的，这也是 AI 产业链上游呈现 “涨了又跌、跌了又涨、涨了再跌” 的原因，核心在于市场分歧。
涨了之后都需要谨慎一点，但是跌了后，可以乐观起来，因为AI是一场实实在在的革命。虽然现在最热的是上游的比如通信、PCB甚至是偏代工的公司，最终会成为一个全链条受益的产业。
上面的这些数字中，虽然有部分可能会落空，但是仍然有一部分会变成真金白银的财富，所以这不仅仅是一场投资，还是一场国家和国家之间的较量。
