廉价AI可能扰乱OpenAI和Anthropic的IPO（7分钟阅读）

# 廉价AI可能搅乱OpenAI和Anthropic的IPO 来源：https://www.cnbc.com/2026/05/20/cheap-ai-could-derail-openai-and-anthropics-ipos.html 廉价AI可能搅乱OpenAI和Anthropic的IPO 本财报季，AI成本开始体现在数字中。Meta (https://www.cnbc.com/quotes/META/)、Shopify (https://www.cnbc.com/quotes/SHOP/)、Spotify (https://www.cnbc.com/quotes/SPOT/) 和 Pinterest (https://www.cnbc.com/quotes/PINS/) 均指出，AI及推理成本的上升正在拖累利润率。Shopify表示，规模效应“被大语言模型成本的增加部分抵消”。 这是支撑OpenAI和Anthropic预期IPO估值（两者均预计超过8000亿美元）的定价模式所要付出的代价。这些数字假设OpenAI和Anthropic将保持其市场份额和定价权——竞争者难以轻易赶上，且企业客户因缺乏真正替代方案而愿意继续支付溢价。 但数据越来越多地指向相反方向。尖端AI正变得丰富且廉价。中国实验室以美国实验室几分之一的价格提供同等水平的工作，而一批西方挑战者——Nvidia (https://www.cnbc.com/quotes/NVDA/)、Cohere、Reflection、Mistral——正在为企业客户构建更便宜、更小巧、更高效的替代方案，这些客户不愿触碰中国模型。等到OpenAI和Anthropic提交招股说明书时——OpenAI的保密文件最早可能于本周提交 (https://www.cnbc.com/2026/05/20/openai-ipo-filing.html)——其估值的核心前提可能已经不复存在。 成本差距巨大且正在扩大。企业AI预算激增。云成本公司CloudZero调查的企业中，约45%表示2025年每月AI支出超过10万美元，而前一年这一比例为20%。这些钱的去向日益重要。AI基准测试公司Artificial Analysis将每个主要模型通过相同的10项评估，并追踪总成本。对于每个实验室的最强模型：Anthropic的Claude成本为4811美元。OpenAI的ChatGPT：3357美元。DeepSeek：1071美元。Kimi：948美元。智谱的GLM：544美元。Claude在相同工作量下几乎是价格最低的中国替代方案的九倍。 ## Alphabet在Google I/O上发布新AI模型及智能眼镜 就连Google (https://www.cnbc.com/quotes/GOOGL/) 也在论证这一点。在本周的I/O开发者大会上，CEO Sundar Pichai (https://www.cnbc.com/sundar-pichai/) 表示“许多公司已经用完了年度token预算，而现在才五月”，并推荐其更便宜的Flash模型作为解决方案。Pichai称，如果最大的Google Cloud客户将80%的工作负载从前沿模型转移到Gemini 3.5 Flash，他们每年将节省超过10亿美元。该公司承认企业需要更便宜的选择。 而且廉价替代方案已不再落后。中国AI实验室DeepSeek去年发布的模型曾引发美国科技股抛售，上个月其发布了下一代模型的预览版，在编程、智能体及知识基准测试中与OpenAI、Anthropic和Google的最新模型持平或接近。来自其他中国实验室的模型，包括Moonshot、小米和智谱，在过去四个月内也以相似能力水平推出。 Databricks CEO Ali Ghodsi对这一转变有实时观察。该公司的AI网关位于数千家企业客户与其使用的模型之间，Ghodsi表示该产品的收入正在急剧攀升。 他说企业正在部署的技术称为“顾问模型”。一个廉价的开源模型作为默认设置处理大部分工作。当遇到无法解决的任务时，它会获得一个工具，允许其调用OpenAI或Anthropic的前沿模型寻求帮助。 “这样可以很好地控制成本，”Ghodsi说。 转变速度令人震惊。在允许开发者通过单一界面访问数百个AI模型的市场OpenRouter上，中国模型的使用占比从2024年的约1%跃升至5月的60%以上。 供应商开始将降低成本作为产品来销售。Figma (https://www.cnbc.com/quotes/FIG/) CEO Dylan Field表示，企业正在经历AI采用的三个阶段：首先，没人使用它；其次，每个人都必须使用，有些人“甚至举行比赛，看谁在token上花得最多”；第三阶段是意识到“大家花钱太多”必须削减。他说许多企业现在正进入第三阶段。Figma正在销售可将客户token消耗降低20%至30%的功能。 ## 美国 vs. 中国 成本差距反映了两者的构建方式。美国前沿实验室依靠数千亿美元的资本支出运行，在Nvidia销售的最昂贵芯片上训练日益庞大的模型，而美国电网无法快速增加容量。这些成本转嫁给了客户。对于中国实验室，约束已成为策略。在芯片出口限制下，他们被迫进行优化——用更少的算力训练有竞争力的模型，并更高效地运行。 美国实验室的最佳防御是信任。Cohere CEO Aidan Gomez的公司专门向银行、国防机构和其他受监管行业销售AI模型，他说这些买家无论价格多低都不会触碰中国模型。Cohere去年的收入增长了六倍，正是通过销售给这一细分市场。但这是相对狭窄的企业市场的一部分。在安全和合规规则较宽松的非受监管行业，支付溢价的理由越来越难成立。 美国的应对措施正在形成。从AI繁荣中获利最多的公司Nvidia如今公开推动另一种模式，发布自己的AI系统，任何公司都可以免费下载并在自己的服务器上运行，作为中国选项以及OpenAI和Anthropic封闭模型的替代方案。Reflection AI以数十亿美元的估值融资，专门为希望拥有国内替代方案的企业构建美国开源模型。两者资金充足，并明确瞄准同一缺口——能力强大、比前沿模型更便宜、部署在美国企业已经信任的基础设施上。 AI不断扩大的定价差距，加上大型科技公司财报 反对这一转变的理由曾基于国家安全。但这一异议在实践中正在瓦解。即使是美国政府的AI安全研究所——曾指出DeepSeek模型在安全性和性能上落后于美国模型——也记录道 (https://www.nist.gov/news-events/news/2025/09/caisi-evaluation-deepseek-ai-models-finds-shortcomings-and-risks)，自2025年1月R1发布以来，下载量增长了近1000%。 Anthropic自身也承认压力。在其5月发布的一份政策文件中，该公司表示美国模型仅“领先中国模型数月”，并警告北京方面在“全球采用成本上正取得胜利”。 OpenAI持不同看法。一位熟悉该公司想法的人士表示，每次新前沿模型的发布（包括上个月的GPT-5.5）都推动了API和产品使用量的激增，企业需求以他们所说的“垂直墙壁”式增长。该人士称，开源在低风险任务中有其作用，但并未蚕食其核心业务。定价压力不在公司十大关注事项之列。 但一位不愿透露姓名（以保护客户关系）的企业AI CEO提供了不同解读。增长是真实的——“但如果不使用这种技术，前沿模型的增长甚至会更快。” 这就是市场预期OpenAI和Anthropic向公开投资者展示的估值。在各自近万亿美元的估值下，S-1文件必须展示足以证明倍数合理的企业营收增长和集中度。但恰恰在实验室需要主导的细分市场中，支撑估值的溢价正在最快地消失。 **观看：** OpenAI准备提交保密IPO文件 (https://www.cnbc.com/video/2026/05/20/openai-source-confirms-it-is-preparing-for-confidential-ipo-filing.html) 消息来源证实OpenAI正准备提交保密IPO文件