OpenAI在2026年第一季度烧掉37亿美元，信息网站报道

# OpenAI在2026年第一季度烧掉37亿美元，信息网站报道

根据《信息》网站在2026年6月17日的报道，人工智能领军者OpenAI在2026年第一季度的运营费用达到了37亿美元。这个数字代表了公司现金消耗速度的显著加快，因为它继续在人工通用智能方面进行资本密集型的推进。这一烧钱规模突显了全球AI基础设施竞争的惊人财务需求，该竞争由包括微软在内的主要合作伙伴资助。

背景 — 为什么现在重要

这一季度的烧钱率标志着私人科技公司新的高点。上一次在高增长领域的激进支出可比时期是2021年加密货币挖矿扩张期间，当时像Marathon Digital这样的上市公司报告季度运营支出接近1.5亿美元。OpenAI目前的支出规模是一个数量级的增长，反映了不同的雄心和成本规模。

宏观背景是资本成本上升，10年期国债收益率稳定在4.5%左右。2025年高峰期的后期科技风险投资融资已经收缩，导致对盈利路径时间表的更大审查。支出激增与前沿AI实验室之间日益升级的计算竞赛直接相关，包括Anthropic、Google DeepMind和xAI。

这一支出水平的主要催化剂是对下一代多模态模型的训练运行的持续扩展。每一次模型迭代都需要指数级增加的专用半导体、数据中心容量和能源。次要成本包括在激烈竞争中的人才保留以及巨额的数据获取和许可费用。这一支出是一个战略性押注，旨在维持决定性的技术领先。

数据 — 数字显示了什么

报告的2026年第一季度37亿美元的支出转化为每日现金消耗约4100万美元。这个数字高于2025年大部分时间的年化消耗率大约80亿美元，或每日2200万美元。季度环比增长表明，新的重大投资周期在年初开始。

资本密集度的比较突显了规模：OpenAI的第一季度烧钱超过了成熟科技巨头英特尔2025年整个研发预算的31亿美元。在同一季度，所有上市半导体设备公司的市场总值增长了15%，超越了纳斯达克的4%涨幅。直接竞争对手Anthropic的烧钱率估计为OpenAI的三分之一，基于最近的融资轮。

基础设施合作伙伴正在看到直接的财务影响。微软在其最近一个季度的云和AI基础设施资本支出飙升至180亿美元，同比增长35%。芯片设计公司Nvidia报告截至2026年4月的季度数据中心收入为320亿美元，其中很大一部分归因于对大型AI实验室及其云合作伙伴的直接销售。

分析 — 这对市场/行业/股票意味着什么

资本流动正在创造相邻领域的明显赢家。主要受益者是半导体资本设备公司，如应用材料（AMAT）和ASML控股（ASML），它们提供制造先进芯片的工具。数据中心房地产投资信托（REIT）如数字房地产信托（DLR）以及能源便宜地区的电力公用事业运营商也将因持续需求而受益。

依赖于销售企业AI软件的公司面临双刃剑。虽然生态系统的验证是积极的，但开发基础模型的巨大成本提高了进入壁垒，并可能对它们的利润施加压力，因为它们需要支付API访问费用。像C3.ai（AI）和Palantir（PLTR）这样的公司必须证明它们的应用AI解决方案能够独立于核心模型训练成本曲线产生利润。

一个关键风险是，如果没有近期的货币化突破，这一烧钱率是不可持续的。当前模型依赖于来自资金雄厚的合作伙伴的持续股权注入。如果技术达到平台期，或者竞争对手出现新的、更高效的架构，支撑这一支出的估值可能会动摇。对冲基金据报道正在半导体供应链中建立多头头寸，同时做空竞争护城河较弱的烧钱软件即服务公司。

前景 — 接下来要关注什么

下一个主要催化剂是微软的季度财报，计划于2026年7月下旬发布。分析师将剖析其资本支出指导和Azure部门的利润率，以寻找其AI基础设施投资可持续性的信号。任何与预计支出偏离的情况都可能重置市场对整个行业的预期。

监测PHLX半导体行业指数（SOX）是否持续突破5200的阻力位，这将确认投资势头的持续。相反，若跌破接近4800的200日移动平均线，可能表明投资者对资本周期高峰的谨慎增加。能源期货，特别是在美国太平洋西北等关键数据中心地区，也是实际资源约束的另一个关键指标。

预计在2026年第三季度，关于AI计算分配或对先进芯片的出口管制的联邦监管公告可能会改变所有主要实验室的战略计算。来自AMD等公司的专用AI推理芯片的表现相对于Nvidia的主导地位也将表明成本压力是否推动硬件堆栈的多样化。

常见问题解答

OpenAI的烧钱率对零售投资者在AI ETF中意味着什么？

在像全球X人工智能与技术ETF（AIQ）这样的广泛AI ETF中，零售投资者获得了对这一主题的曝光，但受到间接影响。这些基金持有从芯片制造商到软件提供商的公司。前沿模型层的高烧钱率信号着对上游供应商（半导体、基础设施）的强劲需求，这些通常是较大ETF持股，同时可能挤压对可能面临盈利压力的下游应用股票的投资。

这一支出与亚马逊或特斯拉等主要科技平台早期的支出相比如何？

对于一家私人公司来说，这一规模是前所未有的。亚马逊在其早期激进增长阶段的最高年度净亏损为2000年的14亿美元。特斯拉在2018年Model 3生产 ramp期间的季度运营现金烧钱峰值约为10亿美元。OpenAI每季度烧掉37亿美元，专注于研发和计算，而非物理制造或物流，代表了技术前收入阶段资本密集度的新范式。

达到人工通用智能是否需要这样的支出水平？