AI淘金热下的万亿生意:谁在悄悄使用OpenAI的万亿Token?

我爱免费 · 发表于 2025-10-30 17:48

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作者：微信文章

“OpenAI首次曝光万亿Token超级客户名单！”——最近，这样的标题在科技圈疯传。听起来像是AI界的“福布斯排行榜”终于揭晓，引发了无数猜测和讨论。

但真相究竟如何？

事实上，OpenAI官方从未发布过任何名为“万亿Token超级客户”的正式名单。这个吸引眼球的说法更多源于科技媒体和分析师，基于公开信息的拼图游戏。

然而，这个传言之所以能够掀起波澜，是因为它触碰了一个不争的事实：全球各行业的巨头企业都已全面拥抱AI，并将其作为核心战略。虽然名单非官方，但其反映的趋势却真实无比。

巨头的隐秘布局

虽然没有官方的“排行榜”，但通过梳理公开的合作声明、财报电话会议和行业报道，我们可以看到一条清晰的AI落地路径。

科技巨头中，微软作为OpenAI最紧密的合作伙伴，已将GPT技术深度集成到Bing、Windows、Office 365和Azure中；苹果也在iOS 18中宣布集成ChatGPT；而Meta、亚马逊等公司则在不同业务线中探索使用OpenAI技术。

企业级软件领域，Salesforce、Slack、Asana等公司正在利用AI增强产品能力；金融行业的摩根士丹利部署了基于GPT-4的AI助手，帮助财务顾问快速查询海量研究资料；教育领域的可汗学院、杜林格语等平台则用AI提供个性化学习体验。

这些布局背后，是一个更宏大的叙事：AI不再只是实验室里的玩具，而是真正成为了驱动商业价值的引擎。
从“是否用AI”到“如何用好AI”的转变

a16z最新发布的AI应用支出报告为我们提供了更扎实的数据支撑。报告显示，早期初创公司在AI工具上的支出呈现爆发式增长，而且使用AI的公司其投资回报率明显高于使用传统工具的公司。

行业正在经历一个根本性转变：从讨论“要不要用AI”转向“如何用好AI”。

真正的分化不在于是否拥抱技术，而在于如何将技术转化为实际的商业价值。那些能够将AI深度融入业务流程、解决具体痛点的企业，正在获得显著的竞争优势。
淘金热中的卖水者

随着巨头们纷纷入场，整个AI生态链正在快速成熟。

这波AI浪潮与以往的科技革命有着相似的规律：当淘金热兴起时，卖水者、卖铲子的人同样能获得丰厚回报。在AI领域，这体现为模型提供商、云服务商、开发工具平台等基础设施厂商的快速成长。

OpenRouter作为“AI模型路由器”，让开发者可以方便地调用多种大模型；Datadog等监控工具帮助企业管理AI应用性能；而Replit等氛围编码平台则大幅降低了AI应用开发门槛。

基础设施的完善正在加速AI应用的普及，形成良性循环。
真正的竞争才刚刚开始而已。

“万亿Token客户名单”的传言之所以引人关注，是因为它象征着AI商业化的一个里程碑：AI已经成长为能够支撑起巨大交易额的成熟市场。

但比起关注“谁在名单上”，更有价值的问题是：这些企业如何应用AI？取得了什么效果？背后的商业模式是什么？

答案将决定未来十年的产业格局。

数据说话：a16z报告揭示的AI支出真相

用钱投票，才是最真实的趋势判断

在AI热潮中，各种声音此起彼伏，但有一个指标从不说谎——真金白银的支出。知名风投a16z与金融科技公司Mercury合作，分析了超过20万家初创公司的实际支出数据，为我们揭开了AI商业化最真实的一面。

三分天下：水平应用的暂时领先与垂直应用的快速崛起

报告显示，水平型应用（通用AI工具）占据60%的市场份额，而垂直型应用（行业解决方案）占据40%。这一数据背后，反映的是市场发展的阶段性特征。

水平应用的领先地位说明，当前市场仍处于基础设施建设和能力普及阶段。企业和开发者首先需要的是强大的通用AI能力，这就像移动互联网初期，大家先要解决的是网络覆盖和智能终端普及问题。

代表性的水平应用包括：

然而，40%的垂直应用份额同样不容小觑。这意味着AI技术正在快速渗透到具体行业，解决实际业务问题。与水平应用相比，垂直应用虽然市场总量较小，但客户粘性更强，商业价值更容易量化。
氛围编程的意外胜利：Replit为何收入是同行15倍？

在所有数据中，最令人惊讶的发现是：Replit从Mercury客户那里获得的收入，是类似平台Lovable的15倍左右。

这一巨大差距揭示了AI时代工具平台的演进方向。Lovable更专注于快速的UI和组件生成，降低了入门门槛；而Replit则提供了完整的应用开发、部署和运维能力，支持企业级应用的整个生命周期。

关键差异点：

这告诉我们一个关键趋势：企业需要的不是玩具，而是能够支撑真实业务的生产工具。氛围编程不仅仅是生成代码片段，而是要为整个软件开发流程提供价值。
自下而上：70%产品的逆袭之路

报告中最具启发性的发现是：近70%的AI产品最初是针对个人用户设计，随后才被企业采纳。

这一模式的成功案例包括：

“个人爱用、公司疯抢” 成为AI时代最有效的增长策略。当员工自发使用某个工具并显著提升工作效率时，企业采购就成为了必然选择。

这种自下而上的采纳模式，大幅降低了企业的销售成本，提高了产品市场契合度的真实性。与传统企业软件需要说服IT部门不同，AI工具只需要让终端用户感到“离不开”即可。
支出数据背后的三大趋势判断

第一，工具正在回归本质

企业愿意为能够直接带来效率提升和成本节约的工具付费。花哨的功能不如实实在在的ROI证明。

第二，垂直领域仍有巨大空间

40%的份额意味着垂直应用远未饱和。在金融、医疗、法律、教育等专业领域，仍有大量机会等待挖掘。

第三，中国开发者的全球影响力

报告发现，榜单中大量工具由中国开发者创建，然后“出口”到全球市场。特别是在视频生成等领域，中国模型展现出显著优势。
数据告诉我们什么？

这些支出数据清晰地指向一个结论：AI商业化不再是概念炒作，而是正在产生真实的经济价值。

对于创业者来说，这意味着应该专注于解决实际问题的产品，而不是追逐技术热点；对于投资者来说，应该关注那些有真实收入、而不仅仅是流量的项目；对于企业用户来说，现在正是引入AI工具提升效率的最佳时机。

真正的AI革命，不是由技术突破单独推动的，而是由技术、商业需求和用户行为共同塑造的。而支出数据，正是这一进程最准确的晴雨表。

深度解析：四大核心赛道与代表企业

万亿市场的四张入场券，你选哪一张？

当AI浪潮席卷各行各业，真正的商业机会藏在哪里？基于真实的支出数据和行业实践，我们梳理出四大核心赛道，它们正在重塑未来的商业格局。
赛道一：企业级服务——AI商业化的主战场

代表企业：OpenAI、Anthropic、Salesforce、摩根士丹利

这是目前最成熟、收入规模最大的赛道。根据a16z报告，水平型应用占据60%的市场份额，其中企业级服务是绝对主力。

摩根士丹利的案例尤为典型。这家投行巨头部署了基于GPT-4的AI助手，帮助财务顾问快速查询内部海量投资研究资料。传统手动检索需要几分钟甚至几小时的工作，现在只需几秒钟就能完成。这种效率的指数级提升，正是企业愿意支付高额费用的核心原因。

Salesforce则将Einstein AI与OpenAI技术结合，为CRM系统注入新的活力。从销售预测到客户服务，AI正在重新定义企业软件的价值边界。

商业模式特点：

机会分析：技术门槛较高，需要强大的工程能力和资金实力，但市场规模巨大，客户付费能力强。
赛道二：垂直行业解决方案——创业公司的黄金机会

代表企业：Harvey、Abridge、摩根士丹利（再次印证其领先地位）

垂直应用虽然只占40%的市场份额，但却是创业公司最容易建立壁垒的领域。这里的核心逻辑是：行业知识比技术实力更重要。

Harvey是法律科技领域的明星项目。这家AI初创公司为律所和律师提供专业助手，能够处理法律研究、合同审阅等高度专业化的工作。与传统通用AI相比，Harvey理解法律术语、熟悉判例体系、掌握文书格式，这种深度垂直化使其在特定领域表现出色。

在医疗健康领域，Abridge专注于医疗对话转录和摘要。医生与患者的对话能够实时转化为结构化病历，大幅减轻了医护人员的文书负担。类似的还有Decagon，专注于改善医疗通信效率。

关键成功要素：

机会分析：壁垒较高，需要同时懂技术和懂行业，但一旦建立优势，竞争对手难以轻易复制。
赛道三：生产力与创意工具——C端市场的突破口

代表企业：Midjourney、Suno、Notion、Read.ai

这个赛道的独特之处在于，它们往往从个人用户起步，然后自然延伸到企业市场。a16z报告显示，近70%的AI产品采用这种"自下而上"的采纳路径。

Midjourney从Discord社区起家，如今已成为创意工作者的标配工具。它的成功证明了一个关键洞察：当个人用户真正热爱某个产品时，企业采购就成为了必然选择。

音乐生成工具Suno同样如此。从业余音乐爱好者到专业作曲家，都能通过简单的文字描述生成高质量音乐片段。这种创作民主化的力量，正在重塑整个创意产业。

Notion和Read.ai则代表了生产力工具的进化方向。前者通过AI增强笔记和知识管理能力，后者专注于会议摘要和内容分析，都是瞄准了知识工作者的核心痛点。

增长逻辑：

机会分析：用户体验决定成败，需要精准把握用户需求和审美趋势。
赛道四：基础设施与中间件——稳健的"卖水"生意

代表企业：OpenRouter、Datadog、Replit

在淘金热中，最稳健的生意往往是卖铲子、卖水、卖牛仔裤。AI时代也不例外，基础设施提供商正在享受整个生态发展的红利。

OpenRouter作为"模型路由器"，让开发者可以方便地调用多种大模型。这种中立性和便利性使其成为开发者的首选工具。随着模型选择越来越多样化，这类平台的价值将进一步凸显。

Datadog等监控工具则解决了企业大规模使用AI时的运维挑战。当API调用成为业务关键环节时，性能监控、成本优化、故障排查就成为了刚性需求。

Replit的氛围编码平台则代表了开发工具的未来形态。通过将AI深度集成到开发环境中，大幅降低了应用开发的门槛和时间成本。

商业模式优势：

赛道选择的战略思考

选择哪个赛道，取决于团队的核心能力和资源禀赋：

技术实力雄厚的团队适合挑战企业级服务或基础设施领域，这里有更高的技术门槛，但也对应着更大的市场空间。

行业背景深厚的团队应该选择垂直解决方案，用专业知识构建护城河。

产品能力突出的团队可以专注于生产力工具，通过极致体验赢得用户青睐。

值得注意的是，这些赛道并非完全割裂。摩根士丹利既是大模型的企业客户，也是垂直应用的开发者；Replit既是开发工具，也构建了自己的生态系统。

真正的赢家，往往是那些能够在特定领域建立深度优势，同时保持生态连接能力的团队。在AI这个快速演进的领域，专注与开放同样重要。

下一波浪潮：未来5年的AI机会预测

当所有人都在关注当下，真正的赢家已经在布局未来

当前的AI应用格局已逐渐清晰，但技术革新的脚步从未停歇。基于技术演进规律和产业需求变化，我们可以预见未来五年将涌现出更具颠覆性的机会。这些机会不仅来自技术本身的突破，更来自技术与产业更深层次的融合。
技术前沿的三大突破方向

1. AI智能体：从“副驾驶”到“主驾驶”的革命性跨越

当前的AI大多停留在“问答式”交互层面，而下一代AI智能体将具备自主理解、规划、执行和修正的能力。

典型场景：

突破点：智能体需要解决长期规划能力和复杂环境适应能力两大技术难题。一旦突破，将重塑整个软件生态。
2. 多模态理解的深度进化：从“识别”到“推理”的质变

当前的多模态技术主要实现不同模态间的转换和简单生成，下一阶段将实现深度的跨模态理解和推理。

应用前景：

技术关键：需要突破跨模态的深度语义对齐和因果推理能力。
3. 具身智能：AI与物理世界的深度融合

将大模型能力赋予机器人、自动驾驶等物理实体，实现真正的环境感知和交互能力。

重点领域：

挑战：需要解决模拟到现实的迁移和安全可靠性等关键问题。
跨界融合催生的“新物种”

1. AI+生物技术：生命科学的数字革命

机会点：

代表企业：已有初创公司利用AI平台将药物发现时间从数年缩短到数月。
2. AI+能源与气候变化：绿色科技的新引擎

创新方向：

市场潜力：全球碳中和目标将催生万亿级市场规模。
3. AI+区块链：可信数字经济的基石

融合价值：

创新点：解决数据隐私、模型可信度等关键问题。
应对AI自身挑战的支撑性机会

1. AI治理与安全：构建可信AI生态

需求领域：

市场前景：随着AI应用深化，治理需求将从“可选”变为“必选”。
2. AI优化与成本控制：让AI更“经济”

技术方向：

商业价值：帮助中小企业以更低成本享受AI红利。
3. AI教育普及：百万人才的培养机遇

机会空间：

社会价值：解决AI人才短缺的结构性矛盾。
预测背后的逻辑与风险

这些预测基于三个核心判断：

技术成熟度曲线：许多目前处于实验室阶段的技术将在5年内达到商业化临界点。

产业需求牵引：传统行业数字化转型将催生特定的AI解决方案。

社会接受度提升：随着AI技术普及，社会对AI的认知和接受度将显著提高。

然而，这些预测也面临一定风险：

技术突破的不确定性：基础研究的进展难以精确预测时间点。

监管政策的影响：各国对AI的监管政策可能影响商业化进程。

市场需求的变化：产业需求可能随着经济环境变化而调整。
给创业者的行动建议

短期布局（1-2年）：关注垂直行业解决方案和AI基础设施领域，这些领域需求明确，商业模式清晰。

中期准备（2-3年）：开始布局AI智能体和多模态理解相关技术，积累人才和技术储备。

长期视野（3-5年）：关注跨界融合领域，特别是AI与生物、能源等传统产业的结合点。

真正的机会属于那些能够提前布局、持续深耕的团队。在AI这个快速发展的领域，前瞻性的战略眼光比单纯的技术实力更重要。下一波浪潮的到来，将重塑整个科技产业格局，也为新一代创业者提供了前所未有的机遇。

给创业者和投资者的实战建议

在AI浪潮中，冲浪需要正确的姿势和装备

面对AI带来的历史性机遇，创业者和投资者都需要新的思维框架和行动策略。基于对成功案例和失败教训的分析，我们总结出以下实战建议。
给创业者的三个关键选择

1. 赛道选择：宁做小池塘里的大鱼

2. 产品策略：极致单点突破，而非功能大杂烩烩

3. 增长路径：自下而上，农村包围城市

给投资者的四个评估维度

1. 团队能力矩阵比单一技术背景更重要

2. 技术护城河的可防御性

3. 市场时机的精准把握

4. 商业模式的可持续性

避坑指南：常见失败模式分析

技术至上陷阱

盲目扩张陷阱

巨头模仿恐惧症

资源配置的优先级建议

种子轮阶段（0-1）

A轮阶段（1-10）

B轮及以后（10-100）

结语：在AI大潮中找准自己的位置

最大的风险不是被浪潮淹没，而是站在岸边观望

AI革命不是一场短暂的风暴，而是一次永久性的气候变迁。它正在重塑整个商业大陆的基本地形，没有哪个行业、哪个企业能够独善其身。
重新定义竞争格局

这场变革重新定义了竞争优势的来源：

在新的竞争规则下，初创公司第一次在多个赛道上与巨头站在同一起跑线。关键在于能否更快地理解变化、更准地把握需求、更狠地执行落地。
找准你的生态位

如果你是技术专家：不要满足于解决技术难题，要深入产业一线，成为最懂业务的技术人。

如果你是行业老兵：不要被经验束缚，要以归零心态重新学习，将行业知识转化为AI时代的竞争壁垒。

如果你是投资者：不要追逐短期热点，要建立产业认知深度，在噪音中识别真正的信号。

如果你是大企业：不要只把AI当作降本工具，要重构商业模式，用AI重新定义行业标准。
可持续的价值创造逻辑

在AI热潮中，我们需要回归商业的本质：创造不可替代的价值。这种价值可能体现在：

真正的赢家不是最会炒作概念的，而是最能解决实际问题的。他们可能不常出现在媒体报道中，但每天都在为用户创造实实在在的价值。
开始行动的最佳时机

如果你还在观望，现在就是行动的时刻。AI技术正在从“奇技淫巧”变成“基础设施”，使用门槛快速降低，应用成本持续下降。

第一步：选择一个细分领域，深入了解现有痛点和解决方案的不足。

第二步：用最小可行产品（MVP）验证方案可行性，获取早期用户反馈。

第三步：快速迭代优化，在单点建立绝对优势后再考虑扩展。

在这场百年一遇的技术革命中，最大的风险不是尝试后的失败，而是错过整个时代。无论你选择哪个赛道，以什么角色参与，现在都需要做出选择：是成为变革的推动者，还是被变革推动的对象。

AI的未来图景正在我们手中绘制，每个人都既是画家，也是画布上的笔触。找准自己的位置，然后全力以赴——这不仅关乎商业成功，更关乎我们在新时代的存在意义。

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