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谁在争先恐后喂养OpenAI这只“巨兽”

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语言:中文 更新:2025-11-04 18:41 等级:
平台:Android 厂商: 谁在争先恐后喂养OpenAI这只“巨兽”股份有限公司 官网:暂无
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②使用自带的软件商店

打开“谁在争先恐后喂养OpenAI这只“巨兽””的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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谁在争先恐后喂养OpenAI这只“巨兽”安装步骤:

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🐋🛺🦁第三步:🐼 下载谁在争先恐后喂养OpenAI这只“巨兽”软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。

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以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。

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谁在争先恐后喂养OpenAI这只“巨兽”2024更新

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    • 编辑:CN


    出品|虎嗅科技组

    作者|陈伊凡

    编辑|苗正卿

    头图|AI生成

    近日,在10月的DevDay中,OpenAI泄露了一份Top100+客户清单,这份清单中,有超过30家公司的Token消费量突破1万亿。

    自ChatGPT发布之后,业界一直在讨论的就是AI商业模式。如果我们按照GPT-5的费用计算,输入和输出比为10:1,OpenAI这100家顶级客户相当于已经给这家公司提供了超过1亿美元的收入。

    其中30家公司,每家1万亿Token的消费量将会达到6000万美元以上。1万亿Tokens,是什么概念?普通人如果活80年,每天写1000字,1万亿Tokens相当于写6000万个汉字,是20万人一辈子写的总和;如果用在公司场景中,相当于在客服聊天、文档总结、代码场景下全年无休使用GPT,连轴转9年。

    Token的使用量并不一定意味着公司的技术水平,但说明AI已经深度融合到这家公司的各项业务中,一场新的技术范式正在发生,大模型对于这100家公司来说,已经成了水和电一样不可或缺的基础设施。

    这份名单揭示了现在到底谁在用AI挣钱?挣多重?怎么挣

    在这30家超过1万亿Tokens消耗量的客户中,我们看到了一些有意思的现象和公司,例如AI编程公司、基础设施提供者是Token消耗大户;其中我们也看到了一些商业化前景的垂直业务,例如法律AI的Harvey、医疗AI通讯Decagon;搜索、会议、教育、视频、销售和图形设计业务场景是AI商业化更有潜力的领域。


    根据公开资料整理

    AI原生公司正在超过成熟公司

    首先,在Top30的企业中,AI原生初创占比超过了传统成熟公司。

    “模型即产品”,让这些AI原生的初创公司从成立的第一天起,就把大模型和AI深度嵌入到自己的业务和工作流中。

    例如AI编程领域独角兽Cognition,他们的AI for coding产品叫做Devin。这家公司成立于2023年,今年3月,Cognition完成了一笔融资,估值为40亿美元。今年,他们也收购了另一家AI编程公司Windsurf,当然,这也给了这家AI编程公司足够资金购买OpenAI的API。其CEO Scott Wu在一场播客中表示,要重塑软件工程的未来,Cognition的面试流程是在6个小时到8个小时到时间,搭建一套自己的Devin——一种非常AI原生的面试方式。

    还有一家引人注意的公司是通用Agent公司Genspark,由前百度“小度”CEO景鲲(Eric Jing) 与前CTO朱凯华(Kay Zhu) 联合创办。

    据The Information 10月31日的消息,Genspark完成了新一轮融资,投资方包括腾讯。交易后,Genspark的估值超过了10亿美元。根据第三方数据公司Xsignal(奇异因子)的统计,Genspark的用户数最高不超过500万,这个数据并不高,Manus的网站和APP端是700多万月活,但Genspark竟然能够进入OpenAI的Top30客户,说明其不仅在C端实现用户增长,更重要的是,在其自身的业务中深度使用AI。因为Genspark使用的模型不止OpenAI一家,还有Claud、Gemini等。

    相比之下,成熟公司更多是通过模块化改造,将AI用在自己的工作流中。

    不过我们也能够从这份名单中,看到AI转型较为彻底,并且效果显著的公司——例如Notion,Notion转型之后,其最新的Notion3.0版本,将AI深度嵌入工作流中。作为写作者,最实用的功能是一种自然流畅的触发方式,降低了使用门槛,例如可以选中任意文本,就能弹出“问AI”和“润色”的功能,对内容进行处理;敲击空格即可召唤出AI菜单。

    截至2024年底,已有超过50%的Fortune 500大型企业在内部不同程度使用Notion。美国最大的孵化器——YC生态下的初创公司中,有一半以上的企业在用Notion管理信息。


    To B公司“吃”掉大量Token,AI深入到垂直行业中

    在OpenAI这100家大客户中,超过75%的公司集中在ToB和开发者中,ToC的公司不超过15家。

    如果再细分,ToB的企业中,有一部分是面向开发者的企业,例如Cognition、JetBrains;一部分是企业SaaS服务商,例如salesforce、Zendesk;新一代企业工具,例如Ramp、企业搜索公司Glean。

    其中,Glean是一款AI驱动的企业搜索和知识发现平台,其Work AI平台通过100多个SaaS连接器索引和理解来自数十种产品的文档上下文,为知识工作者提供类似Google的搜索体验。因此,每次Glean的API调用背后,都有庞大的企业客户网络,这也使得Glean能成为OpenAI的大客户之一,这家公司在今年7月份实现了170万访问量,增长率为10.7%。

    其中,还有一部分公司是面向垂直行业的AI Agent,例如法律AI Agent——Harvey,这说明这些垂直行业的AI Agent已经通过对垂直行业的深度渗透和数据的积累,跑起了数据飞轮。Harvey在成立后两年时间里做到了3000万美金,而过去10年里最好的B2B SaaS产品,达到100万美金的营收平均时间是2年。

    这些垂直AI Agent的特点是,行业具备高价值、高复杂度的场景,任务链条长、反馈闭环短。这也给了现在AI创业一些启发,需要寻找高价值、高复杂度、高专业性的垂直领域切入,直击行业痛点。


    C端场景集中在高频、用户数大且付费模式清晰的场景

    在前30的客户中,面向C端提供产品的仅有通用AI Agent公司Genspark、AI搜索公司Perplexity、语言学习平台Duolingo、健康穿戴企业WHOOP、AI会议工具Read AI。这些C端场景有一个共性就是高频使用、场景空间大,有清晰的付费订阅场景。

    Duolingo可以说是教育公司中,AI转型最迅速也最彻底的教育公司之一。他们很早就把自己的业务和大模型结合起来,例如他们利用AI(如GPT-4)大规模生成练习题和课程内容;在个性化学习上,Duolingo通过自研AI算法“Birdbrain”为每位用户动态调整学习难度和内容推荐;2024年,Duolingo发布了Duolingo Max,有AI角色扮演的200多个场景和对话;AI图文互动等功能。这些多模态功能也让Duolingo成为了Token消耗大户。

    另一个高频场景是会议,Read AI是一个AI会议内容总结平台,提供会议摘要、文字记录及会议回放,帮助用户高效查看会议、电子邮件和消息。用多模态AI把会议、邮件、聊天自动汇成可搜索、可执行的知识库。截至2025年,Read AI的用户数已经超过了100万,过去12个月活跃用户数增幅为720%。


    初创公司的模型依赖焦虑

    当然,在顶级客户名单背后,这些公司每年在OpenAI上花了大量的钱。比如这里面的AI搜索初创公司Perplexity在2024年就向Anthropic和OpenAI支付了800万美元,这几乎占其收入的四分之一。

    更可怕的是,这里的很多公司并不仅仅接入OpenAI的API,还包括了谷歌的Gemini、Claude,这会让这些公司不断进行大量融资,或是在用户身上转嫁成本。

    这也难怪,笔者曾经在与Web Summit(全球网络峰会)的CEO兼创始人帕迪·科斯格雷夫交流时他表示,Deep Seek刚出来那会儿,到整个2月份、3月份,几乎整个旧金山(的企业)都在用它,因为成本更低。

    另一重焦虑在于和OpenAI的业务重合度上——万一钱被OpenAI挣了,业务也被吞了,对初创公司来说,将进入一个危险的境地。理论上Open AI会做一切,例如前不久这位“巨兽”推出了AI浏览器,这对于通用Agent平台来说是一个深度危机,Xsignal(奇异因子)创始人及CEO刘震告诉虎嗅,OpenAI将“通用 Agent”功能纳入自己的生态,这意味着独立构建通用型Agent 平台的初创公司将面临不确定的但大概率是悲哀的结局,这与两年前的独立搜索 AI 应用的结局类似,会被 ChatGPT 的虹吸效应所伤害。

    对于OpenAI会进入哪些领域,刘震给了几个判断,给初创公司一些参考,首先,是否能显著提升用户粘性或商业收入;其次,是否能让公司控制更多的用户触点(浏览器、Agent、OS);第三,市场是否足够大,是否高频;第四,算力和收益的ROI是否合理;第五,外部依赖(合作方、监管、版权)是否可控。

    本文来自虎嗅,原文链接:https://www.huxiu.com/article/4799857.html?f=wyxwapp

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