OpenAI ARR 口径争议与欧美开源模型挑战中国对手：Newcomer 一周综述

Newcomer 新闻长文· Madeline Renbarger·2026-10-10 00:41· 47 分钟前AI 评分64

竞争性 ARR 估算与模糊估值数学成为焦点，市场变得紧张

AI 导读

Financial Times 报道 OpenAI 向投资人展示的年化收入比广泛引用的 700 亿美元数字低 200 亿美元，核心是毛收入与净收入口径混淆，消息导致周四 AI 股受挫；Bloomberg 随后称 OpenAI 预计年底达到 700 亿美元年化收入（按净收入计）。

正文

本周简讯

OpenAI 的年化经常性收入比新闻报道所显示的少了 200 亿美元，凸显了模糊数学问题。开源模型本周在美国和欧洲高调发布，誓言挑战中国，但国籍并不重要对使用它们的创始人来说。今年迄今为止的初创企业融资打破了 2021 年的记录，但在最近一个季度放缓。 新加坡初创公司Manus在被迫从 Meta 分拆后融资。谷歌在课堂上的 AI 推进被证明是一场噩梦。英伟达 CEO 黄仁勋的女婿在公司内部承担了更大的角色。USV 是募集新基金的 VC 公司之一。关于Groq 与英伟达的交易的新诉讼可能会给反向收购雇佣策略带来麻烦。科技巨头获得了好莱坞式的待遇。

主要新闻

OpenAI 希望其收入运行率与 Anthropic 匹敌。混乱随之而来

周四，AI 股遭受重创，此前Financial Times 报道称，OpenAI 向投资者展示的年化收入数据是为了与 Anthropic 匹敌，而其 ARR 实际上比广泛引用的 700 亿美元数字低 200 亿美元。

一方面，这只是毛收入与净收入的混淆。

另一方面，OpenAI、Anthropic 和热衷独家新闻的媒体都参与了这种混淆。OpenAI 长期以来一直抱怨其收入数字与 Anthropic 相比显得微弱，因为它一直使用净收入数字，而 Anthropic 一直使用毛收入（即 Anthropic 的数字包括亚马逊和微软等合作伙伴的模型销售，尽管合作伙伴会从这些销售中抽取一定比例）。

但当FT拿到 OpenAI 的最新收入数字——作为公司当前融资轮的一部分流传——该报将其放大为头条新闻，称其比早先报道低 200 亿美元。报道解释了这一点，但股市还是受到了打击。Bloomberg随后报道称，OpenAI 预计到今年年底将达到 700 亿美元的年化收入——假设这是净收入而非毛收入。投资者和客户认为 Anthropic 和 OpenAI 大致并驾齐驱。

这里的现实是，审视这些数字的成熟投资者应该理解毛收入与净收入的差异。但Dan Primack说得最好：

缺乏透明度也是我们一直在写的分批融资轮问题的核心，正如Bloomberg的Natasha Mascarenhas所指出的：

以多种估值进行的交易正在变得常态化，而观感是原因之一。作为记者，我们总体上支持透明度，如果真实估值数字不明确，投资者、员工和创始人都会面临真正的风险。

中国挑战

Reflection AI、Mistral 与德国 Aleph Alpha 致力于开创开源商业模式

迄今为止，关于开源 AI 模型潜在风险的政策辩论一直与中国问题纠缠在一起。但情况不再如此。

美国和欧洲公司本周瞄准了 DeepSeek 等炙手可热的中国竞争对手，宣布推出三款新开源模型：美国的 Reflection 的 Beam、法国的 Mistral 的 Large 4，以及德国的 Aleph Alpha 的 Kolibri。这三家初创公司都公开将其新模型定位为如果你担心 AI 主权就该选择的模型。

Reflection 的新模型在 Axios、路透社和 《财富》上获得了大量报道，公司新闻稿明确表示它“推进了西方开源生态系统的前沿”。Beam 的核心主张是，它在推理效率上甚至超过中国模型制造商 Z.ai 备受赞誉的 GLM 5.2，尽管那并非 Z.ai 的最新 offerings。

然而，如果没有政府压力或新法规，主权主张可能难以奏效。本周我们交谈过的投资者表示，目前他们的投资组合公司中很少有人担心其开源模型的国籍，除了那些处理敏感贸易或政府数据的公司。理论上他们更倾向于西方模型，但许多人会乐意使用由 Baseten、Fireworks 或 Modal 等美国推理提供商托管的中国模型。

到目前为止，开源的支持者在反对监管的论证中占了上风。但尖端 AI 落入错误之手的明显风险，加上廉价开源智能可能对 OpenAI 和 Anthropic 构成的商业威胁，意味着这个问题不会消失。

Bill Gurley，一位直言不讳的开源支持者，本周在 Substack 上为开源辩护，并将其宣传为理想的 AI 商业策略。他认为，开源模型比专有系统更安全，因为更广泛的社区会对它们进行压力测试——这一概念在早期的计算时代已被证明是正确的。他说，任何基于开源潜在危险的监管都可能为前沿实验室制造垄断。“IBM 不被允许取缔戴尔。”

Benchmark 甚至投资了总部位于新加坡的 AI 提供商 Manus，并在其被 Meta 收购时套现，尽管那笔交易被中国监管机构撤销。Manus 本周在其创始人回购后筹集了超过 5 亿美元的新资本（见下文）。

Menlo Ventures 合伙人 Deedy Das 指出，更便宜、高性能的开源模型对应用层公司非常有利，对前沿模型制造商则不是什么大威胁。

“我觉得人们把它们对立起来很奇怪，因为我认为显然存在一个蛋糕增长更快、每个人都能增长的世界，”他说。

开源更便宜吗？

Reflection 声称它可以在之前所需计算量的一小部分上运行可比的查询，因此成本当然是其卖点的一部分。然而，尚不清楚开源模型最终是否会保持巨大的定价优势。

我们交谈过的另一位投资者表示，开源模型的实施成本可能很快就会变得高昂，因为针对特定任务进行定制需要投入大量时间和基础设施支出。将其外包给推理提供商可能更便宜。但总成本仍然取决于你调用它的频率，而代币会不断累积。

就底层性能而言，新的西方竞争对手在某些基准测试上与中国的模型不相上下，但在整体能力上落后。

在需求方面，它们尚未撼动排名：GLM 5.3、Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 等中国顶级模型在云平台 Baseten 和 Fireworks 上仍然最受欢迎。

当然，中国方面没有任何放缓迹象：据彭博社报道，DeepSeek 即将完成由腾讯和电池公司宁德时代联合领投的120 亿美元融资。

开源大语言模型的商业模式将如何演变仍是一个悬而未决的问题。低价对应用层创始人来说当然是好事，但大语言模型的训练仍然非常昂贵。

我们已经看到一些公司退出了这场竞赛。Databricks 首席执行官Ali Ghodsi今年夏天告诉Newcomer，当 Databricks 在 2024 年发布自己的开放权重基础模型时，他已经准备好从这项昂贵而费力的任务中抽身，因为它只能产出一个很快就会过时的产品。

科技巨头 Meta 仍在构建开源模型，尽管它今年凭借首个闭源发布产品 Muse Spark 做出了转向。新的开源初创公司需要富有创造力和灵活性，以避免类似的路线转变。

AI 100

Newcomer 与 Bessemer 合作推出 AI 100

我们很高兴能与 Bessemer Venture Partners 共同制作今年的 AI 100 榜单，以突出硅谷最重要的 AI 公司。

榜单提交截止日期为 10 月 15 日。我们将在 11 月 12 日的Cerebral Valley AI Summit 舞台上分享完整榜单。

在此处提交你希望上榜的公司。

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两张重要图表

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