OpenAI 年化收入被指比报道低 200 亿美元，美欧三家开源模型对标中国

本周简讯

OpenAI 的年度经常性收入比新闻报道所显示的少了 200 亿美元，凸显出模糊数学问题。开源模型本周在美国和欧洲高调发布，誓言要与中国一较高下，但国籍并不重要，对使用它们的创始人来说意义不大。今年迄今为止的初创企业融资打破了 2021 年的纪录，但在最近一个季度有所放缓。新加坡初创公司 Manus 在被强制从 Meta 拆分后完成融资。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担任了更重要的角色。USV 是募集新基金的 VC 机构之一。一起关于Groq 与英伟达交易的新诉讼可能会给反向收购式招聘策略带来麻烦。科技巨头们获得了好莱坞式的待遇。

主要新闻

OpenAI 想让自己的收入运行率与 Anthropic 匹敌。混乱随之而来

周四，AI 股票遭到重创，此前《金融时报》报道称，OpenAI 正在向投资者粉饰其年化收入数字，以与 Anthropic 匹敌，而其 ARR 实际上比被广泛引用的 700 亿美元低了 200 亿美元。

一方面，这仅仅是关于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，与 Anthropic 相比，其收入数字显得疲软，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额，尽管这些合作伙伴会从中抽取一定比例）。

但当《金融时报》拿到 OpenAI 最新的收入数字——作为该公司当前融资轮的一部分流传——该报将其放大成头条新闻，称其比早前的报道低了 200 亿美元。报道解释了这一点，但股市还是受到了打击。彭博社随后报道称，OpenAI 预计到今年年底将达到 700 亿美元的年化收入——前提是这是净收入而非毛收入。投资者和客户认为，Anthropic 和 OpenAI 大致不相上下。

这里的现实是，审视这些数字的精明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报道的分轮融资问题的核心，正如彭博社的Natasha Mascarenhas 所指出的：

以多种估值进行的交易正在变得常态化，而外界观感是原因之一。作为记者，我们总体上支持透明度，如果真实估值数字不被明确，投资者、员工和创始人都将面临切实风险。

中国挑战

Reflection AI、Mistral 和德国的 Aleph Alpha 旨在发明开源商业模式

到目前为止，关于开源 AI 模型可能风险的政策辩论一直与中国问题纠缠在一起。不再如此了。

美国和欧洲的公司本周瞄准了DeepSeek等炙手可热的中国竞争对手，发布了三款新的开放模型：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主权问题时的首选。

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“推进了西方开放生态系统的前沿”。Beam的核心主张是，它在推理效率上甚至超过了中国模型制造商Z.ai备受赞誉的GLM 5.2，尽管那并非Z.ai的最新产品。

然而，在没有政府压力或新法规的情况下，主权论调可能难以奏效。本周我们交谈过的投资者表示，除了那些处理敏感贸易或政府数据的公司外，他们的投资组合公司中很少有人目前担心其开源模型的国家来源。理论上他们更倾向于西方模型，但许多人乐于使用由Baseten、Fireworks或Modal等美国推理提供商托管的中国模型。

迄今为止，开源的支持者在反对监管的辩论中占了上风。但尖端AI落入错误之手所带来的明显风险，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，开放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而制定的监管，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、高性能的开放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声称它可以用之前所需计算量的一小部分运行可比的查询，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，实施开源模型可能很快就会变得昂贵，因为需要大量时间和基础设施投入来针对特定任务进行定制。将其外包给推理提供商可能更便宜。但总成本仍然是调用频率的函数，而token会累积起来。

在底层性能方面，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 等中国顶尖模型在云平台 Baseten 和 Fireworks 上仍然最受欢迎。

当然，中国这边也没有放缓：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既昂贵又费力、只能产出一个很快过时的产品的任务中抽身。

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 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敏捷，才能避免类似的路线转变。

AI 100

Newcomer 与 Bessemer 合作推出 AI 100

我们非常高兴能与 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 上现场公布完整榜单。

在此处提交你希望上榜的公司。

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两张重要图表

2026 年交易额打破 2021 年纪录，第三季度放缓至更正常的节奏

这是风险投资大规模、集中押注的一年，推动美元总额创下新高。

根据最新的季度PitchBook-NVCA Venture Monitor 报告，美国初创公司的交易额已经比 2021 年创纪录的总额高出约 44%。