OpenAI“巨兽”喂养之争，谁在争先恐后入局？

近日，在十月的DevDay活动中，OpenAI披露了一份包含百余家核心客户的名单。引人注目的是，其中有超过三十家企业的Token消耗量惊人地突破了一万亿大关。

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自ChatGPT横空出世以来，整个行业就一直在探索AI的商业潜力究竟有多大。若我们按照GPT-5的收费模式估算，输入和输出比例为10:1的情况下，仅这百家企业就为OpenAI贡献了超过十亿美元的营收。

具体来看，这三十家公司每万亿Token的消耗量对应着超过六千万美元的开支。那么一万亿Token究竟意味着什么呢？假设一个普通人能活八十年，每天坚持写一千字，那么一万亿Token相当于书写六千万个汉字的总和——这相当于二十万人一生的创作量。若放在企业运营场景中，这相当于在客服对话、文档整理、代码生成等场景下全年无休地使用GPT模型，连续运转长达九年。

虽然Token使用量不一定代表企业的技术水平，但它确实印证了AI已深度融入这些公司的核心业务流程。一场全新的技术范式变革正在悄然发生，对这些顶尖企业而言，大模型已然成为像水电一样不可或缺的基础设施。

这份名单清晰地揭示了当前哪些企业正在通过AI创造价值，以及他们是如何实现这一目标的。

在这三十家Token消耗量超万亿的客户中，我们看到了一些值得关注的现象。AI编程公司、基础设施提供商构成了Token消耗的主力军；同时我们也发现了一些具有商业化前景的垂直领域应用，比如法律科技领域的Harvey、医疗健康领域的Decagon；而在搜索、会议、教育、视频、销售和图形设计等场景中，AI的商业化潜力更为突出。

基于公开资料整理

原生AI公司正在超越成熟企业

值得关注的是，在前三十大客户中，AI原生初创企业的占比已超过传统成熟公司。

"模型即产品"的理念让这些初创公司从成立之初就将大模型和AI技术深度整合到业务流程中。

以AI编程领域的佼佼者Cognition为例，他们开发的AI编程助手名为Devin。这家成立于2024年的企业，在今年三月完成了一轮融资后，估值已高达四十亿美元。今年他们还收购了另一家AI编程公司Windsurf，这显然为其采购OpenAI的API服务提供了充足的资金支持。公司CEO Scott Wu在一次播客访谈中坦言，为了重塑软件工程的未来，Cognition设计了独特的面试流程——在六到八小时内，让候选人搭建自己的Devin系统，这本身就是一种极具AI原生特质的创新方式。

另一家值得关注的企业是通用Agent公司Genspark，由前百度"小度"CEO景鲲与前CTO朱凯华联合创办。

据The Information十月三十一日报道，Genspark已完成新一轮融资，投资方包括腾讯。交易完成后，公司估值超过十亿美元。根据第三方数据平台Xsignal（奇异因子）的统计，Genspark的最高用户数不超过五百万，这个数据并不算高——对比同类产品Manus的移动端月活用户超过七百万。但Genspark却能跻身OpenAI前三十大客户，这充分说明其不仅在用户增长方面表现亮眼，更重要的是在业务中深度集成了AI能力。值得注意的是，Genspark使用的模型不仅限于OpenAI一家，还包括Claude、Gemini等多个平台。

相较之下，成熟企业更多是通过模块化改造的方式，将AI技术逐步应用到现有工作流程中。

然而我们也从这份名单中看到了AI转型较为彻底且效果显著的企业代表，比如Notion。转型后的Notion 3.0版本将AI深度嵌入工作流，为创作者提供了极其实用的功能特性。其自然流畅的触发方式大大降低了使用门槛——用户只需选中任意文本，就能唤出"询问AI"和"润色"功能，对内容进行智能处理；简单敲击空格键即可召唤AI菜单。

截至2024年底，已有超过半数的《财富》500强企业在内部不同程度地使用Notion。在YC生态下的初创公司中，超过一半的企业使用Notion来管理信息。

To B企业"消化"大量Token，AI深入垂直行业

在OpenAI这百家大客户中，超过75%的企业集中在To B和开发者领域，而面向普通消费者的To C公司不超过十五家。

如果进一步细分，在To B企业中，一部分是面向开发者的技术公司，比如Cognition、JetBrains；另一部分则是企业级SaaS服务商，例如salesforce、Zendesk；新一代的企业工具也占据了重要位置，例如企业支出管理平台Ramp、企业搜索引擎公司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平台通过上百个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搜索的优质体验。正因如此，每次Glean调用API的背后，都连接着庞大的企业客户网络。这也使得Glean成为OpenAI的重要客户之一，这家公司今年七月份实现了170万访问量，增长率达到10.7%。

此外，还有一类公司专注于垂直行业的AI Agent应用，例如法律AI助手Harvey。这说明这些垂直行业的AI Agent通过对行业数据的深度积累和渗透，已经开始形成数据飞轮效应。Harvey在成立后的两年时间里就实现了三千万美元的营收，而过去十年间表现最好的B2B SaaS产品要达到百万美元营收平均需要两年时间。

这些垂直AI Agent的特点是，所处行业具有高价值、高复杂度的特性，任务链条长但反馈闭环短。这也给当前的AI创业者带来启示：需要寻找那些高价值、高复杂度且专业性强的垂直领域切入，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

在前三十大客户中，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等平台。这些C端场景都有一个共性：用户使用频率高、场景空间大，且有清晰的付费订阅模式。

Duolingo可以说是教育企业中AI转型最快速也最彻底的代表之一。他们很早就将自身业务与大模型技术紧密结合，例如利用AI技术大规模生成练习题和课程内容；在个性化学习方面，Duolingo通过自研算法"Birdbrain"动态调整每位用户的学习难度和内容推荐；今年发布的Duolingo Max推出了两百多个AI角色扮演场景和对话功能；AI图文互动等功能。这些多模态功能也使其成为Token消耗的重要客户。

另一个高频使用场景是会议场景，Read AI作为AI会议内容总结平台，提供会议摘要、文字记录及会议回放功能，帮助用户高效管理会议、邮件和消息。通过多模态AI技术，平台将会议、邮件、聊天记录自动汇总成可搜索、可执行的知识库。截至2025年，Read AI的用户数已突破百万，过去十二个月的活跃用户增幅高达720%。

初创公司的模型依赖焦虑

当然，在这些顶级客户名单背后，这些企业每年在OpenAI上投入了大量资金。比如AI搜索公司Perplexity在2024年就向Anthropic和OpenAI支付了八百万美元，这几乎占到其收入的四分之一。

更令人担忧的是，这些公司并非仅使用OpenAI一家的API，还包括谷歌的Gemini、Claude等多个平台。这可能导致初创企业需要不断进行融资，或者将成本压力转嫁给终端用户。

这也难怪，笔者曾在与Web Summit（全球网络峰会）创始人兼CEO帕迪·科斯格雷夫交流时，他表示当Deep Seek刚推出时，几乎整个二、三月份，硅谷的初创公司都在使用它，因为其成本更加可控。

另一个重要焦虑点在于与OpenAI的业务重合度上——万一业务被OpenAI直接覆盖，对初创企业来说将面临严峻挑战。理论上，OpenAI如果推出自己的AI浏览器或通用Agent平台，这对独立构建通用型Agent平台的初创公司而言，很可能意味着一个不确定的结局。这与两年前的情况颇为相似——当时搜索AI应用就曾因ChatGPT的虹吸效应而受到冲击。

对于OpenAI会进入哪些领域，刘震给出了几个判断维度可供参考：首先，是否能显著提升用户粘性或带来商业收入；其次，是否能让公司控制更多的用户触点（浏览器、Agent、操作系统）；第三，市场规模是否足够大，使用频率是否足够高；第四，算力和收益的投入产出比是否合理；第五，外部依赖（合作伙伴、监管、版权）是否可控。