2025年10月28日，伦敦——Sam Altman又一次站在了聚光灯下。在东京一场面向企业的AI推广活动上，大屏幕播放着他由自家Sora模型生成的影像：一个数字分身在虚拟世界中悄然“窃取”芯片，画面充满未来感与戏剧张力。这几乎成了Altman本人的隐喻——他总能用最吸睛的方式，把技术变成话题。ChatGPT如今拥有8亿周活跃用户，离10亿只差一步之遥，年化收入预计年底将冲上200亿美元。其中七成来自普通用户的订阅费，看似风光无限。但热闹背后，真正的考验才刚刚开始。

消费者市场固然重要，可它像潮水一样善变。一年前，人们还在热议ChatGPT，如今Alphabet的Gemini已悄然将市场份额翻倍至14%，而OpenAI的势头却略有放缓。个人用户喜欢新鲜感，但企业客户不同。一旦某个系统被深度嵌入工作流，签下数百万美元的长期合同，替换的成本就高得惊人。这种“锁定效应”意味着，谁能拿下企业，谁就能在未来几年里稳稳收割价值。

也正是因此，OpenAI正把越来越多的精力投向大客户。他们与摩根士丹利、T-Mobile等公司合作，用实际案例证明AI的价值：呼叫中心的工单处理更快了，程序员的代码审查效率提升了。这些看得见的回报，才是企业愿意掏钱的关键。更有意思的是，很多企业内部的推动者，其实是那些在个人生活中已经习惯使用ChatGPT的工程师。他们带着熟悉的工具回到公司，自然而然地推动部署，而企业则为更强的安全性、合规性和管理功能支付更高的费用——这笔账，显然更划算。

但问题也随之而来。OpenAI的毛利率只有40%左右，远低于传统软件公司的水平。原因不难理解：他们得自己承担庞大的算力成本。Altman不止一次公开抱怨资源紧张，服务器快撑不住了。这种对基础设施的重度依赖，不仅压缩了利润空间，也让一些对数据安全极度敏感的行业——比如金融、医疗和政府机构——心存顾虑。

相比之下，加拿大的Cohere走了一条更“轻”的路。他们不碰客户数据，而是让客户在自己的服务器上运行模型，用自己买的或租的芯片。这样一来，既满足了严苛的合规要求，也让自己摆脱了烧钱运维的重担。据说，他们的毛利率已经超过60%，正朝着2029年盈利的目标稳步前进。

而更让OpenAI感到压力的，或许是Anthropic。这家背后有亚马逊支持的公司，靠着Claude系列模型在开发者圈子里扎下了根。尤其是Claude Sonnet，因其在编程任务中的出色表现，成了不少工程师的首选。他们推出的缓存提示功能，能让重复任务的成本降到原来的十分之一，这在需要高频调用的场景下极具吸引力。相比之下，OpenAI虽然也有折扣，但节省幅度只有大约一半。据路透社消息，Anthropic明年收入运行率有望达到260亿美元，2025年底的目标是90亿美元，正一步步缩小与OpenAI的差距。

更不容忽视的是开源力量和非西方模型的崛起。法国的Mistral最近估值冲上130亿美元，靠的是让客户能在本地训练和部署模型的灵活性。而更令人意外的是，包括Airbnb在内的不少西方公司，已经开始转向中国的Qwen。Airbnb的CEO布莱恩·切斯基直言，他们对这个由阿里巴巴开发的模型依赖很深。在OpenRouter这样的API平台上，Qwen的市场份额已经接近7%，几乎和OpenAI并驾齐驱。

Altman或许仍是那个能在社交媒体上掀起风暴的人，Sora的每一次发布都能让全网沸腾。但在企业世界里，掌声不会因一段炫酷视频而响起。这里看重的是稳定、效率、成本和深度整合。赢得消费者靠的是想象力，而赢得企业，靠的是实打实的算账能力。这场战役，才刚刚进入深水区。