OpenAI CFO：最大的挑战是“永远缺算力”，AI时代比互联网和移动时代更宏大

在ChatGPT-5发布后，OpenAI首席财务官Sarah Friar首次接受深度访谈，谈及了模型发布后的用户反馈、AI领域是否存在泡沫、数据的重要性，以及AI基础设施建设将如何重塑经济格局。

ChatGPT-5发布一周后：开发者热情高涨，推理能力受青睐

在ChatGPT-5发布约两周后，OpenAI首席财务官Sarah Friar表示，尽管拥有7亿周活用户的公司任何发布都会引来大量意见，但用户已将ChatGPT视为个人所有物。随着“记忆”等功能的发布，这种归属感愈发强烈。

发布后，高端订阅服务（Plus和Pro）的增速反而加快，表明用户看到了巨大价值。企业级市场和开发者生态也呈现出非常强劲的增长势头。

针对有评论称GPT-5是“Anthropic杀手”，Friar分享了来自开发者社区的数据：周环比来看，开发者使用的Token数量增长了约50%。其中，用于实现“智能体行为”（Agentic Behavior）的Token消耗量几乎翻倍，而最令人兴奋的是，模型“推理”（Reasoning）部分的使用量增长了8倍。Friar认为，这正是在推理能力上，OpenAI进一步扩大了其领先优势的证明。

AI是否存在泡沫？是时代机遇与局部过热并存

针对Sam Altman此前提出“AI可能存在泡沫”的观点，以及市场传闻OpenAI员工正以高达5000亿美元估值进行二级市场股票交易，Friar做出了回应。

她完全赞同Altman的观点，即AI是迄今为止最宏大的时代（the biggest era），其影响力将超越互联网和移动时代。当前的基础设施建设浪潮也丝毫没有放缓的迹象。

她承认，在任何时代浪潮中，都难免会出现投资失误，部分投资可能无法兑现价值（investments made that are not the best of investments），AI时代也不例外。但这并不改变AI时代已来临且OpenAI处于领先地位的基本判断。

初创企业如何构建AI护城河？CFO提出三大关键要素

面对“AI能否让任何人轻易复制任何业务，从而使得护城河不复存在”的担忧，Friar从投资者角度给出了构建可持续AI业务的三个关键：

1. 解决真实问题：许多创业公司试图解决的是“并不真实存在的世界性问题”。
2. 处理复杂的业务流程：许多领域（如财务）存在极其复杂的业务流程，并非只是“光鲜亮丽的对象”（shiny, bright object）。
3. 获取独特数据：据统计，全球90%以上的数据仍封锁在内部（ behind closed doors），存在于大学和企业中。能否以合适的方式获取并利用这些独特数据，是构建竞争壁垒的核心。

Friar认为，我们正在进入一个“富足世界”（world of abundance）。例如，作为财务人员，她不再需要购买现成的规划软件，而是可以在内部为OpenAI构建最好的规划软件。

但她同时指出，这并不意味着传统企业软件会被淘汰。她以Salesforce为例，该公司是GPT-5的重要参考客户，将其用于“Agent Force”。企业软件领域的领导者正在积极拥抱AI，并将继续引领潮流。

数据之争：用户数据属于用户，开放连接成趋势

针对“谷歌等拥有海量用户数据的公司是否应成为最终赢家”的论点，Friar指出，一个重要的转变正在发生：用户认为数据属于自己，而非平台方。

因此，OpenAI等公司开发了各种“连接器”（connectors），能够接入用户在不同平台（如Slack、邮箱、日历）的数据。这正是其企业业务和API业务在过去六个月表现格外强劲的主要原因——用户期望企业搜索能够覆盖其所有工作场景。

随着“记忆”（Memory）功能的叠加，模型不仅能搜索数据，更能理解用户个人偏好。Friar认为，这正在“炸开”（blowing open）整个搜索市场。

她分享数据称，OpenAI在搜索市场的份额在六个月内从约6%增长至12%。她同时指出，这个数据可能被低估了，因为一次Conversational search（对话式搜索）通常包含5-6轮对话，在谷歌会被记为5-6次搜索，而在OpenAI这仅被记为一次会话。这实际上反映了搜索市场本身在变得更大，而OpenAI正在夺取更多份额。

AI投资是“金矿”还是“糖潮”？CFO：堪比修建铁路与电网

当前，由AI热潮推动的巨额资本支出（CapEx）正被大量投入算力基础设施（如数据中心），这对经济产生了广泛的拉动效应，包括建筑、电力、工程、能源和房地产等行业。

Friar强烈反驳了这是短期“糖潮”（sugar rush）的观点。她认为，与相对“轻资本”的互联网时代相比，AI基础设施的建设规模更类似于历史上铁路系统的铺设或电网的构建（the railroads or the build out of electricity）。

“我们才刚刚开始（early inning），”Friar总结道，“AI目前对GPU和算力（Compute）的需求是‘贪得无厌’（voracious）的。我们面临的最大问题就是永远处于算力短缺（constantly under compute）的状态。”

这也正是OpenAI启动“Stargate”等项目，计划进行更大规模投入的根本原因。