在当今科技界，春天英伟达的GTC和秋天OpenAI的DevDay，宛如两颗璀璨的星辰，是硅谷最重要的盛会，它们如同敏锐的预言家，预告着科技未来的走向。在刚过去的OpenAI开发者日上，除了发布ChatGPT Apps SDK、AgentKit、GPT - 5 Codex等成果外，奥特曼提到的几组截至2025年的数据，为我们揭开了AI行业正在驶向的神秘未来。

OpenAI的算力消耗：与谷歌激烈角逐

数据背后的算力需求

基于API的调用并非OpenAI对外提供AI服务的全部。去年，OpenAI曾披露基于ChatGPT的消费者订阅业务收入占比约为75%，且按照未来收入路线规划，ChatGPT订阅收入占比将逐步下滑，API、Agents与其他新业务占比将上升。目前OpenAI虽在布局Agents相关产品线，探索广告与电商业务，但相比其他两大业务，仍处于商业化早期阶段。

我们不妨假定目前OpenAI来自API的收入占据25%，且收入占比对应着token的消耗数量。由此计算，OpenAI基于API的token消耗量，每周将达到60万亿tokens，每月约为260万亿；基于ChatGPT订阅的token消耗量，每周将达到180万亿tokens，每月约780万亿。整个OpenAI每月的token消耗合计约为1040万亿。这意味着OpenAI与谷歌处于相同烈度的竞争之中，谷歌的AI工厂也在疯狂生产token，从5月的480万亿tokens骤增至6月的980万亿，且月均token消耗量肯定已突破千万亿量级，而OpenAI此次公布的数据可能还未统计Sora 2放量所带来的消耗。

ChatGPT用户画像：中重度用户主导消耗

OpenAI的ChatGPT拥有约8亿周活用户，每周消耗约180万亿tokens，折算下来人均每周使用约22.5万tokens。一项研究将典型推理任务设定为输入10k、输出1.5k tokens，据此估算，平均每位用户每周大约执行20次此类推理任务，也就是在每个工作日向ChatGPT提出约四个重要问题。但这一平均值掩盖了实际应用场景中的结构性差异，少数中重度用户贡献了绝大部分token消耗，且不同重要程度的问题，交互深度与轮次并不相同。

开发者用户画像：人均消耗量大幅增长

若将API调用主要视作由开发者生态贡献，相对2023年，OpenAI平台上的开发者人数增长了2倍，而API消耗的token数量却增加了20倍，这意味着短短两年间，平均每位开发者消耗的token数量增长了10倍。促成人均消耗量大幅增长的，或许是深度推理与智能体在各行各业，尤其是编码行业的渗透。奥特曼宣布GPT - 5 Pro将开放API，适合协助完成金融、法律、医疗保健等需要高准确性和深度推理的困难任务，且OpenAI的GPT - 5 Codex日使用量自8月以来增长了10倍以上。智能体的摩尔定律预言其处理任务的复杂度每7个月翻倍，多智能体间的协作至少将推理消耗进一步放大到简单对话的15倍以上。这也难怪奥特曼在绑定英伟达10GW的数据中心后，又与AMD约定总计高达6GW的数据中心，还开始营销强大10倍的GPT - 6，并将数据中心规模提升至2033年的250GW。

Sora 2的算力需求：峰值需求惊人

从文本推理到多模态生成，算力消耗的曲线将更急剧陡峭。奥特曼宣布Sora 2也将开放API，多模态将不断向现有应用场景渗透，也有望创造新的应用市场。但由于OpenAI越来越不透明，不再公开技术细节，对Sora 2算力消耗的估算需建立在一系列大胆而高度敏感的假设之上，其算力需求与模型与视频的性能参数，以及工作负荷模式密切相关。

在初代Sora发布时，风险投资机构Factorial Funds的Matthias Plappert曾基于多重假设估算出，72万张H100才能满足它的峰值需求。而如今，假定Sora 2的参数规模增长2.5倍至500亿参数，主要在GB200的FB8精度下推理，约较H100的FP16精度提升了5倍，其他变量此消彼长，整体不变，且Sora 2继续向TikTok与Youtube输出相同体量的内容，其峰值算力需求仍高达约72万张GPU，只是硬件代际从H100更换为GB200。当然，这只是静态的、片面的估算，随着AI视频生成性能的提升，其应用将从社交分享扩展到影视制作等专业领域，社交和短视频平台也将卷入新的军备竞赛，把算力竞争推向新的量级。这也难怪奥特曼的目标是今年底百万张卡。

奥特曼和他背后的OpenAI，正以AI技术的快速发展，让全球算力需求呈现出爆炸式增长的态势，如同玩弄着全世界的算力资源，引领着科技行业迈向一个充满挑战与机遇的新时代。