OpenAI 发布会里一页价值万亿的PPT
原创 刘洪善 2025-10-09 00:47 广东
最近OpenAI的发布会，信息量很大。特别是其中一页PPT（如下图所示），列出了他们tokens累计消耗量最大的客户，是支撑OpenAI估值上万亿人民币的核心客户，而每个客户背后的公司，都可能隐藏着启发中国大模型产品创新与创业的密码，值得细细研究。
一、数据梗概
从PPT看，这里面的客户分3档，分别消耗了1T、100B与10B量级的Tokens，其中：
消耗了1T及以上的客户，共有30个。
消耗了100B及以上的客户，共有70个。
消耗了10B及以上的客户，共有54个。
因为OpenAI只给了一个量级，这些客户在OpenAI具体消耗多少Tokens、花费了多少钱我们无从得知，但可以做一个大致的测算。
我在网上找到了排名第二的客户发的推文（如下图所示），他明确说了他们公司的Tokens的消耗量是9.6T，因此，合理推测最高的消耗量级就是10T左右了，其他的客户依次递减。
他们大概消费了多少钱？不同应用类型，其输入输出Tokens的消耗比例是不同的，在大多数大模型产品中，输出 tokens 通常是输入 tokens 的1.5到3倍，而一些应用，比如文档总结、会议纪要等应用，则是输入远大于输出，因此，按GPT 5最新的输入价格1.25美元/百万Tokens、输出价格10美元/百万Tokens计算，如下表所示，使用了1T的客户大约消费了600到800万美元，费用还是非常可观的。
比例 | 费用 | 类说明 |
|---|---|---|
输出 : 输入 = 1 : 1 | ≈ $5.6 M | 对话型或简短回答任务 |
输出 : 输入 = 2 : 1 | ≈ $7.1 M | 多数生成式内容平台 |
输出 : 输入 = 3 : 1 | ≈ $8.3 M | 内容生成量大、长文案类应用 |
二、最头部的30家公司是做什么的
当然，做到对数据整体有了大致的了解，更主要的是对其中的客户背后的公司做详尽的分析，限于篇幅，这里主要把1T以上的客户列出来，简单看看他们都是做什么的，大致因为什么原因会消耗这么多的Tokens。
Duolingo：语言学习平台 + 认证考试服务。token 调用原因：对话练习、错误解释、个性化教学内容生成。
OpenRouter：统一 AI 模型接入与路由 API 平台。token 调用原因：作为中间层，转发、组合、缓存多模型请求。
Indeed：招聘 / 职位搜索平台。token 调用原因：简历解析、职位匹配、自动推荐说明生成。
Salesforce：CRM / 企业级客户关系管理 + 营销自动化。token 调用原因：客户邮件自动化、交互摘要、智能预测 & 推荐。
CodeRabbit：代码辅助 / AI 编程辅助平台（初创 AI 服务）。token 调用原因：大规模代码生成 / 重构 /提示任务。
iSolutionsAI：AI 咨询 /定制化解决方案提供商。token 调用原因：企业端文本 /报告 /自动化模块生成调用频繁。
Outtake：AI 驱动内容 /写作 /摘要工具。token 调用原因：用户投稿 / 长文再创作 /摘要与润色。
Tiger Analytics：数据分析 / AI 咨询 /智能建模服务公司。token 调用原因：文本说明、报告自动撰写、自然语言解释模块。
Ramp：企业开支 /费用 /支出控制工具。token 调用原因：发票识别、报告摘要、异常说明等文本处理。
Abridge：医疗 /语音对话转文字 + 摘要平台。token 调用原因：语音转写 + 医患对话理解 + 摘要生成。
Sider AI：AI 协作 /工程 /内容辅助平台。token 调用原因：项目文档 /代码 /注释自动生成 &协作。
Warp.dev：智能终端 /代码代理 /AI 助手 + 终端工具。token 调用原因：自然语言指令转代码、代码解释、agent 驱动多个子任务。
Shopify：电商平台 + 商家工具套件。token 调用原因：产品文案自动化、客服回复、广告文案生成。
Notion：笔记 /知识库 /办公协作平台。token 调用原因：文档生成、摘要、智能搜索 / 问答。
WHOOP：健康 /可穿戴 + 数据监测 /反馈分析。token 调用原因：用户健康日志、报告解读、建议生成。
HubSpot / Dashworks：营销自动化 + CRM /业务流程平台。token 调用原因：营销文案、客户触达流程生成、报告自动化。
JetBrains：开发者工具 /IDE /编程辅助平台。token 调用原因：代码补全 /重构 /自然语言 → 代码 /提示解释。
Delphi：AI 产品 /工具平台（模型 & 推理服务）。token 调用原因：模型调用 + 多场景推理任务。
Decagon：AI /技术创业公司 /产品定位（内容 /服务）。token 调用原因：文本理解 /生成 /产品模块调用。
Rox：AI /自动化 /协作型初创。token 调用原因：流程机器人 /交互驱动模块高频调用。
T-Mobile：通信运营商 /网络服务 + 客服 /增值服务。token 调用原因：客服机器人 /查询答复 /推荐服务交互。
Zendesk：客服 /工单管理平台。token 调用原因：自动客服回复 /上下文对话 + 问答生成。
Harvey：法律 /合规 /合同文书 AI 助手。token 调用原因：合同起草、条款理解、法律意见生成功能。
Read AI：会议 /语音 /录音内容转写与摘要服务。token 调用原因：会议转录 + 会议纪要自动生成。
Canva：在线设计平台 + 素材 /文案辅助工具。token 调用原因：海报 /文案 /设计提示等文字 /说明生成。
Cognition：AI 代理 /自主任务系统。token 调用原因：多轮决策 /任务拆解 /文本交互。
Datadog：监控 /日志 /指标平台。token 调用原因：自然语言告警解释、趋势查询、报告生成。
Perplexity：AI 驱动的搜索 /问答系统。token 调用原因：查询 + 上下文总结 +生成回答。
Mercado Libre：拉美电商平台。token 调用原因：客服机器人、商品描述自动化、推荐说明。
Genspark AI：AI 平台 /开发 /服务商。token 调用原因：为客户提供大规模模型调用服务 /多场景生成。
这30家公司，业务集中在以下7个领域：
1、AI 搜索与知识管理
侧重信息检索、语义理解与生成式搜索。比如，Perplexity是AI 搜索与问答引擎，Cognition是AI 智能体与推理代理系统，Read AI 是智能会议记录与摘要（搜索+总结），Dashworks和HubSpot具备企业知识搜索与AI摘要能力。
2、AI 教育学习
用大模型提供个性化教学、语言练习或学习内容生成。比如，Duolingo 是AI语言学习与对话生成，Decagon是AI学习/社交内容生成平台，Outtake是AI文案写作与教育内容生成。
3、AI 企业服务
为企业提供智能办公、知识总结、生产力工具。比如Notion是企业智能笔记与知识库，Salesforce是CRM与客户洞察，Zendesk是AI客服与客户体验管理，HubSpot是营销自动化与AI销售助手，T-Mobile是客服与内部AI助手，Tiger Analytics是企业数据智能与分析，Delphi是企业AI应用搭建平台。
4、AI 开发者工具
赋能开发者、团队与企业使用AI模型构建应用。比如，OpenRouter是多模型聚合与API调用平台，JetBrains是AI编程助手与IDE集成，Warp.dev是AI命令行与开发工具，CodeRabbit是AI代码审查与协作平台，Sider AI 是AI代码生成与团队协作，Genspark AI是AI应用开发与训练平台。
5、AI 商业、财务与营销自动化
优化企业支出、生成营销内容或自动报表。比如Ramp是AI驱动的企业财务与费用管理，Shopify是电商文案生成与智能客服，Mercado Libre是拉美电商智能客服与推荐，Datadog是智能监控与自然语言数据分析。
6、AI 医疗健康管理
利用AI做语音转写、摘要、健康分析。比如Abridge是医疗语音转写与临床摘要，WHOOP是可穿戴设备与健康AI分析。
7、AI垂类服务
提供法律、领域咨询等专业的垂类服务，比如Harvey为律师、分析师提供文本分析与决策支持，iSolutionsAI则提供专业AI咨询与定制服务。
总之，这 30 家 OpenAI 大客户几乎覆盖了当前 AI 的全部主流赛道：教育、搜索、办公、开发者工具、财务电商、健康医疗、法律服务等，而OpenRouter、Perplexity、Notion、Salesforce、Shopify、Abridge 是各赛道的代表性Tokens消耗大户，从中也可见在当前的大模型技术程度下，在什么领域创业、做产品，是经过验证了有需求的，当然，对中国而言结论是否完全适用，那是不一定的，但大体可作为参考。
另外，这里面还有很多分析工作值得展开，比如这些公司里，初创公司集中在哪些AI领域，他们的市场表现是否与Tokens的消耗量成正相关？成熟公司是如何运用大模型的，有没有为公司带来额外的收益？等等，有待进一步分析，也是十分有趣味的。