出品｜虎嗅科技组

作者｜陈伊凡

编辑｜苗正卿

头图｜AI 生成

近日，在 10 月的 DevDay 中，OpenAI 泄露了一份 Top100+ 客户清单，这份清单中，有超过 30 家公司的 Token 消费量突破 1 万亿。

自 ChatGPT 发布之后，业界一直在讨论的就是 AI 商业模式。如果我们按照 GPT-5 的费用计算，输入和输出比为 10：1，  OpenAI 这 100 家顶级客户相当于已经给这家公司提供了超过 1 亿美元的收入。

其中 30 家公司，每家 1 万亿 Token 的消费量将会达到 6000 万美元以上。1 万亿 Tokens，是什么概念？普通人如果活 80 年，每天写 1000 字，1 万亿 Tokens 相当于写 6000 万个汉字，是 20 万人一辈子写的总和；如果用在公司场景中，相当于在客服聊天、文档总结、代码场景下全年无休使用 GPT，连轴转 9 年。

Token 的使用量并不一定意味着公司的技术水平，但说明 AI 已经深度融合到这家公司的各项业务中，一场新的技术范式正在发生，大模型对于这 100 家公司来说，已经成了水和电一样不可或缺的基础设施。

这份名单揭示了现在到底谁在用AI 挣钱？挣多重？怎么挣？

在这 30 家超过 1 万亿 Tokens 消耗量的客户中，我们看到了一些有意思的现象和公司，例如 AI 编程公司、基础设施提供者是 Token 消耗大户；其中我们也看到了一些商业化前景的垂直业务，例如法律 AI 的 Harvey、医疗 AI 通讯 Decagon；搜索、会议、教育、视频、销售和图形设计业务场景是 AI 商业化更有潜力的领域。

根据公开资料整理

AI 原生公司正在超过成熟公司

首先，在 Top30 的企业中，AI 原生初创占比超过了传统成熟公司。

" 模型即产品 "，让这些 AI 原生的初创公司从成立的第一天起，就把大模型和 AI 深度嵌入到自己的业务和工作流中。

例如 AI 编程领域独角兽 Cognition，他们的 AI for coding 产品叫做 Devin。这家公司成立于 2023 年，今年 3 月，Cognition 完成了一笔融资，估值为 40 亿美元。今年，他们也收购了另一家 AI 编程公司 Windsurf，当然，这也给了这家 AI 编程公司足够资金购买 OpenAI 的 API。其 CEO Scott Wu 在一场播客中表示，要重塑软件工程的未来，Cognition 的面试流程是在 6 个小时到 8 个小时到时间，搭建一套自己的 Devin ——一种非常 AI 原生的面试方式。

还有一家引人注意的公司是通用 Agent 公司 Genspark，由前百度 " 小度 "CEO 景鲲（Eric Jing） 与前   CTO   朱凯华（Kay Zhu） 联合创办。

据 The Information 10 月 31 日的消息，Genspark 完成了新一轮融资，投资方包括腾讯。交易后，Genspark 的估值超过了 10 亿美元。根据第三方数据公司 Xsignal（奇异因子）的统计，Genspark 的用户数最高不超过 500 万，这个数据并不高，Manus 的网站和 APP 端是 700 多万月活，但 Genspark 竟然能够进入 OpenAI 的 Top30 客户，说明其不仅在 C 端实现用户增长，更重要的是，在其自身的业务中深度使用 AI。因为 Genspark 使用的模型不止 OpenAI 一家，还有 Claud、Gemini 等。

相比之下，成熟公司更多是通过模块化改造，将 AI 用在自己的工作流中。

不过我们也能够从这份名单中，看到 AI 转型较为彻底，并且效果显著的公司——例如 Notion，Notion 转型之后，其最新的 Notion3.0 版本，将 AI 深度嵌入工作流中。作为写作者，最实用的功能是一种自然流畅的触发方式，降低了使用门槛，例如可以选中任意文本，就能弹出 " 问 AI" 和 " 润色 " 的功能，对内容进行处理；敲击空格即可召唤出 AI 菜单。

截至 2024 年底，已有超过 50% 的 Fortune 500 大型企业在内部不同程度使用 Notion。美国最大的孵化器—— YC 生态下的初创公司中，有一半以上的企业在用 Notion 管理信息。

To B 公司 " 吃 " 掉大量 Token，AI 深入到垂直行业中

在 OpenAI 这 100 家大客户中，超过 75% 的公司集中在 ToB 和开发者中，ToC 的公司不超过 15 家。

如果再细分，ToB 的企业中，有一部分是面向开发者的企业，例如 Cognition、JetBrains；一部分是企业 SaaS 服务商，例如 salesforce、Zendesk；新一代企业工具，例如 Ramp、企业搜索公司 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 100 多个 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 的搜索体验。因此，每次 Glean 的 API 调用背后，都有庞大的企业客户网络，这也使得 Glean 能成为 OpenAI 的大客户之一，这家公司在今年 7 月份实现了   170 万访问量，增长率为   10.7%。

其中，还有一部分公司是面向垂直行业的 AI Agent，例如法律 AI Agent —— Harvey，这说明这些垂直行业的 AI Agent 已经通过对垂直行业的深度渗透和数据的积累，跑起了数据飞轮。Harvey 在成立后两年时间里做到了 3000 万美金，而过去 10 年里最好的 B2B SaaS 产品，达到 100 万美金的营收平均时间是 2 年。

这些垂直 AI Agent 的特点是，行业具备高价值、高复杂度的场景，任务链条长、反馈闭环短。这也给了现在 AI 创业一些启发，需要寻找高价值、高复杂度、高专业性的垂直领域切入，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 30 的客户中，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。这些 C 端场景有一个共性就是高频使用、场景空间大，有清晰的付费订阅场景。

Duolingo 可以说是教育公司中，AI 转型最迅速也最彻底的教育公司之一。他们很早就把自己的业务和大模型结合起来，例如他们利用 AI（如 GPT-4）大规模生成练习题和课程内容；在个性化学习上，Duolingo 通过自研 AI 算法 "Birdbrain" 为每位用户动态调整学习难度和内容推荐；2024 年，Duolingo 发布了 Duolingo Max，有 AI 角色扮演的 200 多个场景和对话；AI 图文互动等功能。这些多模态功能也让 Duolingo 成为了 Token 消耗大户。

另一个高频场景是会议，Read AI 是一个 AI 会议内容总结平台，提供会议摘要、文字记录及会议回放，帮助用户高效查看会议、电子邮件和消息。用多模态   AI   把会议、邮件、聊天自动汇成可搜索、可执行的知识库。截至 2025 年，Read AI 的用户数已经超过了 100 万，过去 12 个月活跃用户数增幅为 720%。

初创公司的模型依赖焦虑

当然，在顶级客户名单背后，这些公司每年在 OpenAI 上花了大量的钱。比如这里面的 AI   搜索初创公司 Perplexity 在 2024   年就向   Anthropic   和   OpenAI   支付了   800   万美元，这几乎占其收入的四分之一。

更可怕的是，这里的很多公司并不仅仅接入 OpenAI 的 API，还包括了谷歌的 Gemini、Claude，这会让这些公司不断进行大量融资，或是在用户身上转嫁成本。

这也难怪，笔者曾经在与 Web Summit（全球网络峰会）的 CEO 兼创始人帕迪 · 科斯格雷夫交流时他表示，Deep Seek 刚出来那会儿，到整个 2 月份、3 月份，几乎整个旧金山（的企业）都在用它，因为成本更低。

另一重焦虑在于和 OpenAI 的业务重合度上——万一钱被 OpenAI 挣了，业务也被吞了，对初创公司来说，将进入一个危险的境地。理论上 Open AI 会做一切，例如前不久这位 " 巨兽 " 推出了 AI 浏览器，这对于通用 Agent 平台来说是一个深度危机，Xsignal（奇异因子）创始人及 CEO 刘震告诉虎嗅，OpenAI 将 " 通用 Agent" 功能纳入自己的生态，这意味着独立构建通用型 Agent 平台的初创公司将面临不确定的但大概率是悲哀的结局，这与两年前的独立搜索 AI 应用的结局类似，会被 ChatGPT 的虹吸效应所伤害。

对于 OpenAI 会进入哪些领域，刘震给了几个判断，给初创公司一些参考，首先，是否能显著提升用户粘性或商业收入；其次，是否能让公司控制更多的用户触点（浏览器、Agent、OS）；第三，市场是否足够大，是否高频；第四，算力和收益的 ROI 是否合理；第五，外部依赖（合作方、监管、版权）是否可控。