OpenAI 做手机:一家亏钱公司的救命稻草,还是另一座 AI 硬件坟场?

marsbitPublicado a 2026-04-27Actualizado a 2026-04-27

作者:Ada,深潮 TechFlow

天风国际证券分析师郭明錤发了一条消息,称 OpenAI 正在跟联发科、高通合作开发手机处理器,立讯精密做独家制造伙伴,预计 2028 年量产。此消息亦被多家媒体证实并报道。

消息传开,供应链股票先涨为敬。分析师们开始算联发科的增量订单、立讯精密的客户结构优化、高通基带方案的授权收入。

但问题是,一家预计到 2030 年才实现盈利,累计现金消耗可能高达到约 1150 亿美元公司,为什么要去做手机?

订阅模式陷阱

OpenAI 2025 年的营收做到了 200 亿美元 ARR,收入自 2020 年以来增长了 3628 倍。ChatGPT 周活用户 5 亿,是全球第一梯队的消费互联网产品。

但根据德意志银行 2025 年 10 月报告,只有大约 5%的用户掏了钱。

剩下的 95%是免费用户,每一次对话都在烧算力、电费和 GPU。连 Sam Altman 都承认过,即使是 200 美元/月的 Pro 订阅都在亏钱。2025 年全年现金消耗约 90 亿美元,收入的 70%直接蒸发在服务器上。

此外,根据德意志银行分析师 Adrian Cox 的报告,2025 年下半年 ChatGPT 在欧洲的消费端付费用户几乎停滞。付费率的上限可能比想象中低得多,靠订阅驱动增长的模式正在碰墙。

订阅模式的问题是,虽然成本跟用户数成正比增长,但收入增长到某个点就起不来了。这在传统 SaaS 里不存在的问题,在 AI 公司里是致命的。

那怎么办?

广告是一条路。OpenAI 已经开始在 ChatGPT 里测试广告,它挖来了 Meta 的变现操盘手 Fidji Simo 当应用 CEO。但做广告意味着跟 Google 正面竞争,Google 每年光搜索广告就有上千亿美元的现金流在手,护城河也够深,OpenAI 恐怕很难从对手口中夺食。

企业服务是另一条路。目前企业收入已经占到 OpenAI 总营收的 40%以上,增长确实快。但 Anthropic 在企业编程工具上的年化收入在 2026 年 3 月已经冲到 300 亿美元,二级市场交易价格一度反超 OpenAI。这条路上也挤满了竞争者。

于是就剩下第三条路:硬件。

硬件不是梦想,是财务焦虑

OpenAI CFO Sarah Friar 在接受 CNBC 采访中表示:“硬件会成为 ChatGPT 的下一层价值增量,并有助于推动用户升级、订阅增长。”

也就是说,OpenAI 需要一个载体,把免费用户变成付费用户。卖一部手机,捆绑 ChatGPT 订阅,用户每月自动扣费。不用再等用户自己打开浏览器去升级 Pro。硬件锁定了入口,订阅变成了默认选项。跟 iPhone 绑定 iCloud 存储一个道理。

所以郭明錤描绘的那个愿景,用 AI Agent 重新定义手机,用户不再打开一堆 App 而是直接通过手机执行任务,技术叙事当然好听。但底层驱动力更原始,OpenAI 需要新的变现通道来填那个每年近百亿美元的窟窿。

OpenAI 做手机的本质动机也跟创新没关系。它需要一种方式把算力成本从自己的资产负债表上转移出去,硬件就是那个转移载体。用户买了手机,就默认为云端推理付费了。

OpenAI 计划最快 2026 年 Q4 IPO,目标估值 1 万亿美元。上市之前,它必须给华尔街讲一个除了「模型越来越好」之外的增长故事。企业收入被 Anthropic 追着跑,广告刚起步,AI Agent 还在概念阶段。手机是一个好故事。全球每年卖十几亿部手机,只要切下一小块,收入曲线就够看。

前车之鉴

好故事和好生意之间的距离,在 AI 硬件领域已经被反复证明过了。

Humane AI Pin,融了 2.3 亿美元,定价 699 美元加上每月 24 美元的订阅费,出货不到 1 万台。2025 年 2 月以 1.16 亿美元卖身惠普,产品直接变砖,所有用户的设备停止运作。

Rabbit R1 是 CES 上风光无限的小橙盒子,卖了 10 万台,然后遭到大规模退货,用户发现许多演示功能根本无法正常使用。长达 10 秒的语音响应延迟使得该设备无法用于实时交互。到 2026 年初,有媒体报道公司连员工薪水都快发不出来了。而且用户发现它本质上就是一个 Android App 套了个壳。

这两个案例有一个共同的死因,就是把技术新鲜感误判为产品市场匹配度。Demo 很炸裂,等待名单排长龙,团队以为这就是市场验证。结果用户拿到手,发现还不如手机上装个 ChatGPT App。

Jony Ive 本人在接受采访时公开评价 Humane AI Pin 和 Rabbit R1 是「非常糟糕的产品」,整个行业「缺乏以新思维表达的产品」。然后他把自己的 io 公司以 65 亿美元卖给了 OpenAI。

2028 年的对手,不是今天的 iPhone

OpenAI 手机预计 2028 年量产。距离现在两年。

两年后的手机市场会是什么样?

苹果已经把 Google Gemini 和 ChatGPT 同时塞进了 iPhone,Siri 的 AI 大改版预计 2026 年落地,三星 Galaxy AI 已经覆盖旗舰和中端产品线,Google Pixel 原生运行 Gemini,Android XR 眼镜在路上。

换句话说,到 2028 年,市面上每一部主流手机都会是「AI 手机」。AI 能力将成为标配,就像摄像头、GPS、指纹识别一样。

那么 OpenAI 的差异化在哪?

郭明錤给出的答案是,AI Agent 需要持续理解用户的上下文,只有手机拥有用户的一切即时状态信息。而 OpenAI 有最好的模型,所以做出来的手机体验会不同。

这个答案有一个明显的漏洞,就是模型能力是可以通过 API 提供的。OpenAI 今天就在通过 API 把自己的模型卖给苹果和三星。如果模型是核心优势,那把模型卖给所有手机厂商比自己造手机赚得多、风险还小。

除非 OpenAI 认为,光卖模型 API 的收入不够。

这又回到了那个核心问题:做手机是为了技术理想,还是为了财务生存?

科技史上充斥着硬件失败的案例,而软件公司做硬件,历史上成功的案例也屈指可数。Google 做了 Pixel 十年,全球份额不到 2%。微软做 Surface 也是亏了很多年才勉强打平。这些公司至少有数百亿美元的现金流支撑着试错,但 OpenAI 没有。

8520 亿美元的赌注

OpenAI 的手机故事,本质上是一个 8520 亿美元估值对应的叙事需求。

模型能力在趋同,新模型的领先窗口可能只有几个月,Gemini、Claude、Llama 都在追。当模型成为商品,卖模型的利润率只会越来越薄。

而订阅收入在碰顶,付费转化率 5%已经说明了市场的真实意愿。企业市场也在被 Anthropic 抢食。二级市场上 Anthropic 的交易价格已经反超 OpenAI,投资人在用脚投票。

在这个背景下,「做手机」给了投资人一个新的想象空间。如果 OpenAI 能卖出一亿台 AI 手机,每台绑定每月 20 美元的订阅,那就是每年 240 亿美元的新收入。加上硬件本身的收入,总营收瞬间翻倍。

这个数学题当然好算。但 Humane、Rabbit 在当时的数学题也好算,只是算出来很美,卖出去很惨。消费者不愿掏钱买一部没有应用生态的手机,没有微信、没有抖音、没有 Google Play 的完整生态,AI Agent 再强,也满足不了日常生活的需求

郭明錤称 OpenAI 可能会采取订阅制与硬件捆绑销售的商业模式。也就是说,硬件可能亏本卖,靠订阅回收成本。又一个「先亏后赚」的故事。OpenAI 过去三年一直在讲这个故事,投资人听了三年。

只是到 2028 年手机量产的时候,故事还能讲多久?那时 OpenAI 已经累计烧掉超过 1000 亿美元。如果手机卖不动,飞轮不但不转,还会倒转。

CFO Sarah Friar 已经对 OpenAI 上市时间表表达了疑惑,认为公司还没准备好上市,并对未来五年高达 6000 亿美元的巨额支出计划表示保留意见。据 Bloomberg 报道,有调查公司在联系了数百家机构后发现,「没有一家愿意在二级市场买入 OpenAI」。

OpenAI 做手机这件事,最可能的结局不是重新定义手机行业,而是给 IPO 路演增加一页 PPT。至于那页 PPT 最终能兑现多少,可能最终取决的条件一个都不在 OpenAI 的控制范围内。

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Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. 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