Báo cáo kiểm toán của OpenAI: Lỗ 38,5 tỷ USD năm 2025, chi tiêu R&D thiêu đốt 19,2 tỷ, Microsoft thu về 17,2 tỷ trong một năm

marsbitXuất bản vào 2026-06-17Cập nhật gần nhất vào 2026-06-17

Tóm tắt

Báo cáo kiểm toán của OpenAI lần đầu tiên được tiết lộ cho thấy mức lỗ lớn hơn nhiều so với dự kiến. Năm 2025, công ty lỗ 38,5 tỷ USD, tăng mạnh so với mức lỗ 5,1 tỷ USD năm 2024. Doanh thu năm 2025 đạt 13,07 tỷ USD, nhưng chi phí và phí tổn lên tới 34 tỷ USD. Chi tiêu cho nghiên cứu & phát triển (R&D) là khoản lớn nhất, lên tới 19,18 tỷ USD trong năm 2025. Đáng chú ý, OpenAI đã thanh toán cho Microsoft tổng cộng 17,2 tỷ USD trong năm nay, chủ yếu cho chi phí "R&D" (10,59 tỷ USD, được cho là chi phí huấn luyện mô hình) và "giá vốn hàng bán". Sự chuyển đổi từ tổ chức phi lợi nhuận sang thực thể vì lợi nhuận trong năm 2025 đã dẫn đến một khoản lỗ 41,55 tỷ USD do thay đổi giá trị hợp lý của các công cụ chuyển đổi và nợ chứng quyền. Cuối năm 2025, OpenAI có hơn 50 tỷ USD tài sản, gần một nửa là tiền mặt. Tình hình tài chính này đặt ra câu hỏi lớn về con đường hướng tới khả năng sinh lời bền vững của công ty AI được định giá hàng trăm tỷ USD này.

Tác giả: Ed Zitron

Biên dịch: Shenchao TechFlow

Dẫn nhập Shenchao: Báo cáo tài chính kiểm toán của OpenAI lần đầu tiên bị rò rỉ, quy mô thua lỗ vượt xa kỳ vọng bên ngoài. Năm 2025, khoản lỗ tăng vọt từ 5,1 tỷ USD năm trước lên 38,5 tỷ USD, chi tiêu R&D lên tới 19,2 tỷ USD, trong khi Microsoft thu về 17,2 tỷ USD phí từ OpenAI trong một năm. Công ty AI ngôi sao định giá nghìn tỷ USD này còn cách con đường sinh lời bao xa?

Hôm nay, tôi có thể đưa tin độc quyền, dựa trên các tài liệu tài chính đã kiểm toán mà tạp chí chúng tôi tham khảo (đã được Financial Times xác minh độc lập), rằng OpenAI đã thua lỗ khoảng 38,5 tỷ USD vào năm 2025, cùng với các chi tiết chính khác về tình hình tài chính của công ty.

Xét tính nghiêm trọng của bài báo này, tôi sẽ không bình luận nhiều, vì những con số tự chúng đã nói lên tất cả.

OpenAI thua lỗ 5,1 tỷ USD năm 2024

Năm 2024 — Doanh thu của OpenAI là 3,7 tỷ USD, chi phí và phí tổn là 12,4 tỷ USD, lỗ ròng thuộc về công ty là 5,1 tỷ USD.

Báo cáo tài chính của OpenAI kể câu chuyện về một công ty thua lỗ ở mức đáng kinh ngạc.

Doanh thu: 3,7 tỷ USD

Giá vốn hàng bán: 2,65 tỷ USD

Nghiên cứu & Phát triển (R&D): 7,81 tỷ USD

Bán hàng và Tiếp thị: 1,11 tỷ USD

Hành chính và Quản lý chung: 907 triệu USD

Tổng chi phí và phí tổn: 12,48 tỷ USD

Lỗ hoạt động: 8,78 tỷ USD

Bao gồm các yếu tố khác như thu nhập lãi và chi phí lãi vay, khiến lỗ ròng lên tới 8,84 tỷ USD. Sau đó, họ dán nhãn 3,74 tỷ USD lỗ là "lỗ ròng thuộc về vốn thành viên không kiểm soát", khiến lỗ ròng thuộc về công ty là 5,1 tỷ USD.

Hiện chưa rõ điều này có nghĩa là gì, cũng như không rõ OpenAI đã điều chỉnh loại bỏ 3,74 tỷ USD chi phí như thế nào. Tôi sẽ không suy đoán thêm.

OpenAI thua lỗ 38,5 tỷ USD năm 2025

Năm 2025 — Doanh thu của OpenAI là 13,07 tỷ USD, chi phí và phí tổn là 34 tỷ USD, lỗ hoạt động 20,92 tỷ USD, lỗ ròng thuộc về công ty là 38,53 tỷ USD.

Doanh thu: 13,07 tỷ USD

Giá vốn hàng bán: 7,5 tỷ USD

Nghiên cứu & Phát triển (R&D): 19,18 tỷ USD

Bán hàng và Tiếp thị: 5,73 tỷ USD

Hành chính và Quản lý chung: 1,57 tỷ USD

Tổng chi phí và phí tổn: 34 tỷ USD

Lỗ hoạt động: 20,92 tỷ USD

Xin lưu ý, năm 2025 là năm OpenAI chuyển đổi từ tổ chức phi lợi nhuận sang thực thể vì lợi nhuận, dẫn đến khoản lỗ 41,55 tỷ USD do thay đổi giá trị hợp lý của các khoản nợ vốn chủ sở hữu chuyển đổi và chứng quyền.

Cân nhắc các yếu tố phụ khác như thu nhập lãi và chi phí lãi vay, lỗ ròng của OpenAI là 60,35 tỷ USD, giảm xuống 38,53 tỷ USD thông qua việc loại bỏ 17,87 tỷ USD bằng "lỗ ròng thuộc về vốn thành viên không kiểm soát" và loại bỏ thêm 3,95 tỷ USD chi phí bằng "lỗ ròng thuộc về lợi ích không kiểm soát có thể mua lại".

Cuối cùng, lỗ ròng thuộc về OpenAI năm 2025 là 38,5 tỷ USD.

Vào cuối năm, OpenAI sở hữu hơn 50 tỷ USD tài sản, gần một nửa trong số đó là tiền mặt.

SoftBank trả 867 triệu USD, Microsoft trả 303 triệu USD cho OpenAI năm 2025

Năm 2025, SoftBank đã trả cho OpenAI 867 triệu USD. Microsoft đã trả 303 triệu USD.

Tài liệu tiết lộ OpenAI đã trả cho Microsoft bao nhiêu phí dịch vụ. Trong năm dương lịch 2025, OpenAI đã trả cho Microsoft 10,59 tỷ USD cho chi phí "nghiên cứu và phát triển". Chúng tôi cho rằng điều này rất có thể đề cập đến chi phí đào tạo các mô hình của OpenAI.

Tài liệu cũng đề cập đến 6,047 tỷ USD phí liên quan đến "giá vốn hàng bán", 527 triệu USD chi phí bán hàng và tiếp thị, và 42 triệu USD "chi phí hành chính và quản lý chung". Tổng cộng, OpenAI đã trả cho Microsoft các khoản phí lên tới 17,2 tỷ USD.

Theo dữ liệu, vào thời điểm kết thúc năm dương lịch, khoản nợ của OpenAI với Microsoft là 3,64 tỷ USD, cùng với 21 triệu USD "các khoản phải trả tích lũy và nợ ngắn hạn khác". Tài liệu cũng đề cập đến thêm 58 triệu USD nợ dài hạn.

Ghi chú tiếp theo

Tôi dự định theo dõi câu chuyện này vào tháng tới, công bố báo cáo sâu hơn liên quan đến các tài liệu này. Các tài liệu rất chi tiết và tôi cần thời gian để phân tích đầy đủ. Một khi hoàn tất, các bạn sẽ biết.

Tình hình tài chính của OpenAI thực sự đáng lo ngại. Khoản lỗ 38,53 tỷ USD là một con số khổng lồ, cao hơn nhiều so với kỳ vọng của hầu hết mọi người. Sự thua lỗ dường như cũng đang tăng với tốc độ đáng báo động qua từng năm, và tôi không chắc công ty này sẽ tìm thấy con đường nào để đạt được bất kỳ hình thức bền vững hay khả năng sinh lời nào.

Như đã nói trước đó, hôm nay tôi không đưa ra nhiều bình luận. Tôi nghĩ điều tốt nhất tôi có thể làm cho công chúng là truyền tải thông tin này một cách ngắn gọn và rõ ràng nhất có thể.

Câu hỏi Liên quan

QBáo cáo kiểm toán tài chính năm 2025 của OpenAI tiết lộ mức lỗ bao nhiêu?

ABáo cáo kiểm toán tài chính năm 2025 của OpenAI cho thấy mức lỗ ròng thuộc về công ty là 385 tỷ USD.

QChi phí nghiên cứu và phát triển (R&D) của OpenAI năm 2025 là bao nhiêu?

AChi phí nghiên cứu và phát triển (R&D) của OpenAI trong năm 2025 là 191,8 tỷ USD.

QTổng số tiền OpenAI đã trả cho Microsoft trong năm 2025 là bao nhiêu và chủ yếu cho mục đích gì?

ATrong năm 2025, OpenAI đã trả tổng cộng 172 tỷ USD cho Microsoft. Phần lớn (105,9 tỷ USD) được cho là dành cho chi phí "nghiên cứu và phát triển", rất có thể liên quan đến việc huấn luyện các mô hình AI của OpenAI.

QDoanh thu năm 2025 của OpenAI là bao nhiêu so với năm 2024?

ADoanh thu của OpenAI năm 2024 là 3,7 tỷ USD. Năm 2025, doanh thu đã tăng lên 13,07 tỷ USD.

QNgoài Microsoft, công ty nào khác được đề cập là đã trả một khoản tiền lớn cho OpenAI vào năm 2025?

ABên cạnh Microsoft, SoftBank cũng được đề cập là đã trả 867 triệu USD cho OpenAI vào năm 2025.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit5 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit5 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit11 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit11 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit1 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit1 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit1 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit1 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

Người dùng ví cứng Bitcoin Coldcard đang được cảnh báo về một đợt tấn công mới nhằm đánh cắp tiền điện tử, chỉ vài ngày sau đợt tấn công đầu tiên. Alex Thorn, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Galaxy, thông báo đã phát hiện 218 giao dịch đáng ngờ trong vài giờ qua, ảnh hưởng đến 462 địa chỉ và di chuyển khoảng 388,9 Bitcoin. Ông cho biết các giao dịch này có đặc điểm phù hợp với lỗ hổng của Coldcard và tốc độ giao dịch cao gấp khoảng 45 lần bình thường. Hầu hết số tiền bị đánh cắp được chuyển đến các địa chỉ đích mới riêng biệt thay vì tập trung vào một ví. Một số đã được chuyển tiếp lần thứ hai. Nguyên nhân được cho là do lỗi phần mềm chưa từng được phát hiện trước đây trên firmware Coldcard, khiến thiết bị tạo ra seed ví với độ ngẫu nhiên thấp hơn dự định. Ước tính hiện tại có hơn 1.100 ví bị ảnh hưởng với tổng số tiền khoảng 90 triệu USD Bitcoin bị đánh cắp. Người dùng bị ảnh hưởng được khuyến cáo có thể thử chuyển số tiền còn lại sang ví an toàn bằng một giao dịch cạnh tranh với phí cao hơn.

cointelegraph1 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

cointelegraph1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow