作者｜旗艦
編輯｜伊凡
用資本鎖死AI賽道，後來者還有機會嗎？
OpenAI正在透過投資構建自己的AI版圖。
2023年2月，當OpenAI Startup Fund以未披露金額投資開源資料庫公司EdgeDB時，幾乎沒有媒體關注這筆交易。然而一年後，這家公司的圖關係資料庫技術已成為GPT-4訓練資料管理的核心工具——這正是OpenAI Startup Fund的典型打法：用小額資本繫結關鍵節點，重構AI技術棧的底層規則。
這是這家通用大模型公司在2021年推出的基金。根據第三方資料機構PitchBook、Crunchbase等披露的資料，OpenAI Startup Fund的初期規模約1.75億美元的基金，此後又透過5個獨立SPV（特殊目的工具）額外募集約1.14億美元，累計管理資產接近3億美元。
在動輒募集數十億美元的主流風投基金裡，OpenAI Startup Fund的募資額無論是3億美元還是1.75億美元都不算大，甚至不如某些獨角獸公司的單輪融資額。
不過，OpenAI的金字招牌，賦予了這支“小基金”非凡的意義。雖然賬面資金不多，但它能撬動的資源不可小覷，其對於OpenAI及其背後的金主來說，更是重塑全球AI產業這盤大棋中的重要一子。
“入口”爭奪戰
OpenAI Startup Fund官網中提到，這隻基金的成立是基於一個信念——強大的AI系統將引發新產品、服務和應用的“寒武紀大爆發”，我們相信，那些最具持久影響的公司會利用新興AI能力徹底變革現有市場並創造全新市場，而不僅僅是增強現有可能性。
OpenAI Startup Fund承諾將會在早期投資少數推動AI正向影響世界並深刻改變人類生活的初創公司。過去三年中，這支基金投資了超過20家AI初創公司，覆蓋從醫療記錄（例如，Ambience Healthcare）、晶片設計（例如，Atomic Semi）到法律科技（例如，Harvey AI）的完整生態鏈。
表 OpenAI Startup Fund投資企業
整理：旗艦
“醫療健康、法律、教育、能源與基礎設施、科學”被OpenAI Startup Fund認為是人工智慧可能帶來變革性影響的領域，同時也是人類社會中最有潛力賺錢的賽道。
在網際網路時代，要搶佔賺錢的賽道，首先要搶佔流量入口，做平臺化佈局。雖然，在未來的AI時代中，商業模式很可能從“平臺經濟”升級為“大模型經濟”，但在短期內，商業化佈局對於流量入口的需求暫時不會減弱。
對於OpenAI來說亦是如此，所以關注垂直應用的OpenAI Startup Fund也就應運而生了。
事實上，自從OpenAI的成功被世界認可，很多模型能力不及OpenAI的AI公司就開始把自己的競爭策略轉型細分市場，將核心競爭力定位在垂直領域。希望透過專有模型和產品能力，控制細分領域入口，從而保護原有的市場份額不被OpenAI的通用大模型蠶食。
不過，OpenAI並不急於在細分領域去爭搶搬運工的角色。早在GPT-3時代，OpenAI就已經把自己定位在了“賣水人”的角色，以API為核心產品和服務。然而，在競爭激烈，山頭林立的AI大模型市場上，想要賣水的人太多了。要怎樣才能保住自己的獨家供貨的地位呢？
最好的辦法，就是多開幾家“接水管”的公司。
畢竟，要在每個細分領域都做出像ChatGPT一樣的好產品，絕非易事。雖然近兩年OpenAI融資頗多，但公司畢竟尚在成長期，且要面對AI市場巨大的競爭壓力，很難在細分領域市場過多分心。
所以，透過OpenAI Startup Fund投資細分領域的初創公司，培養垂直領域 “技術代理人”，就成了OpenAI未來商業化佈局的關鍵。
此外，被投企業產生的領域資料（如Ambience的醫療對話、Harvey的法律合同）還能對OpenAI形成垂直場景資料反哺，形成“模型賦能應用→應用產生資料→資料最佳化模型”的閉環。
當垂直領域AI應用對OpenAI形成基礎模型依賴，硬體廠商適配其算力需求，開發者生態形成路徑依賴時，OpenAI便實現了對整個產業的三重鎖定。
技術標準鎖定：被投企業的產品設計深度耦合GPT介面規範。
資料流動鎖定：應用層產生的行業資料反哺模型訓練，形成資料壟斷。
資本網路鎖定：投資者利益與OpenAI生態深度繫結，形成護城河。
在AI大模型不斷進化的未來，這種技術+資本+資料的複合槓桿，將使OpenAI更容易掌控全球AI產業的權力格局。
OpenAI Startup Fund傾向於投資種子輪到B輪的早期公司，這既是他們資金規模不大的因也是果。
資金規模適中迫使團隊更嚴格篩選專案，制定“少而精”“小而美”的投資策略。一方要找到與OpenAI技術路線（法律、醫療、教育）協同的專案，另一方面也要求專案能在有限資金的前提下快速驗證，找到剛需賽道。
投的少，遇到了風險損失自然也小一些。畢竟初創公司很難保證成功，OpenAI Startup Fund曾投資500萬美元的自動駕駛公司Ghost Autonomy就僅維持了一年就宣告失敗了。投資單筆金額集中在百萬至千萬美元級別（如Anysphere種子輪800萬美元），這也在一定程度上避免了撒網式投資導致的資源稀釋。
同時，這支基金還透過設立五支特殊目的載體（SPV），針對不同領域（如機器人、醫療）定製投資策略，既分散風險，又能精準捕捉細分賽道機會。
雖然OpenAI的這支創投基金規模不大，但打上OpenAI的標籤後，透過技術繫結協議和生態收益分層，就很可能實現1美元當10美元、100美元花的“奇蹟”。
首先，這支基金的出資者大多是來自OpenAI合作伙伴的外部注資，而非OpenAI自有資金，既避免消耗母公司研發資源，又能透過多方利益繫結構建開放生態。這也使OpenAI在其中能夠掌握的“技術話語權”更大，在一定意義上實現了“技術證券化”。
OpenAI Startup Fund成立後的首期孵化營Converg就承諾會給企業提供“早期訪問OpenAI模型和專為AI公司定製的程式設計資源”。
其次，初創公司還能獲得OpenAI合作伙伴的資源加持。例如微軟Azure雲服務資源和微軟生態的銷售渠道，或者是OpenAI與軟銀共同成立的SB OpenAI Japan，該合資公司計劃每年投入30億美元整合AI能力至軟銀旗下企業（如Arm、PayPay），並計劃在日本建設資料中心。而OpenAI Startup Fund的被投企業，很可能有機會與他們的日本“金主”深度合作，以更低的成本，藉助軟銀的本地化資源（政府關係、企業客戶）快速開啟亞洲市場，形成對Anthropic、DeepSeek的區域性壓制。
最後，這支基金還為OpenAI未來的發展路徑做出了一些防禦性的佈局，比如晶片公司Atomic Semi。這家公司專注於簡化傳統晶片製造流程，目標是將原型開發時間從數月縮短至數小時。2023年Atomic Semi獲得OpenAI Startup Fund投資的1500萬美元。
雖然只有1500萬美元，卻很可能在未來發揮重大作用。
一直以來，OpenAI的模型訓練和推理高度依賴英偉達的CUDA軟體生態和高效能GPU（如H100、B200）。OpenAI和整個產業都明白這一點，無論是自研晶片還是投資Atomic Semi都很難克服效能、成本、生態三重壁壘，即便是實現部分替代也至少需5-10年。在此期間，OpenAI仍將深度依賴英偉達。
不過，投資Atomic Semi對於OpenAI來說，仍可以在一定程度上對沖英偉達的算力壟斷風險，並很可能在未來幫助他們降低對臺積電等供應鏈的依賴，為AGI時代儲備產能，增強OpenAI對英偉達的長期議價能力。
OpenAI Startup Fund還有一個更重要的功能，它或許可以幫助正在轉型成營利公司的OpenAI在未來建立更全面綜合的三級收益體系，將小資金轉化為產業鏈全環節的價值“捕手”。
在OpenAI Startup Fund投資的眾多公司中，不乏表現優異的公司。其中，Harvey AI就十分突出，這是一家法律領域的AI技術公司，2024年該公司的ARR（Annual Recurring Revenue，年度經常性收入）超過5000萬美元，而2024年下半年到2025年初的ARR超過1億美元，覆蓋了42個國家235家客戶，包括大部分美國十大律師事務所。
Harvey AI在2025年初剛剛宣佈完成紅杉美國領投的 D 輪 3 億美元融資，估值超 30億美元，比2024年7月翻了兩倍。作為早期投資者，OpenAI Startup Fund在這筆交易中自然也是賺的盆滿缽滿。
雖然OpenAI的基金和孵化器會在初創階段給被投企業提供先進的AI使用權和低價的API介面，但長期來看，API成本會成為這些企業的穩定的運營成本之一，這也為OpenAI帶來了長期穩定的生意。
舉個例子便能直觀感受這門生意的穩賺不賠。口語學習應用Speak在2024年底宣佈完成了7800萬美金的C輪融資，估值10億美元。截止2024年12月，Speak應用的下載量已超過1000萬次，每位使用者每天的使用時間約為10-20分鐘。
Speak韓國版介面，來源：Y Combinator
Speak的營銷文案中提到過希望使用者能在“20分鐘內說100句話”，按每句話10個tokens計算的話，Speak每天消耗的tokens做多可能達到100億tokens。目前OpenAI的GPT-4o mini語音API定價為10美元輸入100萬tokens，20美元輸出100萬tokens。如此換算下來，Speak在OpenAI的API上勢必會產生相當客觀的開支。
OpenAI Startup Fund給被投企業提供的優惠API和技術支撐，對於企業來說不僅是福利，也是約束。由於產品從一開始就使用OpenAI的底層模型進行訓練、微調，且很有可能同事繫結微軟Azure雲服務。
被投企業長期積累的KnowHow、知識庫，也將以模型的形式沉澱下來。未來如果要換AI供應商或者是雲服務商，很可能都需要重新訓練、調優，甚至是自己的產品都需要重新開放。考慮到遷移成本，以及可能給產品造成的不確定性影響，被投企業都會被長期繫結在OpenAI的生態中。
如今，Harvey AI、Speak、Figure AI等已經快速成長為獨角獸，這些企業在行業中的地位，也進一步鞏固了OpenAI技術在這些行業中的話語權，這也必將在未來成為OpenAI自身估值的生態溢價。
2024年10月，OpenAI的估值約1570億美元，而到2025年初OpenAI的估值已經漲到了2600億美元，且很可能在未來12-24個月超過3000億美元。在被DeepSeek圍攻的這兩個月中，OpenAI估值仍快速上漲，或也與其GPT生態的穩步發展有些關係。
OpenAI Startup Fund是OpenAI大戰略中一步精巧設計好棋，不僅幫OpenAI鞏固了生態建設，提升了賺錢能力，也在一定程度上幫OpenAI執行長Sam Altman個人解決了一些“關聯交易”上的“麻煩“。
Sam Altman在2018年透過個人資金參與了晶片公司Rain AI的種子輪融資，投資金額超過 100萬美元。Rain AI宣傳其NPU晶片相比傳統的GPU可以提供潛在的100倍計算能力，並在訓練方面提供10000倍的能效。
Sam Altman，來源：openai.fund
此後不久，OpenAI就對Rain AI跟進投入，2019年，OpenAI簽署了一份非約束性意向書，承諾在Rain AI的晶片上市後斥資5100萬美元購買其NPU產品，OpenAI對外宣傳，希望透過此類合作緩解對英偉達 GPU的依賴並降低成本。
由於彼時Sam Altman已經是OpenAI的執行長，所以這次晶片採購，難免被人質疑是“關聯交易”。但如果是OpenAI的基金投資，就不存在關聯交易的問題。
不過，OpenAI Startup Fund掛名OpenAI對於初創企業來說，有利有弊。
首先，要享受OpenAI帶來的估值助力，就要承擔市場對OpenAI期待的“壓力”。由於被投企業的技術架構深度繫結OpenAI的模型介面，例如程式設計工具Cursor完全依賴GPT-4生成程式碼，其技術路線缺乏自主迭代能力。
在當下OpenAI模型研發進展不太樂觀（如GPT-5釋出一再延遲）的情況下，生態內企業，很可能因模型能力不及預期而影響未來的產品升級規劃，甚至影響估值。或許是意識到了這一問題，近期曾與OpenAI開展了深度技術合作的機器人公司Figure AI就公開宣佈進行戰略轉型：不再依賴合作伙伴關係，而是推行硬體和軟體緊密相連的垂直整合解決方案。
Figure AI的機器人產品，來源：Figure AI
該公司執行長Brett Adcock在接受TechCrunch採訪時強調：像OpenAI這樣的通用AI模型不足以有效擴充套件“具身AI”。
此外，在OpenAI估值快速上漲的紅利下，相關企業的估值和融資中難免積累大量“資本泡沫”。在一些競爭壓力較大的領域，泡沫越大的企業也就越脆弱。
Ghost Autonomy就是泡沫過大的例證。2023年的融資中OpenAI Startup Fund給這家公司投資了500萬美元，然而只過了一年該公司就停止了運營，理由是長期盈利能力不確定，並且需要在自主開發和商業化方面進行大量投資。該公司在關停之前，總共進行了八輪融資，籌集了近2.39億美元，估值7億美元。然而這仍不夠其將產品推向市場。
目前來看，OpenAI及其創投基金形成的生態合力模式在通用模型企業進行AI生態擴張上被認可的形式。募資快，企業報名踴躍。甚至連競爭對手Anthropic也在“複製”這個戰略。
2024年7月，Anthropic宣佈與其重要投資者Menlo Ventures聯手設立一項名為“Anthology Fund”的基金，用於投資種子前、種子期和A輪的AI初創公司，基金規模約1億美元。截至2024年底，該基金投資了18家初創公司，覆蓋醫療、企業服務等高合規場景。
結合OpenAI繫結微軟Azure雲，Anthropic繫結AWS雲的生態模式，不難看出，這兩家公司的核心競爭邏輯似乎正在日漸趨同：技術閉環的壁壘價值遠超短期財務回報，規則制定權成為比市場份額更關鍵的勝負手。
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