OpenAI 完成一轮 110 亿美元的首笔交割,估值 1.25 万亿美元,为 2027 年 IPO 铺路
Coatue 和 T. Rowe Price 锚定了周五这笔打款;软银、红杉和 a16z 参与了整轮融资

据彭博社报道,OpenAI 在 11 月 6 日周五,为其最新一轮 Pre-IPO 过桥融资打出了第一笔 110 亿美元,按 1.25 万亿美元投前估值完成了首次交割。这笔转账,是这轮已经开放了超过六周的融资里第一笔真正到账的现金——在此之前,投资者的认购承诺一直在逐步累积,却迟迟没有结算。彭博社报道称,要达到这轮融资的总目标,剩下的资金预计会在未来几周内陆续到位,最终总额有可能逼近 200 亿美元。
这个时间点值得注意。这笔打款,是在美国中期选举次日完成的,在那次选举中,十个州的选民,就 41 项涉及数据中心建设的地方公投议案表达了意见——其中 40 项的结果,都倒向了反对新建或支持限制。OpenAI 首席财务官 Sarah Friar,同一天出席了加州的花旗 TMT 领导力峰会,确认这轮融资仍在进行中,而且她计划继续推进募资。「一个称职的 CFO,只要能募到钱,就该去募,」她说。
一轮到账规模小于计划的融资
这笔 110 亿美元的首次交割,规模虽然可观,但相比 OpenAI 最初设定的目标,是一个被压缩过的版本。2026 年 9 月,彭博社报道称,这家公司当时正寻求至少 300 亿美元的过桥融资,投前估值 1.4 万亿美元——把这轮融资定位成一次支撑公司撑过 IPO 前阶段的重大资本推动。
到 10 月下旬,这个雄心已经明显收缩。《金融时报》和彭博社在 10 月 22 日到 23 日那一周的报道显示,OpenAI 已经把总目标削减了大约三分之一,降到约 200 亿美元,同时把目标估值从 1.4 万亿美元降到了 1.25 万亿美元。报道指出,一些潜在投资者缩减了自己原定的认购规模,首次交割不太可能一次性达到修订后的 200 亿美元水平。
周五这笔 110 亿美元的打款,与这条轨迹是吻合的。它仅仅勉强超过修订后 200 亿美元目标的一半——而这个目标本身,已经比最初的雄心大幅缩水。公司拒绝就彭博社的报道公开置评。这轮融资仍在进行中,据报道,包括一个阿联酋主权财富基金财团、Founders Fund、Andreessen Horowitz、红杉资本和软银在内的其他投资者,都参与了这整轮融资的投资人阵容。OpenAI 还在与投资银行合作,把高净值个人和散户投资者引入这轮融资——对一家处在 Pre-IPO 阶段的公司来说,这是一种不同寻常的宽泛资本结构。
这轮融资背后的烧钱机器
这轮融资的头条成绩与最初的雄心之间的落差,反映出贯穿 OpenAI 2026 年全年财务状况的一个更广泛的张力:这家公司的营收规模可观、增长迅速,但与此同时,花钱的速度远远超过了赚钱的速度。
OpenAI 报告 2026 年第一季度营收 57 亿美元,运营支出 37 亿美元——这个数字乍看之下,似乎暗示着正向的运营杠杆。复杂之处在于,这些运营成本不包括建设和运营「营收所依赖的基础设施」所需的资本支出。当分析师把OpenAI 已累积的基础设施承诺的提取计划也计算在内——这部分估计在这个十年结束前总计达到 6000 亿到 8560 亿美元——公司 2026 年的总现金流出预计约为 270 亿美元,到 2027 年将升至大约 630 亿美元。
OpenAI 正在建设的东西,解释了这些数字。以商业规模训练和部署前沿 AI 模型,需要专门打造的算力设施,这些设施与传统企业数据中心几乎没有相似之处。公司最引人注目的在建园区——一座与 Oracle 合作、在威斯康星州规划的设施——设计容量接近 1 吉瓦电力,相当于一座小城市的用电负荷。把这种规模的设施接入电网,需要专用的输电基础设施,在很多情况下,还需要现有美国电力系统本来就没有设计来承受的同址发电。建设周期以年而不是以季度计,而且资本必须在这些设施产出任何算力之前很久就投入进去。因此,OpenAI 今天赚到的营收,支付的其实是三到五年后才会服务的那些模型所需要的基础设施。
Friar 此前曾在公开场合,把这超过 6000 亿美元的基础设施承诺,描述为一个主要的风险因素。在花旗峰会上,她把持续的募资,定性为这个现实的一个必然结果:公司仍然需要投入资金,才能满足现有客户的需求,而资本的可得性,直接制约着这种能力。按大多数分析师的说法,盈利预计要到大约 2030 年才会到来。
数据中心已经成了一条政治断层线
就在周五这次首次交割的前一天,美国选民传递出了一个在「这类基础设施该建在哪里」这个问题上异常一致的信息。据Ballotpedia统计,十个州涉及数据中心建设或相关土地用途的 41 项公投议案中,有 40 项的结果,都倒向了限制或否决。
这种反对,源自各个社区里——无论政治立场如何——都趋于一致的几点担忧:电力公司已经把电价上涨与大型商业用电负荷联系在一起、关于用水量和排热的环境问题,以及对 AI 导致岗位流失的焦虑,这让 AI 基础设施的视觉存在,在政治上变得敏感,而传统的工业开发项目却没有这种待遇。2026 年 5 月进行的一项盖洛普调查发现,71% 的受访者反对在自己的社区里选址建设数据中心——在那些已经有数据中心的社区里,这一比例上升到了 73%。
OpenAI 对这种环境的回应,既包括改名,也包括政策承诺。公司已经开始把自己的设施称为「算力园区」,而不是「数据中心」——这是一次语义上的调整,意在传达规模感和市政层面的永久性,而不是让人联想到大规模的服务器仓库。11 月 5 日,也就是周五这次交割的前一天,OpenAI 发布了一套正式的社区承诺,表示将适用于公司未来直接拥有并运营的所有设施:承诺承担全部电力成本,而不是任由电力公司把涨价转嫁给居民用户;在开工前征求社区意见;公开披露建设计划;并停止要求地方官员在评估新场址时签署保密协议。公司还表示,将倡导把类似的要求写进法律。
在花旗峰会上,Friar 把选举结果定位为一次机会,而不是一个障碍。她表示,如果社区对数据中心的审视加强是这次选举的结果,OpenAI 打算继续与社区接触、建立信任——把这定性为一项关系投资,而不是一项合规负担。她表示,公司并不认为这次选举结果从根本上改变了自己的运营计划。
这个判断能否站得住,将取决于 OpenAI 规划中的园区,在那些反对声音最集中的州和市,各自项目的具体结果。单单威斯康星州的这个提案,就占了公司已公布基础设施总承诺的大约 2%,而且它还没有拿到全部所需的地方审批。
OpenAI 和 Anthropic 正朝着同一个 IPO 窗口期冲刺
这轮过桥融资更深层的战略目的,是在一个被压缩的窗口期内,延长 OpenAI 的运营跑道——在这个窗口期里,公司同时要应对不断攀升的基础设施成本、一个政治上日趋复杂的部署环境,以及一个它已公开表示将在 2027 年进行的潜在 IPO 流程。
OpenAI 已于 2026 年 6 月 8 日,向美国证券交易委员会提交了一份保密的注册声明草案——这是公司示意自己有上市意向、同时推迟正式 S-1 文件所要求的公开披露的标准机制。按 SEC 规则,公司必须在 IPO 路演开始前至少 15 天,把这份文件公开。Friar 在花旗 TMT 峰会上证实,2027 年挂牌仍在积极评估之中,不过具体日期尚未确定。
Anthropic 是 OpenAI 在前沿模型定位上最直接的竞争对手,它走的几乎是一条相同的轨迹。这家公司在 2026 年 5 月完成的一轮融资中,达到了9650 亿美元的估值,同样提交了一份保密的 S-1,并据报道,计划在进入公开市场时,瞄准 1.5 万亿到 2 万亿美元的 IPO 估值。为这两家公司提供顾问服务的投资银行,一直把 OpenAI 或 Anthropic 最终的挂牌,定性为机构资本的一个「赢家通吃」时刻——意味着谁先以一个有吸引力的入场价格上市,谁就可能吸引到不成比例的公开市场关注,让后上市的那一方在定价上吃亏。
对 OpenAI 来说,这轮过桥融资在这种背景下承担着双重功能。它提供了让公司撑过 2026 年、进入 2027 年的运营资金,不需要在压力之下仓促为 IPO 定价;同时,它也确立了一个估值锚点——1.25 万亿美元投前估值——将影响最终公开发行定价的区间。公司这次募到的资金少于最初的目标、估值也低于最初的目标,这个事实本身,就是一个会塑造机构投资者对这次 IPO 预期的数据点。
还需要到位的那笔资金
目前已经打款的 110 亿美元,距离这轮融资修订后 200 亿美元的目标,还差大约 90 亿美元。Friar 在花旗峰会上证实,预计还会有后续的募资,但没有说明具体的时间框架或结构。那个据报道参与了这轮更大规模融资的阿联酋财团,尚未公开确认自己的认购规模或时间。
对这轮融资来说,真正关键的衡量标准,不是 OpenAI 能不能募齐剩下的 90 亿美元——鉴于两笔交割中已经披露的投资者名单,这个结果看起来是大概率事件——而是最终的总额,究竟是印证了 1.25 万亿美元这个估值,还是说明机构投资者对这个价位的 AI 投资胃口,已经触到了天花板。公司对 2027 年 630 亿美元现金消耗的预测,意味着这次 IPO,如果按计划推进,将需要以自己的条件募集到可观的资本。一轮实质上低于最初雄心、也没能达到修订后目标的过桥融资,对那场对话来说,不是公司本来希望拥有的那种更有利的基础。
接下来,OpenAI 的投资者和观察者应该关注的很直接:剩余的这部分融资,能否按 Friar 所暗示的时间框架完成交割;公司的基础设施承诺,到 2027 年能转化为多少实际的算力容量;以及那条单季度就达到 57 亿美元的营收曲线,能否加速到足以在 IPO 路演第一次要求公司向公开市场投资者展示账目之前,改变盈利方面的算法。