作者｜旗舰
编辑｜伊凡
用资本锁死AI赛道，后来者还有机会吗？
OpenAI正在通过投资构建自己的AI版图。
2023年2月，当OpenAI Startup Fund以未披露金额投资开源数据库公司EdgeDB时，几乎没有媒体关注这笔交易。然而一年后，这家公司的图关系数据库技术已成为GPT-4训练数据管理的核心工具——这正是OpenAI Startup Fund的典型打法：用小额资本绑定关键节点，重构AI技术栈的底层规则。
这是这家通用大模型公司在2021年推出的基金。根据第三方数据机构PitchBook、Crunchbase等披露的数据，OpenAI Startup Fund的初期规模约1.75亿美元的基金，此后又通过5个独立SPV（特殊目的工具）额外募集约1.14亿美元，累计管理资产接近3亿美元。
在动辄募集数十亿美元的主流风投基金里，OpenAI Startup Fund的募资额无论是3亿美元还是1.75亿美元都不算大，甚至不如某些独角兽公司的单轮融资额。
不过，OpenAI的金字招牌，赋予了这支“小基金”非凡的意义。虽然账面资金不多，但它能撬动的资源不可小觑，其对于OpenAI及其背后的金主来说，更是重塑全球AI产业这盘大棋中的重要一子。
“入口”争夺战
OpenAI Startup Fund官网中提到，这只基金的成立是基于一个信念——强大的AI系统将引发新产品、服务和应用的“寒武纪大爆发”，我们相信，那些最具持久影响的公司会利用新兴AI能力彻底变革现有市场并创造全新市场，而不仅仅是增强现有可能性。
OpenAI Startup Fund承诺将会在早期投资少数推动AI正向影响世界并深刻改变人类生活的初创公司。过去三年中，这支基金投资了超过20家AI初创公司，覆盖从医疗记录（例如，Ambience Healthcare）、芯片设计（例如，Atomic Semi）到法律科技（例如，Harvey AI）的完整生态链。
表 OpenAI Startup Fund投资企业
整理：旗舰
“医疗健康、法律、教育、能源与基础设施、科学”被OpenAI Startup Fund认为是人工智能可能带来变革性影响的领域，同时也是人类社会中最有潜力赚钱的赛道。
在互联网时代，要抢占赚钱的赛道，首先要抢占流量入口，做平台化布局。虽然，在未来的AI时代中，商业模式很可能从“平台经济”升级为“大模型经济”，但在短期内，商业化布局对于流量入口的需求暂时不会减弱。
对于OpenAI来说亦是如此，所以关注垂直应用的OpenAI Startup Fund也就应运而生了。
事实上，自从OpenAI的成功被世界认可，很多模型能力不及OpenAI的AI公司就开始把自己的竞争策略转型细分市场，将核心竞争力定位在垂直领域。希望通过专有模型和产品能力，控制细分领域入口，从而保护原有的市场份额不被OpenAI的通用大模型蚕食。
不过，OpenAI并不急于在细分领域去争抢搬运工的角色。早在GPT-3时代，OpenAI就已经把自己定位在了“卖水人”的角色，以API为核心产品和服务。然而，在竞争激烈，山头林立的AI大模型市场上，想要卖水的人太多了。要怎样才能保住自己的独家供货的地位呢？
最好的办法，就是多开几家“接水管”的公司。
毕竟，要在每个细分领域都做出像ChatGPT一样的好产品，绝非易事。虽然近两年OpenAI融资颇多，但公司毕竟尚在成长期，且要面对AI市场巨大的竞争压力，很难在细分领域市场过多分心。
所以，通过OpenAI Startup Fund投资细分领域的初创公司，培养垂直领域 “技术代理人”，就成了OpenAI未来商业化布局的关键。
此外，被投企业产生的领域数据（如Ambience的医疗对话、Harvey的法律合同）还能对OpenAI形成垂直场景数据反哺，形成“模型赋能应用→应用产生数据→数据优化模型”的闭环。
当垂直领域AI应用对OpenAI形成基础模型依赖，硬件厂商适配其算力需求，开发者生态形成路径依赖时，OpenAI便实现了对整个产业的三重锁定。
技术标准锁定：被投企业的产品设计深度耦合GPT接口规范。
数据流动锁定：应用层产生的行业数据反哺模型训练，形成数据垄断。
资本网络锁定：投资者利益与OpenAI生态深度绑定，形成护城河。
在AI大模型不断进化的未来，这种技术+资本+数据的复合杠杆，将使OpenAI更容易掌控全球AI产业的权力格局。
小资金撬动大布局
OpenAI Startup Fund倾向于投资种子轮到B轮的早期公司，这既是他们资金规模不大的因也是果。
资金规模适中迫使团队更严格筛选项目，制定“少而精”“小而美”的投资策略。一方要找到与OpenAI技术路线（法律、医疗、教育）协同的项目，另一方面也要求项目能在有限资金的前提下快速验证，找到刚需赛道。
投的少，遇到了风险损失自然也小一些。毕竟初创公司很难保证成功，OpenAI Startup Fund曾投资500万美元的自动驾驶公司Ghost Autonomy就仅维持了一年就宣告失败了。投资单笔金额集中在百万至千万美元级别（如Anysphere种子轮800万美元），这也在一定程度上避免了撒网式投资导致的资源稀释。
同时，这支基金还通过设立五支特殊目的载体（SPV），针对不同领域（如机器人、医疗）定制投资策略，既分散风险，又能精准捕捉细分赛道机会。
虽然OpenAI的这支创投基金规模不大，但打上OpenAI的标签后，通过技术绑定协议和生态收益分层，就很可能实现1美元当10美元、100美元花的“奇迹”。
首先，这支基金的出资者大多是来自OpenAI合作伙伴的外部注资，而非OpenAI自有资金，既避免消耗母公司研发资源，又能通过多方利益绑定构建开放生态。这也使OpenAI在其中能够掌握的“技术话语权”更大，在一定意义上实现了“技术证券化”。
OpenAI Startup Fund成立后的首期孵化营Converg就承诺会给企业提供“早期访问OpenAI模型和专为AI公司定制的编程资源”。
其次，初创公司还能获得OpenAI合作伙伴的资源加持。例如微软Azure云服务资源和微软生态的销售渠道，或者是OpenAI与软银共同成立的SB OpenAI Japan，该合资公司计划每年投入30亿美元整合AI能力至软银旗下企业（如Arm、PayPay），并计划在日本建设数据中心。而OpenAI Startup Fund的被投企业，很可能有机会与他们的日本“金主”深度合作，以更低的成本，借助软银的本地化资源（政府关系、企业客户）快速打开亚洲市场，形成对Anthropic、DeepSeek的区域性压制。
最后，这支基金还为OpenAI未来的发展路径做出了一些防御性的布局，比如芯片公司Atomic Semi。这家公司专注于简化传统芯片制造流程，目标是将原型开发时间从数月缩短至数小时。2023年Atomic Semi获得OpenAI Startup Fund投资的1500万美元。
虽然只有1500万美元，却很可能在未来发挥重大作用。
一直以来，OpenAI的模型训练和推理高度依赖英伟达的CUDA软件生态和高性能GPU（如H100、B200）。OpenAI和整个产业都明白这一点，无论是自研芯片还是投资Atomic Semi都很难克服性能、成本、生态三重壁垒，即便是实现部分替代也至少需5-10年。在此期间，OpenAI仍将深度依赖英伟达。
不过，投资Atomic Semi对于OpenAI来说，仍可以在一定程度上对冲英伟达的算力垄断风险，并很可能在未来帮助他们降低对台积电等供应链的依赖，为AGI时代储备产能，增强OpenAI对英伟达的长期议价能力。
“三条腿”走路的赚钱模式
OpenAI Startup Fund还有一个更重要的功能，它或许可以帮助正在转型成营利公司的OpenAI在未来建立更全面综合的三级收益体系，将小资金转化为产业链全环节的价值“捕手”。
一级收益，股权增值的财务回报：
在OpenAI Startup Fund投资的众多公司中，不乏表现优异的公司。其中，Harvey AI就十分突出，这是一家法律领域的AI技术公司，2024年该公司的ARR（Annual Recurring Revenue，年度经常性收入）超过5000万美元，而2024年下半年到2025年初的ARR超过1亿美元，覆盖了42个国家235家客户，包括大部分美国十大律师事务所。
Harvey AI在2025年初刚刚宣布完成红杉美国领投的 D 轮 3 亿美元融资，估值超 30亿美元，比2024年7月翻了两倍。作为早期投资者，OpenAI Startup Fund在这笔交易中自然也是赚的盆满钵满。
二级收益，API生态稳定收入：
虽然OpenAI的基金和孵化器会在初创阶段给被投企业提供先进的AI使用权和低价的API接口，但长期来看，API成本会成为这些企业的稳定的运营成本之一，这也为OpenAI带来了长期稳定的生意。
举个例子便能直观感受这门生意的稳赚不赔。口语学习应用Speak在2024年底宣布完成了7800万美金的C轮融资，估值10亿美元。截止2024年12月，Speak应用的下载量已超过1000万次，每位用户每天的使用时间约为10-20分钟。
Speak韩国版界面，Y Combinator
Speak的营销文案中提到过希望用户能在“20分钟内说100句话”，按每句话10个tokens计算的话，Speak每天消耗的tokens做多可能达到100亿tokens。目前OpenAI的GPT-4o mini语音API定价为10美元输入100万tokens，20美元输出100万tokens。如此换算下来，Speak在OpenAI的API上势必会产生相当客观的开支。
三级收益，生态溢价：
OpenAI Startup Fund给被投企业提供的优惠API和技术支撑，对于企业来说不仅是福利，也是约束。由于产品从一开始就使用OpenAI的底层模型进行训练、微调，且很有可能同事绑定微软Azure云服务。
被投企业长期积累的KnowHow、知识库，也将以模型的形式沉淀下来。未来如果要换AI供应商或者是云服务商，很可能都需要重新训练、调优，甚至是自己的产品都需要重新开放。考虑到迁移成本，以及可能给产品造成的不确定性影响，被投企业都会被长期绑定在OpenAI的生态中。
如今，Harvey AI、Speak、Figure AI等已经快速成长为独角兽，这些企业在行业中的地位，也进一步巩固了OpenAI技术在这些行业中的话语权，这也必将在未来成为OpenAI自身估值的生态溢价。
2024年10月，OpenAI的估值约1570亿美元，而到2025年初OpenAI的估值已经涨到了2600亿美元，且很可能在未来12-24个月超过3000亿美元。在被DeepSeek围攻的这两个月中，OpenAI估值仍快速上涨，或也与其GPT生态的稳步发展有些关系。
资本的软肋
OpenAI Startup Fund是OpenAI大战略中一步精巧设计好棋，不仅帮OpenAI巩固了生态建设，提升了赚钱能力，也在一定程度上帮OpenAI首席执行官Sam Altman个人解决了一些“关联交易”上的“麻烦“。
Sam Altman在2018年通过个人资金参与了芯片公司Rain AI的种子轮融资，投资金额超过 100万美元。Rain AI宣传其NPU芯片相比传统的GPU可以提供潜在的100倍计算能力，并在训练方面提供10000倍的能效。
Sam Altman，openai.fund
此后不久，OpenAI就对Rain AI跟进投入，2019年，OpenAI签署了一份非约束性意向书，承诺在Rain AI的芯片上市后斥资5100万美元购买其NPU产品，OpenAI对外宣传，希望通过此类合作缓解对英伟达 GPU的依赖并降低成本。
由于彼时Sam Altman已经是OpenAI的首席执行官，所以这次芯片采购，难免被人质疑是“关联交易”。但如果是OpenAI的基金投资，就不存在关联交易的问题。
不过，OpenAI Startup Fund挂名OpenAI对于初创企业来说，有利有弊。
首先，要享受OpenAI带来的估值助力，就要承担市场对OpenAI期待的“压力”。由于被投企业的技术架构深度绑定OpenAI的模型接口，例如编程工具Cursor完全依赖GPT-4生成代码，其技术路线缺乏自主迭代能力。
在当下OpenAI模型研发进展不太乐观（如GPT-5发布一再延迟）的情况下，生态内企业，很可能因模型能力不及预期而影响未来的产品升级规划，甚至影响估值。或许是意识到了这一问题，近期曾与OpenAI开展了深度技术合作的机器人公司Figure AI就公开宣布进行战略转型：不再依赖合作伙伴关系，而是推行硬件和软件紧密相连的垂直整合解决方案。
Figure AI的机器人产品，Figure AI
该公司首席执行官Brett Adcock在接受TechCrunch采访时强调：像OpenAI这样的通用AI模型不足以有效扩展“具身AI”。
此外，在OpenAI估值快速上涨的红利下，相关企业的估值和融资中难免积累大量“资本泡沫”。在一些竞争压力较大的领域，泡沫越大的企业也就越脆弱。
Ghost Autonomy就是泡沫过大的例证。2023年的融资中OpenAI Startup Fund给这家公司投资了500万美元，然而只过了一年该公司就停止了运营，理由是长期盈利能力不确定，并且需要在自主开发和商业化方面进行大量投资。该公司在关停之前，总共进行了八轮融资，筹集了近2.39亿美元，估值7亿美元。然而这仍不够其将产品推向市场。
目前来看，OpenAI及其创投基金形成的生态合力模式在通用模型企业进行AI生态扩张上被认可的形式。募资快，企业报名踊跃。甚至连竞争对手Anthropic也在“复制”这个战略。
2024年7月，Anthropic宣布与其重要投资者Menlo Ventures联手设立一项名为“Anthology Fund”的基金，用于投资种子前、种子期和A轮的AI初创公司，基金规模约1亿美元。截至2024年底，该基金投资了18家初创公司，覆盖医疗、企业服务等高合规场景。
结合OpenAI绑定微软Azure云，Anthropic绑定AWS云的生态模式，不难看出，这两家公司的核心竞争逻辑似乎正在日渐趋同：技术闭环的壁垒价值远超短期财务回报，规则制定权成为比市场份额更关键的胜负手。
参考文献：
京公网安备 11011402013531号