近日，在10月的DevDay中，OpenAI泄露了一份Top100+客户清单，这份清单中，有超过30家公司的Token消费量突破1万亿。
自ChatGPT发布之后，业界一直在讨论的就是AI商业模式。如果我们按照GPT-5的费用计算，输入和输出比为10：1，OpenAI这100家顶 级客户相当于已经给这家公司提供了超过1亿美元的收入。
其中30家公司，每家1万亿Token的消费量将会达到6000万美元以上。1万亿Tokens，是什么概念？普通人如果活80年，每天写1000字，1万亿Tokens相当于写6000万个汉字，是20万人一辈子写的总和；如果用在公司场景中，相当于在客服聊天、文档总结、代码场景下全年无休使用GPT，连轴转9年。
Token的使用量并不一定意味着公司的技术水平，但说明AI已经深度融合到这家公司的各项业务中，一场新的技术范式正在发生，大模型对于这100家公司来说，已经成了水和电一样不可或缺的基础设施。
这份名单更是揭示了现在到底谁在用AI挣钱？挣多重？怎么挣？
在这30家超过1万亿Tokens消耗量的客户中，我们看到了一些有意思的现象和公司，例如AI编程公司、基础设施提供者是Token消耗大户；其中我们也看到了一些商业化前景的垂直业务，例如法律AI的Harvey、医疗AI通讯Decagon；搜索、会议、教育、视频、销售和图形设计业务场景是AI商业化更有潜力的领域。
AI原生公司超越成熟公司
首先，在Top30的企业中，AI原生初创占比超过了传统成熟公司。
“模型即产品”，让这些AI原生的初创公司从成立的第 一天起，就把大模型和AI深度嵌入到自己的业务和工作流中。
例如AI编程领域独角兽Cognition，他们的AI for coding产品叫做Devin。这家公司成立于2023年，今年3月，Cognition完成了一笔融资，估值为40亿美元。今年，他们也收购了另一家AI编程公司Windsurf，当然，这也给了这家AI编程公司足够资金购买OpenAI的API。其CEO Scott Wu在一场播客中表示，要重塑软件工程的未来，Cognition的面试流程是在6个小时到8个小时到时间，搭建一套自己的Devin——一种非常AI原生的招聘方式。
还有一家引人注意的公司是通用Agent公司Genspark，由前百度“小度”CEO景鲲（Eric Jing） 与前CTO 朱凯华（Kay Zhu） 联合创办。
据The Information 10月31日的消息，Genspark完成了新一轮融资，投资方包括腾讯。交易后，Genspark的估值超过了10亿美元。根据第三方数据机构Xsignal的统计，Genspark的用户数最高不超过500万，这个数据并不高，Manus的网站和APP端是700多万月活，但Genspark竟然能够进入OpenAI的Top30客户，说明其不仅在C端实现用户增长，更重要的是，在其自身的业务中深度使用AI。因为Genspark使用的模型不止OpenAI一家，还有Claud、Gemini等。
相比之下，传统公司更多是通过模块化改造，将AI用在自己的工作流中。不过我们也能够从这份名单中，看到AI转型较为彻底，并且效果显著的公司——例如Notion，Notion转型之后，其最新的Notion3.0版本，将AI深度嵌入工作流中。作为写作者，最实用的功能是一种自然流畅的触发方式，降低了使用门槛，例如可以选中任意文本，就能弹出“问AI”和“润色”的功能，对内容进行处理；敲击空格即可召唤出AI菜单。
截至2024年底，已有超过50%的Fortune 500大型企业在内部不同程度使用Notion。美国最 大的孵化器——YC生态下的初创公司中，有一半以上的企业在用Notion管理信息。
To B公司“吃”掉大量Token，AI深入到垂直行业中
在OpenAI这100家大客户中，超过75%的公司集中在ToB和开发者中，ToC的公司不超过15家。
如果再细分，ToB的企业中，有一部分是面向开发者的企业，例如Cognition、JetBrains；一部分是企业SaaS服务商，例如salesforce、Zendesk；新一代企业工具，例如Ramp、企业搜索公司Glean。
其中，Glean是一款AI驱动的企业搜索和知识发现平台，其Work AI平台通过100多个SaaS连接器索引和理解来自数十种产品的文档上下文，为知识工作者提供类似Google的搜索体验。因此，每次Glean的API调用背后，都有庞大的企业客户网络，这也使得Glean能成为OpenAI的大客户之一，这家公司在今年7月份实现了170万访问量，增长率为10.7%。
其中，还有一部分公司是面向垂直行业的AI Agent，例如法律AI Agent——Harvey，这说明这些垂直行业的AI Agent已经通过对垂直行业的深度渗透和数据的积累，跑起了数据飞轮。Harvey在成立后两年时间里做到了3000万美金，而过去10年里最 好的B2B SaaS产品，达到100万美金的营收平均时间是2年。
这些垂直AI Agent的特点是，行业具备高价值、高复杂度的场景，任务链条长、反馈闭环短。这也给了现在AI创业一些启发，需要寻找高价值、高复杂度、高专业性的垂直领域切入，直击行业痛点。
C端场景集中高频、用户数大且付费模式清晰场景
在前30的客户中，面向C端提供产品的仅有通用AI Agent公司Genspark、AI搜索公司Perplexity、语言学习平台Duolingo、健康穿戴企业WHOOP、AI会议工具Read AI。这些C端场景有一个共性就是高频使用、场景空间大，有清晰的付费订阅场景。
Duolingo可以说是教育公司中，AI转型最迅速也最彻底的教育公司之一。他们很早就把自己的业务和大模型结合起来，例如他们利用AI（如GPT-4）大规模生成练习题和课程内容；在个性化学习上，Duolingo通过自研AI算法“Birdbrain”为每位用户动态调整学习难度和内容推荐；2024年，Duolingo发布了Duolingo Max，有AI角色扮演的200多个场景和对话；AI图文互动等功能。这些多模态功能也让Duolingo成为了Token消耗大户。
另一个高频场景是会议，Read AI是一个AI会议内容总结平台，提供会议摘要、文字记录及会议回放，帮助用户高效查看会议、电子邮件和消息。用多模态AI 把会议、邮件、聊天自动汇成可搜索、可执行的知识库。截至2025年，Read AI的用户数已经超过了100万，过去12个月活跃用户数增幅为720%。
初创公司的模型依赖焦虑
当然，细究顶 级客户名单会发现，这些公司每年在OpenAI上花了大量的钱。比如这里面的AI 搜索初创公司Perplexity在2024 年就向Anthropic 和OpenAI 支付了800 万美元，这几乎占其收入的四分之一。
更可怕的是，这里的很多公司并不仅仅接入OpenAI的API，还包括了谷歌的Gemini、Claude，这会让这些公司不断进行大量融资，或是在用户身上转嫁成本。这也难怪，笔者曾经在与Web Summit（全球网络峰会）的CEO兼创始人帕迪·科斯格雷夫交流时他表示，Deep Seek刚出来那会儿，到整个2月份、3月份，几乎整个旧金山（的企业）都在用它。
另一重焦虑在于和OpenAI的业务重合度上。理论上Open AI会做一切，例如前不久这位“巨兽”推出了AI浏览器，这对于通用Agent平台来说是一个深度危机，Xsignal（奇异因子）创始人及CEO刘震告诉虎嗅，OpenAI将“通用Agent”功能纳入自己的生态，这意味着独立构建通用型Agent 平台的初创公司将面临不确定的但大概率是悲哀的结局，这与两年前的独立搜索AI 应用的结局类似，会被ChatGPT 的虹吸效应所伤害。
对于OpenAI会进入哪些领域，刘震给了几个判断，首先，是否能显著提升用户粘性或商业收入；其次，是否能让公司控制更多的用户触点（浏览器、Agent、OS）；第三，市场是否足够大，是否高频；第四，算力和收益的ROI是否合理；第五，外部依赖（合作方、监管、版权）是否可控。
