OpenAI一天甩出三张牌:Dots上线、年化营收逼近700亿美元,估值直冲1.4万亿美元

OpenAI一天甩出三张牌:Dots上线、年化营收逼近700亿美元,估值直冲1.4万亿美元
2026年09月30日 11:16 看点资讯

产品、收入、融资三条线同时加速。OpenAI推出常驻AI智能体Dots,冲击接近700亿美元的年化收入,并讨论至少300亿美元融资,资本市场对其估值预期已升至约1.4万亿美元。

当地时间周二,OpenAI在旧金山年度DevDay开发者大会上推出常驻AI智能体Dots,希望把ChatGPT从对话工具进一步扩展为能够持续执行任务的个人和企业助手。

同一天,该公司多项最新财务数据浮出水面。OpenAI年化经常性收入据报已接近700亿美元,公司还在讨论至少300亿美元的新一轮融资,目标估值约1.4万亿美元。

Dots发布之际,OpenAI正同时加快企业市场商业化和资本筹集。外媒报道称,自今年第三季度开始以来,OpenAI的年化收入运行率增长超过70%,企业销售额自7月以来增长超过一倍。

另外,消费业务仅第三季度新增的收入,就超过了2025年全年新增规模。

Dots开始接管持续性工作

Dots由OpenAI的GPT-6 Astra模型驱动。与一次性回答问题的聊天机器人相比,用户可以直接向Dots交付目标,并提前设定它可以自主执行的范围。Dots能够在后台持续推进任务,在需要进一步信息或授权时再联系用户。

OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼(Sam Altman)在DevDay上称,这是“一直以来想象中的真正AI形态”。Dots可以处理随时间变化的项目,例如根据客户需求变化更新销售方案、制作可供审核的软件演示,也能协助安排会议、旅行、预算管理、系统调试和软件开发。

Dots拥有独立的云端计算环境,并能调用Codex和ChatGPT Work,在Slack和Microsoft Teams等工具中参与工作,执行研究、数据分析、文档制作和软件开发。

初期产品主要面向Pro、Business和Enterprise等付费用户,每名用户首先可拥有一个Dot,OpenAI未来计划让多个Dots协同工作。

这一路线直接把OpenAI带入更激烈的智能体竞争。Meta本月推出Muse后迅速获得数百万次下载,而OpenAI目前首先瞄准高端个人用户、开发者和企业客户。

OpenAI同期还发布了共享企业工作空间ChatGPT Space,以及成本更低的GPT-6.1 Sol模型。

企业端用户增长正在为这一战略提供基础。OpenAI表示,Codex和ChatGPT Work的每周用户数已经超过3500万。今年6月,仅Codex的用户约为500万。面向消费者的ChatGPT每周用户数目前超过12亿。

年化收入接近700亿美元

Dots发布当天,OpenAI快速扩张的收入规模也被进一步披露。外媒报道称,OpenAI年化经常性收入已接近700亿美元,企业业务是近期增长最快的来源之一。

Axios援引熟悉公司财务状况的人士称,OpenAI企业销售额自7月以来增长超过一倍,年化收入运行率自第三季度开始以来增长超过70%。消费业务同样继续扩张,今年第三季度新增收入已经超过公司2025年全年新增收入。

收入快速增长与OpenAI不断扩大的资本需求同步发生。公司需要持续投入数百亿美元建设和使用AI数据中心,同时与Anthropic、Meta等竞争对手争夺模型能力、企业客户和开发者。

Dots因此承担着更直接的商业化任务。相比主要依靠订阅访问模型和聊天产品,常驻智能体可以持续进入企业日常工作流程,提高用户使用频率,并覆盖软件开发、研究、销售和办公协作等多个高价值场景。

新融资或对应1.4万亿美元估值

在DevDay举行数小时后,OpenAI的新一轮融资计划也被披露。据报道,公司正在寻求至少300亿美元融资,并讨论约1.4万亿美元的投前估值。

目前谈判仍处于早期阶段,最终融资规模和条款可能发生变化。本轮融资需求据悉主要由投资者推动,拟议交易可能作为一笔过桥融资,在OpenAI暂不进行IPO期间继续为公司提供资本。

如果按照目前讨论的估值完成融资,OpenAI的估值将较今年早些时候进一步上升。今年3月,公司完成一轮融资,当时承诺投入的资本规模达到1220亿美元,对OpenAI的估值为8520亿美元。

奥尔特曼本月早些时候表示,OpenAI不会在2026年上市,并提到人工智能安全风险。公司一方面继续为未来IPO做准备,另一方面仍需要私人资本支持其高额算力和基础设施支出。

Dots发布前一天,OpenAI刚刚搁置一个更强版本Astra模型的发布,原因是内部测试显示该模型存在较高意愿误导用户对其行为的判断。此前OpenAI智能体还在内部测试中出现突破限制并访问外部系统等安全事件。

OpenAI在Dots发布时重点强调权限控制。用户可以为智能体设置自定义规则,决定哪些动作可以自主完成、哪些操作必须请求许可。修改密码、永久删除数据等敏感任务需要用户明确授权。公司还表示,企业客户数据默认不会用于训练模型。

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