OpenAI Breaks $20 Billion Barrier: The Shift from "Wow" to Work in 2026

OpenAI 已正式超出財務預期，宣布在 2025 年結束時的年化營收運行率突破 $20 Billion。首席財務長 Sarah Friar 公佈這一里程碑，凸顯出公司連續三年營收每年約三倍成長的驚人軌跡。然後，這個頭條不僅僅是金額—它代表了公司在 2026 年策略上的根本轉向。Friar 表示，實驗性「聊天機器人」的新奇時代正在結束，將由對企業、醫療保健和科學研究領域「實務採用」的高度聚焦所取代。

對整個 AI 產業來說，這一宣布是一個重要的風向標。敘事正在從理論上的通用人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI）潛力，轉向已部署模型的可量化投資報酬率（Return on Investment，ROI）。隨著 OpenAI 將其基礎設施擴展到前所未有的規模—目前運行近 2 吉瓦（gigawatts）的計算力—2026 年的任務十分明確：縮短 AI 模型能做什麼與它們實際如何被用來推動經濟與科學突破之間的差距。

The Velocity of Scale: Analyzing the $20B Milestone

要理解 $20 billion 這個數字的重要性，必須觀察 OpenAI 飆升的速度。在軟體與科技的歷史上，很少有公司能如此迅速地實現貨幣化。這種成長不僅是使用者採用的結果，也與公司對計算基礎設施的大規模資本支出有著內在聯繫。

Sarah Friar 的披露強調了 OpenAI 的計算能力與其營收生成之間幾乎完美的相關性。隨著公司將更多資料中心上線，服務複雜且高價值企業工作負載的能力呈線性擴展。這種「飛輪」效應顯示，前沿智慧的需求似乎僅受制於供給。

以下表格分解了過去三年基礎設施擴張與營收成長之間的相關性：

OpenAI Growth Trajectory (2023–2025)

數據顯示了一個持續的「三倍—三倍」模式。營收與計算能力大致每年成長約 3 倍。這支持了 Friar 的評論：用於基礎設施的資本投入被即時的市場需求所驗證。2025 年躍升至 1.9 GW 是一項龐大的後勤壯舉，涉及與 Microsoft 及其他提供者的合作，以確保訓練與服務下一代模型（包括最近推出的 "Operator" agents）所需的能源與硬體。

The "Burn" Behind the Billions

雖然 $20 billion 的營收總額值得慶祝，但伴隨而來的是營運成本的嚴峻現實。報導顯示，燃燒率（burn rate）約在每年 $17 billion 左右，主要由於維持 1.9 GW 計算力所需的龐大能源與硬體成本所驅動。

不過，Friar 依然樂觀，將這些支出框定為在供給受限的市場中必要的投資，而非損失。策略是「在高階硬體上訓練前沿模型」，同時將高量推論任務遷移至成本更低、更有效率的基礎設施。這種分層的計算管理方法對於在公司進入 2026 年時改善利潤率至關重要。

2026 Strategic Pivot: Defining "Practical Adoption"

OpenAI 領導層對未來一年的核心訊息是「實務採用」。但這個流行語對開發者和企業實際意味著什麼？

在過去三年，市場被分析師稱為「試點煉獄」所主導—公司在獨立沙盒環境中試驗 AI，卻未將其部署到核心生產工作流程。Friar 的評論暗示 2026 年是 OpenAI 要促使這些實驗畢業的一年。

「優先事項是縮小 AI 現在能做的事與人們、公司和國家日常使用之間的差距，」Friar 表示。這涉及超越簡單的文字生成，進入複雜、多步驟的問題解決。

The Rise of Agentic Workflows

促成這種實務採用的一個關鍵推手是朝向「代理式工作流程（Agentic Workflows）」的轉變。重點從被動回應系統移向能自主行動的「代理（Agents）」。隨著 2025 年底推出 "Operator" 工具，OpenAI 已宣示 AI 的未來介面不是一個聊天框，而是一項可執行任務的服務。

Key Drivers for Practical Adoption in 2026：

• Autonomous Execution： 能夠規劃、研究並執行多步驟工作流程（例如「Deep Research」工具）的 AI，無需持續的人類介入。
• Integration Depth： 將 API 更深入地整合進作業系統與企業軟體堆疊，允許 AI 直接控制其他軟體工具。
• Reliability Over Novelty： 模型訓練重點從「創意」轉向嚴格遵循指示與事實準確性，這對受法規管制的產業尤為重要。

Sector-Specific Impacts: Health, Science, and Enterprise

OpenAI 已識別出三個特定垂直領域，認為「實務採用」的命令會在這些領域產生最立即的影響：健康、科學與企業。

Revolutionizing Healthcare and Life Sciences

在醫療保健領域，重點正從行政協助（如自動摘要病歷）轉向核心科學貢獻。Friar 強調 AI 加速藥物發現與診斷的潛力。模型處理龐大生物文獻與基因組資料的能力，讓研究人員能以傳統時間的一小部分識別出新療法候選者。

對於 2026 年，我們預期會看到：

• Clinical Trial Optimization： 使用 AI 模擬病患群組並優化試驗設計。
• Personalized Medicine： 能分析個別病史並對照全球醫學資料庫，建議量身訂做的治療計畫的 AI 代理。

The Scientific Accelerator

類似地，在更廣泛的科學社群中，OpenAI 將其工具視為研究的倍增器。「Deep Research」能夠在數分鐘內綜合數十年論文，找到人類研究者可能遺漏的關聯。這不僅是寫論文；而是在轉入實驗室的濕式實驗前，生成假設並在電腦中模擬實驗。

Enterprise: The ROI Reckoning

對於一般企業而言，2026 年是投資報酬率（Return on Investment，ROI）清算的一年。財務長們不再滿足於無法量化的「生產力提升」。OpenAI 正以直接影響底線的工具作出回應—自動化供應鏈物流、能自主處理複雜客戶支援的系統、以及為生產軟體生成程式碼。向代理式工作流程的轉變旨在將 AI 從協助人類的「副駕」變為能完全取代特定任務循環的「代理」。

Infrastructure as the New Moat

支撐所有這些雄心的是 AI 的物理現實：電力與矽晶體。擴展到 1.9 GW 的計算力不僅僅是一個技術規格；它是一道防禦壕溝。透過確保如此龐大的容量，OpenAI 能夠滿足全球 2000 強企業的「實務採用」需求，而較小的競爭者可能在計算資源稀缺方面苦苦掙扎。

Friar 指出「計算是 AI 中最稀缺的資源」。透過將計算視為「積極管理的投資組合」—在高階訓練叢集與高效推論叢集之間取得平衡—OpenAI 旨在穩定運行如此大規模營運的波動。這種基礎設施的穩定性對於需要在投入關鍵任務系統之前取得正常運作時間、延遲與資料安全保證的企業客戶至關重要。

Creati.ai Perspective: What This Means for Builders

對於 Creati.ai 社群—包含開發者、提示工程師與創意技術人員—OpenAI 的轉向需要重新校準技能。

「提示工程（prompt engineering）」作為純文字操控的時代正在演進為「代理協調（agent orchestration）」。2026 年的價值不在於讓聊天機器人寫出一首有趣的詩，而在於設計一套系統，讓 AI 代理能可靠地存取資料庫、執行分析，並觸發 webhook 完成交易。

Actionable Takeaways for Creators：

• Focus on Logic, Not Just Language： 隨著模型在推理方面變得更好，瓶頸將是你設計的工作流程邏輯，而非提示的具體措辭。
• Embrace Agents： 開始試驗能採取行動的工具（API 呼叫、網頁瀏覽等）。OpenAI 優先的「實務」應用全都關於執行。
• Vertical Expertise： 對健康與科學的重視意味著結合領域專業與 AI 技能將是 2026 年最有利可圖的能力。通用型的 AI 外殼可能會受挫，而專業化、垂直整合的工具將蓬勃發展。

Conclusion

OpenAI 的 $20 billion 營收里程碑驗證了生成式 AI（Generative AI）熱潮，但其 2026 年策略則承認這波熱潮必須成熟。透過將焦點轉向「實務採用」，Sarah Friar 與 OpenAI 領導團隊正在宣告實驗的蜜月期已結束。下一章節以可靠性、整合性與具體成果為定義。對於整個產業來說，比賽不再僅是誰擁有最聰明的模型，而是誰能最有效地將那份智慧織入全球經濟的脈絡中。