Talumpati ng CFO ng OpenAI sa kumperensiya ng Goldmans Communacopia, puno ng mahahalagang impormasyon!
Sa Goldman Sachs Communacopia conference, nagbahagi ng impormasyon ang CFO ng OpenAI na si Sarah Friar. Bagamat walang ibinigay na bagong numero, inilatag niya mula simula hanggang dulo ang modelo ng negosyo ng OpenAI, estruktura ng demand, at estratehiya sa compute power.
Una, ang negosyo mula sa mga enterprise ang tumutukoy ng malaking bahagi, at nagbago na ang estrukturang kita.
Pagpasok ng OpenAI sa 2026, ang proporsyon ng kita mula sa consumer at enterprise ay humigit-kumulang 60 sa 40, na orihinal na target dapat sa pagtatapos ng taon ay 50-50, ngunit naabot na agad sa kalagitnaan ng taon—"masigla ang enterprise business." Noong Hulyo, ang taunang run rate ng kabuuang kita ay tumaas ng 20% kumpara noong nakaraang taon, at 32% naman ang enterprise kumpara sa nakaraang taon, kahit na mataas na ang base line.
Bakit mahalaga ang pagbabagong ito sa estruktura? Ayon sa analisis ng US Stock Investment Network, kapag naging bahagi na ng workflow ng enterprise client ang OpenAI, napakataas ng migration cost, kaya’t mas predictable ang kita kumpara sa consumer subscription. Tumataas ang kalidad ng kita ng OpenAI.
Ikalawa, ang intensity ng paggamit ay mas mahalaga kaysa sa aktuwal na kita.
Sa top 10% ng mga kliyente, ang tokens na nagagamit kada user bawat linggo ay halos walong beses sa average user—dati ay tatlong beses lang; internal consumption ng OpenAI ay 33 beses kumpara sa average client.
Ibig sabihin niya: kami mismo ang preview ng kinabukasan ng kliyente. Ang kasalukuyang paggamit ng mga major clients ngayon, ay siyang magiging gamit ng karaniwang kliyente pagkaraan ng dalawang taon, at ang token consumption ay isang one-way amplifier.
Konkretong halimbawa: Ang code ng Canva ay "100% galing sa OpenAI," at bilyong-bilyon na imahen kada linggo ang nalilikha ng users; ang AI claims assistant ng Travelers ay mula walong estado naging nationwide sa loob ng dalawang buwan;
Ang mga Codex users mula 100,000 sa simula ng taon ay tumaas sa 25 milyon.
Direkta niyang sinabi: critical na ang automated coding—wala nang dev na tinitingnan ang AI bilang simpleng assistant tool lang.
Ikatlo, ang advertising ay isang undervalued na linya.
Sa pitong buwan pa lang mula nang ilunsad, naabot ng advertising business ang $1 bilyon run rate, aniya ito raw ang "pinakamabilis na umabot ng isang bilyong dolyar" na produkto, aktibo na sa 40 bansa, kasali na ang WPP at Dentsu, at ni hindi pa nailulunsad ang AI-native ad format.
Maganda ang kanyang paglalarawan: "Kung nagkaanak ang Google at Meta, iyon ang ChatGPT"—mataas ang intent sa paghahanap plus memory, nakalugar sa intersection ng dalawang higanteng business model. Malayo pa ang itaas ng industriya.
Ikaapat, Astra at pagpepresyo, sinagot ang matagal nang tanong sa industriya.
Sinanay ang Astra gamit ang 100,000 GPUs, pinakamalaking training sa kasaysayan ng OpenAI.
Dalawang mahalagang punto:
Una, dapat sukatin ng industriya ang "gastos kada task" kaysa "gastos kada token" sa pag-assess ng model—ayon sa paghahambing ng Artificial Analysis, 68% mas kaunti ang token na kailangang ilabas ng Astra para makuha ang parehong resulta kumpara sa pinakamodernong model ng kompetisyon;
Pangalawa, bumaba ng 80% ang presyo ng Luna, at tumalon ng 10 beses ang usage—ngayon, mas mataas na ang share nito sa OpenRouter kaysa sa susunod na Chinese model.
Bumaba ng 80% ang presyo, lumaki ng 10 beses ang usage, ngunit tumaas pa rin ang kita—napakalaki ng price elasticity ng demand. Dagdag pa niya, mas mura pa ang Luna sa Cloudflare kumpara sa GLM 5.3, at ang frontier labs ay kayang mag-alok ng inference na mas mababa ang gastos kaysa sa open source deployment. May espasyo ang open source weights, pero handa ang kliyente na magbayad para sa buong stack—compute power, data integration, enterprise context, reliability.
Ikalima, "seryosong kulang" pa rin ang compute power.
Anya: "Patuloy naming nararamdaman ang seryosong kakulangan," kinailangan naming mamili bawat linggo sa pagitan ng training, research, at serbisyo para sa compute. Ang solusyon ay ipatuloy ang buong stack: mga kasosyong cloud provider, sariling chip development, data center na disenyo ng OpenAI sa Texas, at "pataas nang pataas ang sariling build."
Dalawang detalye: Pinakamahirap ang mag-predict ng "negosyong hindi pa nakita ng mundo," kaya kailangang magsimula dalawang-tatlong taon ang agwat—ang mga bahagi noong nakaraang dalawang taon na pinunang "over-investment," "ngayon tumanggap talaga ng balik."
ROI Discipline: Sa bawat pamilya ng modelo, binabalanse ang kita hanggang ngayon at sa susunod na 12 buwan sa inilaang compute power—kinakailangang "hindi lang positive, kundi sobrang positive." Pag-akyat sa kita bawat gigawatt habang pababa ang cost curve, ito ang susi ng paglaganap ng gross margin ayon sa kanya.
Ikaanim, tatlong bagong direksyon ng demand
Pinakamaraming nagtatanong ang mga kliyente tungkol sa cybersecurity, "lubhang napapanahon."
Maliwanag ang kanyang pananaw: "Ang pagtatago ng model sa loob ng kahon" ay maling akala—mismong OpenAI ay ginagamit ang Astra para matukoy at ayusin ang vulnerabilities sa bilis ng makina, nakipagkita kamakailan sa 300 na CISO sa San Francisco, at pagtataas ng access para sa depensa ay "hindi kapanipaniwalang business opportunity." Ang vertical ay chip design, life sciences, at financial services, at may pahiwatig ng anunsyo tungkol sa finance ngayong linggo sa New York.
Ang life science model ay tinatawag na GPT Rosalind; sariling Jalapeño chip nila ay umabot ng tape-out sa loob ng siyam na buwan, at natapos ang mga modelo para sa optimization na di na nagawa ng engineers bago ipadala sa TSMC sa huling 30 araw.
Kaya paano ito titingnan?
Pinatunayan talaga ng talumpating ito ang dalawang bagay, at nagbigay ng derektang signal ng industry value chain sa merkado.
Una, ang AI demand ay lumilipat na mula "user growth" papuntang "usage intensity growth."
Lampas kalahati na ng kita ay mula sa enterprise, ang token consumption ng top clients ay walo beses sa average, at mula pagiging assistive tool, ang coding ay papunta na sa automation. Hindi na mahalaga ang dami ng bagong user, kundi kung gaano karaming compute power ang mauubos ng bawat user at bawat enterprise sa hinaharap.
Pangalawa, lumalawak ang modelo ng negosyo ng OpenAI.
Mula subscription, papunta sa pag-charge ayon sa consumption, hanggang resulta-based billing, dagdag pa ang advertising na ikalawang curve, kaya’t hindi lang ChatGPT membership nakasalalay ang kita.
At ang pinaka-direktang signal para sa US stock market ay compute power pa rin. Isa sa pinakamalaking kumpanya ng model sa mundo ang direktang umamin, "malubha pa rin ang kakulangan sa compute," at maraming capacity ang kailangang planuhin dalawang-tatlong taon nang maaga.
Habang patuloy na tumataas ang usage intensity bawat user, at tuloy ang paglago ng kita bawat gigawatt, magiging mahirap para sa value chain ng upstream compute, storage, network, at data center na ituring lang itong panandaliang capital expenditure trend.
Bagong Antas ng VIP ng US Stock Investment Network
Disclaimer: Ang nilalaman ng artikulong ito ay sumasalamin lamang sa opinyon ng author at hindi kumakatawan sa platform sa anumang kapasidad. Ang artikulong ito ay hindi nilayon na magsilbi bilang isang sanggunian para sa paggawa ng mga desisyon sa investment.
Baka magustuhan mo rin
Ang kompetisyon para sa posisyon ng Pangulo ng European Central Bank ay nakatuon sa kakayahang resolbahin ang krisis: Ang panganib ng utang ng France ay nagiging pagsubok.
Ang tunggalian para sa posisyon ng Presidente ng European Central Bank ay lalong nakatuon sa isang pangunahing tanong: aling kandidato ang pinakamainam na makakaharap sa “bond vigilantes” sa merkado ng bono. Habang ang problema sa utang ng France ay muling nagdadala ng alaala ng kaguluhan sa eurozone, at si kasalukuyang Presidente Lagarde ay nagbabalak na magbitiw nang mas maaga, maaaring si Klaas Knot mula Netherlands at Pablo Hernández de Cos mula Spain ang susunod na hahawak ng tungkulin sa gitna ng pananalaping kaguluhan.
Dalawang linggo nang nakaraang "eksaktong hinulaan ang tuktok" ng Deutsche Bank: Ang mga stock ng teknolohiya ay kailangang bumaba pa ng 5% bago maabot ang "pangmatagalang trend bottom"
Matapos ibaba ng Deutsche Bank ang rating ng teknolohiya at malalaking kompanyang may mataas na paglago sa US stock market dalawang linggo na ang nakalipas, ang mga stock ng teknolohiya ay natalo ng 12 porsyento kumpara sa ibang bahagi ng S&P 500. Gayunpaman, tinukoy ng Deutsche Bank na may natitirang pagbaba pa na humigit-kumulang 5 porsyento bago maabot ng mga teknolohiyang stock ang ibaba ng kanilang pangmatagalang trend channel. Mabilis na bumaba ang mga posisyon ng institusyon, at may mga palatandaan ng paglabas ng $30 bilyon na capital na nagtatangkang bumili sa dip. Sa hinaharap, ang performance ng mga financial report, galaw ng kapital, at mga panlabas na panganib ang magdedetermina kung ang pagwawasto ay titigil na lang ba sa structural rotation.
Babala ng Goldman Sachs: Kung magtataas o hindi ng interest rate ang Federal Reserve sa Disyembre, maaaring hindi pa handa ang merkado
Patuloy na itinuturing ng Goldman Sachs ang pagtaas ng interes noong Disyembre bilang pangunahing senaryo, ngunit ang presyo ng merkado para sa pagtaas ng interes ay nasa humigit-kumulang 90%, at patuloy na tumataas ang hamon sa ganap na pagkalkula ng 25 basis points. Samantala, inaasahan na aabot sa $1.6 trilyon ang kapital na paggasta sa AI pagsapit ng 2027, nananatili pa rin ang pangangailangan para sa debt financing at ang panganib ng pagtaas ng presyo ng enerhiya, at naabot na ng kaugnay na AI credit spreads ang pinakamalawak na antas ngayong taon. Ang direksyon ng ani ng U.S. Treasury bonds ay patuloy na nahaharap sa magkasalungat na puwersa ng bulls at bears.
Kailan hihinto ang pagbagsak ng AI trading? Nakatingin ang merkado sa "prisoner's dilemma" sa likod ng napakalaking pag-isyu ng utang ng Meta
Naniniwala ang Barclays na ang mga higante sa AI ay nagkakaroon ng "prisoner's dilemma" dahil sa kanilang pag-uunahan sa maagang pagkuha ng pondo, kung saan ang sabay-sabay na pagpapalabas ng bonds ay nagtutulak sa pagtaas ng gastos sa financing at naglilimita sa pagliit ng credit spreads. Habang tumataas ang panganib sa mababang-rated na bonds at tumitindi ang pagkakaiba ng kredito ng mga AI issuer, ang kakayahan ng merkado na tanggapin ang supply ng financing ay magiging susi sa pagtukoy kung magiging matatag ang AI trading.
Mga presyo ng crypto
Higit pa
