Altman 的算盤本質上係「兩個引擎」。第一個引擎係前沿大模型訓練：重資本、前置投入、吞錢；第二個引擎係推理（inference）：需求擴張快、單位成本下降、最終形成毛利池去反哺訓練。呢個模型聽起來像信仰，但佢真正拿出嚟做抵押嘅係兩樣：收入斜率同市場供不應求嘅交付現實。

先講收入斜率。公開可核對的點包括：Reuters 引述 The Information 指 OpenAI 在 2025 上半年收入約 43 億美元；同一報道提到公司現金燒錢速度仍高，並指公司目標 2025 全年收入約 130 億美元。

另外 Reuters 亦報道 OpenAI 在 2025 年 6 月年化 run-rate 已達 100 億美元。到 7 月，Reuters 再引述 The Information 指已達 120 億美元年化。然後 Altman 自己在 11 月公開說年底要超過 200 億年化，並宣稱 2030 目標是「數百億到數千億」。

「三年曲線」可以用你口徑串起：第一年十幾億、第二年 40 億、第三年 130 億，再用最後一個月去 annualize 做到 200 億。你要觀眾明白：年化 run-rate 唔等於穩定年收入，但它是 Altman 用來說服資本市場「斜率未斷」的武器。

而去到 2030 年，到底要長到幾多先能消化他嘅重資本敘事？如果我們以「2025 年底年化 200 億」作起點，推到 2030（5 年）——只要用複利就會出現三個截然不同的世界：

• 若年複合增長 30%：2030 年化收入大約 742 億美元。
• 若年複合增長 50%：2030 年化收入大約 1,519 億美元。
• 若年複合增長 70%：2030 年化收入大約 2,840 億美元。
  （呢三個檔位，係「由仍然高增長」到「極端高增長」的差別；而 Altman 講「到 2030 年數百億甚至數千億」實際上係暗示市場要接受 50%–70% 甚至更高的長期複利。）

支出方面，他每年核心其實係三筆：一係「大模型訓練算力」，二係「推理運行算力」，三係「R&D/人力/營運」。Reuters 引述 The Information 的披露指出，OpenAI 在 2025 上半年 R&D 支出高達 67 億美元，並出現巨額虧損與燒錢：他不是說公司已經賺錢，他是說推理端“可以賺”，但訓練端把錢吞掉。

而他心中「二〇二八至三〇年過河、累積虧損約 1100 億」嘅含意其實係：只要推理收入持續以高斜率增長、同時推理單位成本下降，終於有一天推理毛利池會覆蓋訓練端的前置負擔——一旦跨過那點，現金流就會自我滾動。你要用的不是道德判斷，而是企業 finance 判斷：這是一個「以斜率換信用」的盤。