公司战略与资本规划 - 公司CEO对成为上市公司CEO并不兴奋，但认为上市是结构性结果而非情绪选择，源于公司对巨额资本投入的需求以及股东人数、融资结构等现实问题[11][12][14][15] - 公司的资本规划被认为具有逻辑性，假设在最后一轮私募融资中筹集750亿美元并通过IPO再筹集750亿美元，公司将拥有足够资本支撑自身实现正向现金流[8] - 公司计划在未来多年于算力和基础设施上总体投入1.4万亿美元，这被视为一条被需求反复验证过的长期曲线，而非短期豪赌[32][34] 财务模式与盈利路径 - 外界传闻公司未来几年可能累计亏损上千亿美元，直到2028～2029年左右才接近盈利，但公司CEO表示若停止扩大训练规模，现在即可盈利，表明亏损是主动选择将资金投入训练和算力[54][55][56] - 公司财务存在一个关键拐点：早期训练成本占绝对大头，后期推理成为主要支出且直接产生收入，随着模型成熟，推理收入会逐步“淹没”训练成本[57][58][59] - 公司认为为数据中心融资、引入债务，本质上与历史上修铁路、建电网、铺互联网没有区别，是在赌智能需求的增长速度会跑赢所有保守预期[66][67] 技术发展观与竞争态势 - 公司CEO认为当前AI模型（如GPT-5.2）虽强，但社会在使用方式、制度、伦理方面全面滞后，世界远未“用完”现有模型的价值[19][21] - 公司提出应直接讨论“超智能”，即系统能比任何人类更好地担任总统、CEO等角色且无需人类辅助，这被视为真正的分界线[23] - 当竞争对手（如谷歌Gemini 3、DeepSeek）在某个维度追近时，公司内部会进入持续6-8周的“红色警报”战时状态，以集中修补短板、加速发布更新[26][28] - 公司判断其领先优势（如ChatGPT周活用户逼近9亿）不会缩小反而会扩大，因为竞争核心已非模型参数，而是稳定、熟悉、能持续积累价值的平台，公司真正害怕的是错过下一次平台级跃迁的窗口[29][30] 算力投资逻辑与需求展望 - 公司将算力视为限制一切可能性的瓶颈，判断每当模型能力增强、延迟降低、成本下降，需求就会成倍放大[35] - 公司CEO以类比说明趋势：顶级AI公司每天输出10万亿级别token，而全球80亿人类每人每天输出2万token思考量，AI输出的“智力劳动规模”正在逼近并可能远超人类总和[36][37] - 投入1.4万亿美元算力的核心目标并非更多聊天机器人，而是用于科学发现（如新材料、新药物、基础物理等），科学进步被视为推动世界变好的最高阶变量[40][41] - 算力建设是“提前十年的工程”，其节奏永远落后于模型需求，公司的基础设施决策是在为尚不存在但高度确定会到来的需求做准备[42][43][46] - 公司认为真正的风险是算力不够限制了可能性，而非算力太多，至今未遇到算力无法被变现的情况，1.4万亿美元押注的是人类对智能的需求远未接近上限[49][50][51] 增长哲学与行业本质 - 公司CEO指出人类天生不擅长理解指数增长，若将算力、模型能力、使用频率、收入增长放在同一条指数曲线上，巨额投入的逻辑则完全不同[61][62] - 公司承认从未有过算力富余，算力不足导致产品受限、收入增长被压制，形成反向锁死的链条，当前战略旨在一次性跳出该约束区间[63][64] - 公司认为AI并非普通技术，而像电力、互联网、印刷术一样，一旦出现便不可逆，公司所做的是在这条不可逆的曲线上尽量领先并保持可控[68][69]