本文转载自微信公众号：国泰君安证券研究
报告导读：OpenAI高速增长验证AI商业化与算力扩张逻辑，广告变现和大规模算力储备有望支撑更高收入天花板，B端Coding场景仍处于可追赶区间。
投资建议：维持海外AI算力及应用产业链“增持”评级。OpenAI及Anthropic的超高速增长，一方面验证了AI模型的能力边界持续扩张，另一方面带动了全AI产业链的需求上行。建议重点关注三类方向：（1）受益于OpenAI及全球头部模型厂商算力扩张的 GPU/ASIC、CPU、存储、先进制程及先进封装、半导体设备等硬件供应链；（2）承接AI工作负载和模型分发的云厂商及基础设施平台；（3）具备全生态、全场景落地能力的应用公司。
OpenAI的长期价值在于它可能成为AI时代最大的消费级入口，广告变现和硬件载体补足将共同打开收入天花板。C端广告具有极大的变现空间，当前尚未兑现，我们测算2030年OpenAI广告收入在Bull Case下可达1331亿美元，其设定的1020亿美元广告收入目标具有较高置信度。市场担忧“免费”的C端用户在利润端是较重的包袱，我们测算OpenAI或于2029/2030年实现经营利润转正，虽晚于Anthropic，但可通过把免费流量更多转向小模型压低推理成本等方式加速盈利路径。同时，OpenAI 训练成本长期高于 Anthropic，短期拖累利润率，但这些投入也可能在下一轮模型范式跃迁中转化为领先的资本。
因战略聚焦较晚以及技术路线分化导致OpenAI的Coding能力落后于Anthropic，但仍处于可追赶区间。虽然OpenAI拥有更大的C端用户基础和更高收入天花板，但当前最先兑现利润的高价值场景是B端Coding，而Anthropic在该领域已形成阶段性领先。我们认为：（1）模型厂商在Coding场景下的能力差异，主要源于战略判断的先后以及RL路线和Harness技术路线的分化。Anthropic更早聚焦Coding，并选择Harness路线，将Claude Code嵌入真实开发工作流；OpenAI 前期更侧重RL路线，依靠评测、测试通过率和强化学习提升模型能力，导致Coding产品化和工作流渗透相对滞后。（2）当前Coding场景已经成为模型厂商的共识，我们认为加速投入后OpenAI有望拉平Coding能力，当前Codex用户数据已经证明：5月第一周Codex周下载量环比增长约1400%至86.1M，而同期Claude Code下载量周环比下滑38%至7.2M，一定程度上反映了开发者迁移的趋势。（3）我们测算，经口径还原后，OpenAI与Anthropic的B端收入差距在50~60亿美元，仍处于可追赶的区间。
算力决定收入上限，OpenAI算力储备将构成重要比较优势。OpenAI算力储备较为激进，容量预计从2025年的1.9GW提升至2030年的30GW，芯片类型覆盖NVDA GPU、AMD GPU、OpenAI自研ASIC（博通）、亚马逊Trainium、Cerebras等多元架构。而Anthropic目前累计锁定算力约12.3 GW。在算力长期紧缺的大背景下，OpenAI前期锁定的海量算力将成为模型迭代、收入持续增长的关键优势。
风险提示：商业化进度不及预期风险；竞争加剧及技术迭代风险；现金流及资产负债表风险；财务测算过于乐观风险。
报告来源
以上内容节选自国泰海通证券已发布的证券研究报告。
报告名称：OpenAI：AI时代的基础设施与超级入口；报告日期：2026.05.30 报告作者：
秦和平(分析师)，登记编号：S0880523110003
刁云鹏(研究助理)，登记编号：S0880125070016
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