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2025-10-08 12:22
Jay 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
什麼AI應用公司和方向是OpenAI看好的?
這不,OpenAI公佈了30家Tokens消耗破萬億的「大金主」。
圖中,黃色底代表初創公司,紫色底則是已實現規模化的企業,兩者在榜單中幾乎平分秋色。
榜單按每家公司接入OpenAI API掛名人的姓氏排序,排名不分先后,初創公司多數由聯合創始人親自掛名,而大型企業則由專門的AI部門負責人負責對接。
1、Duolingo:語言學習App,以遊戲化課程設計著稱。
2、OpenRouter:多模型聚合平臺,統一API調用GPT、Claude、Gemini等模型。
3、Indeed:全球最大招聘網站之一,提供求職與招聘服務。
4、Salesforce:企業級CRM與雲計算服務提供商。
5、CodeRabbit:AI代碼審查與自動化開發平臺。
6、iSolutionsAI:為企業提供AI解決方案與自動化服務。
7、Outtake:AI視頻與內容生成平臺。
8、Tiger Analytics:數據分析與AI諮詢公司。
9、amp:企業費用與支出管理平臺。
10、Abridge:醫療AI公司,自動轉錄和總結醫患對話。
11、Sider AI:AI代碼評審與文檔生成工具。
12、Warp.dev:開發者終端軟件公司,集成AI命令補全與自動化。
13、Shopify:全球電商平臺,為中小企業提供建站和支付解決方案。
14、Notion:生產力工具,集筆記、任務與知識庫於一體。
15、WHOOP:可穿戴設備公司,專注健康與運動數據監測。
16、HubSpot / Dashworks:營銷自動化與CRM平臺,集成AI知識搜索。
17、JetBrains:軟件開發工具公司,產品包括IntelliJ IDEA、PyCharm等。
18、Delphi:企業AI助理平臺,專注知識問答與自動化決策。
19、Decagon:AI企業服務平臺,提供商業數據分析與客户交互工具。
20、Rox:初創公司,開發AI社交與交互產品。
21、T-Mobile:美國大型電信運營商,佈局AI客服與網絡優化。
22、Zendesk:客服系統與AI客服解決方案提供商。
23、Harvey:AI法律助手,服務律師事務所與企業法務。
24、Read AI:會議分析工具,自動生成會議紀要與洞察。
25、Canva:在線圖形設計平臺,整合AI圖像生成與排版功能。
26、Cognition:AI代碼生成公司,打造可編程智能體。
27、Datadog:雲監控與數據可視化平臺。
28、Perplexity:AI原生搜索引擎,基於LLM生成精準答案。
29、Mercado Libre:拉美最大電商與支付平臺。
30、Genspark AI:企業級AI研發公司,提供AI產品與工具平臺。
我們先來看看其中四家最耳熟能詳的公司。
四家Tokens消耗巨獸
多鄰國
多鄰國是一款語言學習App,以「遊戲闖關」式課程設計著稱,讓學習過程輕松又上癮。
雖然其蠢萌的外表看起來和科技關係不大,但這隻綠貓頭鷹其實是最早大規模接入AI的代表之一。早在2023年,多鄰國就攜手OpenAI推出了由GPT-4驅動的Duolingo Max。
接入API后,系統不僅能批量生成聽力、閲讀、語法題,還會根據學習者表現動態調整難度。用户還能與AI進行情景對話,或讓AI解釋並講解自己的錯題。
如今,Duolingo已是全球最大的語言學習平臺——用户超過7億,月活躍用户超7000萬。
憑藉「龐大的用户量+能與遊戲媲美的用户粘性」,多鄰國長期穩居OpenAI企業客户前列。
OpenRouter
OpenRouter是一個多模型聚合平臺,由Alex Atallah創立,定位為模型的API路由中心。
有了這個「路由器」,用户只需通過一套統一的API即可調用GPT、Claude、Gemini等頂級模型,無需分別註冊與配置,徹底解決了不同模型優勢各異、調用分散的痛點。
實際上,OpenRouter正在成為最有潛力壟斷API市場的平臺。
它構建了一個位於模型層之上的基礎設施層,使模型即服務(Model as a Service)實現了標準化與低成本化,從而更容易演化為分發Tokens的「巨型工廠」。
這種模式與創始人Atallah的理念密切相關。
他將Tokens置於Scaling Law的首位,認為相較於模型參數與訓練規模,Tokens纔是真正的試金石——因為只有被頻繁調用、持續產出的產品,才能以使用量反映真實價值。
自2024年,OpenRouter的Tokens消耗量開始飛速攀升,如今再次入圍OpenAI的最大API客户,恰恰説明OpenRouter已成頂級模型中轉節點。
Canva
Canva是一家在線圖形設計平臺公司,2013年成立於澳大利亞,由Melanie Perkins、Cliff Obrecht和Cameron Adams共同創辦。
它的核心理念是「人人都是設計師」——用户無需掌握Photoshop或Illustrator等專業軟件,只需通過簡單的拖拽操作,就能輕松完成海報、簡歷、社交媒體封面等視覺內容。
在集成AI后,Canva更是進一步降低了視覺創作的門檻,讓設計真正走向大眾化。
然而,像圖像、版式、視頻等多模態內容,Tokens消耗遠超文本問答,並且通常需要多輪交互優化,這也讓Canva成了當之無愧的Tokens怪獸。
Perplexity
Perplexity是一款AI原生搜索引擎。
它的底層架構採用多階段流水線,運行方式類似一個持續召喚LLM子代理的系統。每當用户發出查詢,系統會並行處理多個候選網頁,對每個網頁進行embedding、摘要與評估。
不同於傳統搜索只是簡單篩選和羅列關鍵詞,Perplexity的每次搜索都包含數十次小規模模型調用。
再加上搜索場景本身深不見底的調用需求——Perplexity的月活躍用户已超過2000萬——這使其成為當前全行業Tokens密度最高的應用之一,甚至能與OpenAI自家的ChatGPT一拼高下。
咋這麼能吃?
市面上集成AI的應用這麼多,怎麼偏偏就這些公司能燒這麼多Tokens?
核心原因有三點:
第一,調用頻率極高。
Perplexity、Notion、多鄰國等都是高頻交互型產品,用户每天都會多次使用,遠高於AI客服等低頻場景。
第二,任務複雜度高。
不同於AI翻譯這類一次性交付任務,Canva等應用需要同時處理文本、圖像、版式等多維度信息,往往涉及多階段流水線操作和更長的推理鏈條,自然消耗更多Tokens。
第三,平臺化效應。
部分企業本身不直接提供終端服務,但通過平臺化的AI接口實現了Tokens的集中分發。
例如OpenRouter、Tiger Analytics、Warp.dev等,它們承擔的是AI基礎設施角色,將分散的調用需求聚合成一個巨大的流量中心,從而帶來指數級的Tokens增長。
One More Thing
實際上,今年年初業內圍繞Tokens消耗量就有了新的價值紅線——不看融資估值獨角獸,看10億Tokens日均消耗。
現如今,隨着OpenAI等模型廠商進一步明確,這條紅線的意義顯得愈加清晰,
首先,它指向了大模型落地的最新趨勢,企業擁抱大模型紅利,要朝着這一數字前進;
其次,日均10億Tokens成為大模型商業化的新門檻,業務是否跑通、需求是否真實存在,都能在這個參考系中找到答案。
最后,日均10億Tokens消耗也只是大模型落地「入門級水準」,單客户百萬億、千萬億Tokens消耗是更值得期待的星辰大海。
越來越受到關注的是,按照10億Tokens作為一條新的baseline,把日均消耗10億Tokens的公司稱為「Tokens獨角獸」,正在成為新的標準。
相比傳統的技能測試,以日均10億Tokens作為新benchmark,或許能更直觀揭示AI落地的需求的真偽,而且相比於融資,也能更真實地反映業務進展。
畢竟當今之世,融資估值虛火,ARR指標變成了融資指向的遊戲,唯有Tokens像用電量一樣,客觀又準確,是吧?
參考鏈接:
[1]https://x.com/deedydas/status/1975582169126019223?s=46&t=iTysI4vQLQqCNJjSmBODPw
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/wjX8krPPjlzPyf1r4oSn0A
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