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[北美] 火箭垄断助SpaceX IPO领先OpenAI [复制链接]

2012年度奖章获得者 2013年度奖章获得者

发表于 2026-5-28 06:29 |显示全部楼层
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华尔街日报:火箭垄断助SpaceX IPO领先OpenAI

前沿AI开发竞争拥挤,而SpaceX则打造了一个几乎只有自己的市场。

打造大型语言模型很难。造火箭更难。

SpaceX和OpenAI都在冲刺上市,这将凸显两家截然不同的公司。它们都围绕人工智能市场,打出了各自独特的牌。

这场竞争渊源很深。SpaceX提交IPO文件,以及OpenAI即将提交文件的报道出现时,距离SpaceX创始人兼首席执行官马斯克在一场挑战OpenAI公司架构的诉讼中败诉,仅过去两天。尽管马斯克败诉,但该案仍曝出了不少令OpenAI及其极具争议的首席执行官奥尔特曼尴尬的细节。

尽管两家公司差异巨大,这两宗上市仍必然会引发比较。SpaceX上市时的目标公开市场估值约为1.5万亿美元,预计将在下月中旬某个时候挂牌。

与此同时,OpenAI上一轮私人市场估值为8520亿美元,这强烈表明ChatGPT所有者同样会有冲击万亿美元估值的雄心。

重要的是,马斯克已成功将SpaceX打造成一家独特企业,并拥有深厚竞争护城河。

相比之下,OpenAI上市之际,Alphabet旗下谷歌和Anthropic等公司已打造出具有竞争力的AI模型,正在蚕食ChatGPT的先发优势。

相对于如此高昂的市值,SpaceX和OpenAI目前仍是规模相对较小的公司。SpaceX在2025年实现187亿美元收入,而《华尔街日报》获得的数据显示,OpenAI同期收入为131亿美元。按收入规模计算,两家公司大致都处于标普500指数成分股的中游。根据标普全球市场财智数据,目前该指数中市值超过一万亿美元的11家公司,平均年收入略高于2600亿美元。

对SpaceX来说,1.5万亿美元市值意味着投资者高度相信,马斯克至少能够实现他一些科幻般的梦想。

但就眼下而言,SpaceX已经发展出一种难以复制的独特商业模式。

外界大量关注都集中在Starlink宽带服务上。该业务贡献了SpaceX大部分收入,去年营业利润率达到39%。但这一利润之所以成为可能,是因为SpaceX自己承担了将卫星送入太空这项昂贵任务。

根据New Street Research估算,Starlink目前在轨卫星约有9600颗,约为第二大卫星服务提供商在轨卫星群规模的15倍。

单是火箭发射业务本身就是强大差异化因素。该业务在2024年为SpaceX实现盈利,去年转为亏损只是因为Starship火箭开发成本高昂。

上周,Starship成功发射并跨过一个关键里程碑,尽管其助推器出现问题,未能完整着陆。

SpaceX在发射竞争中领先幅度如此之大,以至于即便出现这一挫折,也不太可能损害其地位。

该公司称,自2023年以来,其承担了全球“入轨质量”的80%以上。Roth Capital分析师罗希特·库尔卡尼(Rohit Kulkarni)在近期报告中表示,SpaceX在发射市场拥有“垄断性”份额。

OpenAI在其核心市场上并不具备接近这种程度的掌控力。ChatGPT仍然极受欢迎,但Anthropic的Claude、谷歌Gemini和其他AI聊天机器人的使用量也在快速增长。至少在未来几年,训练和运行OpenAI人工智能模型的成本预计将消耗其全部收入,而谷歌则可以依靠高利润的广告和云计算业务来支撑其AI投资。

与此同时,《华尔街日报》近日报道称,Anthropic近期增长迅猛,使该公司有望在当前季度实现营业盈利。

SpaceX已开始将其计算能力出租给Anthropic,而不是把这套网络完全用于自己的AI模型。这将为SpaceX亏损中的AI业务带来收入提振,但也释放出一个有趣信号:

以敢于冒险著称的马斯克认为,前沿AI是一项值得对冲的赌注。

不管怎样,SpaceX的其他业务本来就握有更强的牌。






来源:

https://www.wsj.com/tech/ai/spac ... fe513?mod=WTRN_pos1

By
Dan Gallagher
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May 27, 2026 at 5:30 am ET
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发表于 2026-5-28 06:29 |显示全部楼层
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本文要点:

1. SpaceX和OpenAI都在冲刺上市,但SpaceX凭借火箭发射和Starlink形成更深竞争护城河。

2. SpaceX目标上市估值约1.5万亿美元,而OpenAI上一轮私人估值已达8520亿美元,同样具备万亿美元IPO野心。

3. SpaceX在全球火箭发射市场占据近乎垄断地位,Starlink庞大卫星网络也让其商业模式更难复制。

4. OpenAI虽然仍拥有ChatGPT优势,但正面临谷歌、Anthropic等竞争对手快速追赶,且模型训练和运行成本压力巨大。

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