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在准备IPO之际 ，正在进入一个关键节点 。2026年以来 ，至少13名高管和业务负责人离开OpenAI 。一边是业务继续快速增长，年化营收已经超过400亿美元 ，企业业务收入首次超过消费者业务；另一边 ，公司核心管理层却在持续调整。对于一家正在冲刺上市、同时业务规模快速扩张的公司来说，核心高管密集离开，自然引发了外界对管理层稳定性的关注 。
高管密集离开
当地时间13日 ，OpenAI宣布 ，公司首席营收官丹尼斯·德雷瑟（Denise Dresser）即将离职 。
此时距离她加入OpenAI尚不足一年。公告显示，德雷瑟的离职是“为寻求其他发展机遇 ”。OpenAI已聘请达利·拉伊奇（Dali Rajic）接替她的职位 ，拉伊奇此前担任网络安全公司Wiz的总裁兼首席运营官 。
德雷瑟的离职 ，是一周之内OpenAI发生的第二起高层人事变动 。上周二，OpenAI资深高管布拉德·莱特卡普（Brad Lightcap）刚刚宣布离职 ，并在X平台发文称 ，自己将要“开启新事业”。
莱特卡普2018年加入OpenAI，先后担任首席财务官和首席运营官 ，是公司任职时间最长的核心管理者之一 。2026年4月 ，他从首席运营官岗位转向特别项目（special projects），几个月后宣布离开公司 。
值得一提的是 ，在这两人离开之前 ，应用业务CEO菲吉·西莫（Fidji Simo）也已经退出日常管理。西莫2025年5月加入OpenAI，此前担任Instacart CEO 。今年4月，她因为长期健康问题开始休假 ，7月宣布转为兼职顾问 。她的离开与莱特卡普 、德雷瑟的情况不同 ，主要是出于健康原因。
三位核心高管相继退出的同时，OpenAI的其他业务负责人也在发生变化 。据媒体统计 ，OpenAI今年至少有13名重要高管和业务负责人变动 。
比如 ，首席产品官凯文·韦尔（Kevin Weil）4月离开，Sora负责人比尔·皮布尔斯（Bill Peebles）同样在4月离职。他负责过Sora视频生成模型 ，OpenAI随后在今年4月关闭了Sora及其应用 。负责商业应用技术工作的斯里尼瓦斯·纳拉亚南（Srinivas Narayanan）也在4月离开 。他此前负责B2B工程团队 ，并参与ChatGPT和企业产品开发。
Anthropic追赶
值得注意的是，这轮变化发生在OpenAI准备IPO的时候。据知情人士透露 ，OpenAI的IPO原定今年成行 ，但目前看来大概率已推迟至明年，主因是该公司去年净亏损高达385亿美元 。这也让“管理层稳定性 ”成为外界关注的问题 。
SignAudit.AI创始人凯文·麦考密克（Kevin McCormick）认为 ，IPO前出现大量高管离开是一个值得关注的信号。两名曾在OpenAI工作过的员工则将公司的管理环境形容为“快速招聘 、快速淘汰 ” ，其中一人称工作环境像“高压锅” 。
而对OpenAI来说，问题已经不只是哪些高管离开，而是新的管理结构能不能接住一家年化营收超过400亿美元、正在准备IPO的公司 。
令局势雪上加霜的是 ，OpenAI今年已被宿敌Anthropic赶超。据知情人士称 ，OpenAI的营收虽已从去年底的240亿美元增至本月约400亿美元，但其对手Anthropic则从2025年底的90亿美元飙升至今年5月的470亿美元 ，增幅逾4倍 ，而且此后势头不减 。
据悉，近几个月来 ，OpenAI的一些大投资者已私下对这家初创公司相对于其增长的现金消耗速度过快表示担忧 ，而其他投资者则通过向Anthropic投入资金来对冲他们对OpenAI的押注 。
近期，OpenAI在持续发力应对竞争。7月22日 ，OpenAI对外发布一款名为OpenAI Presence的新服务 ，旨在帮助企业更高效地部署和运行AI智能体 。这说明OpenAI开始用高门槛的定制化服务深度绑定大型企业客户，重点提升其企业业务 。
7月底 ，OpenAI又对GPT-5.6系列API实施大幅调价 ，Luna降价80%，Terra下调20%，旗舰Sol保持原价 ，新增高速付费模式。
OpenAI在此次降价后表示 ，通过全技术栈效率升级，其能够在各类企业级应用场景下大幅提升客户AI投入的性价比 。这被市场解读为“以价换量 ” ，OpenAI持续发力争夺企业用户 。
收入结构变化
在更宏观的层面 ，OpenAI正处在一个微妙的转折期。模型层的技术优势在被追赶，API的定价权在被侵蚀 ，企业市场在被蚕食 ，IPO的时间窗口在收窄。
与此同时，OpenAI收入结构正在发生变化 。OpenAI首席财务官莎拉·弗里尔（Sarah Friar）近期向投资者介绍公司情况时表示 ，今年年初 ，消费者业务和企业业务的收入占比大约为60%和40% 。但随着企业业务增长速度超过预期，两条线已经交叉 ，目前企业业务贡献的收入已经超过消费者业务。
这一变化比OpenAI此前的预期更早 。今年4月 ，时任首席营收官的德雷瑟接受CNBC采访时曾表示，企业业务当时占公司收入约40%，预计到2026年底与消费者业务达到大致相当的水平 。现在 ，这一目标已经提前实现。
企业客户规模也在快速扩大 。OpenAI表示 ，企业客户数量已经达到200万，是一年前的两倍 。7月 ，该公司年化营收环比增长超过20% ，企业客户业务增长更快，达到32%。
从产品来看 ，企业客户对AI编程和智能体工具的需求正在增加 。Codex等产品带来的企业使用量持续增长 ，ChatGPT订阅业务也在扩大 。与此同时，广告业务开始形成收入 ，弗里尔透露 ，其年化收入已经接近10亿美元规模。
但企业客户增长之后，OpenAI面对的已经不是单纯的“多卖多少Token ” 。弗里尔在投资者会议上提到 ，“tokenmaxxing”时代正在结束 。过去 ，企业可能更关注AI工具的使用量，甚至允许员工大量调用模型。现在，企业开始计算每单位智能的成本 ，更关注AI究竟能完成多少工作 ，以及这些工作带来的实际产出。
人工智能专家、天使投资人郭涛表示，复杂商业任务 ，例如长期科研项目 、大型软件工程 、复杂企业战略分析、系统性风险推演 ，所需要的能力基底和数学证明高度同源 。AI工具下一代竞争的胜负手，在于自主执行复杂工作流的能力 ，也就是行业反复讨论的Agent时代的核心 。
（文章来源：北京商报）
