什么AI應用公司和方向是OpenAI看好的？

這不，OpenAI公布了30家Tokens消耗破萬億的“大金主”。

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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，以游戲化課程設計著稱。

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與云計算服務提供商。

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咨詢公司。

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、任務與知識庫于一體。

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戶交互工具。

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，布局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：云監控與數據可視化平臺。

28、Perplexity：AI原生搜索引擎，基于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“游戲闖關”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系不大，但這只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、閱讀、語法題，還會根據學習者表現動態調整難度。用戶還能與AI進行情景對話，或讓AI解釋并講解自己的錯題。

如今，Duolingo已是全球最大的語言學習平臺——用戶超過7億，月活躍用戶超7000萬。

憑借「龐大的用戶量+能與游戲媲美的用戶粘性」，多鄰國長期穩居OpenAI企業客戶前列。

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”，用戶只需通過一套統一的API即可調用GPT、Claude、Gemini等頂級模型，無需分別注冊與配置，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。

它構建了一個位于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置于Scaling Law的首位，認為相較于模型參數與訓練規模，Tokens才是真正的試金石——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客戶，恰恰說明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年成立于澳大利亞，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”——用戶無需掌握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，并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。

它的底層架構采用多階段流水線，運行方式類似一個持續召喚LLM子代理的系統。每當用戶發出查詢，系統會并行處理多個候選網頁，對每個網頁進行embedding、摘要與評估。

不同于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的月活躍用戶已超過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。

咋這么能吃？

市面上集成AI的應用這么多，怎么偏偏就這些公司能燒這么多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，用戶每天都會多次使用，遠高于AI客服等低頻場景。

第二，任務復雜度高。

不同于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，隨著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，要朝著這一數字前進；

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”，單客戶百萬億、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，而且相比于融資，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游戲，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