OpenAI前30大客戶名單意外曝光,Duolingo、Salesforce⋯還有誰在「一兆Token俱樂部」?
OpenAI前30大客戶名單意外曝光,Duolingo、Salesforce⋯還有誰在「一兆Token俱樂部」?

誰是OpenAI的主要客戶?這個外界都想知道的問題,近期OpenAI在開發者大會上低調公開了答案,分享了代幣(token)用量超過1兆美元的30家客戶名單,從Salesforce、Shopify等大廠到Harvey、Read AI等新創公司等各種類型的公司的名列榜上。

OpenAI大客戶有誰?意外在開發者大會曝光

openai devday.jpg
OpenAI在活動上,公佈了主要客戶名稱。
圖/ Reddit

OpenAI在開發者大會DevDay上,在投影片中公布了使用超過1兆、1,000億及100億代幣的用戶列表,不過他們並非直接公佈企業名稱,而是註冊者的姓名,如今各方網友也透過這些人物,尋線找出背後的公司。

這是外界整理出,代幣用量超過1兆的30間公司,不過需要注意的是,這個排名是依照「註冊者的姓氏」順序,而不是代幣使用量多寡,因此排在第一的多鄰國並不代表該公司是代幣用量最高的公司。

另外,由於是依照註冊者名稱找出背後公司,存在因為同名同姓等因素導致錯誤的可能性。

如果要將這些公司做分類的話,或許可以簡單分為以下幾類:

一、商業軟體與生產力工具

這類公司將 AI 融入現有的企業級軟體或生產力工具中,目的是提高效率、自動化流程或提供更智慧的服務。

Salesforce:在其客戶關係管理 (CRM) 平台中運用 AI 進行銷售預測、客戶服務自動化等。

Notion:透過 AI 協助使用者進行文件內容生成、摘要與整理。

Shopify:利用 AI 強化其電商平台的營運,例如優化商品推薦或自動化客服。

Zendesk:利用 AI 提升客戶服務效率,例如自動分類工單、提供智慧回覆建議。

HubSpot:運用AI於銷售、行銷、客戶服務平台,提供更智慧的數據分析與自動化功能。

Datadog:在其雲端監控服務中,利用 AI 分析大量數據以預測潛在問題。

二、AI 基礎設施與開發工具

這些公司直接開發與AI相關的基礎設施、平台或工具,主要服務對象是其他開發者或企業,讓他們更容易建立、部署和管理 AI 應用。

OpenRouter:提供AI模型路由服務,讓開發者可以更彈性地使用不同AI模型。

CodeRabbit:開發AI程式碼審查工具,協助軟體開發者提高效率。

Warp.dev:利用AI強化終端機工具,提升開發者的操作體驗。

JetBrains:在其整合開發環境 (IDE) 中整合AI,協助程式碼編寫與優化。

iSolutionsAI:提供AI解決方案與顧問服務,協助企業導入 AI 技術。

Cognition:開發AI軟體工程師,旨在讓 AI 自動執行軟體開發任務。

三、 AI 核心產品

這類公司將AI作為其產品的核心,其產品/服務本身就是一個 AI 模型或以AI為主體的應用程式。

Perplexity:一個以AI為核心的對話式搜尋引擎。

Genspark AI:專注於AI搜尋引擎的開發。

Read AI:利用AI自動化會議記錄與摘要。

Abridge:利用AI整理與分析醫療對話紀錄。

Harvey:將AI應用於法律領域,提供法律專業工作支援。

Delphi:運用AI提供投資與市場分析。

Sider AI:以AI瀏覽器擴充功能為核心產品。

四、消費者服務與內容創作

這類公司將AI應用於直接面向消費者的產品中,目的是改善使用者體驗或提供創新的服務。

Duolingo:在其語言學習應用中,透過 AI 提升教學與互動體驗。

Uber:利用AI優化叫車服務的配對、預測與路線規劃。

Canva:在其設計平台中整合AI,協助使用者快速生成圖像或設計元素。

WHOOP:利用AI分析穿戴式裝置的健康數據,提供個人化建議。

Outtake:可能在遊戲開發中運用AI來創造更豐富的互動與內容。

Mercado Libre:在其電商平台中運用AI進行產品推薦、詐騙偵測等。

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AI不只是生產力工具,滲透至日常生活各方面

OpenAI曾在發布的報告中,聲稱ChatGPT 70%的用量都來自非工作用途,而從這次公布的大客戶清單中,或許也能窺見一二。儘管許多公司的服務直接聚焦生產力,仍有不少企業是聚焦滿足消費者工作以外的需求。

例如,多鄰國便是很多工作者在閒暇之間,用於精進自身語言能力的學習平台;Perplexity的用途則非常廣泛,滿足用戶一時興起想要了解新聞、學習新知的需求;Canva同樣可能被大量用於撰寫履歷、社群貼文等工作任務以外的創作需求。

AI或許不僅僅是業界最初期望的強力生產力工具,更是一種滲透到日常生活各個層面,從根本改變生活型態的重要助手。

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資料來源:RedditLinkedInX

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 陳建鈞

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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