Gần đây, nhà phát triển trí tuệ nhân tạo Anthropic đã báo cáo rằng doanh thu hàng năm của họ đã đạt 3 tỷ đô la Mỹ, tăng trưởng đáng kể so với gần 1 tỷ đô la Mỹ vào tháng 12 năm 2024.
Sự tăng vọt này, đạt được chỉ trong năm tháng, cho thấy nhu cầu ngày càng tăng của các doanh nghiệp đối với các dịch vụ trí tuệ nhân tạo.
Theo các nguồn tin, đến tháng 3 năm 2025, doanh thu hàng năm của công ty đã vượt quá 2 tỷ đô la Mỹ.
Sự tăng trưởng của Anthropic có được là nhờ các mô hình trí tuệ nhân tạo của họ, đặc biệt là trong tạo mã, các mô hình này được sử dụng rộng rãi bởi các doanh nghiệp.
Công ty có trụ sở tại San Francisco được Alphabet và Amazon hỗ trợ, đã đạt mức định giá 61,4 tỷ đô la Mỹ sau khi hoàn thành vòng tài trợ trị giá 3,5 tỷ đô la Mỹ vào đầu năm nay.
Mặc dù đối thủ cạnh tranh OpenAI dự kiến doanh thu sẽ vượt quá 12 tỷ đô la Mỹ vào cuối năm 2025, nhưng một nhà đầu tư mạo hiểm đã mô tả tốc độ tăng trưởng của Anthropic là “chưa từng có” trong số các công ty SaaS.
Tỷ lệ chấp nhận trí tuệ nhân tạo của doanh nghiệp đạt đến điểm uốn sau nhiều năm thử nghiệm
Sự tăng trưởng doanh thu phi thường của Anthropic đánh dấu sự chuyển dịch thị trường rộng lớn hơn từ thử nghiệm trí tuệ nhân tạo sang thực hiện.
Bước nhảy vọt từ 1 tỷ đô la Mỹ lên 3 tỷ đô la Mỹ chỉ trong năm tháng, thể hiện sự tăng tốc phù hợp với kết quả khảo sát của McKinsey, trong đó 63% công ty báo cáo rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo mang lại tăng trưởng doanh thu, trong khi các công ty hoạt động hiệu quả triển khai trí tuệ nhân tạo trong năm hoặc nhiều chức năng kinh doanh hơn.
Sự tăng trưởng nhanh chóng này trái ngược với giai đoạn chấp nhận ban đầu. Theo một nghiên cứu của Avanade, vào đầu năm 2018, vẫn có 44% tổ chức đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm.
Thị trường trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đang trưởng thành nhanh hơn dự kiến, các công ty đang chuyển từ thử nghiệm sang triển khai đầy đủ, phản ánh tâm lý lo ngại bị tụt lại phía sau của các giám đốc điều hành (trong cuộc khảo sát của Avanade, 85% bày tỏ lo ngại về tốc độ áp dụng trí tuệ nhân tạo chậm).
Sự tăng tốc này đang diễn ra mặc dù có nhiều thách thức đã được ghi nhận trong quá trình triển khai, cho thấy các doanh nghiệp đang tìm cách vượt qua các vấn đề về chất lượng dữ liệu, thiếu hụt nhân tài và những khó khăn trong tích hợp đã làm chậm quá trình chấp nhận trước đó.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, sự tăng trưởng theo cấp số nhân của Anthropic cho thấy sự thay đổi lớn trong động lực thị trường. Sự tăng trưởng này không chỉ là một câu chuyện thành công ngẫu nhiên mà là một chỉ số rõ ràng cho thấy nhận thức của doanh nghiệp về trí tuệ nhân tạo đã thay đổi về cơ bản. Trong nhiều năm, đã có sự quan tâm ngày càng tăng đối với tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, với nhiều công ty khởi động các thử nghiệm để khám phá cách trí tuệ nhân tạo có thể hợp lý hóa hoạt động, tăng cường ra quyết định và thúc đẩy sự đổi mới. Tuy nhiên, có một khoảng cách đáng kể giữa việc chỉ thử nghiệm và thực sự tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quy trình kinh doanh. Sự tăng trưởng doanh thu nhanh chóng của Anthropic cho thấy rằng ngày càng có nhiều công ty đang thành công trong việc thu hẹp khoảng cách này, bắt đầu thu được lợi ích kinh tế hữu hình từ các khoản đầu tư trí tuệ nhân tạo của họ.
Nghiên cứu của McKinsey进一步证实了这一趋势，该研究表明，很大一部分公司已经在使用人工智能来增加收入。值得注意的是，在整个组织中应用人工智能技术的公司表现出更大的收入增长，这表明人工智能的战略性和全面实施可以带来变革性的结果。这些发现不仅仅是理论推测，它们为企业提供了令人信服的理由，鼓励他们优先考虑人工智能的采用战略。随着人工智能的日益普及，那些能够有效集成人工智能的公司更有可能在竞争中脱颖而出，抓住新的增长机遇并保持在行业发展的前沿。
Кроме того，企业人工智能市场的现状与几年前的情况截然不同。2018 年，相当多的组织仍处于人工智能概念验证阶段，这清楚地表明人工智能技术的广泛整合仍然遥不可及。概念验证旨在评估人工智能解决方案的可行性和潜力，但它们通常不涉及人工智能在现实环境中的全面部署和运营。这种限制阻碍了企业充分发挥人工智能能力，也解释了当时人工智能采用速度较慢的原因。
不过，形势已经发生了显著的变化。如今，人工智能企业市场的成熟速度快于预期，越来越多的企业正在从概念验证转向全面部署。这一转变表明，企业不仅对人工智能的潜力充满信心，而且已经制定了有效的战略和基础设施来大规模实施人工智能。这种转变是由多种因素驱动的，包括人工智能技术的日益普及、数据可用性的增加以及对人工智能解决方案的理解和专业知识的提高。
对于人工智能的采用速度缓慢，高管们越来越担心，这进一步加速了人工智能的采用。根据 Avanade 的调查，绝大多数高管对未能足够快地采用人工智能表示担忧。这种担忧并非毫无根据，因为它反映了人们的认识，即人工智能具有在各个行业中颠覆商业模式的潜力。那些未能接受人工智能的公司可能会发现自己处于不利地位，难以与采用人工智能的竞争对手竞争。出于这种担忧，企业被迫优先考虑人工智能的举措，并积极寻求方法来加快人工智能的实施。
值得注意的是，尽管存在众所周知的实施挑战，人工智能的加速采用仍在发生。实施人工智能解决方案可能非常复杂，需要解决数据质量问题、人才缺口和集成挑战等问题。数据质量对于人工智能模型的准确性和可靠性至关重要，而企业经常难以确保其数据的质量和完整性。此外，对于具备设计、开发和部署人工智能解决方案的技能和专业知识的专业人员的需求量很大。最后，将人工智能系统与现有的 IT 基础设施和工作流程集成可能非常复杂且耗时。
儘管存在這些挑戰，但企業仍堅定地克服這些障礙並加快人工智能的採用。這表明企業正在變得更加成熟，更有能力應對與人工智能實施相關的複雜性。企業正在投資實施數據治理框架、培訓人工智能專業人才以及開發強大的集成策略，以確保成功部署人工智能。通過解決這些實施挑戰，企業可以釋放人工智能的全部潛力，並獲得人工智能驅動的轉型帶來的全部好處。
Thị trường trí tuệ nhân tạo đang phát triển theo mô hình kinh doanh chuyên biệt, thay vì phương pháp “một kích cỡ phù hợp với tất cả”
文章强调了主要人工智能公司商业模式的明显差异，Anthropic 专注于企业销售，而 OpenAI 则建立了面向消费者的业务。
这种专业化体现在它们的收入结构中：Anthropic 大约 85% 的收入来自面向企业的 API 服务，而 OpenAI 73% 的收入来自消费者聊天机器人订阅，只有 27% 的收入来自 API 使用。
不同的方法反映了技术市场的历史模式，即最初的通用产品最终会细分为针对特定客户群的专业化解决方案。
随着人工智能市场向到 2034 年预计的 3.68 万亿美元价值（从 2025 年的 7575.8 亿美元起，复合年增长率为 19.20%）扩张，这种专业化至关重要，从而为各种商业模式在不同细分市场中蓬勃发展创造了空间。
这种差异也反映了这些公司不同的技术重点，Anthropic 强调其用于安全关键型企业应用的宪法人工智能框架，而 OpenAI 则侧重于多功能性和广泛的可访问性。
Khi trí tuệ nhân tạo ngày càng phổ biến trong các ngành công nghiệp, thị trường trí tuệ nhân tạo đang trải qua một sự thay đổi mô hình. Thời đại của “một kích cỡ phù hợp với tất cả” đã qua, và giờ đây các nhà phát triển và nhà cung cấp trí tuệ nhân tạo đang điều chỉnh các mô hình kinh doanh và tầm nhìn công nghệ của họ để phù hợp với các nhóm khách hàng và trường hợp sử dụng cụ thể. Anthropic và OpenAI, hai gã khổng lồ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dẫn đầu sự chuyển đổi này, và họ đang áp dụng các chiến lược khác biệt, làm nổi bật sự đa dạng và năng động của thị trường trí tuệ nhân tạo hiện tại.
Anthropic đã chọn một phương pháp chiến lược tập trung vào bán hàng cho doanh nghiệp. Anthropic, nhận thấy nhu cầu ngày càng tăng của các doanh nghiệp về các giải pháp trí tuệ nhân tạo, đã định vị mình là nhà cung cấp ưa thích các dịch vụ trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh cho khách hàng doanh nghiệp. Bằng cách tập trung vào bán hàng cho doanh nghiệp, Anthropic có thể đáp ứng các nhu cầu và yêu cầu độc đáo thường được đưa ra bởi các doanh nghiệp. Không giống như người tiêu dùng cá nhân, các doanh nghiệp có các mục tiêu kinh doanh cụ thể, cơ sở hạ tầng hiện có và các nghĩa vụ tuân thủ quy định, tất cả những điều này cần được xem xét khi triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo.
Cốt lõi của mô hình kinh doanh của Anthropic là các dịch vụ API của họ, được thiết kế để cho phép các doanh nghiệp tích hợp trí tuệ nhân tạo trong nhiều khía cạnh hoạt động khác nhau. Các API này cho phép các doanh nghiệp tận dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến của Anthropic để tạo mã, phân tích dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Bằng cách cung cấp API, Anthropic giúp các doanh nghiệp dễ dàng tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống và quy trình làm việc hiện có của họ, do đó cải thiện hiệu quả, năng suất và khả năng ra quyết định.
Mặt khác, OpenAI đã xây dựng hoạt động kinh doanh của mình trên một mô hình hướng đến người tiêu dùng. OpenAI, nhận ra sức hấp dẫn tiềm năng của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo đối với người dùng cá nhân, đã tập trung vào việc phát triển và tung ra các sản phẩm hướng đến người tiêu dùng, chẳng hạn như đăng ký chatbot. Chatbot của OpenAI đã trở nên phổ biến rộng rãi, thu hút được một lượng lớn người dùng đang tìm kiếm thông tin, giải trí và hỗ trợ thông qua các cuộc trò chuyện do trí tuệ nhân tạo điều khiển.
Chiến lược hướng đến người tiêu dùng của OpenAI đã đạt được thành công đáng kể, với đăng ký chatbot của họ tạo ra một lượng lớn doanh thu. Tuy nhiên, OpenAI cũng nhận ra tiềm năng của việc cung cấp các dịch vụ trí tuệ nhân tạo cho các doanh nghiệp và đã phân bổ một phần đáng kể trong cơ cấu doanh thu của mình cho việc sử dụng API. Điều này cho thấy rằng OpenAI đang theo đuổi một mô hình kinh doanh hỗn hợp, vừa phục vụ người tiêu dùng cá nhân vừa phục vụ khách hàng doanh nghiệp.
Sự khác biệt trong mô hình kinh doanh của Anthropic và OpenAI phản ánh một xu hướng lớn hơn trong thị trường công nghệ, đó là chuyên môn hóa. Trong những ngày đầu của ngành công nghiệp công nghệ, các công ty thường cố gắng tạo ra các sản phẩm chung chung phục vụ cho một lượng khán giả rộng lớn. Tuy nhiên, khi công nghệ phát triển và nhu cầu của khách hàng trở nên phức tạp hơn, thì nhu cầu về chuyên môn hóa cũng trở nên rõ ràng hơn.
Ngày nay, các doanh nghiệp nhận ra rằng các giải pháp chuyên biệt đáp ứng các yêu cầu cụ thể của họ là lý tưởng hơn so với các sản phẩm chung chung được sản xuất hàng loạt. Chuyên môn hóa này cho phép các công ty tùy chỉnh các giải pháp trí tuệ nhân tạo của họ để phù hợp với các mục tiêu kinh doanh, động lực ngành và bối cảnh cạnh tranh độc đáo của họ.
预计人工智能市场的持续扩张，将在不同的细分市场中出现各种商业模式。一些公司可能专注于为医疗保健、金融或制造等特定行业的企业提供人工智能解决方案。其他公司可能会专注于人工智能的特定应用，例如客户服务、营销或供应链管理。通过专业化，公司可以开发出深刻的专业知识，建立强大的品牌知名度，并获得竞争优势。
Anthropic 对宪法人工智能框架的关注和 OpenAI 对多功能性的关注也反映了商业模式的差异。宪法人工智能是一种人工智能开发方法，优先考虑人工智能系统的安全性和道德性。Anthropic 认识到，在医疗保健和金融等安全关键型企业应用程序中，安全可靠的人工智能至关重要。通过强调宪法人工智能，Anthropic 旨在与优先考虑安全性和合规性的企业客户建立信任和信心。
Mặt khác, OpenAI一直 tập trung vào việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo đa năng và dễ tiếp cận。OpenAI nhằm mục đích tạo ra các mô hình trí tuệ nhân tạo có tính thích ứng có thể được áp dụng cho nhiều nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau. Việc OpenAI tập trung vào tính đa năng cho phép họ thu hút một lượng lớn người dùng khácกัน