人工智能开发商 Anthropic 近期报告称，其年化收入已达到 30 亿美元，相比 2024 年 12 月的近 10 亿美元实现了显著增长。
这一飞跃，在短短五个月内实现，显示出企业对人工智能服务需求的日益增长。
据消息人士透露，到 2025 年 3 月，该公司的年化收入已超过 20 亿美元。
Anthropic 的增长得益于其人工智能模型，尤其是在代码生成方面，这些模型被企业广泛使用。
这家总部位于旧金山的公司得到了 Alphabet 和 Amazon 的支持，在今年早些时候完成 35 亿美元的融资后，估值达到 614 亿美元。
虽然竞争对手 OpenAI 预计到 2025 年底的收入将超过 120 亿美元，但一位风险投资家称 Anthropic 的增长速度在 SaaS 公司中是“前所未有”的。
人工智能企业采用率在多年的实验后达到拐点
Anthropic 非凡的收入增长标志着更广泛的市场从人工智能实验转向实施。
短短五个月内从 10 亿美元增长到 30 亿美元的飞跃，代表了一种加速，这与麦肯锡的调查结果相符，即 63% 的公司报告说人工智能的采用带来了收入增长，而表现出色的公司在五个或更多业务功能中实施了人工智能。
这种快速增长与早期的采用阶段形成对比。根据 Avanade 的研究，早在 2018 年，仍有 44% 的组织处于概念验证阶段。
人工智能企业市场的成熟速度快于预期，公司正从试点转向全面部署，这反映了高管们担心落后的情绪（Avanade 的调查中，85% 的人对人工智能采用速度缓慢表示担忧）。
尽管实施过程中存在许多记录在案的挑战，但这种加速正在发生，这表明企业正在找到方法来克服数据质量问题、人才缺口和先前减缓采用的集成难题。
在快速发展的人工智能领域，Anthropic 的指数级增长表明了市场的重大动态变化。这种增长不仅仅是一个偶然的成功故事，而是一个明确的指标，表明企业对人工智能的看法已经发生了根本性的转变。多年来，人们对人工智能的潜力越来越感兴趣，许多公司启动了实验，探索人工智能如何简化运营、增强决策并推动创新。然而，仅仅进行实验和真正将人工智能整合到业务流程中存在着显著的差距。Anthropic 的收入快速增长表明，越来越多的公司正在成功弥合这一差距，开始从人工智能投资中获得切实的经济利益。
麦肯锡的研究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。
此外，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。
然而，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。这种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。
高管越来越担心人工智能的采用速度缓慢，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。
尽管存在这些挑战，但企业仍坚定地克服这些障碍并加快人工智能的采用。这表明企业正在变得更加成熟，更有能力应对与人工智能实施相关的复杂性。企业正在投资实施数据治理框架、培训人工智能专业人才以及开发强大的集成策略，以确保成功部署人工智能。通过解决这些实施挑战，企业可以释放人工智能的全部潜力，并获得人工智能驱动的转型带来的全部好处。
人工智能市场正在向专业化的商业模式演变，而不是一刀切的方法
这篇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。
随着人工智能在各行各业的日益普及，人工智能市场正在发生范式转变。告别了“一刀切”的时代，现在人工智能开发商和供应商正在根据特定客户群和用例调整其商业模式和技术愿景。Anthropic 和 OpenAI 这两个人工智能领域的巨头，正在引领这一转变，它们采取了截然不同的战略，凸显了当前人工智能市场的多样性和动态性。
Anthropic 选择了专注于企业销售的战略性方法。Anthropic 认识到企业对人工智能解决方案的需求不断增长，将自己定位为为企业客户提供定制人工智能服务的首选供应商。通过专注于企业销售，Anthropic 能够满足企业通常提出的独特需求和要求。与个人消费者不同，企业具有特定的业务目标、现有基础设施和法规遵从义务，所有这些都需要在实施人工智能解决方案时加以考虑。
Anthropic 业务模式的核心是其 API 服务，这些服务旨在使企业能够在各个运营方面集成人工智能。这些 API 允许企业利用 Anthropic 的高级人工智能模型进行代码生成、数据分析、自然语言处理等。通过提供 API，Anthropic 使企业能够轻松地将人工智能集成到其现有的系统和工作流程中，从而提高效率、生产力和决策能力。
另一方面，OpenAI 一直将其业务建设在面向消费者的模式上。OpenAI 认识到个人用户对人工智能应用程序的潜在吸引力，因此一直专注于开发和推出面向消费者的产品，例如聊天机器人订阅。OpenAI 的聊天机器人已广受欢迎，吸引了大量的用户群，他们希望通过人工智能驱动的对话来获取信息、娱乐和帮助。
OpenAI 面向消费者的战略已经取得了巨大的成功，它的聊天机器人订阅产生了大量的收入。尽管如此，OpenAI 还认识到为企业提供人工智能服务的潜力，并在其收入结构中分配了相当一部分给 API 使用。这表明 OpenAI 正在寻求一个混合的商业模式，既可以满足个人消费者的需求，又可以满足企业客户的需求。
Anthropic 和 OpenAI 商业模式的差异反映了科技市场中的一种更大的趋势，即专业化。在科技行业的早期，公司通常试图创建适用于广泛受众的通用产品。然而，随着技术的发展和客户需求变得越来越复杂，专业化的需求也变得越来越明显。
如今，企业意识到，满足他们具体要求的专业化解决方案比大规模生产的通用产品更理想。这种专业化使公司能够根据其独特的业务目标、行业动态和竞争格局来定制人工智能解决方案。
随着人工智能市场的持续扩张，人们预计不同的细分市场中将出现各种商业模式。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。
另一方面，OpenAI 一直专注于开发多功能且广泛可访问的人工智能系统。OpenAI 旨在创建可以应用于各种任务和领域的具有适应性的人工智能模型。OpenAI 对多功能性的关注使他们能够吸引更广泛的用户群。