人工智能開發商 Anthropic 近期報告稱，其年化收入已達到 30 億美元，相比 2024 年 12 月的近 10 億美元實現了顯著增長。
這一飛躍，在短短五個月內實現，顯示出企業對人工智能服務需求的日益增長。
據消息人士透露，到 2025 年 3 月，該公司的年化收入已超過 20 億美元。
Anthropic 的增長得益於其人工智能模型，尤其是在程式碼生成方面，這些模型被企業廣泛使用。
這家總部位於舊金山的公司得到了 Alphabet 和 Amazon 的支持，在今年早些時候完成 35 億美元的融資後，估值達到 614 億美元。
雖然競爭對手 OpenAI 預計到 2025 年底的收入將超過 120 億美元，但一位風險投資家稱 Anthropic 的增長速度在 SaaS 公司中是「前所未有」的。
人工智慧企業採用率在多年的實驗後達到轉捩點
Anthropic 非凡的收入增長標誌著更廣泛的市場從人工智能實驗轉向實施。
短短五個月內從 10 億美元增長到 30 億美元的飛躍，代表了一種加速，這與麥肯錫的調查結果相符，即 63% 的公司報告說人工智能的採用帶來了收入增長，而表現出色的公司在五個或更多業務功能中實施了人工智能。
這種快速增長與早期的採用階段形成對比。根據 Avanade 的研究，早在 2018 年，仍有 44% 的組織處於概念驗證階段。
人工智能企業市場的成熟速度快於預期，公司正從試點轉向全面部署，這反映了高管們擔心落後的緒（Avanade 的調查中，85% 的人對人工智能採用速度緩慢表示擔憂）。
儘管實施過程中存在許多記錄在案的挑戰，但這種加速正在發生，這表明企業正在找到方法來克服資料品質問題、人才缺口和先前減緩採用的集成難題。
在快速發展的人工智慧領域，Anthropic 的指數級增長表明了市場的重大動態變化。這種增長不僅僅是一個偶然的成功故事，而是一個明確的指標，表明企業對人工智能的看法已經發生了根本性的轉變。多年來，人們對人工智能的潛力越來越感興趣，許多公司啟動了實驗，探索人工智能如何簡化營運、增強決策並推動創新。然而，僅僅進行實驗和真正將人工智能整合到業務流程中存在著顯著的差距。Anthropic 的收入快速增長表明，越來越多的公司正在成功彌合這一差距，開始從人工智能投資中獲得切實的經濟利益。
麥肯錫的研究進一步證實了這一趨勢，該研究表明，很大一部分公司已經在使用人工智能來增加收入。值得注意的是，在整個組織中應用人工智能技術的公司表現出更大的收入增長，這表明人工智能的戰略性和全面實施可以帶來變革性的結果。這些發現不僅僅是理論推測，它們為企業提供了令人信服的理由，鼓勵他們優先考慮人工智能的採用戰略。隨著人工智能的日益普及，那些能夠有效集成人工智能的公司更有可能在競爭中脫穎而出，抓住新的增長機遇並保持在行業發展的前沿。
此外，企業人工智能市場的現狀與幾年前的情況截然不同。2018 年，相當多的組織仍處於人工智能概念驗證階段，這清楚地表明人工智能技術的廣泛整合仍然遙不可及。概念驗證旨在評估人工智能解決方案的可行性和潛力，但它們通常不涉及人工智能在現實環境中的全面部署和營運。這種限制阻礙了企業充分發揮人工智能能力，也解釋了當時人工智能採用速度較慢的原因。
然而，形勢已經發生了顯著的變化。如今，人工智能企業市場的成熟速度快於預期，越來越多的企業正在從概念驗證轉向全面部署。這種轉變表明企業不僅對人工智能的潛力充滿信心，而且已經制定了有效的戰略和基礎設施來大規模實施人工智能。這種轉變是由多種因素驅動的，包括人工智能技術的日益普及、資料可用性的增加以及對人工智能解決方案的理解和專業知識的提高。
高管越來越擔心人工智能的採用速度緩慢，這進一步加速了人工智能的採用。根據 Avanade 的調查，絕大多數高管對未能足夠快地採用人工智能表示擔憂。這種擔憂並非毫無根據，因為它反映了人們的認識，即人工智能具有在各個行業中顛覆商業模式的潛力。那些未能接受人工智能的公司可能會發現自己處於不利地位，難以與採用人工智能的競爭對手競爭。出於這種擔憂，企業被迫優先考慮人工智能的舉措，並積極尋求方法來加快人工智能的實施。
值得注意的是，儘管存在眾所周知的實施挑戰，人工智能的加速採用仍在發生。實施人工智能解決方案可能非常複雜，需要解決資料品質問題、人才缺口和集成挑戰等問題。資料品質對於人工智能模型的準確性和可靠性至關重要，而企業經常難以確保其資料的品質和完整性。此外，對於具備設計、開發和部署人工智能解決方案的技能和專業知識的專業人員的需求量很大。最後，將人工智能系統與現有的 IT 基礎設施和工作流程集成可能非常複雜且耗時。
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。企業正在投資實施資料治理框架、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。
人工智慧市場正在向專業化的商業模式演變，而不是一刀切的方法
這篇文章強調了主要人工智能公司商業模式的明顯差異，Anthropic 專注於企業銷售，而 OpenAI 則建立了面向消費者的業務。
這種專業化體現在它們的收入結構中：Anthropic 大約 85% 的收入來自面向企業的 API 服務，而 OpenAI 73% 的收入來自消費者聊天機器人訂閱，只有 27% 的收入來自 API 使用。
不同的方法反映了技術市場的歷史模式，即最初的通用產品最終會細分為針對特定客戶群的專業化解決方案。
隨著人工智能市場向到 2034 年預計的 3.68 兆美元價值（從 2025 年的 7575.8 億美元起，複合年增長率為 19.20%）擴張，這種專業化至關重要，從而為各種商業模式在不同細分市場中蓬勃發展創造了空間。
這種差異也反映了這些公司不同的技術重點，Anthropic 強調其用於安全關鍵型企業應用的憲法人工智能框架，而 OpenAI 則側重於多功能性和廣泛的可訪問性。
隨著人工智能在各行各業的日益普及，人工智能市場正在發生典範轉移。告別了「一刀切」的時代，現在人工智能開發商和供應商正在根據特定客戶群和用例調整其商業模式和技術願景。Anthropic 和 OpenAI 這兩個人工智能領域的巨頭，正在引領這一轉變，它們採取了截然不同的戰略，凸顯了當前人工智能市場的多樣性和動態性。
Anthropic 選擇了專注於企業銷售的戰略性方法。Anthropic 認識到企業對人工智能解決方案的需求不斷增長，將自己定位為為企業客戶提供客製化人工智能服務的首選供應商。通過專注於企業銷售，Anthropic 能夠滿足企業通常提出的獨特需求和要求。與個人消費者不同，企業具有特定的業務目標、現有基礎設施和法規遵從義務，所有這些都需要在實施人工智能解決方案時加以考慮。
Anthropic 業務模式的核心是其 API 服務，這些服務旨在使企業能夠在各個營運方面集成人工智能。這些 API 允許企業利用 Anthropic 的高級人工智能模型進行程式碼生成、資料分析、自然語言處理等。通過提供 API，Anthropic 使企業能夠輕鬆地將人工智能集成到其現有的系統和工作流程中，從而提高效率、生產力和決策能力。
另一方面，OpenAI 一直將其業務建設在面向消費者的模式上。OpenAI 認識到個人用戶對人工智能應用程式的潛在吸引力，因此一直專注於開發和推出面向消費者的產品，例如聊天機器人訂閱。OpenAI 的聊天機器人已廣受歡迎，吸引了大量的用戶群，他們希望通過人工智能驅動的對話來獲取資訊、娛樂和幫助。
OpenAI 面向消費者的戰略已經取得了巨大的成功，它的聊天機器人訂閱產生了大量的收入。儘管如此，OpenAI 還認識到為企業提供人工智能服務的潛力，並在其收入結構中分配了相當一部分給 API 使用。這表明 OpenAI 正在尋求一個混合的商業模式，既可以滿足個人消費者的需求，又可以滿足企業客戶的需求。
Anthropic 和 OpenAI 商業模式的差異反映了科技市場中的一種更大的趨勢，即專業化。在科技行業的早期，公司通常試圖創建適用於廣泛受眾的通用產品。然而，隨著技術的發展和客戶需求變得越來越複雜，專業化的需求也變得越來越明顯。
如今，企業意識到，滿足他們具體要求的專業化解決方案比大規模生產的通用產品更理想。這種專業化使公司能夠根據其獨特的業務目標、行業動態和競爭格局來客製化人工智能解決方案。
隨著人工智能市場的持續擴張，人們預計不同的細分市場中將出現各種商業模式。一些公司可能專注於為醫療保健、金融或製造等特定行業的企業提供人工智能解決方案。其他公司可能會專注於人工智能的特定應用，例如客戶服務、行銷或供應鏈管理。通過專業化，公司可以開發出深刻的專業知識，建立強大的品牌知名度，並獲得競爭優勢。
Anthropic 對憲法人工智能框架的關注和 OpenAI 對多功能性的關注也反映了商業模式的差異。憲法人工智能是一種人工智能開發方法，優先考慮人工智能系統的安全性和道德性。Anthropic 認識到，在醫療保健和金融等安全關鍵型企業應用程式中，安全可靠的人工智能至關重要。通過強調憲法人工智能，Anthropic 旨在與優先考慮安全性和合規性的企業客戶建立信任和信心。
另一方面，OpenAI 一直專注於開發多功能且廣泛可訪問的人工智能系統。OpenAI 旨在創建可以應用於各種任務和領域的具有適應性的人工智能模型。OpenAI 對多功能性的關注使他們能夠吸引更廣泛的用戶群。