Anthropic 在企業 AI 採用率首度超車 OpenAI，但領先還很脆弱

AI News · 2026-05-15

原文連結： Anthropic beats OpenAI on business adoption

摘要

• Ramp 最新 AI Index 顯示，Anthropic 在 2026 年 4 月的企業採用率升至 34.4%，首度超過 OpenAI 的 32.3%。
• 整體企業 AI 採用率只小幅增加 0.2 個百分點至 50.6%，但供應商排名出現明顯翻轉。
• 過去一年 Anthropic 的企業採用率翻了四倍，OpenAI 只增加 0.3%，顯示企業端競爭遠比消費端品牌印象更動態。
• 作者提醒，這不代表 Anthropic 已經成為確定贏家；AI 軟體市場切換成本低、變化速度快，傳統 vendor stickiness 不一定守得住。
• Anthropic 的風險包含 token 成本誘因與企業客戶不一致、Claude 近期體驗下滑，以及多模態更新可能進一步放大成本與算力壓力。
• Ramp 會持續觀察 OpenAI Codex 帶動的訂閱成長，以及便宜開源模型推論平台是否加速分流企業 AI 預算。

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根據 Ramp 最新發布的 Ramp AI Index，Anthropic 首度在企業採用率上超過 OpenAI。2026 年 4 月，Anthropic 採用率上升 3.8 個百分點，來到 34.4% 的企業；OpenAI 採用率則下降 2.9 個百分點，來到 32.3%。整體 AI 採用率增加 0.2 個百分點，達到 50.6%。

這份結果代表 AI 模型供應商的競爭格局出現驚人反轉。Anthropic 在連續多月企業採用率上升後取得領先；過去一年，Anthropic 的企業採用率翻了四倍，而 OpenAI 的企業採用率只增加 0.3%。

自從 Ramp 一年前開始發布 Ramp AI Index 以來，作者常被問到哪家公司會贏得 AI 競賽。他有時擔心，自己對某家模型公司的市場位置所做的判斷，會被看成是在宣告某家公司已經取得主導地位，而不是基於最新資料提出的事實陳述。

真相是，軟體業從未見過這麼動態的市場：新進者可以在幾個月內撼動市場領導者，而技術發展速度會壓過傳統供應商黏著度通常帶來的防禦力。

因此，這份結果不應被解讀為 Anthropic 已經是企業採用率上的確定領先者。事實上，Anthropic 正面臨三個逆風。

第一，Anthropic 的誘因和企業客戶並不完全一致。企業購買越多 token，Anthropic 賺得越多。這表示 Anthropic 有動機把使用者推向更昂貴的模型，即使對許多任務來說，更便宜的模型已經足夠，而且速度更快。Uber CTO 曾表示，公司已經提前用完 2026 年 AI 預算。如果企業為了削減成本，開始辨識並導流到更便宜的模型，Anthropic 會流失市占。公平地說，OpenAI 也有同樣的誘因問題，但接下來兩個原因更具 Anthropic 特有性。

第二，Claude 的體驗變差了。近幾週，使用者遇到頻繁當機、rate limit，以及對輸出品質越來越不滿的情況。值得肯定的是，Anthropic 反應很快：公司在 4 月為所有使用者重設使用限制，並且和 SpaceX 達成新的合作，短期內將有助於緩解算力瓶頸。

第三，Anthropic 最近對模型所做的調整，反而讓成本和算力問題更嚴重。Ramp Econ Lab 同事 Rafael Hajjar 發現，Anthropic 最新模型更新會讓任何包含圖片的 prompt token 成本變成 3 倍。在成本上升、算力不足的疑慮下，作者不確定為什麼產品路線圖會優先推動這類更新，因為它提高的成本似乎大於帶給使用者的價值。

Ramp 資料已經開始顯示這些動態。上個月，Ramp 平台上部分成長最快的供應商是 AI inference platforms，它們讓企業可以使用便宜的開源模型。另一個值得注意的點是，OpenAI Codex 已經相當不錯，能用更便宜的方式完成同類任務，而企業在模型之間切換的成本很低。

作者下個月會特別追蹤兩個指標：第一，OpenAI 的市占，尤其是更多開發者開始使用 Codex 後，訂閱成長是否回升；第二，提供便宜模型的 AI inference platforms 是否持續成長。

方法論補充：Ramp AI Index 使用 Ramp 的企業支出資料建立，衡量公司卡與發票付款紀錄。Ramp 的研究方法可參考這裡。

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企業 AI 競爭真正進入「路由時代」

這篇文章最值得看的地方，不只是 Anthropic 在某個月的採用率超過 OpenAI，而是企業 AI 採購正在從「選一個最強品牌」轉向「把不同任務路由給不同模型」。當模型能力彼此接近、API 介面越來越標準化，企業端真正的競爭點會變成成本、可靠性、延遲、治理，以及能不能清楚知道每一種任務該花多少錢。

這也讓「採用率領先」變得比過去脆弱。Claude Code 可以因為開發者口碑快速拉升 Anthropic 的企業付款率，但同樣一批使用者也可能因為 rate limit、預算爆掉、或 Codex 變得夠好而快速切回去。企業不像一般消費者只看一個聊天介面；它們會看帳單、看使用量、看內部流程卡在哪裡。

對開發者與 AI workflow 團隊來說，這代表下一個實用問題不是「哪個模型最強」，而是「什麼任務值得用最貴的模型，什麼任務應該自動降級」。能做出可靠的模型路由、成本觀測與任務分層，會比盲目押注單一供應商更有防禦力。