當生成式 AI 的風潮從實驗室走入企業戰場，語言模型的競爭也不再是誰更聰明，而是誰更穩定、誰更能變現。根據 Menlo Ventures 最新《2025 企業級生成式 AI 報告》，過去兩年LLM市場份額劇烈洗牌，OpenAI 從 50% 下滑至 25%，Anthropic 則一舉攀升至 32%，成為企業端使用量最高的 LLM API。這場轉折，不只是品牌興衰，更揭示出大模型性能、應用場景與商業策略的多重轉向。
市場洗牌：從主導到分流的兩年
在 2023 年 AI 的熱潮興起，OpenAI 幾乎壟斷了企業級模型使用市場；時過境遷，如今Anthropic、Google、Meta 等主流模型各自站穩一席，市場結構正從一強獨大走向多極分布。
從今年的報告數據發現，目前Anthropic 以 32% 企業市占率暫居第一，OpenAI 25%、Google 20%、Meta 9%。雖然 OpenAI 仍維持高品牌認知與龐大的用戶基盤，但在企業層級的穩定應用領域，地位已不再穩固。這股變化的主因，是AI 模型正從通用聊天向專業任務化演進，雖然 OpenAI 在消費端領先，但 Anthropic 選擇了不同的策略，將重心放在企業導向的 Claude 系列，專注於可靠性、代碼生成與多工具整合，使其更貼近真實業務流程，這樣的策略差異，正是造成兩者消長的主要原因。
技術突破：從更大模型到更懂任務的模型
從技術面來看，2024 年以前 AI 競爭主要比拼的是模型規模與訓練數據量，誰的模型更大、參數更多，就代表更強，但進到 2025 年，主流路線悄然改變。
Anthropic 推出的 Claude Sonnet 3.5 到 4 系列，導入 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiers）強化學習驗證機制，讓模型能在邏輯任務與程式生成中自我糾錯。這種能力不僅提升模型準確率，也因為模型能給出可驗證的推理過程，讓企業更能信任結果；相對地，OpenAI 雖仍持續領先於多模態與生成應用，但在程式任務與企業生產力導向的應用中，成效卻不如 Claude 。
Menlo Ventures 的調查數據亦反映相同的結果，Claude 在程式生成市場占有 42% 市場份額，遠高於 OpenAI 的 21%。這不僅顯示了模型性能差異，也意味著企業願意為更能落地的模型付費。
商業策略：消費巨頭 vs. 企業專才
細探 OpenAI 與Anthropic 商業邏輯的分歧，可發現 OpenAI 的營收主要來自 ChatGPT 付費用戶與企業 API 授權，估計年化營收約 130 億美元，其中僅 30% 來自企業客戶；Anthropic 則約 80% 營收來自企業端，年化營收約 70 億美元，預期年底達 90 億。
換句話說，Anthropic 的客戶雖少，但每位客戶的價值遠高於 OpenAI。
這顯示企業導向模型的經營邏輯更可預測：合約制、續約率高、算力成本可被內化為預算。相比之下，OpenAI 的消費型產品雖流量龐大，但其變現模式仍在摸索，且容易受用戶偏好、訂閱波動影響。
雲端巨頭的策略轉向：多模型並行成為常態
今年9月，Microsoft 宣布將 Anthropic 的 Claude 納入 Copilot 生態，這顯示即使與 OpenAI 關係密切，微軟仍需引入在特定任務上表現更優的模型，這不僅是 Anthropic 的勝利，也揭示雲端平台正在走向多模型供應的產業現實。企業不再押寶單一模型，而是依據場景與成本選擇最適解，使得市場份額進一步分散，競爭也持續白熱化。
同時，Google 的 Gemini、Meta 的 Llama 4 以及中國的開源模型（如 Qwen、Kimi、GLM 等）也在快速追趕。雖然開源模型在性能上仍落後封閉式前沿模型 9 至 12 個月，但企業出於成本與安全考量，依舊維持一定採用比例（目前約 13%），雖略低於半年前的 19%，但顯示出市場的多樣化仍在擴張。
模型更新速度：性能紅利壓縮，競爭節奏加快
另一個值得關注的現象，是企業換模型的速度加快，Menlo Ventures 調查顯示，66% 的團隊會在同一供應商內升級新模型，11% 會更換供應商。以 Anthropic 為例，Claude 4 Sonnet 發布後僅一個月，就吸引 45% 原用戶轉換，顯示市場正在形成性能即市場的新常態。
更重要的是，用戶對於新版本的追求更甚於價格，即使模型降價也並未導致用戶停留在舊版本，因為效能帶來的價值遠超價格差距。這使得 AI 模型市場呈現出一種罕見現象：價格下降，但總支出上升，根據 Menlo Ventures 估算，LLM API 的全球企業支出從去年 35 億美元，半年內成長到 84 億美元，顯示 AI 已從「研發階段」全面邁入「生產推理時代」。
競爭仍在加速，勝負未定
當前的大模型市場仍處於白熱化階段。Anthropic 雖暫時領先，但 OpenAI 擁有更龐大的生態與品牌優勢；與此同時，Google、Meta 以及開源社群也在持續推進（如即將推出的Gemini 3.0），下一階段的競爭將不只比誰的模型更強，而是比誰能持續將性能優勢轉化為可衡量的企業價值，包括可靠的代碼生成功能、更好的工具整合，以及合規、安全與成本控制。
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