企業更偏好「穩健好用」，而不是「炫技好玩」。Photo by Solen Feyissa on Unsplash
本文參考自《華爾街日報》（The Wall Street Journal）的報導《OpenAI’s Less-Flashy Rival Might Have a Better Business Model》
然而，在企業用戶這個更為龐大且利潤豐厚的市場中，真正的贏家卻可能是Anthropic 旗下的 Claude。這個看似矛盾的現象背後，揭示了AI產業商業模式的差異，也預示著這場科技競賽的下一個回合將在何處決勝。
根據《華爾街日報》的深度報導，這個現象可以用一句話總結：
企業更偏好「穩健好用」，而不是「炫技好玩」。
即使 OpenAI 和 Anthropic 這兩家 AI 巨頭都在開發先進的 AI 模型、聊天機器人和圖像生成器，許多其他 AI 工具也都以它們的技術為基礎發展，但兩者創造營收的方式卻大不相同。
這種差異不僅反映在產品定位上，更深刻地體現在商業邏輯、客戶結構和長期策略的選擇上。透過三個關鍵指標的分析，我們可以清楚看到這兩種截然不同的商業路徑。
ChatGPT 成功讓使用者以聊天機器人的方式替代傳統搜尋引擎，據稱每週活躍用戶已超過 8 億。Photo by Levart_Photographer on Unsplash
1️⃣營收來源的差異：消費市場 vs 企業市場
OpenAI 的商業模式建立在龐大的消費者基礎之上。
透過與微軟的深度整合，ChatGPT 成功讓使用者以聊天機器人的方式替代傳統搜尋引擎，據稱每週活躍用戶已超過 8 億，這個數字無疑讓任何科技公司艷羨。這種規模帶動 OpenAI 的年化營收跑速達到約 130 億美元，這個數字在 AI 產業中堪稱驚人。
然而，仔細檢視 OpenAI 的營收結構，就會發現其消費端變現主要仰賴訂閱模式：
每月 20 美元的 Plus 方案每月 200 美元的 Pro 方案
免費層級雖然吸引了大量用戶，但設有使用限額與速度限制，而廣告收入模式至今尚未清晰成形。這種商業模式面臨的挑戰在於：
如何將龐大的免費用戶轉化為付費用戶？
如何在不影響用戶體驗的前提下提高變現效率？
這些問題至今 OpenAI 仍在探索。相較之下，Anthropic 採取了完全不同的策略。
據報導，Anthropic約有 80% 的營收來自企業客戶，相對於 OpenAI 約 30% 的企業營收占比。更值得注意的是，Anthropic 上月（9 月）宣稱擁有約 30 萬家企業客戶，雖然這個數字遠不及 ChatGPT 的 8 億用戶，但企業客戶的付費更穩定、續約率更高，對算力與合規的需求也更能轉化為實際預算。
這種差異解釋了一個看似矛盾的現象：
為什麼 Anthropic 在一般消費者中的知名度遠不及 OpenAI，卻仍能打出紮實的成長曲線？
答案在於企業市場與消費市場的根本差異。
消費者追求新鮮感、多功能和話題性，願意為「酷」和「好玩」付費的人相對有限；而企業追求的是可靠性、可預測性和投資回報率，只要 AI 工具能切實提升生產力、降低成本或創造價值，企業願意支付的價格往往遠高於個人消費者。
Anthropic 有約 30 萬家企業客戶，雖然遠不及 ChatGPT 的 8 億用戶，但企業客戶的付費更穩定、續約率更高。來源：Shutterstock
2️⃣價值的經濟學：營收與商模的永續性
從營收規模的絕對數字來看，OpenAI 似乎遙遙領先。然而，當我們引入「每用戶營收效率」這個指標時，故事就變得不一樣了。
Anthropic 的年化營收跑速約 70 億美元，目標在 2025 年底達到 90 億美元；相較之下，OpenAI 約 130 億美元的營收規模確實更大，但其龐大的消費用戶群只貢獻了部分收入。
以「營收除以用戶數」的簡單計算來看，Anthropic 的每用戶營收效率明顯更高。這反映了企業導向商業模式的核心優勢：
✅可衡量
✅可預估
✅可放大
企業客戶的採購決策基於明確的商業價值計算，一旦證明 AI 工具能帶來實質效益，企業不僅願意支付更高的費用，還更可能長期續約並擴大使用規模。
技術與市場採用面的數據進一步支持這個論點。根據 Menlo Ventures 這家Anthropic 投資人在 7 月進行的調查，Anthropic 在程式開發領域的市占率約42%，遠高於 OpenAI 的 21%；在整體企業 AI 使用市占率方面，Anthropic 也以約 32% 領先 OpenAI 的 25%。
Anthropic 在程式開發領域的市占率約42%，遠高於 OpenAI 的 21%。來源：Menlo Ventures
這些數據特別值得關注，因為程式開發是AI在企業場景中最重要的應用領域之一，也是能直接產生可衡量價值的領域。
此外，AI 模型評測平台 Vals AI 以涵蓋金融、法務與程式任務的企業基準測試進行評比，結果顯示 Anthropic 最新的 Claude 系列在商務導向能力方面名列前茅。這些測試不是評估 AI 能否寫出有趣的詩歌或生成精美的圖片，而是聚焦於企業實際需要的能力：
- 準確的文件分析
- 可靠的程式碼生成
- 符合法規的內容審查
這些數據共同反映出一個核心事實：
企業端更重視可控、穩健與生產力導向的模型特性。
相較之下，OpenAI近期在消費端塑造的「自由奔放」形象，例如放寬成人情境對談，以及在 AI 監管議題上倡議較為寬鬆的立場，雖然可能吸引某些消費者，但可能使部分企業客戶轉而偏好「穩健、無趣但更有用」的供應商。
在企業採購決策中，風險規避往往比創新實驗更為重要，尤其是在涉及敏感數據、法律合規和品牌聲譽的場景中。
Anthropic 最新的 Claude 系列在商務導向能力方面名列前茅。來源：Vals AI
3️⃣產業的信任投票：微軟的跨陣營選擇
在雲端基礎設施與戰略投資方面，OpenAI 和 Anthropic 都獲得了科技巨頭的支持。OpenAI 背靠微軟，獲得龐大的算力供應與通路整合；Anthropic 則獲得 Amazon 和 Google 的投資，同樣取得了關鍵的基礎設施與客群導入支持。從表面上看，這是一場勢均力敵的資源競賽。
然而，2024 年 9 月發生的一件事具有極為重要的指標意義：微軟宣布將 Anthropic 的 Claude 納入自家的 Copilot 套件。這個決定之所以重要，是因為微軟與 OpenAI 有著極為緊密的關係。
微軟不僅是 OpenAI 的最大投資者之一，更在產品層面深度整合了 OpenAI 的技術。在這種情況下，微軟仍然選擇引入競爭對手的模型，這傳遞了兩層關鍵訊息。
首先，這顯示企業端受用的功能性與可靠性優先於「同盟忠誠」。即使與 OpenAI 關係如此緊密，微軟仍須引入在企業場景中表現突出的模型，以滿足多元的客戶需求。
這個決定本質上是對 Claude 在企業應用場景中優勢的認可。微軟作為全球最大的企業軟體供應商之一，對企業客戶需求的理解遠超大多數公司，它的選擇具有強烈的示範效應。
微軟宣布將 Anthropic 的 Claude 納入自家的 Copilot 套件。Photo by Valent Lau on Unsplash
其次，這顯示供應多模型是大型平台的必要策略。不同的企業場景需要不同特性的AI模型：有些任務需要極致的創造力，有些需要最高的準確性，有些需要嚴格的內容審查，有些則需要特定領域的專業知識。
沒有任何單一模型能在所有場景中都表現最佳，因此大型平台必須提供多樣化的選擇。微軟的這個決定，實際上承認了在企業 AI 市場中，單一供應商難以滿足所有需求的現實。
從更宏觀的角度來看，這個決定也反映了 AI 產業正在從「技術展示」階段過渡到「商業應用」階段。在早期階段，市場關注的是哪家公司的模型最強大、最先進、最能引發話題。
但隨著企業開始大規模採用AI，關注重點轉向了哪家公司的產品最可靠、最符合企業需求、最能整合進現有工作流程。微軟的選擇，正是這種轉變的具體體現。
誰能被 KPI 驗證？
生成式 AI 的競爭正在進入新的階段。
第一回合的競賽焦點是技術突破和用戶規模，誰能率先推出令人驚艷的產品，誰能吸引最多用戶，誰就是贏家。在這個階段，OpenAI 無疑取得了巨大成功，ChatGPT 成為現象級產品，讓 AI 從實驗室走進千家萬戶。
但下一回合的競賽重點已經改變。賽局的重點不再是誰更「酷」，而是誰能更可靠地替企業產生可衡量的價值。換言之，當企業導向的模型與生態逐步成形，關鍵問題變成：
你的產品是否能被企業的 KPI 直接驗證？
這通常也是決定付費與續約的分水嶺。
對於企業用戶而言，這種轉變同樣重要。意味著在選擇 AI 供應商時，不應該只看產品的「酷炫」程度或品牌知名度，而應該聚焦於幾個核心問題：
這個 AI 工具能否解決我們的具體業務問題？
產品的穩定性和可靠性如何？
供應商是否理解我們的產業需求？
整合的複雜度有多高？
長期的總體擁有成本是多少？
這些問題的答案，往往比「這個AI有多先進」更能決定實施的成功與否。
