OpenAI護城河被攻破，AI新王Anthropic爆賺45億，拿下企業級LLM市場

剛剛，矽谷爆出新料：OpenAI企業市場份額斷崖式下跌，Anthropic全面反超！

GPT-5再不來，奧特曼正要熬夜頭禿，無法入眠了！

剛剛，OpenAI最強勁敵Anthropic被曝年化收益已達45億美元，晉級為史上增長最快的軟件公司。

在LLM API賽道上，Anthropic成功登頂，而OpenAI在AI編程上更是落荒而逃，市場份額只有Anthropic一半！

X上的網紅投資人、矽谷VC大佬Deedy，繼2024年AI產業報告之後，重磅推出了年中LLM市場更新報告：

這次他直接斷言：舊皇已死，新王登基！隨著使用量和支出的激增，新的企業級LLM領導者已應運而生。

除了預判未來趨勢外，這次他還分享了LLM商業化的4大趨勢：

1. Anthropic在企業領域的使用率已超越OpenAI

2. 企業採納開源技術的趨勢正在放緩

3. 企業更換模型看重的是性能提升，而非價格優勢

4. 企業在AI上的投入正從模型訓練轉向實際應用的推理階段

LLM天下三分，OpenAI痛失一城

2025年已過一半，AI大模型賽道卻已悄然進入「半場戰事」。

剛剛，Menlo Ventures發佈了半場報告，揭示了整個LLM行業的新格局，也為下半年的市場走勢埋下了伏筆。

這次重點在企業市場。在6月30日至7月10日，他們調研了150家開發AI應用的企業和初創公司技術負責人。

到本年中，企業在基礎模型API上的投入已高達84億美元，遠超去年全年的兩倍。他們預計企業在基礎模型上的花費還將繼續飆升。

正如他們的報告所言：基礎模型不僅是生成式AI的動力，還在塑造計算的未來。

隨著其能力與商業模式的演進，構建於其上的系統、應用和產業也將隨之變革。

曾經，OpenAI憑藉ChatGPT 3.5和4系列橫掃市場，遙遙領先。

但如今，局勢開始鬆動。

從2023年到今年年中，企業LLM API調用量市場數據顯示：

· Anthropic上增長最快，以32%的份額擊敗OpenAI，成功登頂；

· Google增長速度次之，年中市場份額已達20%，位居第三； 

· OpenAI和Meta使用份額持續下降，尤其是OpenAI從50%跌至25%；

· Meta的使用份額不足9%，淪為邊緣角色。

這就是他們的核心發現：Anthropic在企業使用率上超越了OpenAI。

OpenAI已失一城，難再躺贏。

美版「AI三國」正式成型。

舊王已逝，新皇登基

在2023年底，OpenAI一度佔據企業LLM市場50%的份額，但如今地位不再，現在的使用率僅為25%，是兩年前的一半。

而Anthropic已成為企業AI市場的新晉領導者，佔據了32%的份額，領先於OpenAI和Google（20%）。

最近幾個月，Google也表現出強勁的增長。Meta只佔據了9%的份額。

國產的DeepSeek在年初發佈，也佔了1%。

Anthropic的強勁形勢，真正始於2024年6月Claude Sonnet 3.5的發佈。

今年2月，Anthropic推出了Claude Sonnet 3.7。

Claude Sonnet 3.7首次讓人們一瞥「Agent-First」大語言模型。這進一步加速了這股形勢。

到5月，Claude Sonnet 4、Opus 4和Claude Code相繼發佈，Anthropic徹底鞏固了市場領先地位。

至此，Anthropic一鼓作氣成功登頂，而OpenAI痛失企業LLM市場龍頭地位。

Anthropic乘風而起

Anthropic的崛起也得益於三個顛覆性行業趨勢。

（1）代碼生成成為AI的首個殺手級應用。

Claude迅速成為開發者Coding首選，佔據了42%的市場份額，是OpenAI（21%）的兩倍多。

僅在一年內，Claude就幫助將GitHub Copilot市場，轉變為價值19億美元的龐大生態系統。

2024年6月發佈的Claude Sonnet 3.5證明，模型層的突破能直接撬動應用市場，催生出全新賽道:

· AI IDE：Cursor、Windsurf等；

· 應用構建器：Lovable、Bolt、Replit等；

· 企業級編碼智能體：Claude Code、All Hands等；

……

（2）帶驗證器的強化學習，成為提升模型智能的新路徑。

在2024年，提升模型智能的主要方法是投入更多數據，進行更大規模的預訓練。

如今，互聯網數據的規模本身正成為瓶頸。而採用帶可驗證獎勵的強化學習（RLVR）進行後訓練，則成為推動技術前沿的下一個突破口。

在編碼這類易於進行確定性驗證的領域，該策略的效果尤為出色。

（3）將模型訓練為使用工具的「智能體」，使其效用大增。

最初，LLM被設計為在一次交互中給出完整答案。

然而，通過訓練模型進行分步思考、推理問題，並在多次交互中調用外部工具——即構建所謂的「智能體」——能極大地提升模型在真實應用場景中的效能。因此，2025年被稱為「智能體之年」。

Anthropic在這方面處於領先地位，他們訓練模型以迭代方式優化回答，並通過模型上下文協議（MCP）整合搜索、計算器、編碼環境等多種工具，從而顯著提升了模型的能力和用戶採用率。

海外企業市場，開源日漸沉寂

現在，只有13%的AI工作負載使用開源模型，而半年前是19%。

過去半年內，DeepSeek（V3,R1）、Qwen3、GLM-4.5等國內開源大模型相繼發佈，引人注目。

這次調研顯示市場份額最大的是Meta廣受歡迎的Llama模型，但其4月發佈的Llama 4表現未及預期。

對企業而言，開源模型優勢明確：

可定製性更強、有潛在的成本效益，並且能部署在私有雲或本地環境中。

但在性能上，他們認為開源模型仍落後於頂尖閉源模型大約9到12個月。

這種性能差距，加上部署開源模型的技術複雜性，以及企業技術選型的猶豫，共同導致了開源模型市場份額的停滯。

不僅是大型企業，出於同樣的原因，選擇開源模型的初創公司也越來越少。

正如一位受訪者所說：

目前，我們的生產工作負載，100%運行在閉源模型上。最初，我們使用Llama等進行概念驗證（POC）。但隨著時間推移，它們的性能無法跟上閉源模型的步伐。

價格戰在企業市場行不通

儘管在不同供應商之間切換模型的難度相對較低，但這種情況正變得越來越少見。

大多數團隊會繼續使用原有的供應商，只在新模型發佈時進行升級。一旦開發者選定一個平台，他們就傾向於留下來，但會在性能更強的新模型發佈時迅速升級。

過去一年，66%的開發者在原供應商內部升級了模型，23%完全沒有更換模型，只有11%更換了供應商。

性能是決策的核心驅動力。

開發者們始終選擇最前沿的模型，而不是那些更便宜、更快的替代品。他們優先考慮性能，並願意為此付費。每當新模型發佈，切換通常在幾週內完成。例如，在Claude 4發佈的一個月內，Claude 4 Sonnet就吸引了45%的Anthropic用戶，而Sonnet 3.5的份額則從83%驟降至16%。

一種出人意料的市場趨勢出現了：

即使模型的價格每年下降10倍，開發者也不會為了節省成本，只用舊模型；他們只會集體遷移到性能最強的新模型。

推理比訓練更花錢

計算資源的支出正在穩步地從模型構建和訓練，轉向模型推理——即模型在生產環境中的實際運行。

這種轉變在初創公司中最為顯著：74%的開發者表示，他們的大部分工作負載是推理，遠高於一年前的48%。

大型企業也緊隨其後，近一半（49%）的企業報告稱，其絕大部分計算資源由推理驅動，而去年這一比例僅為29%。

AI行業新時代

應用為王時代來臨，LLM不再是極客的「電子寵物」，而是企業的「基礎設施」。

不再是demo show-off，不再是PPT跑分，現在LLM必須落地到真實應用場景中。

應用新趨勢：

· API平台化：Anthropic、Cohere等轉型做「開發者友好接口」  

· 垂類微調：醫療、金融、代碼生成等場景專屬模型風口已起  

· 原生產品爆發：AI Agent、AI寫作、AI分析師迅速湧現  

誰能提供真實ROI，誰才是下一個市場贏家。

LLM市場正在重新洗牌，一場無聲的淘汰賽已經展開。

或許，2023年屬於OpenAI，2024年屬於Claude與Llama，但2025年，屬於誰還遠未確定。

而我們只知道：

模型性能≠市場贏家  

封閉系統≠未來主流  

高估值≠商業成功

真正的贏家，是「AI界的福特」——那個「讓AI用起來的人」。

參考資料： 

https://x.com/deedydas/status/1950942147529843121 

https://menlovc.com/perspective/2025-mid-year-llm-market-update/ 

本文來自微信公眾號「新智元」，作者：新智元，36氪經授權發佈。