放在兩年前,OpenAI 絕對(duì)是 “一家獨(dú)大” 的存在 ——2023 年底時(shí),它穩(wěn)穩(wěn)攥著 50% 的市場(chǎng)份額,幾乎是行業(yè)里默認(rèn)的首選。但誰也沒想到,短短一年多,市場(chǎng)格局就徹底變了天,而打破這份壟斷的,正是后來者 Anthropic。
如今再看企業(yè) LLM 市場(chǎng),曾經(jīng)的 “領(lǐng)頭羊” OpenAI 已然風(fēng)光不再,市場(chǎng)份額直接腰斬,只剩 25%;反觀 Anthropic,憑借旗下 Claude 系列模型的持續(xù)發(fā)力,一路逆襲,以 32% 的使用率坐上了新的頭把交椅,成了企業(yè)眼里的 “香餑餑”。
這對(duì) “新舊對(duì)手” 的位置互換,可不是偶然。從 2024 年 Claude Sonnet 3.5展現(xiàn)代碼生成優(yōu)勢(shì),到 2025 年 Claude 4 系列打出 “Agent 優(yōu)先” 的王牌,Anthropic 踩準(zhǔn)了代碼生成、RLVR 技術(shù)突破、模型工具化這三大行業(yè)浪潮;而 OpenAI 則在這場(chǎng)競(jìng)速中逐漸掉隊(duì),眼睜睜看著原本屬于自己的企業(yè)用戶,紛紛轉(zhuǎn)向性能更優(yōu)的 Claude。
隨著 Anthropic 登頂、Google 以 20% 份額緊隨其后,Meta、DeepSeek 等玩家分食剩余市場(chǎng),企業(yè)級(jí) AI 模型的競(jìng)爭(zhēng)早已不是 “一家獨(dú)大”,而是進(jìn)入了 “新王領(lǐng)跑、多強(qiáng)追趕” 的全新格局。以下,Enjoy:
基礎(chǔ)模型不僅僅驅(qū)動(dòng)著生成式AI,還在重塑整個(gè)計(jì)算的未來。隨著其能力和經(jīng)濟(jì)性的持續(xù)提升,建立在基礎(chǔ)模型之上的系統(tǒng)、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)也會(huì)隨之演變。
回顧去年 11 月我們發(fā)布的《Menlo Ventures 2024:企業(yè)中的生成式 AI 現(xiàn)狀》報(bào)告,當(dāng)時(shí)仍有幾個(gè)關(guān)鍵問題懸而未決:
LLM API的需求是否會(huì)跟上消費(fèi)級(jí)應(yīng)用的增長(zhǎng)?
這些模型會(huì)變得多么“聰明”,以及速度會(huì)有多快?
開源模型能否在性能上追趕閉源的前沿模型?如果能,這將如何影響企業(yè)的采用?
最重要的是,未來長(zhǎng)期價(jià)值將沉淀在何處?
短短六個(gè)月,數(shù)據(jù)給出了更清晰的答案:
API 支出猛增:模型 API 的開銷在半年內(nèi)翻倍,從 35 億美元激增至 84 億美元。這表明企業(yè)已不再局限于開發(fā)模型,而是將更多預(yù)算投入到生產(chǎn)推斷(inference),進(jìn)入實(shí)打?qū)嵉膽?yīng)用階段。
代碼生成率先突圍:代碼生成已成為人工智能(AI)首個(gè)突破性應(yīng)用場(chǎng)景。
新路徑開啟:除了依靠預(yù)訓(xùn)練,基礎(chǔ)模型目前正沿著第二個(gè)維度實(shí)現(xiàn)規(guī)?;l(fā)展,即RLVR(reinforcement learning with verifiers)這條新賽道。
開源腳步放緩:盡管開源模型持續(xù)進(jìn)步,但西方實(shí)驗(yàn)室在前沿探索上的減速,讓企業(yè)對(duì)開源的熱情降溫,資金反而集中到少數(shù)高性能的閉源模型中。
新王登基:在這一輪洗牌中,Anthropic 崛起為市場(chǎng)的新領(lǐng)頭羊。
為了更好地把脈 LLM 市場(chǎng)現(xiàn)狀,我們調(diào)研了 150 多位來自初創(chuàng)公司和大企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人,聚焦于AI技術(shù)棧的基礎(chǔ)層——誰在搶占市場(chǎng)份額?哪些模型已真正進(jìn)入生產(chǎn)?又是什么標(biāo)準(zhǔn),決定了企業(yè)的選擇?
下面是我們的新發(fā)現(xiàn):
01
Anthropic在企業(yè)使用中超越了OpenAI
到2023年底,OpenAI掌控了企業(yè)LLM市場(chǎng)的50%,但其早期優(yōu)勢(shì)已經(jīng)消退。如今,它僅占企業(yè)使用量的25%3,僅為兩年前的一半。
Anthropic后來居上,成為企業(yè)AI市場(chǎng)的新領(lǐng)導(dǎo)者,占比32%,Google 緊隨其后,份額達(dá) 20%,增勢(shì)強(qiáng)勁;Meta 的 Llama 以 9% 居中游;而聲勢(shì)浩大的 DeepSeek,最終拿到可憐的 1%。
Anthropic 的勢(shì)頭起于 2024 年 6 月發(fā)布的Claude Sonnet 3.5,到了 2025 年 2 月的Claude Sonnet 3.7更是首次展示出“Agent 優(yōu)先”的 LLM 雛形。到 2025 年 5 月,隨著Claude Sonnet 4、Opus 4 以及 Claude Code的推出,其領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)已被徹底坐實(shí)。
那么,Anthropic 是如何后來居上的?三股行業(yè)浪潮推了它一把:
1.代碼生成成為AI的第一個(gè)“殺手級(jí)場(chǎng)景”
Claude迅速成為開發(fā)者進(jìn)行代碼生成的首選,占據(jù)42%的市場(chǎng)份額,是OpenAI(21%)的兩倍多。僅用一年時(shí)間,Claude幫助將一個(gè)單一產(chǎn)品的市場(chǎng)(GitHub Copilot)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)價(jià)值19億美元的生態(tài)系統(tǒng)。2024年6月Claude Sonnet 3.5的發(fā)布展示了模型層面的突破如何推動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng),催生了全新的類別,例如AI IDE(Cursor, Windsurf)、應(yīng)用構(gòu)建器(Lovable, Bolt, Replit),以及企業(yè)級(jí)編碼代理(Claude Code, All Hands)。
2.RLVR成為擴(kuò)展智能的新路徑
在2024年,提升模型智能的主要方法是通過預(yù)訓(xùn)練更大規(guī)模的模型并使用更多數(shù)據(jù)。然而,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模如今逼近天花板??沈?yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLVR)是下一個(gè)關(guān)鍵突破。這種策略在編程等領(lǐng)域尤其有效,因?yàn)槠浣Y(jié)果更容易被確定性驗(yàn)證。
3.將模型訓(xùn)練為能夠使用工具的“Agent”,讓它們變得更加有用
LLM最初被設(shè)計(jì)為在單次響應(yīng)中提供完整答案。然而,使它們能夠逐步思考、推理解決問題,并在多次交互中使用外部工具(即所謂的“Agent”)——讓它們?cè)诂F(xiàn)實(shí)應(yīng)用中效果顯著提升。2025年被稱為“Agent之年”。Anthropic率先訓(xùn)練模型,使其能夠迭代改進(jìn)響應(yīng),并通過MCP(模型上下文協(xié)議)集成搜索、計(jì)算器、代碼環(huán)境和其他資源,從而顯著增強(qiáng)了能力和用戶采用率。
02
開源在企業(yè)中的采用趨于平穩(wěn)
眼下,大約 13% 的 AI 工作負(fù)載使用開源模型,較半年前的 19% 略有下滑。Meta 的 Llama 仍是市場(chǎng)老大,但今年 4 月發(fā)布的 Llama 4 在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用表現(xiàn)平平,讓人感覺“雷聲大、雨點(diǎn)小”。
這半年仍有不少新動(dòng)作:DeepSeek(V3, R1)、字節(jié)跳動(dòng)(豆包)、Minimax(Text 1)、阿里巴巴(Qwen 3)、Moonshot AI(Kimi K2)、以及Z AI(GLM 4.5)等都有值得關(guān)注的產(chǎn)品發(fā)布。目前,你可在 OpenRouter平臺(tái)通過單一 API 接口試用上述所有模型。
開源模型為企業(yè)提供了明顯優(yōu)勢(shì):更強(qiáng)的定制化、潛在的成本節(jié)省,以及能夠在私有云或本地環(huán)境中部署的能力。盡管優(yōu)勢(shì)明顯,開源在性能上仍然落后于閉源前沿模型約9至12個(gè)月。
這種性能差距,加之部署開源模型的技術(shù)復(fù)雜性,以及企業(yè)對(duì)使用中國公司API的顧慮(這些公司生產(chǎn)了許多近期表現(xiàn)最佳的開源模型),導(dǎo)致其市場(chǎng)份額停滯。
不僅是企業(yè),初創(chuàng)公司出于同樣的原因也較少采用開源模型。正如一位受訪者所說:
“目前,我們100%的生產(chǎn)負(fù)載都運(yùn)行在閉源模型上。我們最初在概念驗(yàn)證階段使用過Llama和DeepSeek,但隨著時(shí)間推移,它們無法跟上閉源模型的性能。”
03
企業(yè)選模型:性能至上,價(jià)格靠后
理論上,換供應(yīng)商并不難,但大多數(shù)企業(yè)并不會(huì)輕易更換。通常的做法是:留在原平臺(tái),但快速升級(jí)到最新版本。
根據(jù)我們的調(diào)查:66%的開發(fā)者在現(xiàn)有供應(yīng)商內(nèi)升級(jí)模型,23%在過去一年完全沒有更換過模型,只有11%更換了供應(yīng)商。
驅(qū)動(dòng)力是什么?答案只有一個(gè):性能。
開發(fā)者始終選擇前沿模型,而不是更便宜、更快的替代品。他們優(yōu)先考慮并愿意為性能付費(fèi)。新模型一旦發(fā)布,切換會(huì)在幾周內(nèi)發(fā)生。例如,在Claude 4發(fā)布后的一個(gè)月內(nèi),Claude 4 Sonnet占據(jù)了Anthropic用戶的45%,而Sonnet 3.5的份額則從83%降至16%。
這形成了一個(gè)有趣現(xiàn)象:即便舊模型的價(jià)格大幅下降(哪怕降了十倍),企業(yè)也不會(huì)繼續(xù)用舊的來省錢,而是寧愿“砸錢”去追最新最強(qiáng)的版本。換句話說,性能面前,價(jià)格反而成了次要因素。
04
AI 投入重心轉(zhuǎn)移:從訓(xùn)練到推理
計(jì)算資源支出正穩(wěn)步從模型構(gòu)建與訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理環(huán)節(jié),即投入到實(shí)際在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行的模型上。
這一轉(zhuǎn)變?cè)诔鮿?chuàng)企業(yè)中最為顯著:目前 74% 的技術(shù)開發(fā)者表示其大部分工作負(fù)載用于推理,而一年前這一比例僅為 48%。
大型企業(yè)也緊隨其后,近半數(shù)(49%)的大型企業(yè)稱其大部分或幾乎全部計(jì)算資源用于推理相關(guān)任務(wù),較去年的 29% 有明顯提升。
05
我們將走向何處
預(yù)測(cè)AI的未來可能是一件徒勞的事。市場(chǎng)幾乎每周都會(huì)發(fā)生變化:令人興奮的新模型發(fā)布、基礎(chǔ)模型能力的進(jìn)步、以及成本的急劇下降。
不過,有一點(diǎn)已經(jīng)很清楚:條件已然成熟,可以在當(dāng)今的基礎(chǔ)模塊之上構(gòu)建新一代經(jīng)得起時(shí)間考驗(yàn)的AI企業(yè)。
文章編譯自《2025 Mid-Year LLM Market Update: Foundation Model Landscape + Economics》
作者:Tim Tully, Joff Redfern, Deedy Das, Derek Xiao
腳注
1.我們的LLM市場(chǎng)規(guī)模估算不包括前沿AI實(shí)驗(yàn)室的消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品(如ChatGPT)或企業(yè)級(jí)應(yīng)用(如Claude for Work和Claude Code)的收入。在2024年11月的報(bào)告中,我們估算整個(gè)生成式AI市場(chǎng)的支出為138億美元,其中基礎(chǔ)模型、模型訓(xùn)練、AI基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用構(gòu)成主體,而模型API支出約為35億美元。
2.本報(bào)告總結(jié)了在2025年6月30日至7月10日期間,對(duì)150位企業(yè)和初創(chuàng)公司AI應(yīng)用建設(shè)相關(guān)的技術(shù)決策者進(jìn)行的調(diào)查數(shù)據(jù)。企業(yè)被定義為擁有5000名或以上員工的組織。樣本中的初創(chuàng)公司至少獲得了500萬美元的風(fēng)險(xiǎn)投資。我們?cè)谶@些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之上,結(jié)合了作為活躍投資者的視角和洞見。
3.LLM市場(chǎng)份額反映的是生產(chǎn)環(huán)境中的AI使用比例,而非支出。調(diào)查受訪者報(bào)告了其AI工作負(fù)載中使用各個(gè)模型的比例。我們根據(jù)每家企業(yè)和初創(chuàng)公司應(yīng)用的規(guī)模對(duì)回答進(jìn)行了加權(quán)。
4.來源:Menlo Ventures《2024:生成式AI在企業(yè)中的現(xiàn)狀》,2024年11月。
*由Menlo Ventures投資支持
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