Khi lựa chọn công cụ AI, trọng tâm mua sắm của các doanh nghiệp Mỹ đang thay đổi. Chỉ số AI tháng 5 của Ramp cho thấy tỷ lệ áp dụng Claude của Anthropic tại các doanh nghiệp Mỹ đã tăng lên 34,4%, cao hơn nhẹ so với 32,3% của OpenAI ChatGPT. Dữ liệu này được lấy từ hồ sơ thẻ doanh nghiệp và hóa đơn của hơn 50.000 công ty Mỹ, phản ánh chi tiêu thực tế chứ không phải khảo sát ý kiến.
Trong một năm, tốc độ tăng trưởng có sự phân hóa rõ rệt
Trong năm qua, mức độ áp dụng doanh nghiệp của Claude đã tăng khoảng bốn lần, trong khi ChatGPT trong cùng kỳ chỉ tăng nhẹ 0,3%. Điều này có nghĩa là trong thị trường AI doanh nghiệp, Anthropic đã từ vị trí người theo đuổi trở thành một trong những người dẫn đầu.
Dữ liệu của Ramp cũng cho thấy tỷ lệ áp dụng AI doanh nghiệp hiện tại là 50,6%. Tổng tỷ lệ áp dụng của Claude và ChatGPT cao hơn mức này, cho thấy nhiều công ty không chỉ chọn một nhà cung cấp, mà còn đồng thời sử dụng dịch vụ của cả hai mô hình.
Việc triển khai nhiều mô hình đã trở thành tiêu chuẩn
Theo ước tính của Ramp, khoảng 16% doanh nghiệp tại Mỹ đồng thời trả phí cho Anthropic và OpenAI. Nói cách khác, khoảng một phần ba doanh nghiệp sử dụng AI đã áp dụng kiến trúc đa mô hình.
Cách triển khai này gần với thói quen sử dụng thực tế của phần mềm doanh nghiệp. Doanh nghiệp sẽ phân bổ mô hình theo nhiệm vụ, ví dụ: sử dụng một mô hình cho xử lý tài liệu, tạo mã hoặc quy trình nền, và mô hình khác cho nội dung sáng tạo hoặc các tình huống hướng đến khách hàng.
Dự án mới thiên về Claude hơn
Bài viết cho biết, các đội ngũ doanh nghiệp khi khởi động dự án mới, đặc biệt trong các bối cảnh phát triển phần mềm và mã hóa, có xu hướng chọn Claude làm điểm khởi đầu mặc định. Ngay cả khi một số công ty vẫn đang sử dụng các sản phẩm của OpenAI trong các lĩnh vực khác, các dự án mới bắt đầu ưu tiên tích hợp Anthropic.
Sự thay đổi này liên quan đến nhu cầu doanh nghiệp. So với hiệu quả trình diễn, các doanh nghiệp quan tâm hơn đến tính ổn định của mô hình trong môi trường sản xuất, khả năng xử lý ngữ cảnh dài và sự nhất quán trong thực thi lệnh. Những khả năng này quyết định liệu hệ thống AI có thể vận hành liên tục với ít can thiệp của con người hay không.
Trọng tâm mua sắm chuyển sang khả năng triển khai thực tế
Báo cáo cho rằng doanh nghiệp đã không còn dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm khi mua AI, mà đang quan tâm nhiều hơn đến tính khả dụng và chi phí bảo trì sau khi hệ thống được triển khai. Khi AI dần tích hợp vào các quy trình vận hành, tính ổn định và khả năng dự đoán bắt đầu quan trọng hơn hiệu quả của một lần trình diễn đơn lẻ.
Tuy nhiên, nhà kinh tế học trưởng của Ramp, Ara Kharazian, cũng lưu ý rằng thị trường hiện vẫn ở giai đoạn đầu, và vị trí dẫn đầu có thể tiếp tục thay đổi. Các yếu tố như ràng buộc về công suất tính toán, vấn đề độ tin cậy và áp lực chi phí do mô hình tính phí theo token vẫn là những yếu tố mà các đội ngũ mua sắm doanh nghiệp cần đánh giá.
Anh ấy khuyên các doanh nghiệp nên linh hoạt trong việc lựa chọn mô hình, ưu tiên kiểm tra hiệu suất nền tảng dựa trên quy trình sản xuất thực tế, và tránh ràng buộc cơ sở hạ tầng và hợp đồng với một nhà cung cấp duy nhất quá sớm.