Anthropic 對比 OpenAI：Ramp 數據顯示 Claude 在美國企業 AI 市場佔有率達 43.8%
Anthropic 與 OpenAI 的企業 AI 競賽正變得越來越激烈，因為企業正將生成式 AI 從實驗性項目轉向日常軟體開發、研究、分析和工作場所自動化。最新的 Ramp AI 指數顯示，Anthropic 在美國企業 AI 採用率方面擴大了領先優勢，2026 年 8 月，Ramp 數據集中有 43.8% 的企業支付了 Anthropic 的訂閱費或代幣，而 OpenAI 則為 39.8%。Anthropic 的採用率月環比上升了 0.34 個百分點，而 OpenAI 則上升了 0.09 個百分點。重要的是，這些數據衡量的是 Ramp 觀察到的企業購買活動，而非每家公司佔美國企業 AI 總收入的份額。
這一轉變反映了企業評估人工智慧供應商方式的更廣泛變化。Claude 在編碼和技術工作流程中獲得了廣泛採用，而企業日益關注模型表現、安全性、整合靈活性、運營成本和可衡量的生產力，而非僅僅選擇最知名的 AI 品牌。對於關注人工智慧與數碼資產交叉領域的加密投資者而言，AI 加密市場趨勢提供了另一個視角，以了解人工智慧敘事在科技驅動市場中的發展。同時，OpenAI 仍然是強大的競爭對手，報告擁有超過 200 萬企業客戶，並迅速擴大 ChatGPT、Codex 和代理式 AI 在各組織中的應用。
Anthropic 在美國商業 AI 市場中正獲得更多動能，Claude 在企業採用、軟體開發和 AI 驅動的辦公應用方面，日益挑戰 OpenAI。根據 Ramp 2026 年 9 月的 AI 指數，其數據集中有 43.8% 的美國企業在 8 月購買了 Anthropic 的訂閱或 API 代幣，而 OpenAI 則為 39.8%。四個百分點的差距凸顯了這兩家公司之間的競爭如何迅速演變，隨著企業將生成式 AI 的應用從基本的聊天機器人擴展至運營工作流程。
Anthropic 在 Claude 於美國企業中的採用加速下脫穎而出
Anthropic 最新的領先地位尤其重要，因為根據 Ramp 的企業支出數據，該公司在 2026 年初落後於 OpenAI。其後續的上升表明，Claude 已成功將日益增長的認知轉化為付費企業採用。與僅專注於個人用戶不同，Anthropic 已越來越多地將 Claude 定位於企業應用場景，包括軟體開發、研究、文件處理、數據分析和複雜的知識工作。
這一趨勢也體現在 Ramp 的數據集之外。Menlo Ventures 評估，2025 年 Anthropic 在企業 LLM 支出中的佔比為 40%，而 OpenAI 為 27%，Google 為 21%。Menlo 的數據衡量的是企業 LLM 支出，而非 Ramp 的業務採購率，因此這些百分比不應直接比較。然而，這兩組數據都顯示出 Anthropic 在企業客戶中具有顯著的動能。
企業級 AI 採購正超越品牌認知
隨著企業對不同模型的經驗累積，企業AI市場正變得越來越複雜。組織不再自動標準化使用單一供應商，而是可以根據個別工作負載、性能需求、數據政策和運營成本來評估AI系統。這為Claude創造了機會，即使在已使用OpenAI產品的組織中也能獲得採用。
多項發展正在推動這一轉變：
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AI 採購正變得越來越針對特定工作負載，允許為編碼、研究、客戶支援或內部自動化選擇不同的模型。
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企業越來越關注每項有用任務的成本，而非僅專注於表面的基準表現。
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隨著人工智能系統獲取內部業務資訊，安全、治理和行政控制變得更加重要。
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企業現在可以越來越多地與多家 AI 供應商保持合作關係，而非專注於單一供應商。
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基礎模型開發商之間的競爭加劇，使企業有更多機會測試替代平台。
這意味著 Anthropic 的 43.8% 數字應被視為企業 AI 採用擴展的證據，而非證明 Claude 控制了美國企業人工智慧市場 43.8% 的份額。Ramp 專門測量其數據集中支付給 Anthropic 訂閱費或代幣的企業。
Claude 在企業 AI 市場中的日益擴張，並非僅源於 Anthropic 與 OpenAI 之間的頭條競爭。企業越來越根據實際成果來評估 AI 平台：模型是否能提升開發者生產力、能否可靠地整合至現有系統、是否符合安全要求，以及在大規模部署時是否具有經濟可行性。Anthropic 似乎特別受益於對編碼和技術工作流程的需求，而其不斷擴大的大型企業客戶群，正幫助 Claude 更深入地進入生產環境。
Claude Code 正在加強 Anthropic 在企業 AI 領域的持倉
軟體開發已成為 Claude 最重要的企業應用場景之一。程式碼助手有可能在程式碼生成、除錯、測試、文件撰寫、軟體遷移與維護等方面提升生產力。對於人工智慧公司而言，開發者的採用也能為更廣泛的企業部署開闢路徑，因為最初用於工程的模型後續可能被整合至內部應用程式、自動化工作流程以及日益複雜的 AI 代理。類似的自主系統也正在 Web3 中出現，其中 AI agents in crypto and Web3 能夠分析資訊、做出決策並執行多步驟任務。
Anthropic 於 2026 年 2 月報告指出，Claude Code 的年化收入已超過 25 億美元，較今年年初增長超過一倍。自 2026 年初以來，Claude Code 的商業訂閱量已增長四倍，而企業客戶貢獻了其收入的一半以上。Anthropic 還表示，有超過 500 名客戶每年在該公司花費超過 100 萬美元，而兩年前僅約十幾家。
其他指標進一步突顯了編碼對 Claude 競爭地位的重要性：
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Menlo Ventures 在其 2025 年的研究中估計，Anthropic 在企業 LLM 編碼支出中佔約 54%，而 OpenAI 則佔 21%。
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Anthropic 報告稱，自 2026 年初以來，每周活躍的 Claude Code 用戶數量已翻倍。
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企業使用現已貢獻超過一半的 Claude Code 收入，表明其採用範圍已遠超個別開發者。
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強大的開發者採用可能有助於 Anthropic 建立關係，並在未來擴展至更多的企業 AI 工作負載。
編程領導地位並非保證能永久保持。OpenAI、Google 及其他 AI 開發商持續改進其自身的編程模型和代理開發工具，使這成為企業 AI 市場中最具競爭力的領域之一。
Anthropic 正在將 Claude 轉變為更廣泛的企業平台
Claude 的擴展正日益超越直接的模型存取。Anthropic 正與企業技術供應商及服務組織合作，協助企業將 AI 整合至現有的基礎設施和運營流程中。這種分銷策略至關重要，因為大規模採用 AI 通常需要的不僅僅是訂閱服務。企業在將 AI 投入生產之前，可能還需要治理框架、系統整合、員工培訓、安全控制和技術支援。
實際部署展示了這如何運作。例如，DXC 已將 Claude 設為其 OASIS 平台中代理工作流程的預設基礎模型。DXC 表示，Claude 幫助加速了該平台的開發，該平台服務超過 50 家客戶，但此類公司自報的生產力聲明應在個別部署的背景下解讀。
更廣泛的意義在於，企業 AI 競爭正日益轉向分發與整合深度。一個模型可能在評估中表現出色，但企業還需要它能在現有的 IT 環境、採購結構和安全政策中可靠運行。因此，建立強大的合作夥伴與服務生態，能幫助 Anthropic 將模型層面的需求轉化為更持久的企業關係。
成本、安全性與生產型 AI 正成為更重要的優先事項
企業客戶越來越關注大規模部署人工智慧的經濟效益。Ramp 於 2026 年 9 月的研究發現，整體商業人工智慧採用率仍在增長，但趨勢放緩，而企業正越來越多地使用較便宜的模型。此趨勢表明，企業市場可能正逐漸擺脫「每項工作負載都需要最耗費計算資源的前沿模型」的假設。
這種對效率的關注超越了傳統的企業軟體。人工智慧系統正日益被應用於大型數據集、自動化和金融市場分析，包括對人工智慧如何用於加密貨幣交易的實驗。對於每天運行數百萬次模型請求的企業來說，推理價格、延遲和可靠性上的微小差異都可能變得至關重要，這促使企業將不同等級的模型與不同工作負載相匹配，而非為每項任務都使用高級前沿模型。
安全與治理正成為同等重要的競爭因素。隨著人工智慧系統獲取專有資訊並開始執行更複雜的任務，企業必須考慮資料處理、身份管理、法規合規性以及對模型存取的控制。例如，OpenAI 提供企業控制功能，包括單一登入（SSO）、SCIM、工作區管理，以及隱私權承諾，明確表示商業資料預設不會用於訓練其模型。這些功能體現了 Anthropic 及其他競爭對手在市場成熟時必須達到或超越的企業基礎設施水準。
Anthropic 可能在 Ramp 最新的美國企業 AI 採用指標中領先 OpenAI，但要維持這一優勢，取決於 Claude 是否能將當前強勁的勢頭轉化為持久的企業合作關係。隨著 OpenAI、Google 及其他模型開發商提升性能、擴展代理式 AI 功能，並在價格、安全性和整合方面展開競爭，競爭日趨激烈。許多組織也正朝向多模型 AI 策略發展，這意味著 Claude 可以在無需完全取代 ChatGPT 或其他模型的情況下獲得採用。對於投資者和科技市場觀察者而言，更長期的問題因此在於，哪些供應商能將採用率轉化為持續的使用、強大的客戶留存率和可持續的經濟效益。
OpenAI 的企業成長可能使競爭保持緊密
OpenAI 仍然是 Anthropic 最強大的競爭對手之一。該公司表示，超過 200 萬家企業客戶使用 OpenAI 的產品來構建、自動化、分析和部署 AI，同時在各大組織中持續進行大規模實施。例如，OpenAI 於 2026 年 6 月與三星電子達成的協議，使 ChatGPT Enterprise 和 Codex 可供韓國的三星員工及其全球 Device eXperience 部門的員工使用，這代表了 OpenAI 最大的企業部署之一。
OpenAI 也正擴展至傳統工作場所聊天之外。其 2026 年 8 月的企業研究報告指出，代理式 AI 在法律、銷售、招聘和行銷等部門的使用量迅速增長。截至 6 月，OpenAI 表示，在其分析所涵蓋的企業客戶中，代理式 AI 已佔 Codex 和 ChatGPT 總輸出標記的 64%。這些數據表明，與 Anthropic 的競爭正日益從基本的 AI 協助轉向能夠完成多步驟任務的系統。
因此，Anthropic 目前的優勢應被視為競爭領先地位，而非永久性的市場地位。模型的改進可以迅速出現，企業客戶可以同時使用多家供應商，而新的 AI 執行個體可能改變企業認為最具價值的平台。隨著模型能力變得越來越相似，整合深度、轉換成本、可靠性、安全性以及可衡量的生產力提升等因素，可能在決定長期企業領導地位方面變得越來越重要。
Anthropic 與 OpenAI 的企業 AI 競爭已進入新階段。Ramp 的 2026 年 8 月數據顯示，Anthropic 在其數據集中企業採用率為 43.8%，高於 OpenAI 的 39.8%，而補充性的企業研究指出 Claude 在編碼和大型企業部署方面具有優勢。Anthropic 得益於 Claude Code，擴大了企業使用範圍，並更強力地整合至生產工作流程中，使公司在科技增長最快的市場之一中獲得顯著動能。
然而，企業AI競賽遠未塵埃落定。OpenAI 持續擴展至數百萬企業客戶，並推動 ChatGPT、Codex 和代理式 AI 更深入企業運營。Google 及其他模型供應商又增添了另一層競爭，而AI成本的下降可能使企業更容易同時使用多個供應商。對於加密貨幣讀者而言，這些技術更廣泛的融合也可見於新興的 AI 和加密項目，這些項目正探索結合人工智慧、區塊鏈基礎設施和數碼資產的應用。因此，最重要的問題可能從「哪家公司領先當前的採用排名」轉變為「哪個AI平台能長期提供持續的商業價值、可靠的部署和具吸引力的經濟效益」。
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Anthropic 在企業 AI 領域比 OpenAI 更大嗎？
並非根據所有衡量標準。在某些企業採用和支出數據集中，Anthropic 領先於 OpenAI，但根據其他衡量標準，如整體業務客戶覆蓋範圍和生態系統規模，OpenAI 仍較大。比較時應明確指出是針對採用率、企業支出、收入、用戶數還是模型使用量。
Anthropic 的 43.8% Ramp 數字實際意味著什麼？
這意味著在 Ramp 的數據集中，2026 年 8 月有 43.8% 的美國企業支付了 Anthropic 的訂閱費或代幣費用。這並不表示 Anthropic 控制了 43.8% 的美國企業 AI 收入或整體人工智慧市場。
公司可以同時使用 Claude 和 ChatGPT 嗎？
是的。企業可以運行多個 AI 模型，並將它們分配給不同的工作負載。一家公司可能使用一個模型進行軟體工程，另一個模型進行知識工作，另一個模型進行專門的自動化。這種方法還可以減少對單一 AI 供應商的依賴。
企業選擇 AI 模型時，哪些因素是重要的？
企業可考慮模型的準確性、可靠性、安全性、隱私性、API 性能、整合能力、治理控制、總部署成本及技術支援。在基準測試中表現最出色的模型，未必是每種企業工作負載最合適或最經濟的選擇。
投資者應關注 Anthropic 與 OpenAI 在企業 AI 領域的競爭中哪些方面？
有用的指標包括企業客戶增長、API 消費量、開發者採用率、AI 定價、大型企業部署、模型表現、客戶留存率和業務收入增長。綜合觀察多項指標，能提供比單一採用率或基準結果更可靠的圖像，以判斷市場領導地位。
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