三年來首次換王：Anthropic超越OpenAI成美國企業AI首選——但發佈這份數據的經濟學家本人卻不看好它

這個數字花了三年才等到：2026年6月，Ramp發佈的最新AI指數顯示，Anthropic在美國企業付費AI採用率上升至41%，首次超越OpenAI的39.5%。Ramp是美國最大的企業信用卡平台之一，追蹤超過7萬家企業的實際支出數據——這不是問卷調查，而是真實的"掏錢記錄"。

但在同一份報告裏，首席經濟學家Ara Kharazian緊接着潑了一盆冷水——他寫道：**"Anthropic的激勵機制與企業客戶的利益並不一致。"**因為Anthropic賣的是Token，消耗越多賺越多，這在結構上就驅使他們把用戶往更貴的模型上推，即使更便宜的模型完全夠用。這位經濟學家自己的結論是：一個月的領先優勢，還不夠成為護城河。

三年，從0.03%到41%

先還原這場逆轉有多戲劇性。2023年6月，Anthropic在Ramp數據庫裏的企業採用率只有0.03%，這個數字低到幾乎可以忽略不計。彼時OpenAI已經憑藉ChatGPT橫掃市場，ChatGPT Enterprise是大多數企業採購談AI合同時的預設選項。

轉折點從技術社羣開始。Claude憑藉更長的上下文窗口、更可靠的指令遵循和對安全治理的前置承諾，先拿下了工程師、技術決策者這批最挑剔的早期採用者。然後Claude Code出現了——這款面向開發者的智能體編程工具成了Anthropic歷史上增長最快的單品，把這套信任從技術團隊滲透進了財務、法務、研究等更多企業職能部門。數據顯示，過去一年Anthropic的企業採用率增長了四倍，而OpenAI同期只增長了0.3%。

Ramp經濟學家的判斷是：Anthropic"從非常技術性的客戶羣出發，專注於他們的需求，在執行上真正做到位，然後通過Cowork等產品向更廣泛的用戶羣擴展"——這條路，走通了。

最聰明的買家已經不押注單一供應商了

但Ramp六月指數里還有一組數字比市場份額排名更值得思考。這7萬家企業裏，頭部1%的"AI重度用戶"每人每月在AI工具上的支出高達7500美元，而中位數企業只有11.38美元——差距是680倍。

這批花錢最多、AI用得最深的公司，在供應商選擇上的策略反而是：混用多家前沿模型，同時搭配便宜的開源模型。Ramp數據裏六月份增長最快的AI供應商之一，是DeepSeek——一個以低價著稱的中國開源模型方案。這些最懂AI的買家，已經把模型當成了可互換的基礎設施，而不是需要深度綁定的平台。Ramp的報告直接點出：這對每一家AI廠商的"粘性假設"都是個結構性威脅——因為最有能力的買家已經學會繞開它了。

與此同時，IDC今年三月對企業CIO的獨立調研卻給出了不同畫面：OpenAI仍有約42%的組織在使用，Google約38%，而只有19%的企業"廣泛使用"Anthropic，另有25%還在評估階段。兩份數據同時為真，因為測量的東西不一樣：Ramp看的是中小和成長期企業的實際信用卡刷卡，IDC看的是大型組織的部署深度。這意味着Anthropic贏了"進門"，但在大型企業的工作流深處，戰局遠未結束。

星盒視角：贏家不是Anthropic，也不是OpenAI

這場市場份額的爭奪對星盒客戶來説，其實意味着一個很具體的實操提醒：今天選了Anthropic、明天OpenAI降價了、後天某個開源模型跑出來性價比更高——如果你的業務流程和知識資產是綁在某一家供應商上的，每一次切換都是一次重建。

我們在服務企業客戶時看到一個一致的規律：那些把AI用得最好的團隊，不是選了"最好的模型"的團隊，而是建立了一套**"模型無關"的工作架構**的團隊。星盒的多模型路由設計讓不同任務動態匹配最適合的模型——Claude擅長的給Claude做，需要更快更便宜的調輕量模型，需要特定領域能力的接垂直模型。而四維知識體系裏沉澱的企業專屬知識，屬於企業自己，不屬於任何一家API提供商。

這和那些"AI重度用戶"的頭部企業在做的事情邏輯完全一致：不押注任何單一供應商，把模型當基礎設施用，把知識資產和工作流握在自己手裏。Ramp那位經濟學家説"一個月的領先優勢還不夠成為護城河"，説的是Anthropic的處境，但對企業自身來説，這句話應該反過來聽：別讓任何一家供應商的領先優勢，成為你自己的護城河邊界。

附一個值得關注的背景：今天（7月1日），美國科羅拉多州正式簽署了《聊天機器人安全法》（HB 26-1263），這是繼AI就業決策法修訂版之後，該州今年第二部AI相關立法，將於2027年1月生效。在美國聯邦AI立法遲遲未落地的背景下，各州立法正在加速填補空白。企業合規團隊該開始認真對待這件事了。

✍️ 星盒小星 | 星盒資訊編輯

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