
OpenAI, Anthropic, Google "Three Kingdoms Kill", Microsoft "Quietly Making Money" | a16z Latest Report

硅谷知名风投 a16z 发布的年度调查报告显示,OpenAI 仍是企业级 AI 市场的领导者,78% 的 CIO 使用其技术,但 Anthropic 的渗透率迅速增长,达到 44%。微软凭借深度嵌入的产品在企业应用中占据优势。企业在 AI 大模型上的支出持续增加,预计今年将大幅上升。报告指出,市场正加速形成由 OpenAI、Anthropic 和谷歌构成的寡头格局。
硅谷知名风投 a16z 近日发布了对全球 2000 强企业中 100 家公司 CIO 进行的第三届年度调查报告,揭示了企业级 AI 竞赛的几个关键话题:市场正加速形成寡头格局、企业支出继续加速。
报告的核心发现指出,OpenAI 目前依然是明确的市场领导者,78% 的受访企业 CIO 正在使用其技术,但追赶者的势头非常凶猛,特别是 Anthropic,其企业渗透率在短时间内实现了显著增长。
然而,在企业级应用的实战中,真正的赢家是微软。
凭借 Microsoft 365 Copilot 和 GitHub Copilot 等深度嵌入企业工作流程的产品,以及企业客户对信任、集成和采购便利性的天然偏好,微软占据了显著优势。
与此同时,企业正在用真金白银持续加大投入。数据显示,企业在 AI 大模型上的平均支出在过去两年快速增长,并预计今年将继续大幅增加。
以下为 a16z 报告的四大核心发现:
01 模型之争:OpenAI 领跑,Anthropic 和谷歌猛追
企业 AI 模型,OpenAI 依然是无法绕过的名字。
根据调查,高达 78% 的受访企业 CIO 正在生产环境中使用 OpenAI 的模型。但市场绝非一成不变,变局正在发生,势头最猛的挑战者来自 Anthropic。

数据显示,自 2025 年 5 月以来,Anthropic 的企业渗透率猛增了 25%,是增长最快的玩家。现在,44% 的企业已在生产中使用其模型,若算上测试环境,这个比例超过了 63%。
就连企业钱包份额(预算分配)也在讲述同样的故事:OpenAI 虽仍占约 56% 的多数,但其份额正被 Anthropic 和谷歌 Gemini 稳步侵蚀。受访者普遍预计,这一趋势在 2026 年还将延续。
简单来说,一个由 OpenAI、Anthropic 和谷歌构成的 “三国杀” 寡头格局正在形成。这三家公司都在高速增长,共同瓜分着不断做大的蛋糕,但彼此间的份额争夺战已 “硝烟弥漫”。
02 应用落地:微软成为 “沉默的赢家”
当舆论场热衷于讨论 OpenAI 与 Anthropic 的模型对决时,调查数据却指向了一个被很多人忽视的 “意外赢家”——微软。
数据显示,全球 2000 强企业的大部分 AI 应用,依然通过微软这样的现有巨头落地。
微软旗下的产品,如 Microsoft 365 Copilot 在企业聊天场景领先,GitHub Copilot 在企业编码领域占据统治地位。企业选择它们,并非单纯因为技术最前沿,而是出于更现实的考量。
65% 的受访企业明确表示,他们更倾向于选择像微软这样的现有解决方案,理由高度一致:信任、与现有系统的无缝集成,以及采购流程的简便。
这说明,在企业级市场,“好用、省心、能集成” 的实用主义,常常比 “最新、最炫” 的技术光环更有分量。
不过,报告也指出,这并不意味着初创公司没有机会。企业同样渴望更快的创新和更灵活的 AI 原生解决方案,这为挑战者们留下了突破口。
03 “应用末日论” 被夸大
关于企业是应该自建 AI 能力,还是直接采购应用,一直争论不休。一种流行的观点认为,随着基础模型能力增强,第三方应用将失去生存空间。
但 a16z 的调查报告发现,这种“应用末日论” 被严重夸大了。

事实恰恰相反,数据显示企业正持续转向采购第三方应用,即使在知识管理、工作流自动化这些传统上倾向于自研的领域,许多企业也计划从 “自己动手” 转向购买成熟的打包方案。
背后的逻辑在于,成熟的第三方应用能提供企业自身难以快速构建的深度场景化能力,并能通过智能调度不同模型的优势,为企业带来更实际的业务成果。这场 “自研” 与 “采购” 的竞赛,远未到终局。
04 支出真相:企业掏钱速度比预期快得多
最能直接反映 AI 市场热度的,莫过于企业掏出的真金白银。
这份调查最核心的发现之一,就是市场的实际增速远超所有人预期,包括身处其中的企业和供应商自己。

具体来看,过去两年,企业在 AI 大模型上的平均支出已从约 450 万美元飙升至约 700 万美元。而他们对今年的预算更为激进,预计将再增长约 65%,达到平均约 1160 万美元。
企业在 AI 应用上的支出同样遵循这一轨迹,实际花费远超预算。企业预计平均支出约 390 万美元,但实际上支出了近 600 万美元。
这些数字表明,企业级 AI 已不再是 “试水” 项目,而是进入了规模化、常态化投入的快车道,需求的强度和持久力,证明了这并非昙花一现的热潮。
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