美国企业选择人工智能工具的方式正在悄然发生重大转变。当一个新项目启动，团队需要决定使用哪个平台进行构建时，越来越多的团队会优先选择Anthropologie Claude 企业级人工智能解决方案——而这一趋势背后的数据不容忽视。

根据追踪超过5万家美国公司支出和发票数据的Ramp AI Index 2026年5月报告，Anthropic Claude的企业级AI采用率已达到34.4%，略微超过了OpenAI的ChatGPT（32.3%）。虽然差距看似不大，但增长势头却十分显著：Anthropic的市场份额在过去一年中增长了四倍，而OpenAI的市场份额仅增长了0.3%。

自 ChatGPT 发布以来，OpenAI 一直处于领先地位，而对于这个领域来说，这标志着一个真正的逆转。

在美国企业中，Anthropico Claude 企业人工智能的采用率超过了 OpenAI。

Ramp AI 指数数据显示，Claude 的占比为 34.4%，ChatGPT 的占比为 32.3%。

Ramp AI 指数并非调查问卷，而是基于真实的企业信用卡和发票数据，因此是目前最能反映企业实际 AI 预算支出情况的可靠指标之一。超过 5 万家美国公司的数据被纳入该数据集，因此 OpenAI 和 Anthropic 的交叉数据具有真正的参考价值。

目前，企业整体人工智能采用率达到 50.6%。如果将 Claude 的采用率（34.4%）和 ChatGPT 的采用率（32.3%）相加，总采用率将超过 50.6%。实际上，这意味着相当一部分企业同时为这两款产品付费。Ramp 的数据显示，大约 16% 的公司同时使用这两款产品，也就是说，大约三分之一使用人工智能的企业运行着多模型堆栈，并同时向 Anthropic 和 OpenAI 付费。

人类学的采用率增长了四倍，而 OpenAI 几乎没有变化。

Ramp 数据的引人注目之处不仅在于其概览，更在于其变化速度。Anthropic 的企业级用户在一年内增长了四倍，这种增长速度几乎是所有企业软件平台都无法企及的。相比之下，OpenAI 同期仅增长了 0.3%，这表明该平台在其直接市场的大部分份额已经饱和。

更重要的问题不是哪个模型目前拥有更大的用户群，而是团队在启动新项目时会选择哪个模型。这个决定将影响明年的AI支出。

为什么多模型堆栈现在已成为企业人工智能领域的常态

约有 16% 的企业同时付费使用 Anthropico 和 OpenAI。

16% 的重叠率值得我们深思。它表明人工智能市场并非简单的赢家通吃的竞争格局。企业对待人工智能模型的态度更像是将其视为辅助工具，而非单一供应商。例如，一家公司可能会将 ChatGPT 用于某些面向消费者或创意工作流程，同时部署 Claude 用于后端生产任务、文档处理或代码生成。

这一点至关重要，因为采用率实际上衡量的是决策时的偏好——当新的工作负载出现时，哪种模型会优先被选中。根据 Ramp 的数据，就这一指标而言，在首次购买 AI 的企业中，Anthropic 在直接对比中大约赢得了 70% 的胜利。

Claude 正逐渐成为新版本构建的默认选择，尤其是在编码方面。

企业人工智能团队，尤其是在软件开发和编码领域，越来越多地将 Claude 作为新项目的起点。即使是那些在其他方面继续使用 OpenAI 工具的公司，也开始选择 Anthropic 作为其下一代产品的构建平台。由于与编码相关的人工智能岗位正在快速增长，这种市场定位使 Anthropic 在企业人工智能需求增长最快的领域之一占据了稳固的地位。

传播主管丹尼尔·内斯特尔（Daniel Nestle）是Lilypath的联合创始人，他一直向传播和营销专业人士推荐克劳德（Claude）。“那些已经改用克劳德的人……都一致感谢我，”内斯特尔公开表示。他认为Anthropic的训练方法能够制作出经得起严格编辑的内容，并表示克劳德让他失望的次数远少于其他同类模特。

为什么企业更倾向于选择 Anthropic Claude 用于生产人工智能

可靠、具有长上下文理解能力、能够忠实执行指令且专为生产环境打造的人工智能

这种转变并非关乎演示或基准测试，而是关乎试点项目转化为真正系统——一个能够带来实际收益的系统——之后会发生什么。OpenAI 在面向消费者的功能和广泛的易用性方面投入巨资。而 Anthropic 则另辟蹊径，围绕可靠性、长上下文处理能力以及在生产环境中也能保持稳定运行的严格指令执行能力来构建 Claude。

这些并非引人注目的卖点。然而，一旦人工智能系统从实验阶段过渡到实际运营阶段，这些恰恰是企业买家所需要的。

一家物流公司从使用通用聊天机器人转向生产型人工智能代理后，现在使用 Claude 系统实现了 80% 的提单数据提取自动化。对该公司而言，可预测性始终是决定性因素。Ramp 的数据也反映了这种大规模的购买行为：企业不再局限于探索人工智能工具，而是愿意为能够让生产型代理在无需持续人工干预的情况下稳定运行的模式付费。

工作流程重组、数据基础和治理决定了谁能胜出。

这里的分析比简单的模型比较更有意思。在人工智能领域领先的企业并非仅仅是选择了最佳模型，而是围绕该模型重构了工作流程，建立了完善的数据基础，构建了治理结构，并成功完成了人工智能代理真正自主运行所需的组织变革。

模型只是其中一个投入要素。围绕它的那些要素——系统、纪律、机构信任——才是创造持久竞争优势的关键。

这种区别将能够产生可衡量价值的 AI 部署与那些产生令人印象深刻的演示然后停滞不前的 AI 部署区分开来。

定价、市场风险和专家谨慎

Anthropic 的代币定价模式既引起了人们的兴趣，也受到了质疑。

Anthropic 的定价模式基于代币。对于使用量大的企业来说，这可能是一个优势。然而，随着 AI 工作负载的扩大和预算审查的日益严格，成本问题也变得不容忽视。基于代币的定价模式意味着费用与使用量直接相关，这与固定费率或按席位计费的模式截然不同。

Ramp首席经济学家Ara Kharazian曾发布人工智能指数，他称这种采用率的逆转是“惊人的逆转”，但随即又补充了一句警告。计算能力限制和可靠性问题在今年春季浮出水面，而与Anthropic定价模式相关的成本审查也是采购团队需要考虑的一个实际因素。

Ramp经济学家警告称，在新兴市场中要警惕供应商锁定。

Kharazian 的总体警告值得认真对待。企业人工智能市场尚处于起步阶段，市场领导地位瞬息万变，即使一个月的数据非常亮眼，也只能反映发展趋势，而非最终结果。他建议企业领导团队保持模型中立，在实际生产工作流程而非基准测试中测试人工智能平台，并避免将基础设施或合同过度绑定到任何单一供应商。

这是明智的建议。多模型架构已成为16%企业的现实，而灵活地在不同平台间切换可能比一味追求当前领先平台的优化更有价值。

那些获得最持久优势的企业，正在构建一种不依赖于任何单一人工智能模型始终领先的体系。他们设计的系统——拥有完善的治理、数据基础设施和人机协作工作流程——能够应对人工智能市场未来的任何变化。Anthropic 目前处于领先地位，但在瞬息万变的市场中，真正的护城河属于那些围绕模型构建系统的企业，而非模型本身。

常问问题

目前在美国企业中，Anthropic 的 Claude 与 OpenAI 的 ChatGPT 的市场份额分别是多少？

根据2026年5月发布的Ramp AI指数，Anthropic公司的Claude以34.4%的采用率领跑美国企业AI应用市场，OpenAI公司的ChatGPT则以32.3%的采用率位居第二。该数据来源于超过5万家美国公司的支出和发票记录。

为什么企业在新人工智能项目中更倾向于选择 Anthropic 的 Claude？

企业认为 Claude 的可靠性、长上下文处理能力和指令忠实性是其在生产级 AI 工作负载中的关键优势。Claude 已成为新构建的默认选择，尤其是在编码方面，即使是那些继续使用 OpenAI 工具处理其他任务的公司也不例外。

Anthropico采用的是哪种定价模式？这种模式会带来哪些影响？

Anthropic采用基于代币的定价模式。这可能有利于使用量大的企业，但也意味着成本与使用量直接相关，随着企业人工智能预算的收紧，这种模式也越来越受到关注。

企业如何管理与人工智能供应商锁定相关的风险？

Ramp首席经济学家Ara Kharazian建议企业领导团队保持模型中立，根据实际生产工作流程评估人工智能平台，并避免被任何单一供应商锁定。目前，约有16%的美国企业已经运行多模型堆栈，同时使用Anthropic和OpenAI的产品。