Anthropic贏面比OpenAI更大?從3大指標看懂AI商模:為何「穩健好用」才是獲利王道?
Anthropic贏面比OpenAI更大?從3大指標看懂AI商模:為何「穩健好用」才是獲利王道?

重點一:Anthropic企業客戶占約80%,預期2025年底年化營收可達90億美元。

重點二:門羅創投估計,Anthropic在程式開發領域市占約42%,高於OpenAI的21%。

重點三:Microsoft將Anthropic的Claude納入Copilot,顯示企業端強勁需求。

對於一般AI使用者來說,ChatGPT可以生成圖片、影片、貼文,甚至現在還有專屬的社群平台Sora,以及瀏覽器Atlas,幾乎涵蓋了大部分人的使用需求,堪稱是大眾市場的贏家。但是,在企業用戶這一端,贏家卻更可能是Anthropic旗下的Claude,為什麼?

據《華爾街日報》報導,答案可以總結為一句話:企業更偏好「穩健好用」,而不是「炫技好玩」。 因此,即使兩家AI巨頭做的事情類似,都在開發先進的AI模型、聊天機器人、圖像生成器,同時許多其他AI工具都以此為基礎發展,但他們創造營收的方式卻大不相同,這點可由以下三種指標觀察:

指標1:Anthropic 的錢幾乎都來自 B2B

先從OpenAI來看,其以大眾市場為主,透過與微軟整合,讓使用者以聊天機器人替代搜尋,據稱ChatGPT每週活躍用戶逾8億,帶動年化營收跑速(run rate)約130億美元。然而,其消費端變現仍主要仰賴每月20美元的「Plus」與每月200美元的「Pro」訂閱,免費層也設有限額與速度,廣告收入模式尚未清晰。

編按:在商業與財報語境中,run rate指以「最近一段時間的營收或訂閱收入表現」年化推算出的年度營收估算。常見做法是用當月、當季或最近幾週的收入水準,假設未來維持同樣速度,乘上12個月或4季,得到一個「年化跑速」。

同時,Anthropic 卻約有 80% 的營收來自企業客戶,並稱上月有 約 30 萬 家企業客戶(OpenAI 約 30% 營收來自企業),而企業付費更穩定、續約率高,對算力與合規也更能轉化為預算,這解釋了Anthropic為何「不紅於民間」,卻仍能跑出紮實成長。

指標2:Anthropic 用戶更少,卻跑出高單位價值

Anthropic 年化營收跑速約 70 億美元,目標 年底達 90 億;OpenAI 約 130 億,但其龐大消費用戶只貢獻部分收入。以「營收/用戶」來看,Anthropic的 每用戶營收效率更高,反映企業導向的商業模式可被衡量、可預估、可放大。

尤其在技術與市場採用面,Menlo Ventures(門羅創投,Anthropic投資人)7月調查估計,Anthropic在程式開發領域市占約42%,高於OpenAI的21%;整體企業AI使用市占亦以Anthropic約32%領先OpenAI的25%。

此外,Vals AI(AI模型評測平台)以涵蓋金融、法務與程式任務的企業基準測試,評比Anthropic最新Claude系列在商務導向能力名列前茅。這些數據反映企業端更重視可控、穩健與生產力導向的模型特性;而OpenAI近期在消費端的「自由奔放」形象(例如允許成人情境對談)與倡議較為寬鬆的監管立場,可能使部分企業客轉而偏好「穩健、無趣但更有用」的供應商。

指標3:微軟「跨陣營」採用,Claude進入Copilot是訊號燈

兩家公司皆獲雲端巨頭支持:OpenAI背靠微軟供算力與通路;Anthropic則獲Amazon(亞馬遜)與Google投資,亦取得基礎設施與客群導入。

但更具指標性的是,微軟在9月宣布將Anthropic的Claude納入Copilot套件,顯示即便與OpenAI關係緊密,仍須引入在企業場景表現突出的模型,以滿足多元客需。這傳遞兩層訊息:企業端受用的功能性與可靠性優先於「同盟忠誠」,也顯示供應多模型是大型平台的必要策略,以滿足多元企業場景。

結論:在商業模式上,Anthropic可能「更正確」

總結報導的主要論據:OpenAI 擁有 每週 8 億活躍用戶,但消費端的商業模式仍在探索;Anthropic不追求流量天花板,選擇把模型調到企業可驗證的任務上,反而讓 商業邏輯更清楚、成本結構更可控,可以說是一種「慢即是快」的策略。

因此生成式 AI 的下一回合,重點也許不在誰更「酷」,而在於誰能更可靠地替企業產生可衡量的價值。換言之,當企業導向的模型與生態逐步成形,問題變成:你的產品是否能被企業的 KPI 直接驗證?這通常也是決定付費與續約的分水嶺。

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資料來源:華爾街日報

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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小店成團,地方開張!第4屆小店永豐計畫,看微型經濟如何自立利人
小店成團,地方開張!第4屆小店永豐計畫,看微型經濟如何自立利人

一間小店的行動,如何匯聚成改變地方的能量?由永豐金控支持、永豐基金會推動的第4屆「小店永豐故事展」,10月1日於台北華山1914文化創意產業園區中4B館登場,精選展出10家來自全台各地的在地實踐故事。現場由入選團隊高雄「台青蕉」香蕉創意工作坊旗下的台青蕉樂團,以活力充沛的不插電演出點燃氛圍。

「台青蕉樂團帶來充滿在地生命力的演出,熱鬧活潑的演唱,就像小店的鮮活生命力。」永豐基金會董事長陳思寬表示,「當有人看見、有人回應、有人加入,一間小店的行動,就會慢慢成為一群人的力量。」她也邀請民眾週末前往華山,「走走、看看、吃吃、買買,讓我們一起成為改變地方的力量。」

10家獲選小店,橫跨飲食、工藝與循環經濟

「小店永豐計畫」源自永豐金控深耕在地、關注不同群體獨特需求的理念,以經濟為樞紐轉動地方生活。計畫自2022年10月啟動,每年投入上千萬資源,支持兼具自立與利人精神的小店,足跡遍及臺灣本島與離島城鄉,逐漸在社會各角落帶來迴響。

今年成果發表以「成團,開張!」為題,10家獲選小店齊聚華山,把一路累積的方法與故事向更多人打開,呈現10個正在地方發生的行動。本屆小店的經營型態涵蓋飲食、文化、工藝、環境、循環經濟及社會參與,領域各異,共同之處在於讓原本停下來、散開來,或逐漸被遺忘的人事物重新產生關係:地方因此開始說話,文化開始流動,人重新聚在一起。

作為微型經濟主體,小店靈活發展出多元型態的交流體驗,從量到質,再走向有意識的串連協作,成為社區鄉里的韌性據點。從一間店到一個街區,再從街區擴展至鄉里,大企業觸及不到的人間煙火,就由小店帶來改變。

addLEss把舊衣送回市場、杉恆壹樹讓玫瑰進企業供應鏈

同樣從地方需求出發,兩家獲選小店各自找到不同的熱情領域。

身為母親,也愛買衣服,「addLEss循環時尚」創辦人黃瑾茹不捨衣物因孩子長大或喜新厭舊而閒置,以「讓舊衣重返市場、平價流通」為初衷創辦平台,投入後才發現營運遠比預期複雜。

在addLEss,二手衣須歷經「初篩、細篩、送洗、定價、上架、拍照、入庫」7道工序,並依品質細分為5級。目前平台每月處理的衣物,上架率僅約4成;其餘6成無法上架的衣物,則依特性捐贈社福機構,或轉製為再生衣架等環保商品。

「單純的二手衣買賣,我認為還不足以解決衣物浪費的問題,我想做的是盡可能讓所有衣服都進到循環。」黃瑾茹指出,二手衣產業的流程高度仰賴人工、產能有限,是營運最大的瓶頸,也是她參與「小店永豐計畫」的契機。

#2 永豐基金會
圖/ 永豐基金會

在永豐支持下,addLEss導入AI智慧倉儲、將超商物流納入衣循環生態系,預計處理量可提升至3倍。在參與計劃過程中,她印象深刻的是永豐評審曾說:「我覺得你是想要做一個生態系」,這句話說中她心中所想、令她倍感欣慰。隨著數位後台逐步完備,黃瑾茹期盼串連更多品牌與消費者投入減碳經濟,朝著「讓每件衣服都有去處」的目標邁進。

在高雄杉林,青農王宥勝則把家中原本打算收掉的休閒農場,轉型為有機食用玫瑰產地。

擁有20年餐飲資歷的他,起初將玫瑰製成花醬赴歐洲參賽,沒想到獲得不錯的成果,就此帶著家裡轉種玫瑰,將食用玫瑰嫁接於台灣原生薔薇,種植有機樹玫瑰。「我不想只是當一個年輕的勞動力,而是希望我的投入能為地方帶來新氣象。」王宥勝表示,盼藉由玫瑰提升地方認同感,因此他將大愛商業中心建置作為地方創生基地,讓在地人有地方可匯集、也讓外地人藉此認識杉林。

#1 永豐基金會
圖/ 永豐基金會

隨著產量暴增,玫瑰也成為連結社區長輩的紐帶。周邊客家、閩南與原住民社區的長輩會協助分選、撥花,動動手指、也聊聊天;再結合在地小農契作,產量從年產270公斤躍升至月產1,800公斤,所種植的玫瑰原料更進入知名企業供應鏈,玫瑰果醬與花茶亦獲iTQi星級肯定。

王宥勝坦言,第2屆曾報名未入選,本屆獲選後認為,除了有資金挹注,最大的支持是曝光。在永豐支持下,他將持續優化新設的青農共創基地;短期讓大家知道國產玫瑰可媲美進口玫瑰,長期則期待台灣成為玫瑰輸出國,「希望大家想到台灣有機玫瑰的時候,可以想到高雄杉林!」

小店持續發光,第5屆小店永豐計畫啟動徵選

除了成果發表,本屆「小店永豐故事展」同步於華山1914文化創意產業園區中4B館展出。作為永豐基金會每年匯集地方第一線觀察與土地故事的平台,今年透過10家獲選小店的實踐行動,向大眾展現地方正在萌芽的轉變。

10月3日至4日週末登場的「小店永豐市集」,更集結眾多小店設攤,讓民眾在走逛、品嚐與選購之間,近距離感受扎根在地的鮮活風土。

隨著第4屆圓滿落幕,第5屆「小店永豐計畫」也已正式展開徵選,持續尋找兼具自立與利他精神的在地經營者。永豐基金會將持續提供實質資金、陪伴資源與推廣舞台,支持更多以一間店回應地方需求的夥伴;當更多小店加入,原本散落各地的人事物得以重新連結,地方的未來,也有了繼續發生的可能。

第5屆小店永豐計劃徵選資訊請見官網 https://www.sinopacfoundation.org.tw/sinopac_found/public/event-method.html

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