全球前兩大獨角獸爭鬥資本市場

OpenAI和Anthropic一年內將ＩＰＯ，擴大在市場影響力。雖然現在Anthropic的市占率和看好度都優於OpenAI，OpenAI有科技大咖背後支撐，也不是省油的燈。

文 ● 魏聖峰

WorldwideＡＩ正在改變我們的生活模式，並從先前的大語言模型能力的競爭，進入商業化效率的競賽，當今金融市場更在意現金流量與ＡＩ投入後的成本回升與投資回報率等的焦點。ＡＩ產業鏈中，當今兩檔還沒掛牌上市的OpenAI和Anthropic獨角獸最受市場矚目。從去年下半年以來，市場對兩隻獨角獸的偏好度逐漸轉向Anthropic，並認為從客戶、財務體質和未來的獲利結構來看，有逐漸佔上風的現象。


▲OpenAI和Anthropic即將IPO，對AI產業影響巨大。AI繪圖
Anthropic市占率領先

OpenAI和Anthropic都以大語言模型（ＬＬＭ）對外銷售算力為主。實際上，兩者略有不同。OpenAI定位上以ＡＩ平台為主，主要客戶結構是消費者，最近OpenAI正努力開發企業客戶，以穩定營收來源。OpenAI成名較早，並曾在企業大語言模型市占率領先對手。但這樣的優在去年下半年遭到Anthropic超越，也讓近半年Anthropic的聲量逐漸超越OpenAI。OpenAI的ChatGPT在產品推出後一度深獲消費者喜愛。不過，自從谷歌推出的Gemini 3後，市場認為谷歌的這個大語言模型的技術優於ChatGPT，造成OpenAI的市占率明顯滑落，除了擴大落後給Anthropic外，也逐漸遭到谷歌的大語言模型追上來。

OpenAI的ＡＩ平台，以消費者的付費訂閱為主要的收入來源，但OpenAI客戶群中，免費客戶佔比仍高，加上該公司的推論成本耗費不貲，即使OpenAI年收入二五○億美元，仍屬於虧損狀態。日前華爾街日報報導，OpenAI近期每週用戶數與收入增長均低於內部設定的目標，引發市場對其營收成長速度可能無法支撐龐大數據中心與算力支出。從OpenAI內部文件顯示，今年虧損可能達一四○億美元，未來五年要投入約六千億美元在ＡＩ伺服器和雲端基礎設施。預估要到二○三○年時的年營收目標達到一千億美元，公司才會開始轉虧為盈，之後每年的盈利將會出現強勁的成長。但市場擔心的是，OpenAI雖然找了Nvidia、軟體銀行的投資，加上大股東微軟的財務支援，仍被市場高度質疑該公司的現金流量能否撐到二○三○年。從二○一九年起至今，微軟已投資OpenAI一三○億美元，並持有二六．七九％的股權。去年下半年因為OpenAI虧損緣故，微軟認列四一億美元的稅前損失。OpenAI為了擴大營運來源，今年ＡＩ市場很紅的養龍蝦軟體公司的OpenClaw創辦人已加入OpenAI團隊，兩家公司人才合併。OpenClaw流量大，有利擴大OpenAI影響力。

OpenAI有龐大的免費客戶，市場流量的確很大，也超過Anthropic，卻也因為這些免費客戶無法轉變為現金流量，以及OpenAI的基礎設施現階段很燒錢，都是OpenAI當前最需要解決的問題。從企業用大語言模型市占率觀察，Anthropic在去年下半年超越OpenAI後，最新市占率已超越三成，並持續擴大與OpenAI的差距，這是Anthropic在技術定位、產品策略與企業信任度上精準切中市場需求形成的結果。Anthropic產品以Claude（程式碼）為主，在技術工程師眼中普遍認為Claude（特別是3.5/4系列） 產出的代碼Bug更少、邏輯更清晰，其推出的Claude Code產品進一步鞏固開發者的黏著度。

其次，Anthropic從創立以來就深耕企業市場（Ｂ２Ｂ），與OpenAI品牌基因偏向大眾市場（Ｂ２Ｃ）有所不同。企業客戶在實際落地程式應用時，更在意模型的回應是否穩定、控管是否細膩，也會比一般消費大眾更願意掏錢出來訂閱程式碼。只要實用且能提升程式運作效率，企業客戶層相對穩定。

對雲端的綁定也是擴大客戶層的發展空間的原因。Anthropic同時與AWS的Bedrock和谷歌雲端（Google Cloud）深度合作，使其能觸及更廣泛的雲端企業用戶。OpenAI僅深度綁定微軟Azure，在程度上限制其他雲端平台使用者的選擇空間。現代企業傾向採用多供應商策略，以降低對單一服務商的依賴，這讓後發先至的Anthropic獲得大量升級和切換的機會。Claude模型在大規模數據檢索與長文本的解析度上有相對穩定表現，使其在法律、金融等專業服務領域的採用率激增。尤其是Claude推出的Artifacts動態工作空間，顯著提升了非技術人員與ＡＩ協作的體驗，增加客戶的黏著度。

現金流與商業化效率

今年OpenAI與Anthropic的競爭本質出現結構性轉折，ＡＩ產業已從模型能力競賽，演變成現金流與商業化效率的競賽。這樣的框架下，OpenAI在流量的確遠超過Anthropic，也把ChatGPT打造成全球最大的AI應用，包括程式應用介面和開發者在內的完整生態系，並與微軟深度綁定。OpenAI的推論成本一直都很高，這與ＧＰＵ的運效率、記憶體頻寬瓶頸和模型推論機制有關。目前ＧＰＵ運算核心速度遠快於記憶體傳遞速度，造成ＧＰＵ大部分時間在等待資料，形成算力浪費，大幅提高OpenAI的推論成本。

OpenAI近期推出的o1/o3系列推論模型，這類模型在給出答案前會進行連鎖思考，用戶看到的可能只有五百字，但背後模型可能產生了五千個隱藏Token來思考，這些隱藏Token會計入推論成本，造成其運作邏輯大幅增加了成本。今年OpenAI的推論成本預估將達到一四一億美元，佔其總營收的四七％。為節省推論資源，OpenAI會砍掉高耗能應用（如Sora影片生成），將算力優先撥給利潤較高的產品。

Anthropic深知企業使用AI時，通常會餵入大量資料，例如整本法律手冊或數萬行程式碼，導致費用驚人。Anthropic的做法是允許企業客戶將常用的背景資訊快取起來，讓重複使用的輸入成本降低九成，回應速度也大幅提升，對需要頻繁對話的企業（如客服系統、開發工具）極具吸引力。AnthropicClaude系列的算力效率優化模型架構，被認為是目前效能與成本平衡下最好的模型。在相同的運算資源下，Claude能處理比GPT-4o更複雜的推理。

Anthropic商業模式引熱議

Anthropic使用亞馬遜的Trainium和Inferentia晶片，加上谷歌的TPU，Anthropic規避掉部分NVIDIA GPU的成本。亞馬遜和谷歌是Anthropic的股東，他們常會提供企業算力點數或折扣，變相降低企業使用Anthropic的實際支出，這是Anthropic綁定AWS和谷歌雲端帶來的另一項優勢。綜合OpenAI和Anthropic在算力架構的模式，OpenAI走的是大規模的推論路線（o1 模型），需要用更多的計算換取智力，使其推論成本明顯偏高。Anthropic走架構效率路線，透過快取和雲端整合，讓企業能以更低的預算處理更大的資料量。

最近在ＡＩ界引發一個熱議的技術話題，超微的ＡＩ團隊在監控Anthropic最新推論模型Claude 3.7/4系列時發現，該模型在實際推論時，實際上未完全使用到其宣稱的全量參數在運算，甚至還暗降六七％的算力，在某些問題上會故意卡住幾秒鐘才輸出，試圖模仿OpenAI o1的思考過程，形成算力暗降。算力暗降後，簡單問題的回應速度理論上會很快地出來，但為了讓客戶覺得這個模型正在進行深度推理，Anthropic被質疑在後端刻意加入人為延遲。如果讓客戶覺得模型思考很久才給出精確答案，客戶會更願意支付較高的推論Token費用。



市值均有上兆美元的實力

對Anthropic來說，刻意降低算力，等於是直接轉換成節省六七％的電費與硬體損耗，這讓Anthropic能在維持高算力表象的同時，還明顯拉高毛利率。反向來說，如果模型僅用三三％的算力就能給出跟OpenAI同等的算力一樣準確的答案，這代表Anthropic的演算法效率更高，減少不必要的運算對環境和資料中心都能降低能源的消耗。這是一種商業策略，但這樣的商業策略在被超微的ＡＩ團隊揭露後，是否會影響到未來企業客戶在採購算力與模型服務的報價邏輯，仍需要時間的觀察。

OpenAI和Anthropic在未來一年內將陸 續 掛 牌 上市，也都深受市場的矚目。截至三月底，OpenAI完成新一 輪 金 額 達一二二○億美元的融資，使其最新市場估值衝上八五二○億美元。但部分市場投資人質疑這樣的估值明顯過高，近期在二級市場上，OpenAI的交易熱度出現降溫現象。若以OpenAI的年營收二五○∼三○○億美元，估值倍數約八~十五倍估算，其合理的市值約三八○○∼四五○○億美元。

Anthropic今年的年營收約三○○億美元，最近市場市場融資平台上，該公司隱含市場一度突破一兆美元，反超OpenAI。以其年營收十二～二二倍估算，Anthropic的合理市值約約在三六○○∼六六○○億美元間。Anthropic平均估值高於OpenAI，因為Anthropic在二級市場的需求呈爆炸性成長，市場對其青睞程度正快速追趕OpenAI的態勢。不論是OpenAI還是Anthropic，這兩家超級獨角獸未來ＩＰＯ時，肯定會對市場造成很大的影響，至於會不會影響市場對現有ＡＩ產業的評價，就要看這兩家公司上市後市場新的看法而定了。

… 本文摘錄自 先探投資週刊 2026/5月 第2403期