企业级AI市场增长与采用现状 - AI是企业软件史上扩散速度最快的技术浪潮，企业级AI市场规模在两年内从17亿美元跃升至370亿美元，较去年的115亿美元增长约3.2倍，增长速度超过历史上任何一个软件品类 [2][11] - 2025年企业在生成式AI上的总支出达到370亿美元，其中190亿美元流向AI应用层，180亿美元流向AI基础设施层 [2][12][55] - 企业AI解决方案从评估到进入生产环境的转化率高达47%，远高于传统SaaS的25% [2][20] - 2025年，企业在生产环境中使用的AI解决方案有76%为外部采购的成熟方案，而非内部构建 [18] - 产品驱动增长模式在AI领域表现突出，当前所有AI应用支出中有27%来自PLG模式，约为传统软件比例的4倍，若计入“影子AI采用”，该比例可能接近40% [2][25] - 目前至少有10款AI产品的年度经常性收入超过10亿美元，另有约50款产品的ARR超过1亿美元 [12] AI应用层竞争格局 - 在AI应用层，初创公司已占据63%的市场份额，而去年这一比例仅为36%，初创公司营收约为传统巨头的两倍 [2][29][37] - 部门级AI在2025年支出达73亿美元，同比增长4.1倍，其中编程是最大细分市场，支出达40亿美元，占该类别55%的份额 [38][41] - 编程已成为生成式AI的第一个“杀手级用例”，50%的开发者每天使用AI编程工具，在顶尖机构中这一比例高达65% [41] - 垂直领域AI在2025年支出达35亿美元，几乎是去年12亿美元的3倍，其中医疗行业占据几乎一半的支出，约15亿美元，较上年的4.5亿美元增长超过三倍 [2][46] - 通用领域AI支出规模为84亿美元，同比增长5.3倍，其中Copilots以86%的份额占据绝对主导，支出达72亿美元 [2][53] - 在特定职能部门，AI-native初创公司市场份额优势明显，例如在产品与工程领域占71%，在销售领域占78%，在财务与运营领域占91% [29][30][31] AI基础设施层竞争格局 - 在AI基础设施层，传统巨头仍占据56%的市场份额，因为许多AI应用构建者仍在使用他们信任多年的数据平台 [2][35] - AI基础设施层在2025年获得180亿美元支出，可分为基础模型APIs、模型训练基础设施和AI基础设施三类，支出分别为125亿美元、40亿美元和15亿美元 [55] - 现代AI技术栈仍处于早期阶段，仅16%的企业部署和27%的初创公司部署的智能体符合真正由LLM规划并执行行动的定义 [56] - 在推理和算力层面，AI-native厂商正与超大规模云厂商竞争，一些推理平台通过优化可实现2倍以上的性能提升 [60] 大型语言模型竞争格局 - 基础模型格局发生决定性变化，Anthropic取代OpenAI成为企业级市场领先者，占据约40%的企业级LLM支出，而OpenAI份额从2023年的50%下降至2025年的27%，Google份额从7%提升至21% [63] - Anthropic、OpenAI和Google三家公司合计占据88%的企业级LLM API使用量 [63] - Anthropic的崛起很大程度上归功于其在编程市场的统治力，目前估计占据该市场54%的份额，而OpenAI为21% [66] - 开源LLM在企业级市场的整体份额从去年的19%下降到11%，中国开源模型仅占LLM API总使用量的1%，约占企业级开源支出的10%，但在初创公司和独立开发者中影响力增强 [70][73] 2026年AI发展趋势预测 - AI将在日常实际编程任务中超越人类表现，最先进的模型在可验证领域如数学和编程中将持续进步 [77] - 杰文斯悖论仍然成立，尽管推理成本下降，但由于使用量呈数量级增长，生成式AI的净支出仍在上升 [77] - 可解释性与治理将成为主流，随着智能体自主性提升，解释和管理其决策的能力将变得更加重要 [78] - 模型最终将向边缘端迁移，出于低延迟、隐私安全等因素考虑，越来越多的非前沿模型成本将趋近于0 [79]