State of Generative AI in the Enterprise 2025 來自@MenloVentures 的重磅年度報告，基於對≈500 名美國企業決策者的調查以及自下而上的市場模型，揭示了AI 從“炒作”走向“落地”的真實圖景。 核心定調：是繁榮(Boom) 而非泡沫(Bubble) 儘管市場上有關於AI 投入過熱、回報不足、AI 泡沫的擔憂，但數據顯示了完全不同的故事。 · 成長驚人：企業AI 支出從2023年的17億美元飆升至2025年的370億美元。 · 史上最快：企業AI 是軟體史上擴張速度最快的類別，目前已佔據全球SaaS 市場的6%。 · 結論：廣泛的採用率、真實的收入和規模化的生產力提升證明，這是一場真實的繁榮。 錢花哪了？ （資金流向） 2025年企業在生成式AI 上的370億美元支出，主要分為兩大塊： · 應用層：190億美元（佔>50%） 企業更傾向於為能帶來直接生產力的「現成應用」買單，而不是單純投資底層設施。 · 基礎設施層(Infrastructure Layer)：180億美元包括基礎模型API、訓練設施和資料編排等「鏟子」業務。 企業採用AI 的三大關鍵趨勢 A. “買”勝過“造” 風向變了。 2024年時，企業還在猶豫是自研還是購買（約五五開）。 · 現況：76% 的AI 用例是直接購買現成解決方案，只有24%是內部自建。 · 原因：現成的AI 方案成熟度高、部署快、價值立竿見影。 B. 個人用戶驅動成長 AI 的普及不再完全依賴高層自上而下的採購，而是自下而上。 · 數據：27% 的AI 支出源自於「產品驅動成長」（即員工先試用，好用再由公司買單）。如果算上員工用公司信用卡報銷ChatGPT 等“影子AI”，這一比例接近40%。 · 意義：好用的工具在還沒見到企業銷售代表前，就已經佔領了開發者桌面。 C. 新創公司vs. 巨頭· 應用層－新創公司大勝：在AI 應用領域，新創公司拿走了63% 的市佔率。即使是像GitHub Copilot 這樣的先行者，也面臨Cursor 等更靈活的新創產品的強力挑戰。 · 基建層－巨頭防守成功：在數據和基礎設施領域，Databricks, Snowflake 等老牌巨頭依然佔據56% 的份額，因為信任和數據累積依然是護城河。 應用層詳解：誰是贏家？ ① 部門級AI - 73億美元· 程式設計是「殺手級」應用程式：程式碼產生佔據了部門級AI 支出的55%（40億美元）。 AI 不再只是補全程式碼，而是能重構、測試甚至部署。 · 其他領域：IT 維運、行銷、顧客成功也正在快速成長。 ② 垂直產業AI - 35億美元· 醫療健康領跑：醫療產業貢獻了15億美元（約佔43%）。儘管醫療行業通常行動遲緩，但為了解決文件負擔和人手短缺，AI 成為了剛需。 · 法律與政府：緊隨其後，也快速採納AI來處理大量非結構化資料。 ③ 水平通用AI - 84億美元· Copilot 仍是主流：如ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot 等佔了86% 的份額。 · Agent 仍處於早期：雖然概念火熱，但真正的全自動Agent 僅佔支出的10%。 模型之戰：Anthropic 的逆襲· 新王登基：Anthropic 取代OpenAI 成為企業支出的領導者，佔據40% 的企業LLM 市場份額。 · OpenAI 下滑：份額從2023年的50%降至27%。 · Google 崛起：份額成長至21%。 對2026年的五大預測· AI 編程能力將超越人類：在日常實用程式設計任務中，AI 的表現將超過人類開發者。 · Jevons Paradox：雖然推理成本在下降，但由於使用量指數級增加，企業在AI 上的總支出反而會持續上升。 · 可解釋性與治理成為主流：隨著Agent 接手決策，企業和政府將強制要求AI 決策具有可解釋性和審計日誌。 · 模型走向邊緣：為了隱私和速度，更多模型將直接在手機和終端設備上運行。 · 基準測試失效：傳統的跑分將無法反映真實能力，使用者更重視實際解決問題的效果。 報告原文
