AI有沒有泡沫,有點橫看成嶺側成峰。
先不爭論。企業AI以驚人的速度,2025年形成了一個370億美元的市場;其中編碼成為首個AI殺手級應用,而且2026年可能會出現更多。
在企業AI市場,Anthropic領先OpenAI的幅度進一步擴大,達到了40%;OpenAI下降到27%,谷歌迅速增長到21%。
![]()
Menlo Ventures今年第三次推出年度企業AI報告,今年人們最關心的問題,可以從中得到一些答案。
有沒有泡沫
從今年以來的基礎設施投資的金額暴漲來看,可能會有泡沫,但是從企業需求側的市場數據,看到的更多是對AI廣泛的采用、真實的收入、規模化的生產力提升,顯得更像是繁榮,而不是泡沫。從2023年以來,企業AI的市場,已經從17億美元,飆升至370億美元。其中應用市場達到190億美元,基礎設施市場達180億美元。
![]()
自建AI,還是采購
一直以來,企業,尤其是大單位,喜歡自己構建AI,他們認為自己有數據、有專業知識、還有必要的框架,在內部能搞定一切。但2025年這個勢頭扭轉過來,76%的企業采購,而不是內部構建AI。內部AI的投資仍然在增長,但增長更快的,是隨著企業技術棧的成熟,企業AI公司提供現成的產品和解決方案,就能很快投入生產、并且立即創造價值。
![]()
多少企業在用中國開源模型
開源模型,企業采納較遲緩。Llama仍然是企業采用最多的開源模型,但因為Llama-4發布失敗,導致整個開源模型在的企業AI市場份額已經從19%下降到12%。企業對采用開源模型仍不放心,用閉源模型更多。
中國開源模型的性能提升很快,在初創企業中開始贏得市場,但較大企業仍然不愿采納。總體來看,它們占了模型API使用的1%,大約為企業開源模型的10%。
但是在企業AI之外,卻是另一番景象。vLLM和OpenRouter統計顯示,采用千問、DeepSeek(V3、R1)、Kimi、MiniMax、智譜等的初創企業數量增長很快。
較小規模的模型 Qwen3 和 GLM ,與體量更大的模型相比時很能打,尤其受到歡迎。舉例來說,Airbnb 在其面向用戶的 AI 功能中大量使用 Qwen;而 Cursor 則將該模型作為其內部模型的開源基礎。
![]()
![]()
智能體太簡陋
盡管關于智能體(agents)的討論很多,但出人意料的是,真實的生產級架構仍然相當簡陋:只有 16% 的企業部署 和 27% 的初創公司部署符合真正的智能體定義——即由大模型進行規劃和行動執行、觀察反饋并據此調整自身行為的系統;而絕大多數系統,仍然是圍繞單次模型調用構建的固定流程或基于路由的工作流。
當系統必須通過大量定制化手段才能正常運作時,本身就說明底層技術還不夠成熟,而當前的定制化實踐正體現了這一點。提示詞設計(prompt design)依然是最主流的方法,其次是檢索增強生成(RAG)。更高級的技術路徑——如微調、工具調用、上下文工程以及強化學習(RL)——目前仍屬小眾,主要由處在技術前沿的團隊使用。
撇開各種炒作不談,大多數所謂的“AI 智能體”,本質上只是圍繞一次模型調用構建的簡單 if-then 邏輯。這種簡單的架構在當下的使用場景中尚且可行,但也清楚地暴露出我們仍然處在多么早期的階段。
初創AI應用企業,開始戰勝大公司
![]()
在AI應用層,初創企業開始領先于大企業,收入占市場份額已經從36%增加到63%。原生的AI初創企業,在以下幾個增長最快的應用領域屢出奇兵:
1,產品 + 工程(初創公司占 71% 市場份額)
代碼生成是初創公司勝出的經典案例。GitHub Copilot 是先行者,擁有幾乎所有結構性優勢,但 Cursor 通過更快地推出更好的功能,成功搶占了相當可觀的市場份額——在倉庫級上下文、多文件編輯、差異(diff)審批以及自然語言指令等能力上,都領先 Copilot。
Cursor 采取模型無關(model-agnostic)的策略,使開發者能夠在前沿模型(如 Claude Sonnet 3.5)一發布就立刻使用,而不是受限于微軟的合作伙伴選擇。正是這種產品迭代速度,形成了一個 PLG(產品驅動增長)飛輪:Cursor 先在個人開發者層面贏得“地面戰”,隨后這些開發者再把它帶入企業內部。
2,銷售(初創公司占 78% 市場份額)
像 Clay 和 Actively 這樣的 AI 原生初創公司,通過進攻 Salesforce 尚未覆蓋的工作流程而取勝——例如研究、個性化和數據補全。這些流程高度依賴非結構化信號(網頁、社交媒體、郵件),而這些信號通常存在于 CRM 之外。
通過掌控這些“非 CRM 表面”,并向下游擴展,它們逐漸成為銷售代表實際使用的 AI 層——在短期內實現對傳統記錄系統(system of record)的去中介化,并在長期具備成長為新一代記錄系統的潛力。
3,財務 + 運營(初創公司占 91% 市場份額)
在金融等高度受監管的領域,像 Intuit QuickBooks 這樣的既有廠商面臨極高的準確性要求,這顯著拖慢了其推出 AI 原生工作流的速度。盡管這一領域目前的整體收入規模仍然不大,但這種行動“癱瘓”反而為初創公司創造了真空地帶。
Rillet、Campfire 和 Numeric* 等初創企業得以下沉市場,構建 AI 優先的 ERP,提供實時自動化和智能化工作流——它們之所以能夠勝出,正是因為傳統巨頭無法足夠快地交付一個可信的下一代產品。
最后要說明的是,這份報告調查了約500名企業美國企業 AI 決策者。受訪者包括積極使用 AI 工具的公司的首席高管、工程和產品副總裁以及負責 AI 采購和開發決策的技術負責人。所以,它說的是美國的情況。
報告原文:
https://menlovc.com/perspective/2025-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise/
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.