企业AI一年花掉1768亿美元，69%进了三家公司

三年前，Menlo Ventures第一次统计企业AI支出，数字是25亿美元。到今年9月，这个数字变成1768亿美元。一年前还是330亿。

这份报告是Menlo Ventures的第四份年度《企业AI现状》，调研了近400位美国企业决策者，覆盖超过40亿美元的AI支出，联合署名包括Tim Tully、Joff Redfern、Deedy Das和Derek Xiao。

Deedy Das在推上总结了三个数：去年支出涨5.4倍到1770亿，大部分来自老买家加码；69%的钱流向三家前沿实验室（Anthropic、OpenAI、Google），一年前是50%；LLM API支出里，86%给了Anthropic（55%）和OpenAI（31%）。

Deedy Das推文

企业AI支出增长

先看钱去了哪。

Anthropic在企业LLM API支出中的份额从40%涨到55%，OpenAI从27%到31%，Google从21%掉到9%。三家合计1227亿美元，占整个部署支出的69%，是其余所有玩家加起来的2.3倍。

LLM API份额

一年前，Anthropic和OpenAI合计占67%，现在是86%。Google的故事更值得看：Gemini 3 Pro在2025年11月把Google推回前沿，之后没再跟上两家的旗舰，API支出越来越偏向便宜的Flash。xAI的Grok 4.7、Kimi K3、DeepSeek V4、GLM-5.3这些接近前沿的模型，价格只有零头，加起来不到LLM API支出的5%。

有网友在回复里写了一句：OpenAI烤了饼，Anthropic在吃。

2023到2026份额变化

但这里有个容易被忽略的问题。钱花了多少，和活干了多少，不是一回事。

John Rood在回复里指出：5.4倍是账单数字，不是工作量数字。在一个agent的请求队列里，大部分请求是同一段上下文反复重发，支出随上下文长度上涨，输出没变。69%流向三家公司，只说明token去了哪，不说明多少活真的完成了。

Solar Nomad给了一个具体的案例：一套跑在Mac mini上的agent，七天3.17B tokens，99.99%用Anthropic的模型，其中95.9%是cache reads。token数看着吓人，大头是重读的上下文。报告里确实提到，agent session里cache reads可以占95%以上，Opus 5.5的缓存读取价格是每百万token 0.20美元，新鲜输入4美元，输出20美元。按3%新鲜输入、2%输出的混合算，一次agent会话大约每百万token 0.70美元。

1770亿美元的账单，反映的是agent的调用密度，不完全是产出的工作量。

Agent与人类token占比

另一个数据也有类似味道。开源模型的用量上来了，账单几乎没动。开源占token的19%，占支出的4%，一年前是11%对6%。原因很简单，开源token均价一年跌了3.3倍，到每百万0.13美元，闭源混合均价0.70美元。用量涨了22.5倍，价格跌得更快。

有网友的总结是：便宜的使用量不会出现在支出表上，前三家的支出份额看起来比它们实际干的活更大。

开源token与支出对比

再看钱从哪来。

55%的增量AI支出是新增预算，不是从软件预算或人力预算里挪的。22%来自软件预算，其中13%留在原有厂商手里（比如Office转Copilot），只有9%（约126亿美元）流向AI原生厂商。Menlo的报告说，没有看到企业拿AI替换Salesforce CRM、Workday HRIS或Oracle NetSuite这类核心系统。AI在扩大软件市场的盘子，同时轻微拖慢传统SaaS的增速。

这个结论跟今年年初的SaaSpocalypse恐慌正好相反。当时市场担心AI会吃掉传统软件，触发了一轮抛售。

实际支出与预算对比

最后是支出落点。

应用市场77.3亿美元里，编码34亿、企业聊天机器人25亿，两个加起来占76%。医疗作为最大的垂直行业，排第三，只有3.7亿。报告的解释是，agent在哪类工作里能跑起来，钱就流向哪：有可以操作的连接环境、有完整的上下文、有可验证的结果。编码在这三点上最齐全，编译器检查能不能build，测试检查行为对不对。

编码市场领先

Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex合计240亿美元，占编码市场的70%，一年前这个数字还在10亿左右。剩下的市场也涨了2.9倍到101亿，Cursor、Cognition、Factory、Lovable这些独立厂商在吃。

agent在基础设施层面的渗透更快。74%的builder用agent管理workflow，2025年这个数字是27%。代码沙箱的采用率从11%到40%，搜索从5%到30%，浏览器基础设施从4%到14%。数据库还是agent碰得最多的系统，91%的AI应用在用，形态在从长期驻留转向按任务创建和丢弃。

Deedy Das在推的最后写：三年前第一份报告，企业AI支出是25亿。

一年5.4倍，三年100倍。账单还在涨，至于这些钱换回了多少活，是另一个问题。