Согласно новому всестороннему исследованию, проведенному Menlo Ventures, Anpropic решительно превзошел Openai, чтобы стать ведущим поставщиком крупной языковой модели (LLM), занимая 32% внедрения бизнеса по состоянию на середину 2025 года. Это представляет собой значительный сдвиг в конкурентной ландшафте, когда OpenaI теперь занимает 25%доли рынка, Google – 20%, а Meta Llama – на 9%. DeepSeek занимает всего 1% рынка предприятия, а другие поставщики в совокупности составляют остальные. Результаты основаны на исследовании лета в 2025 году 150 технических лиц, принимающих решения, между предприятиями и стартапами, активно создавая приложения для ИИ.
Menlo Ventures, фирма на ранней стадии венчурного капитала, которая вкладывала существенные инвестиции в антроп в рамках нескольких раундов финансирования, включая ее серию D и серию $ 3,5 миллиарда, которые оценили компанию в размере 61,5 миллиарда долларов, провели исследование. Признавая финансовую долю Menlo, анализ отрасли из журнала AI подтверждает годовой доход Anpropic, отмечая, что компания «зарекомендовала себя в качестве главной компании Enterprise AI через свою семью LLMS, достигнув примечательного роста на 1000% по сравнению с прошлым годом, достигнув 3 миллиарда долларов в годовом доходах».
(Раскрытие информации: Ziff Davis, материнская компания Zdnet, подала иск в апреле 2025 года против Openai, утверждая, что нарушение авторских прав при обучении и эксплуатации своих систем ИИ.)
Три основных фактора лежат в основе быстрого роста Антропика. Важно отметить, что Menlo Ventures идентифицирует генерацию кода как «первое приложение AI Killer» с антропным доминированием в этом критическом секторе. Модели Claude в настоящее время проводят 42% рынка инструментов программирования – доля 21% Openai. Конкретные результаты бизнеса демонстрируют это влияние: Claude Power Github Copilot превратился в экосистему в 1,9 миллиарда долларов в течение одного года. Выпуск Claude Sonnet 3.5 далее катализировал инновации Claude Sonnet 3.5, позволяя совершенно новым категориям продуктов, включая AI IDE, такие как курсор и Windsurf, создатели приложений, в том числе привлекательные и болты, и корпоративные кодирующие агенты, такие как Claude Code и все руки.
Технические инновации дифференцируют подход Антропика. Компания использует подкрепление обучения с проверкой вознаграждений (RLVR), методологией обучения, в которой модели получают двоичную обратную связь по правилам вывода, особенно эффективно для приложений для программирования, где код функционирует или не сбои. Антропический также впервые разработал модельный протокол контекста (MCP), структуру с открытым исходным кодом, позволяющая LLMS интегрировать внешние инструменты, такие как поисковые системы, калькуляторы и среды кодирования. Это позиционирует модели Claude как расширенные агенты ИИ, способные к итеративному самосовершенствованию и интеграции данных в реальном времени, выходя за рамки простого генерации текста.
Динамика рынка все больше способствует эффективности затрат, ускоряя принятие Антропного. Исследования показывают, что компании приоритет возможностям при переключении LLM, с Menlo Ventures отмечает: Даже когда отдельные модели падают в 10 раз, строители не получают экономию, используя более старые модели; Они просто двигаются в массовом порядке к наиболее успешным.
Эта модель может измениться, когда модели созревают, а пробелы в производительности узкие, но в настоящее время предприятия демонстрируют готовность платить премиальные цены за передовые возможности.
Более широкий ландшафт AI Enterprise показывает ускоренное принятие развертывания производства. Стартапы приводят к этому переходу с 74% отчитываемыми большинством рабочих нагрузок искусственного интеллекта в настоящее время в производстве, в то время как крупные предприятия внимательно следуют с 49%, что указывает на то, что большинство или почти все рабочие нагрузки работают. Это знаменует собой стратегический поворот от экспериментальной разработки модели до практической реализации в разных отраслях.
Между тем, использование LLM с открытым исходным кодом значительно сократилось, снизившись до 13% рабочих нагрузок с ИИ с 19% всего за шесть месяцев назад. Несмотря на новые выпуски модели от DeepSeek (V3, R1), Bytedance (Doubao), Minimax (текст 1), Alibaba (QWEN 3), AI Moonshot AI (Kimi K2) и Z AI (GLM 4.5), принятие с открытым исходным кодом сталкивается с двойными проблемами. Производительность продолжается трассовая граница, модели с закрытым исходным кодом,
А западные предприятия демонстрируют осторожность в отношении китайских LLM, которые доминируют в сегменте с открытым исходным кодом. Лама Meta остается лидером с открытым исходным кодом, несмотря на дебаты о его лицензировании, действительно квалифицированном как открытый источник.
Волатильность на рынке сохраняется по мере продвижения модельных возможностей фундамента, а затраты резко упали. Menlo Ventures приходит к выводу, что Условия созревают для нового поколения постоянных предприятий ИИ,
Хотя окончательный состав основополагающего ландшафта ИИ, в котором доминирует антроп, OpenAI, Google, Meta или другие, оставляет неопределенность. Поскольку предприятие зависит от производственного искусственного интеллекта, конкуренция все чаще зависит от обеспечения измеримых преимуществ производительности, а не теоретических возможностей.
