30 秒看重點

  • Anthropic 年化營收在 2026 年 4 月達到 300 億美元，首度超越 OpenAI 的 250 億美元，15 個月內成長 30 倍，企業客戶是最大推手。
  • 美國 NIST 旗下 CAISI 正式與 Google DeepMind、微軟、xAI 簽署協議，前沿 AI 模型公開發布前須先送交政府做國安風險測試。
  • SAP 宣布收購成立僅 18 個月的德國 AI 新創 Prior Labs，未來四年投資逾 10 億歐元，打造歐洲頂尖的結構化資料 AI 實驗室。
  • 微軟 5 月 7 日報告指出全球 AI 使用率升至 17.8%，美國軟體開發者就業人數創歷史新高，全球程式碼提交量年增 78%。

Anthropic 是怎麼在 15 個月內營收超越 OpenAI 的？

Anthropic 的年化營收在 2026 年 4 月正式突破 300 億美元，首度超越 OpenAI 的約 250 億美元，成為全球營收最高的 AI 公司。

這個速度放在整個軟體產業史上都很誇張。根據 SaaStr、Epoch AI 等多家科技媒體與研究機構報導，Anthropic 在 2025 年 1 月的年化營收只有 10 億美元，15 個月後就衝到 300 億，等於翻了 30 倍。同一時間 OpenAI 從大約 130 億成長到 250 億，翻了不到 2 倍。我們前幾天的快報才報導 Anthropic 年化營收為 190 億美元，現在這數字已經被刷新。

關鍵差異在客戶結構。據報導，Anthropic 約 80% 營收來自企業客戶，年消費超過 100 萬美元的大客戶數量在短短兩個月內從 500 家翻倍到 1,000 家。OpenAI 的營收則偏向消費端的 ChatGPT 訂閱。說白了，Anthropic 走的是「B2B 吃大單」路線，OpenAI 是「B2C 衝訂閱量」路線，目前看來前者的成長引擎更猛。

不過 OpenAI 有話要說。據報導，OpenAI 認為 Anthropic 公布的 300 億美元數字按照不同的毛利認列方式，可能被高估了約 80 億美元。但不管怎麼算，Anthropic 的成長曲線都讓人瞪大眼睛。

名詞小教室：年化營收（ARR, Annual Recurring Revenue）就是把最近一個月或一季的營收推算成一整年的數字。就像你月薪 5 萬，年薪就約 60 萬。這個指標在快速成長的公司特別常用，因為它反映的是「現在的賺錢速度」而不是「過去一年實際入帳多少」。

美國政府為什麼能在 AI 模型發布前先「驗貨」？

美國國家標準暨技術研究院（NIST）旗下的 AI 標準與創新中心（CAISI）在 5 月 5 日宣布，已正式與 Google DeepMind、微軟和 xAI 簽署協議，這三家的前沿 AI 模型在對外發布前，會先交給 CAISI 在機密環境中做國安風險評估。

這代表一件大事：美國所有主要前沿 AI 實驗室現在全數加入了這個自願性的政府審查機制。根據 NIST 官方公告以及 CNN、The Hill 等多家媒體報導，OpenAI 和 Anthropic 早在 2024 年拜登政府時期就簽過類似協議（當時 CAISI 還叫「美國 AI 安全研究所」），現在 Google、微軟、xAI 三家補上，等於一個不缺。

推動簽約加速的催化劑，跟前天我們報導的 Anthropic Mythos 模型脫不了關係。Mythos 能自動串連 Linux 核心漏洞取得最高權限的能力，讓政府和業界都警覺到 AI 模型的攻擊潛力正在快速攀升，「先測再放」不再是建議，而是共識。

對一般使用者來說，這不會影響你用 ChatGPT 或 Claude 的體驗。但它傳達了一個重要訊號：AI 正在從「業者自律」走向「政府也要把關」。就像新藥上市前得過 FDA 這關，AI 模型未來可能也要先通過安全檢查才能面世。

名詞小教室：CAISI（Center for AI Standards and Innovation）是美國商務部 NIST 底下的單位，你可以把它想成「AI 版的食藥署」。它的工作是在 AI 模型公開前，先測試這個模型會不會被拿來做危險的事，像是發動網路攻擊或突破資安防線。

SAP 為什麼要花 11.6 億美元買一間才成立 18 個月的新創？

SAP 宣布收購德國 AI 新創 Prior Labs，並承諾未來四年投資超過 10 億歐元（約 11.6 億美元），要把它打造成歐洲最頂尖的前沿 AI 實驗室，專攻企業結構化資料的 AI 應用。

Prior Labs 才成立一年半，憑什麼值這個價？根據 TechCrunch 和 SAP 官方公告，Prior Labs 專精的是「表格基礎模型」（Tabular Foundation Model），白話來說就是讓 AI 特別擅長讀懂企業裡那些 Excel 試算表和資料庫裡的數字。他們開發的 TabPFN 模型已經發表在頂尖期刊 Nature 上，在數百項獨立學術評測中都拿下最好成績。據消息人士透露，這是一筆「幾乎全現金」的交易，三位創辦人 Frank Hutter、Noah Hollmann 和 Sauraj Gambhir 拿到了超過 5 億美元的現金，預計 2026 年第二或第三季完成。

講真的，這筆收購背後的邏輯很清楚。大家現在瘋的 ChatGPT、Claude 這些大型語言模型，擅長的是文字對話。但企業最值錢的資料往往不是文字，而是塞在資料庫裡的訂單、財報、庫存這些表格資料。SAP 身為全球最大的企業軟體公司之一，等於在押注：下一波企業 AI 的突破口不在聊天機器人，而在讓 AI 真正看懂你公司的財務報表和銷售數字。

全球到底有多少人在用 AI？微軟最新報告揭曉

微軟在 5 月 7 日發布的全球 AI 擴散報告顯示，2026 年第一季全球工作年齡人口中有 17.8% 在使用 AI 工具，比上一季的 16.3% 增加了 1.5 個百分點，共有 26 個經濟體的使用率超過 30%。

幾個有意思的細節：阿聯酋以 70.1% 的使用率穩坐全球冠軍，美國排名從第 24 名升到第 21 名，使用率 31.3%。那最多人焦慮的「AI 搶工作」呢？至少在軟體開發這個領域，目前的資料講了完全相反的故事。根據報告，美國軟體開發者就業人數在 2025 年達到約 220 萬人，比 2024 年增長 8.5%，創歷史新高。2026 年 3 月又比前一年多了 4%。

但這不代表工作方式沒變。報告指出全球 git push（程式碼提交）數量年增 78%，代表開發者在 AI 輔助下的生產力正在猛烈爬升。人沒變少，每個人的產出卻變多了。

17.8% 聽起來好像不高，但算成絕對人數就嚇人了。全球工作年齡人口大約 50 億，17.8% 相當於接近 9 億人正在使用 AI 工具，而且這個數字每季都在加速成長。

編輯觀點：AI 競爭的重心正在轉移

今天這四則消息串起來看，有一條很清楚的線：AI 產業的競爭重心正在從「誰的模型最強」轉向「誰能讓企業真正用起來」。

Anthropic 營收超車 OpenAI 靠的不是模型跑分，而是企業客戶願意掏錢。SAP 砸重金收購 Prior Labs，瞄準的不是通用對話，而是企業最核心的表格資料。美國政府開始要求「先測再放」，也反映 AI 已經從實驗品變成了有實際影響力的基礎設施。對台灣的企業和開發者來說，啟示很直接：與其追最新的模型版號，不如盤點自家資料能怎麼跟 AI 結合。工具會越來越多、越來越強，真正的瓶頸已經不是技術門檻，而是你準備好讓 AI 碰你的核心資料了嗎。

明天值得關注

NIST 的 AI 模型審查機制後續會怎麼發展？各大實驗室是否會因此調整新模型的發布節奏？另外 Anthropic 和 OpenAI 的營收戰白熱化，兩家在企業市場的攻防值得持續追蹤。

常見問題 FAQ

Anthropic 的營收主要靠什麼？

Anthropic 約 80% 的營收來自企業客戶，透過 API 提供 Claude 模型服務和 Claude Code 等開發者工具。據多家媒體報導，年消費超過 100 萬美元的企業客戶在短短兩個月內從 500 家倍增至 1,000 家，這種大客戶的快速增長是推動 Anthropic 營收超越 OpenAI 的主要動力。

什麼是表格基礎模型？

表格基礎模型（Tabular Foundation Model）是一種專門分析表格和資料庫中結構化資料的 AI 技術。你可以把它想成特別擅長看 Excel 報表的 AI：一般的 ChatGPT 擅長讀文章和聊天，表格基礎模型則擅長從密密麻麻的數字欄位中找出規律、做預測。SAP 收購的 Prior Labs 開發的 TabPFN 就是這個領域目前表現最好的技術，已發表在頂尖學術期刊 Nature 上。

AI 普及會讓軟體工程師失業嗎？

根據微軟 2026 年 5 月 7 日發布的全球 AI 擴散報告，目前的答案是不會。美國軟體開發者就業人數在 2025 年達到約 220 萬人創歷史新高，2026 年 3 月又比前一年增加 4%。不過 AI 正在大幅提升生產力，全球程式碼提交量年增 78%，代表每位開發者的產出正在顯著增加。工作沒有減少，但工作方式正在快速改變。

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