AI 應用爆發：2B 滲透「指數型加速」，我們正處於跨越週期的歷史轉折點

「半年 ARR 增加 30 億，成長幅度 300%」

這是 Anthropic 在 2025 年上半年交出的驚人成績單。

在我們上一篇《估算 AI 資本支出合理性：AI 投資泡沫？數據告訴你！》中，我們從數據角度驗證了AI投資的合理性：2025 年 AI 帶來的價值創造將超過 1000 億美元，而 2024 年美國五大 CSP 廠商的增量資本支出僅 865 億美元。

但現在，我們看到的景象遠超當時的預期。GenAI 廠商第二季營收成長之快，2B 應用滲透速度之猛，讓我想起了歷史上兩個重要的技術革命時刻：1975-1980 年個人電腦的誕生，以及 1995-2000 年網路開放商業用途和普及。

當一項顛覆性技術開始從基礎建設階段進入應用爆發期時，往往會出現「跨越週期」的現象——即便在經濟環境不穩定的情況下，資金依然會集中流向代表未來的新興產業。我認為，我們正處於這樣的歷史轉折點。

GenAI 上半年關鍵：2B 應用超預期上修！

Anthropic成長「遠」超乎預期

2025 年 2 月：全年預估 base case 22 億、樂觀 37 億
2025 年 3 月：達到 base case 20 億預估
2025 年 5 月：達到 30 億 ARR
2025 年 6 月：達到 40 億 ARR，超出原本樂觀的全年預估

表一：OpenAI 與 Anthropic ARR 成長時間軸

這意味著什麼？半年內 ARR 增加 30 億，成長幅度 300%，且以 API 為主（按 token 量計費佔營收 75%）。這種成長速度完全超出了市場預期，也超出了公司自己的預期。（獲得每十億營收的時間持續縮短）

OpenAI 按計畫持續成長，六月底 ARR 達 100 億美元

2024 年 12 月底：ARR 55 億
2025 年 6 月：ARR 100 億，半年成長 45 億，成長幅度 82%
2025 年 2 月至 5 月：其付費用戶數量增加了 50%。

OpenAI 目前仍以訂閱為主（約佔營收 75%），而 2025 年 3 月底推出 GPT-4o 新版優化繪圖功能，使付費使用者增加了 50%，進一步提升訂閱數量。

圖一：ChatGPT 的日均使用時間從 2023 年 12 月的 8 分鐘增長到今天的 29 分鐘，增長 262% (圖表來源：Coatue EMW 2025)

公司預估各年營收變化：仍需顯著上修！

根據最新數據，兩家公司在 2025 年 2-3 月期間提供的預估值顯然都過於保守，都還要再進一步上修。

Anthropic 預估值需要顯著上修：以目前 40 億 ARR 的速度，2025 年底 ARR 很可能達到 80 億美元，遠超當時樂觀預估的 37 億。
OpenAI 成長超出計畫：雖然大致按照先前展望成長，但付費用戶 50% 的增長速度顯示其訂閱業務比預期更強勁。
行業整體上修趨勢明確：兩家公司都很久沒有出來更新長期營收數據展望，但以目前的成長軌跡來看，後續明確上修幾乎是必然。
（說很久其實也才 3~4 個月… 真是 AI 一天人間一年…XD）

表二：先前報載的公司長年營收預估與變化

2B 應用效率提升是關鍵催化劑，將帶來指數型滲透

今年 2B（提高生產力）應用的表現遠超乎預期，而背後的邏輯很簡單：這塊一旦證明「有效率」，企業就會快速大規模採用。（這裡的 2B 和過去定義不同，我是將他廣泛地定義為「工作上提高生產力」，不是傳統定義的賣給企業，畢竟目前很多是員工本人在付錢…XD）

最具代表性的例子是 MCP（Model Context Protocol）架構統一之後的變化。這幾個月我們持續看到各家生產力工具不斷擴充 AI 應用，Anthropic 在 2025 年第二季對 Claude 進行了多項重要更新，這些更新大多圍繞 MCP 的整合能力。這種密集的功能迭代，正是 2B 市場進入快速滲透期的信號。

當技術基礎設施就位，企業採用 AI 工具的阻力大幅降低，從「概念驗證」轉向「規模化部署」成為必然趨勢。我預期 2B 應用會持續指數型成長，成為生成式 AI 的主要成長動能。

Cursor AI + Claude：2B 應用速度的最佳指標

要觀察 2B 應用的真實滲透速度，我建議重點關注「Cursor AI + Claude」這個組合。這兩家公司的營收表現將成為整個 2B 應用市場的領先指標。

Cursor AI 是營收成長最快獨角獸：2024 年底 1 億、2025 3 月 2 億、2025 6 月 5 億。

為什麼？因為程式開發是最容易量化效率提升的領域，也是最願意為效率付費的行業。當開發者開始大規模使用 AI 輔助編程，其他行業的跟進就是必然趨勢。

更重要的是，Anthropic 仍以 API 收入為主（佔約 75%），這塊只要使用量成長，對營收貢獻就會很直接。對比來看，OpenAI 預估 2025 年 ChatGPT API 營收約 20 億美元，Anthropic 在 API 領域實際上營收規模可能已經超越 ChatGPT。

圖二：OpenAI (2025/4) 給出的長年營收展望與結構

產業趨勢：API 將成為主要成長引擎

Agent 不管是什麼形式的應用，都是以 API 形式進行，因此 AI Agent 的普及，應該會讓 API 業務成長得比訂閱快很多。

這個判斷基於一個簡單的邏輯：訂閱模式主要服務個人用戶，而 API 模式服務的是企業和開發者，後者的付費能力和使用量都遠超前者。當 AI Agent 開始在企業環境中大規模部署時，API 呼叫量將呈現爆炸性成長。

基於這個產業趨勢，兩家公司選擇了截然不同的策略路徑：

Anthropic 的生態系統策略：持續快速開放與各家工具的合作、讓各領域專家發揮所長，集合眾人智慧、專注於提供最優質的 API 服務
OpenAI 的自建策略：營收展望顯示要把資源投入自建 AI Agent（未來營收預估以訂閱+AI Agent 為主）、6 月底報載正在開發一款整合 ChatGPT 的辦公室軟體、試圖建立垂直整合的商業模式

我認為 Anthropic 的策略更為正確，可能會在未來兩年營收追上 OpenAI 的原因有三：

應用創新來自四面八方：AI Agent 的最佳應用場景往往來自各個垂直領域的專業知識，而非通用平台的想像，開放合作帶來的網絡效應將逐漸顯現。
API 成長速度更快：隨著2B應用的指數型滲透、AI Agent 普及，應該會讓 API 業務爆發式成長並成長得比訂閱快很多。
避免與客戶競爭：OpenAI 如果自建辦公軟體，等於與微軟等重要合作夥伴直接競爭，這在戰略上風險極高。

不過，策略正確還需要技術實力支撐。優異的模型性能才是推動應用滲透的關鍵，因此我還是認為 LLM 公司應該把資源投入提供更聰明、更可靠的模型，而不是自己做應用。Claude 目前在實際應用場景中的表現穩定可靠，且 Anthropic 專注於模型的可用性和可靠性，這正是 AI Agent 應用最需要的特質。（Anthropic 雲端較多與 AWS 和 GCP 合作）

表三：估算生成式 AI 對現有廠商帶來的額外營收貢獻（較上一版上修約 66 億）

「跨越週期」的歷史對比：我們正處於關鍵時刻

企業採用 AI 出現質變

根據 Coatue 2025 年 6月的最新報告顯示：企業採用 AI 大幅提升。在 2024 年底推理模型發布後，企業採用率出現了顯著的上升趨勢：

企業開始大規模採用付費 AI 服務，採用率呈現指數型成長：美國企業付費訂閱 AI 服務的比例已從 2022 年的 8% 激增至 2025 年的 42%。42% 的企業採用率意味著 AI 已經成為主流商業工具，預示著 2B（提高生產力）AI 軟體市場的巨大機會
推理能力是關鍵催化劑：企業開始願意為真正有價值的 AI 能力付費，使得 AI 從消費者工具進化為企業生產力工具。

圖三：美國企業付費採用率提升 (圖表來源：Coatue EMW 2025)

更重要的是，企業開始看到實際效果：

微軟 30% 的代碼由 AI 生成，員工數量開始下降（效率提升的直接體現）。微軟在七月宣布再裁員 9000 人佔全球員工總數 4% 時，發言人稱將持續推行必要的組織調整，以在不斷變化的市場中處於最佳位置。
亞馬遜約 75% 的包裹在處理過程中都得到了機器人系統的輔助，亞馬遜每個倉庫的平均員工數量已降至十六年來最低水準，機器人數量即將與人類員工持平。

圖四：微軟全球員工人數正在減少 (圖表來源：Coatue EMW 2025)

回顧1975-1980：個人電腦革命的啟示

先前在研究停滯性通膨年代時，發現了很特別的 1975~1980 年。

當時美國經歷了持續的停滯性通膨與戰爭影響，自 1969 到 1980 年代初，美國處於繁榮與衰退交替出現的局面之中（降息拖經濟 vs. 加息抗通脹）。但 1975~1980 年卻出現了歷史上持續時間最久（5年）的小型股行情。關鍵原因在於新技術、新產業的出現：

1975 年：IBM 推出第一台類似桌上型電腦的 IBM 5100
1976 年：蘋果電腦推出 Apple I
1977 年：三台重要個人電腦機型推出，被《Byte》雜誌稱為「1977年三位一體」（1977 Trinity）

更重要的是，在經濟增速持續下滑的階段，科技研發支出仍然持續高速成長：1973~1980 年，GDP 增速由 5.6% 降至 -0.3%，但電腦及電子的研發支出增速由 10.2% 上升至 21.5%。

圖五：1970~1985 年美國 GDP 與計算機和電子行業的投資成長性 (資料來源：中國券商報告)

回顧 1995-2000：網際網路商業化的爆發

類似的現象也出現在 1995-2000 年的網路革命。1995 年成為關鍵轉折點，美國政府正式解除對網際網路商業用途的禁令，加上 1993 年 Mosaic 瀏覽器的普及，讓網路從學術研究工具轉向大眾商業應用（開發者後續於 1994/12 正式推出網路瀏覽器 Netscape）。

這個轉折帶來了企業的集中崛起：eBay、Amazon 都在 1995 年成立，Yahoo!、AOL 等入口網站蓬勃發展，電子商務、線上廣告開始規模化。重點在於技術基礎設施就位後，應用層面的爆發式成長，這正是我們現在在 AI 領域看到的相同模式。

當前 AI 革命的獨特性：「大者恆大」

當時科技顛覆重心在新創小市值公司，但這次 AI 革命有個重要差異：投入門檻極高（資金、技術、數據量），大者恆大為 AI 趨勢，因此受惠的將是：「超大科技公司＋超大規模獨角獸」，而非 1970 年代與 1990 年代的新創小公司。

Coatue 報告顯示：資本向少數明星公司集中。前 10 大公司獲得的投資佔比從 2022 年的 8% 飆升至 2025 年預測的 52%，這種集中化趨勢與 AI 熱潮高度吻合，頭部 AI 公司獲得了大部分投資資金。投資者更願意將大筆資金投入已驗證商業模式的頭部公司，而不是廣撒網式的投資策略。

圖六：私人市場中前十大公司投資佔比變化 (圖表來源：Coatue EMW 2025)

500 億美元以上估值的私人公司總市值從 2023 年的 6500 億美元增長到今天的 1.36 兆美元，超大型私人公司（巨型獨角獸）的規模已可媲美大型上市公司。

圖七：超大型私人公司市值成長 (圖表來源：Coatue EMW 2025)

這種「大者恆大」的特性，讓 AI 革命的資金集中度更高、持續性更強。就像 1975-1980 年電腦發明後研發投入不管總體環境都持續創新高一樣，當一項顛覆性技術證明其價值後，資本會持續流入直到完全改變產業格局。

結論：數據驗證了 AI「趨勢」正在跨越「循環」

回顧半年前，市場還在擔心 AI 投資是否過度、應用何時落地。但現在數據已經給出明確答案：

從 Anthropic 半年 ARR 從 10 億飆升至 40 億美元（成長 300%），到美國企業 AI 付費採用率從 8% 激增至 42%，再到微軟員工數量的實質下降——這不是泡沫，這是繼 1975 年個人電腦、1995 年網路商業化後，這個世代遇到的第三次技術典範轉移，AI 已經從「概念驗證」正式進入「規模化部署」階段。

正如《電子庫存循環完整攻略（下）》系列提到的：「趨勢」是跨越週期的存在。

即便在電子庫存最終賣訊出現、地緣政治不確定性加劇的大環境下，AI 應用仍超乎預期的高速成長，同時 AI 投資也如先前判斷的持續強勁。這與 1975-1980 年在停滯性通膨中電腦研發支出持續創新高的情況如出一轍。

歷史經驗告訴我們，當顛覆性技術進入應用爆發期時，會出現「跨越週期」的現象。不同的是，這次受惠者更加集中：前 10 大公司獲得投資佔比從 8% 飆升至 52%，「大者恆大」的特性讓這波趨勢具備更強的持續性和更高的投資門檻。

站在投資的角度，當 2B 應用開始指數型滲透、API 成為主要成長引擎時，我認為 2026~2027 將如業內人士預估，出現 AI 快速滲透現有領域。而 FinSight 一直追蹤的頭部公司，依舊是我們認為投資的主軸。

最後：如果有人知道如何成為 Anthropic 的股東的話，拜託告訴主編！我會很感謝你的！以後任何報告優先給你看！

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