AI ARR 成長慢下來就是到頂了？看懂四年的階梯式成長，就不會慌

上一篇【市場說 AI ARR 不如預期，可是算力為什麼還是越來越緊？】的結論很簡單：最新數字比我們七月的預估還快，算力吃緊到明年下半年的看法不因新的 AI ARR 數據而改。

但那篇留了一個更根本的問題沒回答：第二季那種營收爆炸式的成長本來就不會每季都有，等成長慢下來的時候，我們怎麼分辨這是在等下一階成長，還是已經到頂了？

我回頭翻了 AI 營收這四年的歷史，找到三段快速成長期，想從裡面看出一個規律：每一次成長是被什麼帶動的，慢下來的時候，前面又有哪些訊號先動。看懂這個規律，下次成長轉慢就知道該看哪裡。

AI ARR的成長呈現階梯式，一階一階跟著「產品」走

把 OpenAI 和 Anthropic 這四年的營收畫成一張圖，再把大事件標上去，會發現一件事：每一次營收往上跳，都剛好對到一個大產品上市，ChatGPT、Claude Code、Cowork；中間沒有新產品的那幾段，營收就是平的。

所以這四年真正帶動營收的，不是模型排行榜第一名換人，也不是算力夠不夠，而是有沒有一個新產品把 AI 交到一群原本不會用的人手上。

模型像引擎，產品才是整台車：引擎再強，車子沒變，上車的人不會變多。

圖 1：ARR 軌跡（$B，對數）× 產品發布事件（資料來源：公司公告與媒體披露，FinSight 整理）

換一個角度，改看「每個月成長幾 %」，階梯的形狀就更清楚了。Anthropic 每次有新產品上市，都能撐起大約半年的高速成長，然後慢慢降溫，現在已經回落到每個月 +14%。

圖 2：ARR 月化增速，Anthropic（%/月）（FinSight 整理）

OpenAI 剛好是對照組。ChatGPT 那波消費者熱潮過去之後，它磨了兩年半都沒有下一階；2026 年上半年更是連數字都不公告，照公司自己的說法回推，今年第二季甚至是它史上唯一一次成長縮水，直到 7 月翻轉才重新開口。（圖上的虛線是 2 月底到 8 月中沒有任何公告、用公司說法回推的，看方向就好，不是實際數字。）

圖 3：ARR 月化增速，OpenAI（%/月）（FinSight 整理）

所以「為什麼是階梯不是直線」？

因為成長是靠一個一個新產品，把 AI 帶給一群一群新的人。新產品不會每個月都有，營收自然不會每個月等速往上長。

用線性成長去想的人，在成長慢下來時會失望，跳上一階時又會嚇一跳。

不過知道成長來自新產品還不夠，還要知道每一階是誰在買、怎麼買，下一階才知道往哪裡找。

拆開三段 AI 營收成長：每一階是誰推上去的

公司公布的營收只有一個總數，Ramp 的企業刷卡資料可以幫我們拆開來看細節，而且這數據每個月固定更新：一百家美國公司裡有幾家在付錢用 AI（廣度），以及每家公司平均每個員工每月花多少錢（深度）。

營收就是廣度乘以深度。把這兩條線和產品上市日期疊在一起看，三段的樣子完全不一樣。

圖 4：Ramp 企業滲透率（%家數）× 產品發布事件，廣度驗證層（資料來源：Ramp AI Index，FinSight 整理）

第一段：ChatGPT 靠的是廣度（2022/11~2023）

2022 年 11 月底 ChatGPT 上線，把 AI 做成「聊天」這個誰都會用的形式，這是史上最大的一波廣度擴張：2023 年 1 到 3 月，付錢用 OpenAI 的公司從 2% 跳到 18%，最快的一個月一口氣多了 10 個百分點。

但那時候的錢主要是個人訂閱，一個月 20 美元，很多人各付一點點。這波過去之後，就是長達兩年多的緩慢爬坡，付費家數每個月多不到 1 個百分點，OpenAI 從 2023 年中到 2025 年初，ARR 每個月只多 $0.2~0.4B。市場第一次喊「AI 到頂了」，也就是 2024 年 7 月那波 ROI 恐慌，就是在這段時間。現在回頭看，那不是到頂，是第二階的產品還沒做出來。

消費端為什麼走平，OpenAI 自己公布的使用資料講得很清楚。下面這張圖是 ChatGPT 消費版近兩年大家拿它來做什麼：跟工作有關的訊息，佔比從 2024 年 7 月的 51% 一路掉到 30%；「叫 ChatGPT 幫我做事」的比例也從 52% 降到 45%。

不是用的人變少，是湧進來的免費用戶多半拿它問問題、聊天，消費版越來越像問答工具。真正「把事情交給 AI 做」的需求，後來跑到企業端去了。

圖 5：OpenAI 消費端 Signals，訊息用途、執行佔比、付費層工作佔比（2024/7～2026/6）（資料來源：OpenAI Signals，FinSight 整理）

第二段：Claude Code 靠的不是廣度，是深度（2025/2~2025/8）

這一階要從地基講起：2024 年 11 月底，Anthropic 把 MCP 開源，它是一套共同規格，讓 AI 助理可以接進公司內部的系統。有了這套統一的接口和權限規範，AI 助理才能正式進入公司的系統，創造後面的產品。

在地基打好三個月後，Claude Code 在 2025 年 2 月推出預覽版、5 月正式上線，打開的是工程師這群客人，Anthropic 每月新增的 ARR 從 2024 年的 $0.08B 一路拉到 2025 年第二季的 $1B。我們去年 7 月那篇【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】就是在這個時間點寫的，當時看好它專心做 API、把應用留給生態系的策略，判斷兩年內營收有機會追上 OpenAI。現在回頭看，追上的時間比我們想的還短。

可是回頭看圖 4，2025 年 3 到 7 月付錢用 Anthropic 的公司每個月只多 1 個百分點左右，橘線在 Claude Code 那塊底色裡幾乎是平的。新客人沒有大量進來，錢是從深度來的。

下面這張圖把「每個員工每月花多少錢」分成三層看：花最多的前 1%、前 10%，和中間的公司。Claude Code 那段，前 1% 和前 10% 的花費明顯往上，中間的公司幾乎沒動。這就是「少數工程師團隊用得很深」的樣子：不是新公司變多，是已經在用的公司花更多錢。

圖 6：Ramp 每員工 AI 月支出三聯圖，前 1%、前 10%、中位數（資料來源：Ramp，FinSight 整理）

第三段：Cowork 是廣度和深度一起動（2026/1~2026/7）

2026 年 1 月中 Cowork 上線，這次打開的是整個辦公室。

Claude Code 只有工程師會用，Cowork 是每一個坐辦公室的人都能用，客群一下子放大好幾倍。付錢用 Anthropic 的公司 2 月一個月多 5.8 個百分點、3 月再多 6.7 個百分點，半年累計多了 24 個百分點，5 月在家數上超過 OpenAI。同時，前 1% 和前 10% 的花費成長速度是 Claude Code 時期的兩倍。

原本會擔心「新客人一多，平均每家花的錢會被拉低」，這件事沒有發生，因為進來的是整間辦公室，不是一個帳號。這一階每月新增的 ARR 最高衝到 $13.3B。

OpenAI 這邊慢了半年才跟上。2025 年我們不看好 OpenAI，就是因為它在企業端太弱。2025 年 10 月的 DevDay 已經看得出它要進攻企業，只是產品一直不夠好。

OpenAI 的轉折在今年：2 月 GPT-5.3 Codex 在工程師社群的評價翻正、下載開始加速；3 月底砍掉 Sora，把資源集中；7 月 9 日 ChatGPT Work 上線，新模型和新產品同一天推，公司說光 7 月一個月的成長就超過整個第二季。

以上三段排在一起，就是 AI 走進企業的過程。

• 第一段：ChatGPT 打廣度，讓每個人都碰到 AI，但停在問問題；
• 第二段：Claude Code 打深度，在工程師這一個職能裡把 AI 用到很深；
• 第三段：Cowork 和 agent 產品兩件事一起做，廣度從工程師擴到整間辦公室，深度從單一職能擴到法務、業務、招募，而且不分產業都在拉開差距。

AI 走進企業不是一次到位，是一層一層往裡走，每走進一層就多一階。

每一階前面的順序也都一樣：先有地基（像 MCP 這種基礎建設），再有產品，然後用量先漲，付費家數或每人花費跟上，最後才是營收公告。

Ramp 的資料跟公司公告的時間差不多，它的好處不是比較早，而是每個月固定有數字，而且能把營收拆成廣度和深度兩邊看。在公司還沒公告營收的時候，我們可以持續追蹤這個數字，掌握 AI 應用的狀況。

廣度看產品，深度看模型

拆到這裡，下一個問題是：下一階是不是只能等下一個新產品？

不必然。成長有兩條路：更多公司開始用（廣度），或是已經在用的公司用得更深（深度）。

Claude Code 那一段證明，光靠深度就能撐起一階。而現在深度的空間比那時候大得多：中間的公司每個員工每月只花 $12，最重度的前 1% 花 $7,400，差了六百倍。要補這個差距不用去開發新客人，就在已經付錢的那四成多公司裡面，從一個帳號擴散到全公司。

擴散的關鍵是「信任」：公司敢把多少權限交給 AI，用量才上得去。功能半年就會被抄走，抄不走的是信任、累積的內部資料和通路。

不過 Claude Code 那一階也提醒我們一件事：靠深度的成長一樣只撐了半年就降溫，跟其他兩階沒兩樣。所以光說「看深度」還不夠，要問的是：什麼東西會讓深度往上？回頭看三段歷史，每次深度往上跳的前面，都是模型在變強。

OpenAI 8 月公布了一份企業使用資料，拿一千萬則去識別化的企業訊息，算出 Codex 在各個職能的週活躍用戶成長了幾倍：從 2 月 GPT-5.3 Codex 上線到 6 月，法務 108 倍、業務和招募 41 倍、行銷 26 倍，工程反而只有 5 倍。

同一段時間回頭看圖 4，付錢用 OpenAI 的公司比例幾乎是平的，Anthropic 卻一路往上。兩件事放在一起看就很清楚：OpenAI 這一輪沒有新公司進來，是已經在用的公司裡面，AI 從工程師的桌上擴散到法務、業務、招募，而推動這件事的是新模型讓 agent 能接的任務變多了。

圖 7：OpenAI Enterprise Signals，Codex 各職能週活成長倍數、前緣與一般公司的 token 差距、Codex 佔企業輸出 token 比率（資料來源：OpenAI Signals，FinSight 整理）

深度拉開的幅度也量得到。用得最深的那群公司和一般公司比，每個活躍用戶產出的 token 差距從 1 月的 2.6 倍拉到 6 月的 8.3 倍，資訊業更到 11.7 倍；agent 模式（也就是 Codex）佔企業產出 token 的比率，從去年 8 月的 0 一路走到 6 月的 64%。用得深的公司跟其他人越拉越開，拉開的動力就是 agent。

Anthropic 這邊看到同樣的事：7 月 Ramp 前 1% 的花費一個月 +45%，前 10% 和中間的公司都沒動，時間剛好對上 Fable 5 上市。Ramp 說 Fable 5 的用量只佔 6%，金額卻佔 11.4%，將其解讀成 Fable 5 賣相不好、企業花錢碰到天花板；我們上一篇的看法不一樣：Fable 5 是一條更貴的新產品線，用的人少、付的錢多本來就是它該有的樣子，7 月前 1% 加碼就是最重度的用戶先為它買單（況且 Fable 5 開拓更多的是訂閱從 Pro 轉換成 Max 方案的需求）。

照前面三段歷史的順序，每一階都是頂端先動、再往中間擴散，所以前 1% 用戶加碼支出，比較像深度那條路的起點，而不是天花板。

回頭看 Cowork 那一階為什麼最猛？是因為產品打開廣度的同時，模型也在變強，兩個力量疊在一起。

拆到這裡，AI 營收成長慢下來的時候該看什麼就清楚了：廣度跟著產品發布時程走，深度跟著模型變強走，而深度在 Ramp 的資料裡每個月都看得到。成長慢下來的時候真正該盯的，是深度有沒有繼續往上，只要模型還在讓 AI 做得了更多事，深度就會動，下一階的地基就在打了。

上一篇留下的問題也可以問得更準：7 月只有前 1% 在加碼，中間的公司會不會像 OpenAI 的法務、業務那樣，接下來幾個月跟上來？9 月新數據檢測如果中間的公司動了，就代表深度這條路在整個市場走起來了；沒動，下一階可能還是要等下一個產品。

回頭看上一次成長慢下來的時候：2025 下半年那場一模一樣的恐慌

拿上一次成長慢下來的時候，來檢驗這套看法。

Claude Code 帶起的那波猛漲在 2025 年中結束，下半年是一段沒什麼新消息的日子：Anthropic 的成長明顯慢下來，OpenAI 還在原地，也很久沒公告新數字。當時市場的講法跟現在一模一樣：成長結束了，企業用 AI 用到頂了。同時大家還在怕 OpenAI 到處簽算力大單，Oracle 為了接單花錢花太兇，帳會撐不住。

我們當時的判斷是 2026、2027 應用會大爆發，去年 6 月那篇【估算 AI 資本支出合理性：AI 投資泡沫？數據告訴你！】就寫過，理由不是信仰，是更早的訊號都在動。用這篇的話講：廣度那條線是平的，但用量一直在暴增、模型一直在變強、agent 產品一個接一個排隊要上，只是都還沒變成公告出來的營收。後來的答案大家都看到了：2026 年 1 月 Cowork 上線，上半年整段爆發，Anthropic 還在 5 月超車 OpenAI。

那段期間廠商為什麼還敢繼續蓋資料中心？因為同一件事，每個人知道的時間不一樣。

公司自己最早知道，他們手上正在做 Cowork、ChatGPT Work 這類產品，知道 agent 已經在企業裡跑起來了；接著是用量，token 消耗量比營收早一季；再來是付費家數和每人花費；營收公告已經是很後面的一站，市場情緒是最後一站。2025 年底市場用最後一站在恐慌，廠商用第一站在做決定，這個時間差每一次都會發生。而且當時市場上也不是完全沒有訊號：上一篇也告訴大家，每顆晶片接到的生意，2025 年底已經從谷底回升，後來一路從 $1,318 漲到 2026 年中的 $2,430。

上一次的結果是好的：2025 年底下的單，被 2026 上半年的爆發全部接走，強度還遠超過業內人士的預估。

但廠商看得早，不代表看得對，2000 年的網路泡沫就是這樣來的。當年的電信商同樣握著最早一站的資訊，看著自己的流量預測和排隊訂單拼命鋪光纖，最有名的說法是「網路流量每一百天翻一倍」。網路的需求最後是真的，只是晚了好幾年才到，先把錢花完的人沒有等到那一天。

所以「內部人敢下單」只能證明市場恐慌得太早，不能證明這輪投資就是對的。我們判斷這輪成長還沒結束，理由必須來自數據本身，而不是「廠商都敢蓋了，跟著蓋就對了」。當年的電信商沒有這種對帳表可以看，這次我們有。

所以 AI ARR 成長慢下來的時候，該看什麼

回到開頭的問題，三段歷史給的答案是：成長是階梯，每一階前面都有同樣的順序，先有地基、再有產品、用量先漲、廣度或深度跟上，最後才是營收公告。

所以下一次安靜期來的時候（它一定會再來，現在可能就是），別只盯著營收公告。

可以看兩條線：廣度看新產品的發布，有沒有下一個把 AI 交到新一群人手上的產品；深度看模型有沒有繼續變強、重度用戶有沒有繼續加碼、中間的公司有沒有跟上。再加上上一篇那把尺，新晶片接生意的速度。

這幾條線只要還在往上，慢下來就只是在等下一階成長。反過來，如果產品日曆長期開天窗、模型不再變強、深度也走平，那就可能是真的到頂了，到時候我們的看法也要跟著改。

免責聲明：本文章內容僅供投資人參考，無任何推薦與買賣邀約之情事，投資人應獨立審慎判斷，自負買賣風險謹慎投資，本網站不負任何法律責任。

喜歡我們的文章嗎？歡迎追蹤我們的臉書粉絲團，我們會持續提供更多產業趨勢的分析。
若我們的網站有幫助到您，也可以選擇贊助我們，讓我們更有動力繼續前進！
 一次性贊助 ☕ 定期定額贊助 🥐

AI 認知落差系列——把市場正在流行的想法，跟數據說的話，放在一起對質。
一、現在的漲價只是前菜：AI 算力會越來越缺，至少缺到 2027 下半年（2026/7）
二、AI 燒錢無底洞？我們把成本線畫出來了：照這斜率，AI 離賺錢只差一年！（2026/7）
三、從供應鏈營收反推 2027 資本支出：記憶體與晶片價格飆漲，五大 CSP 付得起嗎？（2026/8）
四、2026Q2 雲端公司財報：缺貨中還能加速，需求第一次看得到 2028（2026/8）
五、還在用「殺價競爭」看 AI？2025 年中之後，定價的遊戲規則早就不一樣了（本篇 2026/8）
六、市場說 AI ARR 不如預期，可是算力為什麼還是越來越緊？（2026/8）
七、AI ARR 成長慢下來就是到頂了？看懂四年的階梯式成長，就不會慌（本篇 2026/9）
八、tokenmaxing 退場不是需求尾聲（即將發布）
九、市場最擔心的債務問題（即將發布）