AI 企業大戰：OpenAI 急起直追、Anthropic 佔據先機、Amazon 虎視眈眈
OpenAI 正積極爭取企業客戶，試圖從 Anthropic 手中搶回市場。與此同時，Amazon CEO Andy Jassy 在達沃斯論壇透露 AWS 的 AI 布局，包括 Trainium 晶片、Bedrock 平台，以及與 OpenAI 的新合作關係。這場 AI 企業市場的三國演義，正在改變整個產業的競爭格局。
本文整理自 The Information 於 2026 年 1 月 24 日的獨家報導，以及 Amazon CEO Andy Jassy 同週在達沃斯世界經濟論壇的訪談。
Sam Altman 的高級晚宴：一場搶客戶的宣言
上週，Sam Altman 在舊金山召集了一場晚宴。出席的不是科技圈的老朋友，而是迪士尼 CEO Bob Iger 和其他大企業高層。佐以精緻料理與美酒，Altman 傳達的訊息很明確：OpenAI 不只是做 ChatGPT 的消費者產品公司，我們也能滿足你所有的企業 AI 需求。
根據 The Information 的報導，這場晚宴是為了預告一個新的企業級產品。雖然具體內容尚未公開，但方向很清楚：幫助大企業進行全面的 AI 轉型，從客服、程式碼改寫到資料管理，一條龍服務。OpenAI 也打算把旗下各種產品——ChatGPT、Codex、API——整合成一個套餐，讓企業客戶更容易追蹤支出。
對在場的企業高層來說，這場晚宴的潛台詞再明顯不過：Altman 想把客戶從 Anthropic 那邊搶過來。
Anthropic 的逆襲：Claude Code 改變了遊戲規則
過去一個月，Anthropic 的 Claude Code 和 Cowork 在企業圈引起了不小的轟動。一位每月在 OpenAI 和 Anthropic 各花數百萬美元的新創 CEO 說，對很多客戶而言，Claude Code 帶來的生產力提升，比一般聊天機器人的搜尋和問答功能還要顯著。不只工程師在用，連非技術人員也開始用 Cowork 處理各種工作流程。
數字會說話。Anthropic 去年底宣布，他們有至少 9 家客戶每年花費超過 1 億美元在其產品上，其中包括微軟——光微軟一家就預計每年花 5 億美元在 Anthropic 的模型上。相較之下，OpenAI 目前只有 7 家客戶達到 1 億美元的門檻，另外 6 家在 7,500 萬美元左右。
更值得注意的是，如果只算透過 API 銷售 AI 模型給企業的收入，Anthropic 的營收預計會超過 OpenAI。考慮到 OpenAI 在這個市場有好幾年的先發優勢，這個結果相當驚人。
Anthropic 在合約設計上也走在前面。他們讓客戶可以預先承諾一定的 API 使用量，換取折扣價格。有些 OpenAI 的客戶私下抱怨，他們拿不到這種彈性的合約條件。
OpenAI 的反擊：從組織到產品全面調整
面對 Anthropic 的攻勢，OpenAI 並沒有坐以待斃。
首先是組織調整。過去一年，OpenAI 改變了銷售方式，從以前多個業務代表各賣各的產品，變成一個業務代表對一個客戶銷售所有產品。他們還剛挖角了 Thinking Machines Lab 的頂尖 AI 研究員 Barret Zoph，讓他負責企業產品的開發。
在達沃斯論壇期間，OpenAI 的營運長 Brad Lightcap 和營收長 Denise Dresser（前 Slack CEO）也在積極拜訪潛在的企業客戶。財務長 Sarah Friar 在達沃斯表示，OpenAI 的企業營收佔比目前約 40%，目標是年底達到 50%。
產品方面，OpenAI 在對顧問公司的會議中透露，Codex 即將推出重大升級，效能和功能都會超越 Claude Code。他們也在 ChatGPT 中加入更多協作和職場功能，並針對醫療、資安等特定產業推出專門功能。
Altman 上週四在 X 上發文說，過去一個月光是 API 銷售就新增了 10 億美元的年化營收。他特別強調這點，是要反駁外界對 OpenAI 的刻板印象：「大家以為我們只是做 ChatGPT 的。」
Amazon 的第三勢力：Trainium 與平台策略
就在 OpenAI 和 Anthropic 激烈競爭的同時，Amazon 正悄悄布局自己的位置。
Amazon CEO Andy Jassy 在達沃斯接受 The Information 訪問時，展現了 AWS 在 AI 領域的野心。他坦言，AWS 剛和 OpenAI 達成了一項重要協議，雙方都很滿意這個合作，而且希望未來能深化關係。這對原本主要和 Anthropic 合作的 AWS 來說，是一個有趣的轉變。
但 Jassy 更強調的是 AWS 的自有晶片 Trainium。他解釋，當市場上有一個主導者時，降低成本通常不是他們的優先事項。AWS 從 CPU 市場學到這個教訓，所以開發了 Graviton 晶片，比主流 x86 處理器便宜 40%，現在 AWS 前 1000 大客戶中有 90% 都在大量使用。
AI 晶片也是同樣的邏輯。Trainium 2 已經全面供貨，Anthropic 正用數十萬顆 Trainium 2 晶片訓練下一代 Claude 模型。AWS 剛發布的 Trainium 3 又比 Trainium 2 便宜 40%，而 Trainium 2 本身就比市面上最好的 GPU 便宜 30% 到 40%。
Jassy 說得很直白：如果你想讓客戶能夠大規模使用 AI，就必須降低推論成本，而晶片是關鍵。如果你要建立一個可持續的推論業務，沒有自己的客製化晶片，在策略上就會處於劣勢。
目前 AWS 的 Bedrock 推論服務已經主要運行在 Trainium 上。Jassy 預期，未來 AWS 的 AI 使用量會有很大一部分來自 Trainium，但他們也會繼續支援 NVIDIA 和 AMD 的晶片。
Agentic Commerce：下一個戰場
Jassy 還談到了一個有趣的話題：AI Agent 購物。
最近 OpenAI、Anthropic 和其他公司都在大力宣傳用聊天機器人進行購物的願景。Jassy 說，Amazon 對這個趨勢其實很興奮。他認為，AI Agent 有機會解決線上購物目前的一個弱點：當你不確定要買什麼的時候，實體店的銷售員可以問你問題、給你建議、帶你看不同的選擇，這種體驗在線上很難複製。AI Agent 可以幫助填補這個缺口。
但他也指出，目前第三方 AI Agent 的購物體驗還不夠好。它們沒有你的購買歷史，不知道你喜歡什麼，價格和產品資訊常常不準確。Amazon 自己開發的購物助手 Rufus 已經相當成熟，而且有 Amazon 的完整商品資料和個人化推薦能力做後盾。
Jassy 認為，未來會是兩種模式並存：各大零售商有自己的 AI Agent，同時也有通用的第三方 Agent。至於消費者會更常用哪一種，還有待觀察。Amazon 也在和各家公司討論合作，但他強調，任何合作都必須對消費者有正確的價值交換。
至於 OpenAI 宣布要進軍廣告業務，Jassy 表現得相當淡定。他說，找產品的管道一直都有很多，Amazon 的零售業務雖然很大，也只佔全球零售市場的 1%。重要的是，消費者不喜歡看到和自己無關的廣告，所以 Amazon 的廣告團隊投入大量 AI 和機器學習人才，確保推薦的商品是相關的。這不是簡單的事，其他人要做好也不容易。
AI 與就業：短期陣痛，長期樂觀
Jassy 在訪問中也被問到 AI 對就業的影響。作為一家有 150 萬到 160 萬員工的公司，這個問題對 Amazon 來說特別敏感。
他的回答很務實。短期到中期，很多過去 20 年靠增加人力來解決的工作——寫程式、客服、研究、分析、甚至做試算表——都會被 AI 輔助，很多工作會由 AI 來完成。但他不認為這會消滅所有工作，而是會讓每個人的起點都提高很多，因為 AI 幫你做掉了很多基礎工作。
同時，新的工作也會出現。15、20 年前沒有「雲端架構師」這種職業，現在有好幾萬人在做這個工作。AI 時代也會創造出我們現在想像不到的新職位。
他特別澄清，Amazon 最近的裁員和 AI 無關，而是關於組織文化。公司在快速成長期增加了很多人和管理層級，但這些層級會剝奪一線員工的自主權，讓決策變慢。Amazon 的領導團隊希望公司保持「全世界最大的新創公司」的心態，所以在扁平化組織、減少層級。這是文化問題，不是 AI 問題——至少目前還不是。
我的觀察
這三家公司的競爭態勢，其實反映了 AI 產業一個有趣的轉折點。
第一，「做產品」和「賣產品」是兩回事。 OpenAI 在技術上一直是領先者，但在企業銷售這件事上，他們還在學習。過去幾年，他們的策略基本上是靠 ChatGPT 的個人用戶在公司內部推廣，然後公司自己來談大合約。但企業銷售是完全不同的遊戲：要多次會議、要招待客戶、要客製化合約條件。Anthropic 雖然成立較晚，但因為從一開始就專注企業市場，反而在這方面走得更前面。
第二，Claude Code 的成功不是偶然。 它抓住了一個很具體的痛點：寫程式。比起一般性的問答和搜尋，寫程式是一個可以直接量化生產力提升的場景。當企業看到工程師的效率真的提高了，就更願意掏錢。這比「讓員工可以問 AI 問題」這種模糊的價值主張有說服力多了。OpenAI 現在急著升級 Codex，顯然也意識到了這點。
第三，Amazon 的定位很聰明。 他們不跟 OpenAI 和 Anthropic 搶模型的風頭，而是專注在基礎設施：晶片、推論服務、多模型平台。Jassy 說的很對，未來企業用 AI 的時候，會希望 AI 應用跑在他們其他應用和資料附近，而這些東西大部分都在 AWS 上。他們不需要贏得模型之爭，只要確保不管誰贏，都要用 AWS 的基礎設施就好。
第四，推論成本是真正的關鍵戰場。 Sam Altman 說 2027 年前推論成本會再降 100 倍，Jassy 則在用 Trainium 晶片實際壓低成本。當推論變得足夠便宜，很多現在不可能的應用就會變得可行，企業的 AI 使用量也會爆發。誰能在這場成本競賽中領先，誰就能吃下最大的市場。
第五，Agentic Commerce 是一個被低估的戰場。 現在大家都在談 AI Agent，但 Agent 購物這個場景可能比很多人想像的更重要。如果 OpenAI 或 Anthropic 的 Agent 真的能讓消費者直接在聊天介面完成購物，那對 Amazon 的衝擊會很大。但反過來說，Amazon 有完整的商品資料、物流網路、購買歷史，這些是任何第三方 Agent 都很難複製的優勢。這場仗會怎麼打，值得密切關注。
對台灣企業來說，這場三國演義的啟示很清楚：AI 已經不是「要不要用」的問題，而是「怎麼用、用誰的」的問題。選擇 OpenAI、Anthropic 還是 AWS，各有各的優缺點。但不管選哪一家，動作要快——因為你的競爭對手可能已經在用了。