Более половины выручки OpenAI приходится на корпоративных клиентов. Почему Anthropic по-прежнему лидирует на корпоративном рынке API с долей 55%? Разбор трёх показателей

Примечание автора: впервые больше половины доходов OpenAI приходится на корпоративный бизнес, но Anthropic по-прежнему лидирует по расходам компаний на API. Противоречия здесь нет: эти показатели измеряют совершенно разные вещи.

4 ноября 2026 года президент OpenAI Грег Брокман на технологической конференции WSJ заявил, что сейчас более половины доходов OpenAI приходится на корпоративный бизнес. Всего через день в отчёте Menlo Ventures «2026 State of Enterprise AI» появилась оценка: среди расходов компаний на LLM API в производственной среде на Anthropic приходится 55%, а на OpenAI — 31%.

Услышав обе новости, многие первым делом спрашивают: «Так кто же побеждает?» Данные не противоречат друг другу: исходные материалы Reuters, TechCrunch, WSJ и Menlo подтверждают обе оценки. Разница в том, что именно подсчитывали. В этой статье мы разберём конкуренцию OpenAI и Anthropic на корпоративном рынке с помощью трёх разных показателей.

Что вы узнаете: прочитав статью, вы сможете отличать долю корпоративного бизнеса в доходах от доли расходов на API и уровня использования продуктов, поймёте, почему компании одновременно закупают модели у нескольких поставщиков, и сможете спланировать собственную стратегию подключения моделей.

Более половины доходов OpenAI приходится на корпоративный бизнес: главное

Для начала разберёмся, что именно рассказал Brockman. По его словам, раньше примерно 30% доходов OpenAI приходилось на корпоративных клиентов, а 70% — на потребителей. Теперь корпоративный бизнес стал крупнейшим источником дохода. Важно, что выручка от потребительского направления не снизилась: она продолжает расти, просто корпоративное направление растёт быстрее.

Brockman также признал, что в первой половине 2026 года OpenAI было непросто на корпоративном рынке. Хотя Codex уже существовал, на рынке агентного программирования (Agentic Coding) компания почти не была заметна. Перелом произошёл в третьем квартале: среди ключевых факторов он назвал запуск GPT-5.6 Sol и ChatGPT Work, а также расширение корпоративного бизнеса.

Две ловушки при оценке корпоративных доходов OpenAI

Здесь есть два момента, которые легко понять неверно. Во-первых, 70% — это рост годового темпа выручки (ARR) по сравнению с предыдущим кварталом, а не рост квартальной выручки по GAAP. ARR обычно рассчитывают, пересчитывая доход за определённый период на год; это не фактически полученная годовая выручка.

Во-вторых, Reuters в разное время сообщало, что годовой темп выручки OpenAI составляет «почти 70 млрд долларов» и «почти 50 млрд долларов». Это не означает, что доходы сократились. Разница связана с учётом доходов от облачных партнёров: по части продаж через облачные каналы OpenAI учитывает только причитающуюся ей долю, тогда как Anthropic может учитывать всю сумму, уплаченную клиентом. Прежняя оценка в 70 млрд долларов была рассчитана по аналогичному принципу — по полной сумме, — чтобы её можно было напрямую сопоставить с показателями Anthropic.

Почему Anthropic лидирует на рынке корпоративных API: три показателя, которые нельзя путать

Дело в том, что утверждения «больше половины дохода OpenAI приходится на корпоративный сектор» и «Anthropic лидирует на рынке корпоративных API» отвечают на совершенно разные вопросы. А если добавить сюда данные Morning Consult об использовании корпоративных платформ, получится три разных показателя.

Представим это в виде пирога: корпоративный сектор приносит больше половины дохода OpenAI — значит, «в собственном пироге OpenAI корпоративный кусок стал больше». А доля Anthropic в 55% расходов на API означает, что «от большого пирога корпоративных API Anthropic достался самый крупный кусок». Первый показатель включает разные источники корпоративного дохода: ChatGPT Business, Enterprise, API, Codex и другие. Второй учитывает только вызовы API моделей в рабочей среде.

Стоит также уточнить, что OpenAI не раскрывает, сколько дохода ей приносят по отдельности Business, Enterprise, API, Codex и Work. Поэтому «корпоративный доход» нельзя приравнивать ни к доходу от подписок ChatGPT Enterprise, ни к доходу от API.

Доля расходов на корпоративные API: Anthropic выросла с 40% до 55%

Ниже приведена оценка Menlo Ventures для корпоративных расходов на API больших языковых моделей в рабочей среде за 2026 год. Это оценочные значения, и после округления их сумма не обязательно равна 100%.

На строку с моделями с открытым исходным кодом стоит обратить особое внимание. Их доля в общем объёме использованных токенов уже достигла 19%, но на них приходится лишь около 4% расходов. Это показывает, что «много используют» не значит «много тратят». А ещё косвенно подтверждает: судить о коммерческой конкурентоспособности модели только по цене или числу вызовов нельзя.

🎯 Технический совет: данные о долях показывают лишь общую картину рынка и не заменят тестирование на ваших бизнес-задачах. Попробуйте через APIYI apiyi.com вызывать модели семейств Claude и GPT с одним API-ключом, сравните качество и стоимость на реальных задачах и только потом принимайте решение.

Конкуренция OpenAI и Anthropic в корпоративном сегменте: рейтинг по внедрению платформ выглядит иначе

Если посмотреть на то, какие AI-платформы компании одобрили или уже используют, рейтинг окажется совсем другим. С 21 по 24 июля 2026 года Morning Consult опросила 3003 человека, принимающих решения в американских компаниях, и 3 августа опубликовала результаты.

В крупных компаниях доля внедрения Claude составляет всего 20% — намного ниже, чем у Copilot, Gemini и ChatGPT Enterprise. На первый взгляд это противоречит тому, что на Anthropic приходится 55% расходов на API. Но дело опять же в том, как считают показатели.

Доля внедрения показывает, одобрила ли компания платформу или использует ли её. В этой таблице компания, которая подключила всех сотрудников к Copilot, и компания, которая ежемесячно тратит значительную часть бюджета на Claude API, имеют одинаковый вес. Copilot и Gemini опираются на существующие каналы распространения Microsoft 365 и Google Workspace, поэтому им проще добиться широкого охвата. А расходы на API скорее показывают, на какие модели команды разработчиков тратят реальные деньги в продакшене — особенно для задач с агентами и программирования. Поэтому долю внедрения из исследования Morning Consult ни в коем случае нельзя считать долей рынка API моделей.

Как на самом деле устроен корпоративный рынок API: несколько поставщиков одновременно

Представление о том, что компания обязательно выбирает либо OpenAI, либо Anthropic, не соответствует реалиям корпоративного рынка. По данным Morning Consult, только 27% крупных компаний используют одну основную AI-платформу, 44% за последний год добавили как минимум ещё одну, а сократили количество платформ лишь 5%.

Планы на ближайшие 12 месяцев тоже показывают, что компании действуют сразу в нескольких направлениях:

• Продолжают расширять выбор: 56% могут увеличить число одобренных платформ, а 45% — активнее использовать модели с открытым исходным кодом или собственным хостингом.
• Одновременно сокращают число платформ: 47% могут объединить платформы и уменьшить их количество, а 36% — заменить текущую основную платформу.
• Развивают собственные решения: 66% планируют создавать внутренние AI-решения на основе базовых моделей.

Получается, что компании постоянно внедряют новые модели и одновременно стремятся унифицировать управление, закупки и биллинг. Для команд разработки самый практичный подход — предусмотреть возможность замены модели на уровне архитектуры, а не привязывать бизнес к одному поставщику.

Почему компании готовы платить за качество моделей

Лидерство Anthropic по расходам на API связано с закупочными приоритетами компаний. Среди факторов, наиболее важных для крупных предприятий, на первом месте стоят точность и качество результатов, за ними следуют безопасность, конфиденциальность и соблюдение правовых требований. А совокупная стоимость владения (TCO) занимает лишь 8-е место из 12 факторов.

Эти данные объясняют важную особенность: в конкуренции за корпоративных API-клиентов не обязательно побеждает тот, кто предлагает самую низкую цену. Когда модель используется для многоэтапных задач AI-агентов и работы с продакшен-кодом, исправление одной ошибки зачастую обходится намного дороже разницы в цене токенов. Menlo также отмечает, что рост доли Anthropic тесно связан с результатами моделей серии Opus в длительных задачах и программировании.

Источник данных для диаграммы: исследование Morning Consult о применении AI в компаниях за 2026 год. Чтобы проверить разницу в качестве моделей на задачах своего бизнеса, можно провести сравнительное тестирование через APIYI apiyi.com.

OpenAI укрепляет позиции во второй половине года: рынок корпоративных API меняется

Лидерство Anthropic не означает, что расклад сил уже определён. 5 ноября WSJ привела данные OpenRouter о корпоративных расходах: в начале года на Anthropic приходилось около трёх четвертей расходов компаний, которые использовали модели обеих компаний; к сентябрю 2026 года их доли примерно сравнялись.

Стоит отметить, что OpenRouter — платформа-агрегатор моделей, а её пользователи чаще относятся к разработчикам и стартапам. Поэтому эти данные не отражают ситуацию во всей отрасли: они скорее помогают увидеть тенденцию, чем оценить общерыночные доли.

Главные двигатели роста OpenAI — Codex и линейка продуктов Agent:

• Быстрый рост числа пользователей Codex: еженедельная активная аудитория выросла с более чем 2 млн 31 марта до более чем 5 млн 2 июня. Обратите внимание: это данные за июнь, а не актуальные цифры на ноябрь.
• От программистов к специалистам интеллектуального труда: по данным Axios, на них приходится около 20% пользователей Codex, а их число растёт более чем в 3 раза быстрее, чем число разработчиков.
• Запуск ChatGPT Work: продукт вышел 9 июля и предназначен для выполнения длительных многоэтапных задач в разных приложениях.
• Сеть корпоративного внедрения: в апреле компания запустила Codex Labs совместно с системными интеграторами Accenture, Capgemini, Infosys, PwC, TCS и другими; в июне представила OpenAI Partner Network с инвестициями в 150 млн долларов.

По оценке Menlo, на Claude Code и Codex вместе приходится около 70% рынка приложений для программирования с ИИ объёмом 34 млрд долларов — примерно 24 млрд долларов. Агенты для программирования стали главным полем битвы двух компаний за корпоративные бюджеты.

Агенты меняют структуру потребления корпоративных API

По данным OpenRouter, которые приводит Menlo, на агентов уже приходится около 80% всех токенов, потребляемых на платформе. С февраля 2026 года, когда трафик агентов превысил трафик, создаваемый пользователями, он вырос примерно в 37 раз. За тот же период пользовательский трафик вырос лишь примерно в 5 раз. Потребление токенов всё меньше зависит от числа пользователей и всё больше — от объёма задач, их количества при параллельном выполнении и времени работы.

Это одна из причин, по которым расходы компаний на ИИ превзошли ожидания. По оценке Menlo, они в среднем достигли 4,7-кратного уровня предыдущего года, хотя сами компании ожидали роста лишь в 1,9 раза. Для команд разработки мониторинг потребления и контроль бюджета становятся не менее важными, чем выбор модели.

Как мультимодельная стратегия корпоративного API помогает реагировать на изменения рынка

Поскольку компании обычно работают сразу с несколькими поставщиками, разработчикам стоит сделать так, чтобы один и тот же код позволял в любой момент переключаться между моделями OpenAI и Anthropic. Вот простой пример вызова моделей разных поставщиков через OpenAI-совместимый интерфейс:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Единый интерфейс APIYI: один ключ для моделей разных поставщиков
)

# Используйте фактические названия моделей из списка на платформе
for model in ["gpt-6.1-sol", "claude-opus"]:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "用三句话总结企业 API 选型要点"}]
    )
    print(model, "=>", resp.choices[0].message.content)

import time
import openai
from typing import List, Dict

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Единая точка доступа для удобного сравнения
)

def compare_models(prompt: str, models: List[str]) -> List[Dict]:
    """Вызывает несколько моделей для одной задачи, записывает время и расход токенов"""
    results = []
    for model in models:
        start = time.time()
        try:
            resp = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "你是严谨的企业技术顾问"},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                max_tokens=800
            )
            results.append({
                "model": model,
                "latency_s": round(time.time() - start, 2),
                "prompt_tokens": resp.usage.prompt_tokens,
                "completion_tokens": resp.usage.completion_tokens,
                "answer": resp.choices[0].message.content
            })
        except Exception as e:
            results.append({"model": model, "error": str(e)})
    return results

if __name__ == "__main__":
    task = "审查以下函数的潜在并发问题，并给出修改建议：..."
    # Используйте названия моделей из списка на платформе
    for r in compare_models(task, ["gpt-6.1-sol", "gpt-6.1-terra", "claude-opus"]):
        print(r)

🚀 Быстрый старт: зарегистрируйтесь на APIYI apiyi.com, получите бесплатный лимит для тестирования и попробуйте поручить разным моделям свои реальные задачи по программированию, работе с документами или задачи для агентов. Платформа предоставляет OpenAI-совместимый интерфейс с оплатой по фактическому использованию. Чтобы переключить модель, достаточно изменить параметр model.

Частые вопросы FAQ

Конкуренция OpenAI и Anthropic на рынке корпоративных API: главное

• Не путайте три показателя: структура выручки, доля расходов на API и распространённость платформ рассчитываются на разной базе.
• Более половины выручки OpenAI приходится на корпоративный сегмент: он растёт быстрее, хотя потребительская выручка тоже увеличивается.
• Anthropic лидирует по доле расходов на API: по оценке Menlo, она составляет 55% благодаря возможностям Opus в программировании и длительных задачах.
• OpenAI отыграла позиции во втором полугодии: благодаря Codex и новым моделям компании к сентябрю примерно сравнялись по данным OpenRouter.
• Компании обычно работают с несколькими поставщиками: лишь 27% крупных предприятий используют одну основную платформу, а качество и безопасность для них важнее цены.
• С чего начать: сравните модели разных поставщиков через APIYI apiyi.com с одним API-ключом и выбирайте по результатам собственных тестов, а не по доле рынка.

Итоги

То, что более половины выручки OpenAI приходится на корпоративный сегмент, а Anthropic лидирует на рынке корпоративных API, — два аспекта одной конкурентной борьбы:

1. Перемены в OpenAI: если раньше около 70% выручки приходилось на потребительский сегмент, то теперь преобладает корпоративный. В третьем квартале корпоративный бизнес удвоился, главным образом благодаря Codex и ChatGPT Work.
2. Преимущество Anthropic: компания по-прежнему получает большую часть расходов на API в корпоративных производственных средах. Причина — качество моделей при работе с длительными задачами и программированием.
3. Что дальше: использование нескольких поставщиков станет нормой, а конкуренция сосредоточится на возможностях агентов, безопасности, соблюдении требований и экосистеме внедрения, а не просто на ценовой войне.

Разработчикам и корпоративным закупщикам лучше не ставить на одного поставщика, а сохранять возможность заменять компоненты архитектуры и регулярно оценивать модели на собственных реальных задачах. Быстро создать среду для сравнения нескольких моделей можно через APIYI apiyi.com: платформа предлагает единый интерфейс и бесплатный лимит для новых пользователей. Это поможет превратить рыночные данные в основу для собственного выбора.

📚 Источники

1. Reuters: доля корпоративной выручки OpenAI и заявление об IPO: репортаж о выступлении Брокмана на технологической конференции WSJ
2. Ссылка: reuters.com/legal/transactional/openai-ready-ipo-2027-now-counts-majority-sales-enterprises-brockman-says-2026-11-05/

3. Описание: репортаж из первых рук о доле корпоративной выручки, росте в третьем квартале и сотрудничестве с JPMorgan

4. Reuters: годовая выручка OpenAI в пересчёте на сентябрьский темп приблизилась к 50 млрд долларов: объяснение изменений в методике расчёта

5. Ссылка: reuters.com/business/openais-annualized-revenue-20-billion-less-than-previously-signaled-ft-reports-2026-10-08/

6. Описание: ключевой материал для понимания разницы между оценками в 50 и 70 млрд долларов

7. Menlo Ventures: 2026 The State of Enterprise AI: оценка долей расходов компаний на API

8. Ссылка: menlovc.com/perspective/2026-the-state-of-enterprise-ai/

9. Описание: источник данных о долях Anthropic в 55% и OpenAI в 31%, а также о тенденциях использования токенов ИИ-агентами

10. Morning Consult: State of Enterprise AI: исследование распространённости ИИ-платформ в американских компаниях

11. Ссылка: morningconsult.com/articles/state-of-enterprise-ai

12. Описание: данные об использовании платформ, работе с несколькими поставщиками и факторах выбора при закупке

13. WSJ: трудное первое полугодие OpenAI и взлёт бизнеса в сфере программирования: статья со ссылкой на данные OpenRouter о расходах компаний

14. Ссылка: wsj.com/tech/openai-had-rough-first-half-of-year-before-coding-takeoff-brockman-says-6c97d9e5
15. Описание: данные о тенденциях в расходах компаний, использующих и OpenAI, и Anthropic

Автор: техническая команда APIYI
Технические вопросы: свяжитесь с нами на главной странице APIYI apiyi.com. Больше инструкций по подключению доступно в центре документации docs.apiyi.com