Anthropic Claude ครองการนำ AI ระดับองค์กรเหนือ OpenAI ที่ 34.4%

มีการเปลี่ยนแปลงที่เงียบงันแต่สำคัญในวิธีที่ธุรกิจอเมริกันเลือกเครื่องมือ AI เมื่อโปรเจกต์ใหม่มาถึงและทีมต้องตัดสินใจว่าจะสร้างบนแพลตฟอร์มใด ตอนนี้มีทีมจำนวนมากขึ้นที่หันมาใช้ Anthropic Claude enterprise AI adoption เป็นอันดับแรก และตัวเลขที่อยู่เบื้องหลังพฤติกรรมนี้ยากที่จะมองข้าม

จากข้อมูล Ramp AI Index เดือนพฤษภาคม 2026 ซึ่งติดตามข้อมูลการใช้จ่ายและใบแจ้งหนี้จากบริษัทในสหรัฐฯ มากกว่า 50,000 แห่ง Anthropic Claude enterprise AI adoption ได้แตะระดับ 34.4% แซงหน้า ChatGPT ของ OpenAI ที่ 32.3% ช่องว่างอาจดูเล็กน้อย แต่แนวโน้มนั้นน่าทึ่ง: Anthropic เพิ่มส่วนแบ่งการใช้งานทางธุรกิจขึ้นเป็นสี่เท่าในช่วงปีที่ผ่านมา ในขณะที่ OpenAI เติบโตเพียง 0.3%

สำหรับหมวดหมู่ที่ OpenAI ครองความเป็นผู้นำมาตั้งแต่เปิดตัว ChatGPT นี่ถือเป็นการพลิกสถานการณ์ครั้งสำคัญ

Anthropic Claude enterprise AI adoption แซงหน้า OpenAI ในธุรกิจสหรัฐฯ

ข้อมูล Ramp AI Index แสดงให้เห็น Claude ที่ 34.4% และ ChatGPT ที่ 32.3%

Ramp AI Index ไม่ใช่การสำรวจ แต่ดึงข้อมูลจากบัตรบริษัทและข้อมูลใบแจ้งหนี้จริง ทำให้เป็นหนึ่งในสัญญาณที่น่าเชื่อถือที่สุดเกี่ยวกับวิธีที่ธุรกิจใช้จ่ายงบประมาณ AI จริงๆ บริษัทในสหรัฐฯ มากกว่า 50,000 แห่งมีส่วนในชุดข้อมูลนี้ ดังนั้นการที่ OpenAI ถูก Anthropic แซงจึงมีน้ำหนักอย่างแท้จริง

อัตราการนำ AI มาใช้ในธุรกิจโดยรวมอยู่ที่ 50.6% เมื่อรวม 34.4% ของ Claude และ 32.3% ของ ChatGPT เข้าด้วยกัน ตัวเลขรวมเกินตัวเลขดังกล่าว ในทางปฏิบัติหมายความว่าธุรกิจจำนวนมากจ่ายเงินสำหรับทั้งสองอย่าง ข้อมูลของ Ramp ระบุว่าส่วนทับซ้อนอยู่ที่ประมาณ 16% ของบริษัททั้งหมด หรือประมาณหนึ่งในสามของธุรกิจที่ใช้ AI ที่ดำเนินการ multi-model stack และจ่ายเงินให้ทั้ง Anthropic และ OpenAI ในเวลาเดียวกัน

Anthropic เพิ่มการใช้งานขึ้นสี่เท่าในขณะที่ OpenAI แทบไม่ขยับ

สิ่งที่ทำให้ข้อมูล Ramp น่าสนใจไม่ใช่แค่ภาพรวมปัจจุบัน แต่เป็นความเร็วของการเปลี่ยนแปลง การที่การใช้งานทางธุรกิจของ Anthropic เพิ่มขึ้นสี่เท่าในหนึ่งปีเป็นอัตราการเติบโตที่แทบไม่มีแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์องค์กรใดทำได้ ในทางตรงกันข้าม การเติบโต 0.3% ของ OpenAI ในช่วงเวลาเดียวกันบ่งชี้ว่าแพลตฟอร์มได้อิ่มตัวในตลาดส่วนใหญ่แล้ว

คำถามที่มีประโยชน์กว่าไม่ใช่ว่าโมเดลใดมีฐานผู้ใช้ที่ใหญ่กว่าในวันนี้ แต่เป็นว่าทีมเลือกโมเดลใดเมื่อเริ่มต้นสิ่งใหม่ การตัดสินใจนั้นกำลังกำหนดรูปแบบการใช้จ่าย AI ในปีหน้า

ทำไม multi-model stacks จึงกลายเป็นเรื่องปกติใน enterprise AI

ประมาณ 16% ของธุรกิจจ่ายเงินสำหรับทั้ง Anthropic และ OpenAI

ตัวเลขส่วนทับซ้อน 16% นั้นควรค่าแก่การพิจารณา มันแสดงให้เห็นว่าตลาด AI ไม่ใช่การแข่งขันแบบผู้ชนะกินรวบแต่อย่างเดียว องค์กรต่างๆ มองโมเดล AI เหมือนเครื่องมือเสริมมากกว่าผู้ขายแบบเอกสิทธิ์ บริษัทอาจใช้ ChatGPT สำหรับเวิร์กโฟลว์บางอย่างที่หันหน้าสู่ผู้บริโภคหรืองานสร้างสรรค์ ในขณะที่ใช้ Claude สำหรับงาน backend production การประมวลผลเอกสาร หรือการสร้างโค้ด

สิ่งนี้มีความสำคัญเพราะส่วนแบ่งการใช้งานเป็นตัวชี้วัดความชอบ ณ จุดตัดสินใจ — โมเดลใดได้รับการเรียกใช้ครั้งแรกเมื่องานใหม่มาถึง บนเมตริกนั้น Anthropic กำลังชนะประมาณ 70% ของการแข่งขันแบบตัวต่อตัวในกลุ่มธุรกิจที่ซื้อ AI เป็นครั้งแรก ตามตัวเลขของ Ramp

Claude กำลังกลายเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับโปรเจกต์ใหม่ โดยเฉพาะในด้านการเขียนโค้ด

ทีม enterprise AI ที่ทำงานในโปรเจกต์ใหม่ โดยเฉพาะในการพัฒนาซอฟต์แวร์และการเขียนโค้ด ได้กำหนดมาตรฐานให้ Claude เป็นจุดเริ่มต้นมากขึ้นเรื่อยๆ แม้แต่บริษัทที่ยังคงใช้เครื่องมือของ OpenAI ในที่อื่นก็ยังเลือก Anthropic สำหรับการสร้างครั้งถัดไป เนื่องจากบทบาท AI ที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโค้ดกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว ตำแหน่งดังกล่าวทำให้ Anthropic มีฐานที่มั่นแข็งแกร่งในหนึ่งในส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดของความต้องการ enterprise AI

ผู้บริหารด้านการสื่อสาร Daniel Nestle ผู้ร่วมก่อตั้ง Lilypath ได้แนะนำนักวิชาชีพด้านการสื่อสารและการตลาดให้หันมาใช้ Claude มาระยะหนึ่งแล้ว "ผู้ที่เปลี่ยนมาใช้ … ต่างขอบคุณฉันเป็นเอกฉันท์" Nestle กล่าวต่อสาธารณะ เขาให้เครดิตแนวทางการฝึกอบรมของ Anthropic ในการสร้างเนื้อหาที่ยืนหยัดต่อการแก้ไขอย่างเข้มงวด และกล่าวว่า Claude ล้มเหลวต่อเขาน้อยกว่าโมเดลคู่แข่งมาก

ทำไมองค์กรจึงชอบ Anthropic Claude สำหรับ production AI

AI ที่เชื่อถือได้ รองรับบริบทยาว และปฏิบัติตามคำสั่งอย่างซื่อสัตย์ สร้างมาเพื่อการใช้งานจริง

การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เกี่ยวกับการสาธิตหรือเกณฑ์มาตรฐาน แต่เป็นเรื่องของสิ่งที่เกิดขึ้นหลังจากที่การทดลองกลายเป็นระบบจริง — ระบบที่รายได้จริงไหลผ่าน OpenAI ลงทุนอย่างหนักในฟีเจอร์ที่หันหน้าสู่ผู้บริโภคและการเข้าถึงที่กว้างขวาง Anthropic เดินในทิศทางที่แตกต่าง สร้าง Claude รอบๆ ความน่าเชื่อถือ การจัดการบริบทยาว และพฤติกรรมการปฏิบัติตามคำสั่งที่เข้มงวดซึ่งยืนหยัดในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง

นั่นไม่ใช่จุดขายที่โดดเด่น แต่เป็นสิ่งที่ผู้ซื้อองค์กรต้องการอย่างแท้จริงเมื่อระบบ AI ก้าวข้ามจากการทดลองสู่การปฏิบัติการ

บริษัทโลจิสติกส์ที่ย้ายจาก chatbot ทั่วไปมาเป็น production AI agent ตอนนี้สามารถทำให้การดึงข้อมูลใบตราส่งสินค้าเป็นอัตโนมัติได้ 80% โดยใช้ Claude สำหรับบริษัทนั้น ความสามารถในการคาดเดาได้เป็นปัจจัยตัดสินใจทุกครั้ง นั่นคือพฤติกรรมการซื้อที่ตัวเลข Ramp สะท้อนในวงกว้าง: ธุรกิจผ่านพ้นการสำรวจเครื่องมือ AI แล้ว และตอนนี้กำลังจ่ายเงินสำหรับโมเดลที่ทำให้ production agent ทำงานได้โดยไม่ต้องมีการดูแลของมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

การออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่ รากฐานข้อมูล และธรรมาภิบาลเป็นตัวกำหนดผู้ชนะ

นี่คือจุดที่การวิเคราะห์น่าสนใจยิ่งกว่าการเปรียบเทียบโมเดลอย่างง่าย องค์กรที่ก้าวหน้าใน AI ไม่ใช่องค์กรที่เพียงแค่เลือกโมเดลที่ดีที่สุด แต่เป็นองค์กรที่สร้างเวิร์กโฟลว์ใหม่รอบๆ มัน สร้างรากฐานข้อมูลที่เหมาะสม วางโครงสร้างธรรมาภิบาล และจัดการการเปลี่ยนแปลงองค์กรที่จำเป็นสำหรับ AI agent ที่จะทำงานด้วยความเป็นอิสระอย่างแท้จริง

โมเดลเป็นเพียงปัจจัยหนึ่ง สิ่งที่ล้อมรอบมัน — ระบบ ความมีวินัย ความไว้วางใจขององค์กร — คือสิ่งที่สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยั่งยืน

ความแตกต่างนี้แยกแยะการปรับใช้ AI ที่สร้างมูลค่าที่วัดได้จากสิ่งที่สร้างการสาธิตที่น่าประทับใจแล้วหยุดนิ่ง

ราคา ความเสี่ยงในตลาด และคำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ

การกำหนดราคาแบบ token ของ Anthropic ดึงดูดทั้งความสนใจและการตรวจสอบ

การกำหนดราคาของ Anthropic ดำเนินการบนโมเดลแบบ token สำหรับธุรกิจที่มีรูปแบบการใช้งานหนัก อาจเป็นประโยชน์ต่อพวกเขา อย่างไรก็ตาม เมื่อปริมาณงาน AI ขยายตัวและงบประมาณถูกตรวจสอบอย่างเข้มงวดมากขึ้น การรับมือกับต้นทุนก็ยากที่จะมองข้าม การกำหนดราคาแบบ token หมายความว่าค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นโดยตรงตามการใช้งาน ซึ่งสร้างการสนทนาทางการเงินที่แตกต่างจากโมเดลอัตราคงที่หรือแบบตามที่นั่ง

Ara Kharazian นักเศรษฐศาสตร์หลักของ Ramp ผู้เผยแพร่ AI Index เรียกการพลิกกลับของการใช้งานนี้ว่าเป็น "การพลิกกลับที่น่าตกใจ" — และทันทีก็เพิ่มข้อควรระวัง ข้อจำกัดด้านการประมวลผลและความกังวลเรื่องความน่าเชื่อถือได้ปรากฏขึ้นในฤดูใบไม้ผลิปีนี้ และการตรวจสอบต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับโมเดลราคาของ Anthropic เป็นตัวแปรที่แท้จริงสำหรับทีมจัดซื้อ

นักเศรษฐศาสตร์ Ramp เตือนเรื่องการผูกติดกับผู้ขายในตลาดที่ยังอายุน้อย

คำเตือนในวงกว้างของ Kharazian นั้นควรค่าแก่การนำไปพิจารณาอย่างจริงจัง ตลาด enterprise AI ยังอายุน้อย ตำแหน่งความเป็นผู้นำสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว และข้อมูลเพียงหนึ่งเดือน — แม้จะน่าตกใจ — เป็นสัญญาณของโมเมนตัม ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ตัดสินแล้ว คำแนะนำของเขาสำหรับทีมผู้นำองค์กรคือให้คงความเป็นกลางต่อโมเดล ทดสอบแพลตฟอร์ม AI กับเวิร์กโฟลว์การใช้งานจริงมากกว่าเกณฑ์มาตรฐาน และหลีกเลี่ยงการผูกโครงสร้างพื้นฐานหรือสัญญาแน่นเกินไปกับผู้ขายรายใดรายหนึ่ง

นั่นเป็นคำแนะนำที่รอบคอบ Multi-model stacks เป็นความจริงอยู่แล้วสำหรับ 16% ของธุรกิจ และความยืดหยุ่นในการย้ายระหว่างแพลตฟอร์มอาจพิสูจน์ได้ว่ามีค่ามากกว่าการปรับแต่งอย่างหนักสำหรับผู้นำในปัจจุบัน

ธุรกิจที่ได้รับความได้เปรียบที่ยั่งยืนที่สุดกำลังสร้างสิ่งที่ไม่ขึ้นอยู่กับโมเดล AI ใดโมเดลหนึ่งที่ยังคงอยู่ด้านบน พวกเขากำลังออกแบบระบบ — ด้วยธรรมาภิบาลที่เหมาะสม โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล และเวิร์กโฟลว์ human-AI — ที่สามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงครั้งต่อไปในตลาด AI ไม่ว่าจะเป็นอะไรก็ตาม Anthropic ครองตำแหน่งนำในวันนี้ แต่ในตลาดที่เคลื่อนไหวเร็วขนาดนี้ คูน้ำที่แท้จริงเป็นของผู้ที่สร้างระบบรอบๆ โมเดล ไม่ใช่ตัวโมเดลเอง

FAQ

ส่วนแบ่งตลาดปัจจุบันของ Claude ของ Anthropic เทียบกับ ChatGPT ของ OpenAI ในกลุ่มธุรกิจสหรัฐฯ เป็นอย่างไร?

จากข้อมูล Ramp AI Index เดือนพฤษภาคม 2026 Claude ของ Anthropic นำการใช้งาน AI ทางธุรกิจในสหรัฐฯ ที่ 34.4% ในขณะที่ ChatGPT ของ OpenAI อยู่ที่ 32.3% ข้อมูลมาจากบันทึกการใช้จ่ายและใบแจ้งหนี้จากบริษัทในสหรัฐฯ มากกว่า 50,000 แห่ง

ทำไมองค์กรจึงชอบ Claude ของ Anthropic สำหรับโปรเจกต์ AI ใหม่?

องค์กรอ้างถึงความน่าเชื่อถือของ Claude การจัดการบริบทยาว และพฤติกรรมที่ปฏิบัติตามคำสั่งอย่างซื่อสัตย์เป็นข้อได้เปรียบหลักสำหรับปริมาณงาน AI ในการใช้งานจริง Claude กลายเป็นตัวเลือกเริ่มต้นสำหรับการสร้างใหม่ โดยเฉพาะในด้านการเขียนโค้ด แม้แต่ในกลุ่มบริษัทที่ยังคงใช้เครื่องมือ OpenAI สำหรับงานอื่น

Anthropic ใช้โมเดลราคาแบบใด และมีผลกระทบอย่างไร?

Anthropic ใช้โมเดลราคาแบบ token สิ่งนี้สามารถเป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจที่มีรูปแบบการใช้งานหนัก แต่ยังหมายความว่าต้นทุนขยายตัวโดยตรงตามปริมาณการใช้งาน ทำให้ถูกตรวจสอบมากขึ้นเมื่องบประมาณ enterprise AI ตึงตัว

องค์กรจัดการความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการผูกติดกับผู้ขาย AI อย่างไร?

Ara Kharazian นักเศรษฐศาสตร์หลักของ Ramp แนะนำทีมผู้นำองค์กรให้คงความเป็นกลางต่อโมเดล ประเมินแพลตฟอร์ม AI กับเวิร์กโฟลว์การใช้งานจริง และหลีกเลี่ยงการผูกติดอย่างเข้มงวดกับผู้ขายรายใดรายหนึ่ง ประมาณ 16% ของธุรกิจในสหรัฐฯ ดำเนินการ multi-model stacks อยู่แล้ว โดยใช้ทั้ง Anthropic และ OpenAI พร้อมกัน