Menlo Ventures《2026 企业 AI 现状》报告

Menlo Ventures 的《2026 企业 AI 现状》试图回答一个具体问题：企业 AI 的钱到底有没有形成规模，流向了哪些模型和场景，agent 是否正在改变企业消费 AI 的方式。材料给出的总判断是，2026 年 AI 已成为经济规模的力量，企业 AI 部署支出一年内增加超过 1400 亿美元，几乎是去年整个市场的四倍。换句话说，企业 AI 已经不只是分散的试点预算，而是需要从支出结构、模型份额和应用市场几个层面同时观察的对象。

这份资料覆盖 2023 年至 2026 年 9 月的企业生成式 AI 部署支出，并按模型 API、应用市场、行业和 agent 使用情况做拆分。数据来源包括对企业部署支出的估算、OpenRouter 上的 token 流量，以及编码、聊天、AI 助手、医疗等应用类别的市场拆分。OpenRouter 只是观察 agent 消费的一个渠道，这一点材料本身也有提示，因此它更适合用来看趋势，而不是直接等同于全部企业 AI 使用。

支出规模的增长轨迹相当陡：企业生成式 AI 部署支出从 2023 年的 17 亿美元，到 2024 年的 85 亿美元、2025 年的 330 亿美元，再到 2026 年 9 月的 1768 亿美元，同比增长 5.4 倍，高于上一年的 3.9 倍。材料还给出一个回报指标：这一年投入模型开发的每一美元，产生 1.70 美元的部署 AI 收入；增量 AI 支出中有 55% 来自新预算，而不是既有软件或人力预算。Agent 的崛起是另一条主线：在 OpenRouter 上，agent 已占全部 token 的 80%，每周约 130.9 万亿 token，约为人类驱动用量的 7 倍；自 2 月超过人类流量以来，agent 流量增长了 37 倍，而人类驱动用量增长 5 倍。

竞争格局在向前沿实验室集中。Anthropic、OpenAI 和 Google 合计占企业 AI 部署支出的 69%，约 1227 亿美元，高于去年的 50%，增速为 7.5 倍，而其他厂商为 3.3 倍。企业 LLM API 支出中，Anthropic 的份额从 40% 升至 55%，OpenAI 从 27% 升至 31%，Google 从 21% 降至 9%，Anthropic 与 OpenAI 合计占 86%。开源模型的使用份额从 11% 升至 19%，但支出仍只占 4%。应用市场则高度集中在 agent 最能发挥作用的地方：77.3 亿美元的应用市场中，编码 34.0 亿美元和聊天机器人 25.0 亿美元合计占 76%，编码应用有 96% 是 AI 原生；实验室的编码 agent 从 10 亿美元增至 240 亿美元，但其余编码市场仍增长 2.9 倍至 100 亿美元。

这些数字意味着，企业买家目前仍在为能力付溢价，而不是单纯追求更低价格；长时任务和编码能力强的模型更容易拿到预算。Agent 把支出与完成的工作挂钩，而不只是与用户数挂钩，这解释了为什么编码和聊天会成为最大的应用市场：它们提供了 agent 可以行动、可以学习工作流、也可以验证结果的环境。材料还显示，AI 支出并非零和挤压既有软件或人力预算，55% 的增量来自新预算，独立应用也在实验室重点市场之外继续增长；不过开源模型使用份额上升而支出份额仍小，说明兴趣转化为企业支出还需要时间。

这份资料适合追踪企业 AI 预算、模型 API 竞争和 agent 应用市场的人读。读完可以拿到一组可核对的数字：支出规模与增速、前沿实验室和 API 份额变化、编码与聊天在应用市场中的集中度，以及 agent 在 OpenRouter 上的流量变化。需要留意的边界是，部署支出是估算值，OpenRouter 只是一个渠道，不能代表全部企业 AI 消费；报告数据覆盖到 2026 年 9 月，前沿实验室份额是否会随着能力成熟而下降，材料将其表述为作者预期，而不是已经发生的事实。

Enterprise AI Reaches Scale In 2026, AI became an economy-scale force. Enterprise AI deployment spending surged from $33 billion to $177 billion in just one year. That’s over $140 billion in new annual spending, almost four times the size of the entire market a year ago. 2026: The State of Enterprise AI © 2026 Menlo Ventures November 3, 2026 Tim Tully, Joff Redfern, Deedy Das, and Derek Xiao Key Findings • Enterprise AI deployment spend scaled to $177B by September 2026, up from $33B last year. Growth is accelerating: 5.4x vs. 3.9x a year ago. Every dollar that went into developing models this year is generating $1.70 of revenue. • Agents changed the math: OpenRouter agent traffic is up 37x since overtaking human traffic in February, tying spend to work performed rather than users. • For now, money follows capability: Frontier labs command 69% of deployment dollars (vs. 50% last year).