国内热议的互联网公司加班 996 现象，貌似在硅谷也呈现加速态势。

附图展示了旧金山使用公司信用卡的饭店就餐、外面数据。来自周六的订单增速在显著提升。

Gartner 预计全球软件支出的总空间会从 2024 年的 1.1 万亿美元，提升到 2029 年的 2 万亿美元，CAGR 为 13%。

预计到 2029 年，软件在整个 IT 支出中占比会提升到 28%。

MIT 针对企业客户的调研，关于 Gen AI 的投资预算分配。销售与营销获得了 50% 的预算，中后台运营类获得 25% 左右，客户服务也获得了 25% 左右。

一般来说，中后台自动化是比较容易在指标上凸显投资回报（ROI）的。但 MIT 研究团队认为这种 “指标显性化” 容易让决策者搞错投入的优先级。

MIT 针对企业客户的调研，企业客户管理层从哪些途径来知晓 Gen AI 解决方案。

(1) 现有供应商 20%；

(2) 新的集成商及合作伙伴推荐 15%；

(3) 同行点对点推荐 13%；

(4) 董事会或外部顾问的推荐 10%；

(4) 展会和媒体活动 9%；

(5) 行业刊物或研讨会 6%。

MIT 的一项关于 AI 应用的调研，关于任务分配时，哪些受访者倾向于让 AI 做，哪些请i吸纳高于给初级员工（同事）做 ？

写邮件、归纳摘要、基础分析等，70% 受访者倾向于找 AI 工具，而复杂的 “项目” 类（持续几个兴起的工作、客户管理等）90% 受访者都会倾向于找同事。

AI 对人类工作（尤其是白领类）的替代已经在逐步成为现实。而 AI 时代，个体如何寻求职业发展是热门话题。

有能力胜任有一定复杂度的工作，是区别 AI 的（暂时）有效手段。即便是初级员工，也应考虑这个角度。

MIT 最近发布的一份报告，关于企业客户在使用大模型工具的成功（部署）的比例。

如果是 ChatGPT 类的通用工具，成功部署的比例为 40%；而如果是面向企业特定的专属任务则成功率只有 5%。

这个现象由来已久，也不仅是 AI 主题。以白领办公常用的即时消息 IM 为例，微信等通用工具的应用体验一定是远好于企业自己开发的专属 IM 的。

就大模型应用而言，OpenAI 的技术实力和研发投入，任何企业客户个体都是无法比拟的。

以训练数据为例，企业把自己手头哪些 PDF 资料给 “搞整齐”，就是一件非常之困难的事情，尤其是考虑到有限的 IT 成本条

J.P.Morgan 预测到 2029 年，美国的企业 IT 支出可达 2.5 万亿美元，占 GDP 比重接近 8%。 中国的企业 IT 支出为 5000 亿美元，占 GDP 比重为超过 2%。

无论是 GDP 占比，还是 IT 支出，两地体量差别 4 - 5x 倍。而中美 GDP 可认为数量级上是接近的。

企业客户在部署使用大模型时，面临的经典问题是，选择开源模型，还是闭源模型。

从 Menlo Ventures 在 2025H1 更新的企业调研看，开源模式在性能方面仍然落后于前沿的闭源模式 9~12 个月。

Menlo Ventures 调研显示，Anthropic 正在持续赢得更多企业客户的大模型 API 支出的市场份额。而 OpenAI 的市场份额则从 2023 的 50% 持续下滑到 25%。

OpenAI 和 Anthropic 貌似正在走向不同的侧重点。OpenAI 通过 ChatGPT 牢牢的获得绝大部分消费者 2C 的份额，而 Anthropic 似乎更侧重于企业 2B 侧。

风险投资机构 Menlo Ventures 研究发现，全球企业客户在大模型 API 支出正在加速提升。对比 2024 年的 35 亿美元，仅 2025 年上半年的支出就翻了一倍还多，达到了 84 亿美元。

而 2023 年大模型 API 还是一项新出生的 “物种”。