Altman is Anxious: OpenAI's Three-Year Reign Has Just Been Overtaken by Anthropic

marsbitPublicado em 2026-05-14Última atualização em 2026-05-14

Resumo

In May 2026, Anthropic has historically overtaken OpenAI in workplace adoption, according to Ramp's AI Index based on real business spending data. Anthropic's enterprise adoption rate reached 34.4%, surpassing OpenAI's 32.3%. Over the past year, Anthropic's rate grew nearly fourfold, while OpenAI's grew only 0.3%. Key to Anthropic's surge is its shift to a usage-based, per-token billing model and the integration of AI Agents into core business workflows, driving massive token consumption and revenue growth—reportedly reaching an annualized ~$44 billion. Despite concerns over rising costs and service stability, enterprises exhibit heavy reliance on Claude for productivity gains. OpenAI has responded with defensive measures, including offering free enterprise trials. The competition has shifted from model benchmarks to deep workflow integration, marking a new phase in the enterprise AI battle.

The battle of large models has finally reached its most shocking and disruptive moment in 2026.

Anthropic has actually managed to pull off a historic "backstab" against OpenAI in the enterprise sector.

According to the latest AI Index for May 2026 released by fintech giant Ramp, earth-shattering data has emerged—

Anthropic's adoption rate in workplaces reached 34.4%, surpassing OpenAI's 32.3% for the first time.

This is a long-planned "comeback". Over the past year, Anthropic's enterprise adoption rate has skyrocketed nearly 4x, while the growth rate of the former champion OpenAI was a dismal 0.3%.

The power game in the AI world has officially changed hands, and the B2B market is becoming the real "meat grinder".

At This Moment, Altman Begins to Worry

There was a time when ChatGPT was synonymous with AI.

In January of this year, Ramp's data still showed OpenAI far ahead of competitors, with its products experiencing explosive growth in fields like software development, research, finance, and customer support.

However, this Ramp report, based on bill data from over 50,000 companies involving billions of dollars in real expenditure, has torn open OpenAI's moat.

Remember, in May a year ago, Anthropic and OpenAI's enterprise-paid adoption rates were 9% and 32% respectively.

In just 12 months, Anthropic quadrupled, while OpenAI increased by a mere 0.3 percentage points.

Ramp Chief Economist Ara Kharazian stated: "Anthropic has long been leading in high-adoption industries like finance, tech, and professional services. OpenAI still holds an advantage in other industries, but that advantage has been shrinking over the past few months."

It's crucial to note that Ramp's AI Index is based on actual corporate expenditure records—credit card charges and invoice payments—so the data reflects real money spent, not free trials.

This means that when corporate CEOs decide to spend money on AI, they are increasingly choosing Claude over ChatGPT.

According to The Information, Anthropic's annualized revenue has reached approximately $44 billion, significantly surpassing OpenAI.

Faced with this report of being "overtaken", OpenAI couldn't sit still and quickly went into defensive mode. A spokesperson bluntly said: "Ramp's data only counts credit card charges, while our multi-million dollar enterprise deep transformation contracts don't go through credit cards at all."

However, this explanation is seen by the industry as more of a "face-saving" attempt.

Because just today, Altman urgently launched a "two-month free Codex access" for enterprises, trying to win back lost B2B clients through low-price tactics.

Behind this sense of anxiety lie two hardcore killer features built by Anthropic. One is the brutal efficiency of its billing model, and the other is the money-printing effect of AI Agents.

SaaS is Dead? 'Pay-Per-Use' Triggers a $45 Billion Revenue Tsunami

Recently, Anthropic made a shocking decision,堪称违背 "SaaS Ancestral Teachings"—completely abandoning fixed subscription fees and transitioning to a per-Token billing model.

This seemingly minor change has triggered a terrifying tsunami on the revenue side!

According to informed sources, Anthropic's annual recurring revenue has skyrocketed to the $45 billion level—a number that was only one-third of the current figure at the end of last year.

Why are companies willing to be "harvested by usage"?

In the traditional SaaS model, it's $30 per person per month, regardless of usage. But in the era of AI Agents, models are no longer tools waiting for employees to ask questions; they are "digital laborers" operating automatically 24/7.

This means billing power has completely returned to usage.

When AI starts handling thousands of workflows, Token consumption explodes geometrically.

At the same time, Anthropic's pricing power is also becoming legendary.

Even though Anthropic's models (like Claude 3.5/4.0) are extremely expensive, their superior performance and fewer hallucinations lead companies to find that as long as the ROI works out, even expensive Tokens are "cheap labor".

Thus, we see the following insane data.

Take Microsoft, for example. Although it has OpenAI in-house, its expenditure on Claude this year actually reached a staggering $500 million.

Furthermore, giants are flocking in. Statistics show over 1,000 large customers pay Anthropic more than $1 million annually.

This "pay-per-use" model gives Anthropic stronger pricing power than even cloud computing giant AWS!

No wonder analysts exclaim: "The SaaS model is being reshaped by AI. Future wealth won't belong to those charging per head, but to those consuming Tokens."

AI Agent: The 'Super Worker' Making $1 Million in a Single Quarter

If Tokens are oil, then AI Agents are the engine that voraciously consumes fuel while generating immense power.

The experience of IT automation giant Workato is a microcosm of this transformation.

A year ago, Workato was just buying Claude accounts for employees to use as assistants.

But in the past three months, their team started frantically building Agents using Claude—some Agents were responsible for scraping customer spending data, some for automatically writing outreach emails, some for updating Salesforce databases.

The results were astounding!

Merely by launching one Agent workflow, Claude's call volume quadrupled in a single quarter.

Simultaneously, the company saw real monetary growth. This one Agent directly contributed to $1 million in sales growth in just one quarter.

"This is just the tip of the iceberg," sighed a CIO. "When companies find that one Agent can replace five salespeople with a higher closing rate, their dependence on AI will multiply tenfold."

"Holy Cow!" Soaring Costs Give CIOs Heart Attacks

However, this highly profitable model has also brought unprecedented pressure to business owners.

Because Anthropic changed its enterprise pricing model from fixed subscription fees to per-Token usage charges, while also rolling out a new tokenizer that increased the number of Tokens consumed per request.

These two cuts combined hit customers' wallets hard.

Since AI Agents operate autonomously, they can sometimes even "go rogue."

Workato once experienced an incident: an Agent developed by an employee, due to a code logic error, triggered looped calls in a single day, burning through a month's worth of planned Token quota.

At IT service provider Telaid, Chief Information Officer Scot LeVan was recently shocked by the bill.

"When I saw the Claude bill for 30 employees triple within 30 days, my first reaction was: Holy Cow!"

The situation was worse for ServiceNow and Uber; they even burned through their entire annual AI budget in the first few months of the year.

CIOs now aren't just focusing on technology; they even have to assign dedicated teams to monitor Anthropic's bills every single day.

"You have to watch it daily, otherwise spending will spiral out of control," said ServiceNow's CIO Kellie Romack.

But this is precisely Anthropic's strongest point: companies know it's expensive, know it might blow their budgets, yet they dare not stop using it.

The reason is simple: software engineering teams saw a 30% efficiency boost using Claude Code, and sales teams can't write high-quality outreach emails without it.

This "drug-like" dependency is the underlying logic behind Anthropic's dominance in the B2B sector.

Companies complain about the cost while being unable to quit.

Ramp Economist: Three Headwinds for Anthropic

Faced with this data, not only is OpenAI questioning Ramp's statistical methods, but even Ramp's own economist Kharazian's attitude is quite telling.

He promptly wrote a blog post listing three headwinds Anthropic faces.

First Headwind: Misaligned Incentives.

Anthropic profits from Token usage, naturally inclined to steer users toward more expensive models. When companies start budgeting carefully and routing simple tasks to cheaper models, growth will hit a wall.

Second Headwind: Declining Product Experience.

In recent weeks, Claude has frequently experienced service disruptions, rate limits, and user dissatisfaction. Anthropic is indeed remedying this—resetting user usage limits in April, signing a data center agreement with SpaceX—but the window is short.

Third Headwind: Costs are Still Rising.

The latest model update tripled the Token cost for prompts containing images. Customers are already complaining about the price; why prioritize this in the product roadmap? Kharazian直言 "doesn't quite understand."

The economist pointed out that his colleague Rafael Hajjar from Econ Lab found that Anthropic's latest model update would triple the token cost for any prompt containing an image.

Meanwhile, OpenAI has already made its move.

Codex is offering enterprises two months of free trial. And Ramp's own data shows that the fastest-growing batch of suppliers recently are precisely AI inference platforms offering cheap open-source models.

Anthropic's throne isn't so secure.

Throne Overturned, or Just Halftime?

Placing this report within the coordinate system of the AGI finals: the competition between Anthropic and OpenAI is shifting from "whose model scores higher" to "who can integrate into the core workflows of enterprises."

This is a completely different battlefield.

Anthropic's overtaking also officially marks that the large model competition has entered the "deep water zone."

Undoubtedly, the first half belonged to the consumer market, relying on "wow factor" to break through, but the second half belongs to the business market, where making money relies on workflows.

Anthropic's $45 billion ARR report card tells the world: AI is no longer a money-burning black hole, but the most powerful money-printing machine in the real world.

However, how many more enterprise users will be scared off by Anthropic's staggering cost projections? And how long will they be willing to pay?

The most expensive AI vendor is also the fastest-growing AI vendor. How long can this contradiction last is the most critical set of data to watch in the enterprise AI market over the next six months.

For now, OpenAI hasn't lost, but it has indeed encountered an unprecedented formidable rival.

This war over "who is the true king of enterprise AI" has just begun.

References:

https://x.com/arakharazian/status/2054563750548492549

https://www.theinformation.com/articles/anthropic-flexes-pricing-power-customers-willingly-eat-cost?rc=bfliih

This article is from the WeChat public account "Xin Zhi Yuan" (New Wisdom Source), edited by: Aeneas

Perguntas relacionadas

QAccording to Ramp's AI Index report in May 2026, which company surpassed OpenAI in workplace adoption rate?

AAccording to the Ramp AI Index report for May 2026, Anthropic surpassed OpenAI in workplace adoption rate, achieving 34.4% compared to OpenAI's 32.3%.

QWhat key pricing model shift did Anthropic implement that is credited with driving its revenue surge?

AAnthropic shifted from a fixed subscription fee model to a usage-based, per-token billing model. This change aligned with how businesses use AI Agents for automated workflows, leading to significantly higher token consumption and revenue.

QWhat major concern do CIOs face with Anthropic's per-token pricing model, as mentioned in the article?

ACIOs face major budget overrun concerns. The per-token pricing, combined with AI Agents that can autonomously run (and sometimes 'go rogue'), leads to unpredictable and potentially explosive cost increases, forcing companies to monitor bills daily.

QWhat are the three headwinds or challenges for Anthropic mentioned by Ramp's chief economist?

ARamp's chief economist cited three headwinds for Anthropic: 1) Misaligned incentives (profit depends on high token usage, which users may resist), 2) Declining product experience (service outages, rate limits), and 3) Rising costs (e.g., a recent update tripled token costs for prompts containing images).

QHow did OpenAI reportedly react to the news of being overtaken by Anthropic in enterprise adoption?

AOpenAI reportedly reacted defensively. A spokesperson questioned Ramp's methodology, stating it only tracked credit card payments and missed larger enterprise contracts. Additionally, Sam Altman (referred to as '奥特曼' in the article) quickly offered a 'two-month free Codex access' promotion to enterprise customers.

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No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. 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69 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

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Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

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