外媒：SemiAnalysis 最新对谈认为，生成式 AI 行业的竞争重点正在变化。过去围绕预训练和算力投入的比拼，正逐步转向企业客户、API 收入和模型使用效率。文章称，编程已成为最主要的 Token 消耗场景，也在重塑 OpenAI、Anthropic、谷歌和 xAI 的竞争位置。
编程成为收入核心
文章称，当前企业端最集中的 AI 支出并不在通用办公，而是在编程和软件工程。SemiAnalysis 估计，前沿实验室超过 70% 的 API 收入来自这一场景。部分重度企业用户每年的人均 AI 支出已达到 10 万美元。
这意味着，企业虽然开始审查 AI 预算，但支出并未全面收缩，而是向回报更明确的开发环节集中。文章认为，一些公司限制员工使用高阶模型，未必能真正降低成本，反而可能削弱效率。
订阅补贴承压，厂商转推 API
文章认为，固定月费订阅正在面临利润压力。以每月 200 美元的高阶订阅为例，若按 API 价格折算，可对应数千至上万美元额度。一旦用户使用率稍高，服务商利润就会被明显压缩。
SemiAnalysis 认为，这也是 OpenAI 和 Anthropic 更积极推动企业客户转向 API 计费的原因。文章提到，Anthropic 的企业方案已更偏向按量付费，借此提升毛利率，并改善整体盈利表现。
- 编程被视为最大 Token 消耗场景
- 企业 API 被认为是更高毛利业务
- 订阅制对高频用户补贴压力更大
OpenAI 追近，谷歌被指落后
文章认为，OpenAI 今年早些时候一度增长放缓，但随着 5.5、5.6 版本模型和 Codex 推出，企业端 API 收入重新回升。SemiAnalysis 据此判断，OpenAI 与 Anthropic 的竞争已接近双强格局。
相比之下，文章对谷歌的判断更为悲观。其核心观点是，Gemini 表现未达预期，而谷歌此前签下的部分 TPU 长期出租协议限制了自有算力调度，影响了模型训练节奏，也加剧了人才流失压力。
xAI 与 Meta 试探算力变现
文章还提到，xAI 和 Meta 正在尝试不同的算力商业模式。SemiAnalysis 称，xAI 以高于市场的价格出租 Colossus 算力，同时保留较短周期的回收条款，以兼顾现金流和自用弹性。Meta 则被指在推进类似 Neocloud 的方案，为大额资本开支寻找回报。
在文章看来，云厂商和模型公司之间的关系也在变化。随着企业更重视合规、模型选择和交付能力，围绕 Token-as-a-Service 的分发渠道正在扩大，AWS、Azure 和 GCP 仍占据明显优势。
RL 数据市场升温
对于下一阶段的能力提升路径，文章认为，强化学习正接替预训练，成为更受重视的扩展方向。围绕高质量 RL 环境数据的采购预算也在快速上升。
SemiAnalysis 估计，前沿实验室今年在这类数据上的投入可能超过 100 亿美元。尤其在软件工程任务上，单条高质量 RL 环境任务的价格已升至五位数，显示 AI 数据供应链正从低端标注转向更高技术门槛的服务。
