企业AI支出在2026年9月达到1768亿美元，一年前的数字是330亿美元。11月3日，Menlo Ventures发布第四期《企业AI现状》报告，判断很直接：增长不是靠新公司入场，而是老用户花得更多，干活的主力已经从人变成了智能体。
这份报告基于Morning Consult在9月8日至26日对近400名美国企业决策者的调查，这些人负责的AI支出超过40亿美元，总额数字则是Menlo结合调查、公开财报和第三方报告自下而上估算的。采用AI的企业占比只从55%升到65%，企业平均支出却达到去年的4.7倍，远高于原计划的1.9倍。换句话说，预算被实际用量推着走，而不是被新客户推着走。
钱花在哪：写代码最多，三家拿走近七成
应用层支出约770亿美元，高于去年的190亿美元，其中写代码340亿美元，AI助手和生产力工具250亿美元，两项合计占应用支出的76%。Anthropic、OpenAI和Google三家合计拿走69%的部署支出，高于去年的50%。只看大模型API支出，Anthropic份额从40%升至55%，OpenAI从27%升至31%，Google则从21%跌至9%。集中度在上升，选型失误的代价也在上升。
智能体接管用量：八成token不再是人发的
在开发者常用的模型路由平台OpenRouter上，智能体产生的token占到80%，约为人类用量的7倍。智能体用量在2026年2月超过人类，此后增长37倍，人类用量同期只增长5倍。报告把这种变化称为“客户变成了机器”：采购、调用和花钱的决策越来越多地由智能体触发，企业按人头算账的老办法正在失效。
数字怎么看：估算有口径，结论别夸大
Menlo在报告中说明，美元总额是估算值，不是审计数字，而且该机构投资了Anthropic和OpenRouter，读者应对份额数字留一分谨慎。报告只统计支出，没有证明这1768亿美元换回了多少生产力。对企业来说，更实际的结论是三条：先给智能体定用量和成本上限，再看写代码这类高频场景的真实回报，最后别把全部赌注押在一家供应商身上。
