Anthropic 在 2026 年 6 月发布了 Fable 5，被广泛认为是目前市场上综合能力最强的 AI 模型。但来自 Ramp 的企业支出数据给出了一个出人意料的结果：企业几乎没在用它。
Ramp 是美国企业财务运营平台，其经济学实验室（Ramp Economics Lab）维护的 AI Index 跟踪了超过 70,000 家美国企业的 AI 支出数据，是目前公开可得的规模最大的企业 AI 采用数据集之一。Ramp 经济学家 Ara Kharazian 在 8 月发布的 AI Index 月报中首次披露了 Fable 5 的企业采用情况。
Fable 5 的实际采用数据
在 Fable 5 上线后的第一个完整月（2026 年 7 月），它在 Anthropic 的企业 token 购买量中仅占 6%，在 Anthropic 模型总支出中占 11.4%。换句话说，尽管 Fable 5 是 Anthropic 定价最高、性能最强的模型，绝大多数企业仍然选择把预算花在更便宜的 Opus 4.8 或 Sonnet 4.6 上。
作为对比，OpenAI 的旗舰模型 GPT-5.6 Sol 占据了 OpenAI 内部 25% 的 token 用量和 23% 的支出。从绝对金额看，Fable 5 在企业端产生的模型归因支出大约只有 GPT-5.6 Sol 的 75%。
定价结构放大了这个差距。Fable 5 的 API 定价为输入 $10 / 百万 token、输出 $50 / 百万 token，大约是 GPT-5.6 Sol 的两倍，也是 Claude Opus 4.8（$5/$25）的两倍。花两倍的钱，只能拿到 75% 的采用率，商业回报的算不过来。
Ramp 在报告中补充了一个重要说明：Fable 5 的数据样本来自 Ramp 的 token 支出管理产品，该样本偏向科技类企业。这意味着实际的全行业 Fable 5 采用率可能比 11.4% 还要低。
企业 AI 采用格局：Anthropic 领先，OpenAI 增速放缓
尽管旗舰模型遇冷，Anthropic 在整体企业采用上反而扩大了领先优势。2026 年 7 月，43.5% 的美国企业在 Anthropic 上有付费订阅或 token 支出，环比增长 1.1 个百分点。OpenAI 的覆盖率为 39.7%，仅环比增长 0.23 个百分点，显著低于整体 AI 采用增速。
xAI 同期表现突出，增长率达到 2025 年 7 月以来的最高水平，上升 0.94 个百分点至 4% 的企业覆盖率。Google 则略有下滑，从 6.4% 降至 6.2%（Ramp 指出，Google Workspace 的内置集成可能使这个数字被低估）。
开源模型平台悄悄增长
一个容易被忽略的趋势是模型托管平台（model serving platforms）的渗透。这些平台提供开源模型和部分中国模型的 API 访问，2026 年 7 月已覆盖 6.1% 的 AI 使用企业，环比增长 0.2 个百分点。
Ramp 的分析指出，新进入 AI 市场的企业仍然优先选择美国头部模型公司（Anthropic、OpenAI），这股增量尚未被开源模型侵蚀。但已经有 AI 使用经验的成熟企业正在逐步将部分工作负载迁移到开源模型上。这意味着 Anthropic 和 OpenAI 未来的增长将越来越依赖现有客户的深度使用和追加支出，而不是新客户拉新。
企业 AI 支出的极端分化
Ramp 数据还揭示了企业 AI 支出的巨大不均衡：
| 分位 | 人均月 AI 支出 |
|---|---|
| 前 1% | $7,400 |
| 前 10% | $650 |
| 中位数 | $11.95 |
与 6 月相比，前 1% 企业的支出从约 $7,500/人略有下降至 $7,400/人，中位数从 $11.38 微增至 $11.95。总量在涨，但头部用户的单产在微降，说明 AI 支出正在从极少数重度用户向更广泛的企业扩散。
$10/百万 token 是企业付费的天花板吗
Ramp 报告将 Fable 5 的遇冷解读为 “企业 AI 支出触及上限” 的信号。Kharazian 认为，$10/百万输入 token 的定价已经超出了企业愿意为边际性能提升支付的范围。更强模型带来的额外性能在日常工作场景中往往难以量化，这使得 CFO 和工程团队很难为 Fable 5 的溢价找到合理的 ROI 论据。
但这一解读存在另一种可能。Econlab Substack 评论区的一位读者提出了一个不同视角：Fable 5 占比低可能并不意味着企业在拒绝为前沿模型付费，而是说明 “当模型已经足够好，能够将执行工作商品化时，企业就不再为原始算力支付溢价”。价值正在从模型本身转移到企业如何部署和编排模型的应用层。如果这个判断成立，那么 11.4% 的数据反映的是价值链重心的转移，而非前沿模型的价值天花板。
对 AI 行业意味着什么
Fable 5 的采用数据之所以重要，是因为它为 AI 行业的核心商业假设提供了第一份大规模实证检验。这个假设是：模型能力持续提升，企业会持续为更强大的模型支付更高价格。Ramp 的数据对这个假设打了一个问号。
具体来看，几个结构性趋势正在形成：
第一，性能溢价收窄。 Fable 5 是公认的最强模型，但与 Opus 4.8 或 Sonnet 4.6 的实际能力差距在日常企业场景中并不明显。当 “够用” 的模型价格只有 “最强” 的一半时，理性的企业选择不言自明。
第二，开源模型追赶速度加快。 开源模型与前沿模型的差距已经缩短到几个月。模型托管平台 6.1% 的企业渗透率虽然绝对值不高，但增长趋势稳定，且主要集中在已有 AI 使用经验的重度用户中。这群用户正是 Anthropic 和 OpenAI 最依赖的追加支出来源。
第三，企业正在从 “买模型” 转向 “买结果”。 token 单价不再是唯一的决策维度。企业在评估 AI 支出时，越来越多地考虑总任务完成成本（cost per finished task）而非单位 token 价格。这意味着即使 Fable 5 在复杂任务上可能用更少的轮次完成，但如果任务本身不需要 Fable 5 级别的能力，企业就不会为它买单。
数据来源
本文数据来自 Ramp Economics Lab 发布的 Ramp AI Index 2026 年 8 月报告，基于超过 70,000 家美国企业的企业卡和账单支出数据。Financial Times 于 2026 年 8 月 23 日首先报道了 Fable 5 采用数据低于预期的消息。