中信证券研报指出，2026年5月4日，AI头部公司Anthropic和OpenAI同日宣布联合顶级私募股权基金，分别成立各自的合资公司，为企业客户提供类似Palantir的工程师驻场服务（FDE），推动AI深度嵌入企业核心业务。Anthropic的合作方包括黑石、H&F和高盛三家锚定投资者，以及红杉资本等5家跟投方。OpenAI则联合TPG、贝恩、软银等19家投资方，共同设立The Deployment Company（DeployCo）。我们认为，两大头部AI公司不约而同的战略选择，标志着大模型竞争正由模型性能强弱的单维比拼，延伸至企业级生产力转化的综合能力较量。AI商业化或将迎来拐点，企业端应用落地有望加速，建议关注头部模型公司ARR增长趋势及后续模型应用进展。
全文如下科技｜合纵连横PE巨头，OpenAI与Anthropic加速布局企业级AI市场
2026年5月4日，AI头部公司Anthropic和OpenAI同日宣布联合顶级私募股权基金，分别成立各自的合资公司，为企业客户提供类似Palantir的工程师驻场服务（FDE），推动AI深度嵌入企业核心业务。Anthropic的合作方包括黑石、H&F和高盛三家锚定投资者，以及红杉资本等5家跟投方。OpenAI则联合TPG、贝恩、软银等19家投资方，共同设立The Deployment Company（DeployCo）。我们认为，两大头部AI公司不约而同的战略选择，标志着大模型竞争正由模型性能强弱的单维比拼，延伸至企业级生产力转化的综合能力较量。AI商业化或将迎来拐点，企业端应用落地有望加速，建议关注头部模型公司ARR增长趋势及后续模型应用进展。
▍OpenAI承诺保底收益把握控制权，Anthropic选择共担风险。
据彭博社，OpenAI主导的合资公司（DeployCo）初始规模约40亿美元，估值达100亿美元；其中OpenAI出资15亿美元（首期5亿美元，后续追加10亿美元），并向私募投资方承诺锁定五年及年化收益17.5%的保底回报，从而通过超级投票权保持对合资公司的战略控制。Anthropic设立的合资公司初始规模相对较小，约15亿美元，并采用普通股权模式，与投资方共同承担风险。
▍FDE模式直击AI企业级部署落地困难的痛点。
当前企业对AI需求旺盛：据Epoch AI，目前Anthropic的ARR已突破440亿美元，年化支出超百万美元的企业客户超过1000家；截至2026年1月，OpenAI企业客户收入占比达到40%，预计年底将提升至50%。然而，仅依赖出售API的商业模式难以推动AI深入企业核心业务流程，企业客户亟需针对其专有数据、遗留系统和内部工作流建立的定制化集成。FDE模式将工程师派驻至企业现场，与客户紧密协作，能够及时响应个性化需求、深刻理解复杂业务逻辑，从而完成高度适配企业核心业务流程的AI部署。一旦建成深度嵌入企业核心业务的AI部署，替换成本高、客户粘性强，可以为AI公司创造长期收益。为此，OpenAI于5月11日宣布收购AI咨询公司Tomoro，为DeployCo引入约150名FDE工程师和部署专家。
▍私募伙伴带来海量客户渠道，降低企业内部决策阻力。
OpenAI和Anthropic设立的合资公司均瞄准具备AI应用需求、但缺少自有AI工程团队或自建预算的中型企业客户。私募股权基金不仅能提供资金支持，还能带来广泛的客源：1）PE旗下有大量被投企业，与其合作能帮助AI公司优先触达其生态网络内的企业客户。2）PE作为股东，对被投企业有较强影响力，可以自上而下推动被投企业与AI公司的合作，减少企业内部决策障碍，显著缩短审批周期。3）PE既可以分享合资公司收益，又能通过AI赋能提升被投企业价值，因此具备促成双方合作的天然激励。
▍通过合资公司发展FDE业务，合理规划公司估值体系。
1）FDE服务的毛利率约为30-50%，而SaaS的API毛利率通常在80%以上，盈利结构存在显著差异。2）资本市场对“软件+服务”混合型公司估值倍数通常仅为8-15倍，而纯软件公司可达20–30倍。以Anthropic当前ARR快速增长的趋势，若将FDE业务直接纳入母公司，可能导致千亿美元级别的估值差距。当前Anthropic与OpenAI均处于Pre-IPO阶段，另设独立合资公司承载FDE业务，能够有效隔离其对母公司估值体系的负面冲击。
▍风险因素：
AI应用落地速度不及预期；基础模型迭代不及预期；宏观经济恶化致使企业用户付费意愿下降等。
▍投资策略：
当前，头部模型厂商纷纷加快模型在产业纵深场景的渗透，推动AI在企业端落地。海外方面，Anthropic与OpenAI通过设立FDE合资公司，推动AI深度嵌入企业核心业务流程。国内方面，据MiniMax官方于5月11日的披露，其正式启动“10x Team”计划，对标Anthropic Fellows、Google DeepMind等科学协作模式，旨在加强与各领域顶尖专家的合作，力争在更多产业中复刻编程领域的10倍效率跃迁。鉴于ARR增长是衡量AI模型公司商业化进展的关键指标，我们建议重点关注头部模型公司的ARR增长趋势，以及大模型应用落地的实质性进展。
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