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（来源：网易科技）

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刚刚，OpenAI发布了其首份《企业AI状况报告》

pdf：

https://cdn.openai.com/pdf/7ef17d82-96bf-4dd1-9df2-228f7f377a29/the-state-of-enterprise-ai_2025-report.pdf

这份报告基于超过 100万 个商业客户的真实使用数据，以及对近100家企业中 9000名 员工的深度调研，全面揭示了AI在当今企业中的应用现状与未来轨迹。

报告指出，企业AI正从实验阶段迈向规模化应用，其影响已深入组织的核心工作流。

OpenAI首席经济学家Ronnie Chatterji总结了报告的四大核心发现：

以下是报告的详细解读

企业AI用量暴增：API推理调用增长320倍

过去一年，企业对AI的采用已不再是浅尝辄止。

OpenAI目前服务着超过 700万 个ChatGPT工作席位，其中ChatGPT企业版（ChatGPT Enterprise）的席位同比增长了约 9倍。

自2024年11月以来，企业级总消息量增长了约 8倍，每位员工发送的消息量也增加了 30%。这标志着AI使用频率和深度的双重提升。

两大转变，体现了AI正在深度融入企业核心工作流：

1. Custom GPTs和Projects赋能深度工作流集成

作为构建在ChatGPT上的可配置接口，GPTs和Projects允许员工将指令、知识和自定义操作打包，执行可重复的多步骤任务。

今年以来，Custom GPTs和Projects的周活跃用户数增加了 19倍。

近期，所有企业消息中约有 20% 是通过Custom GPT或Project处理的。一些组织已经形成了大规模开发和共享GPTs的文化，例如，BBVA银行日常使用的GPTs数量超过 4000个。

2. 开发者和API工作流迅速扩展

企业通过API将模型直接集成到其产品和系统中，以实现高度控制和定制。随着企业从实验转向生产部署，API消耗量迅速增长。

过去12个月，每个组织的平均“推理token”消耗量增加了约 320倍，这表明更智能的模型正被系统地集成到扩展产品和服务中。

用于代码生成、重构和测试的Codex模型，在过去六周内，周活跃用户数增加了 2倍，周消息量增加了约 50%，显示出AI辅助开发在企业中的渗透率正在快速提升。

员工报告可衡量价值：人均每天节省40-60分钟

AI不仅让工作变得更快，也让工作质量变得更高。

1. 跨职能的时间节省与成果改进

75% 的受访员工表示，在工作中使用AI提升了产出的速度或质量。

平均而言，ChatGPT企业版用户认为每天因使用AI节省了 40-60分钟。其中，数据科学、工程和通信领域的员工节省时间更多，达到 60-80分钟。

这些效率提升转化为跨职能的广泛运营改进：

2. 技术工作的边界正在扩展

AI正在扩展员工能执行的任务和技能。75% 的员工报告称，他们能够完成以前无法完成的任务，如编程支持、代码审查、电子表格分析和自动化等。

一个显著的趋势是，非技术团队正越来越多地参与到编码和数据分析工作中。在工程、IT和研究部门之外，与编码相关的消息在过去六个月平均增长了 36%。

3. 更高强度的AI使用带来更大生产力

生产力收益与AI的使用强度成正比。

数据显示，每周节省超过10小时的员工，其消耗的“智能”（以积分衡量）是未节省时间员工的 8倍。他们不仅使用更多的智能，还使用多种模型、更多工具，并在更广泛的任务中应用AI。

不同行业和地区的采用速度差异

AI的采用已呈现全球化和跨行业的快速发展，但也存在显著差异。

1. 行业增长普遍迅速

OpenAI的客户增长在各行业基础广泛，行业中位数年增长率超过 6倍，即使是增长最慢的行业也超过了 2倍。

目前，ChatGPT企业版客户最集中在专业服务、金融和科技领域。而医疗健康和制造业虽然起步较晚，但正迅速追赶，成为增长最快的行业之一。

在API使用方面，不同行业也各有侧重：

2. 全球增长正在加速

虽然早期AI采用以美国为主，但国际增长正迅速加速。

AI采用出现鸿沟：头部与落后者差距拉大

在AI使用方式上，不同行业、企业内部以及员工个人之间都出现了明显差异。

1. 员工层面的差距

“前沿员工”（使用强度排名前5%）与中位数员工之间的差距巨大。

差距最显著的领域是写作、编码和分析。其中，编码的相对差距最大，前沿员工发送的消息量是中位数员工的 17倍。

使用深度直接决定了收益大小。数据显示，执行大约七种不同类型任务的用户，比只执行四种任务的用户报告节省的时间多 五倍。

然而，即便是活跃的ChatGPT企业用户，许多人也未尝试过最强大的工具。

对于日活跃用户，这一比例分别降至3%、1%和1%。

2. 企业层面的差距

企业层面的采用强度差距同样显著。

这表明，领先企业正在系统性地投资于基础设施和运营模式，将AI作为核心组织能力，而不仅仅是一个外围的生产力工具。

AI商业影响：六大企业案例实证

报告列举了六个来自不同行业的真实案例，展示了AI如何产生可衡量的商业成果。

领先企业的五项实践

报告总结了在实践中，领先企业通常会做好五件事：

报告最后强调，AI领域的发展日新月异，OpenAI大约每三天就会发布一个新功能或能力。对组织而言，主要的制约因素已不再是模型性能或工具，而是组织自身的准备度

结论

AI正被广泛嵌入到企业的各种工作流、产品和内部系统中。采用是广泛且加速的，但集成深度因组织而异。

数据显示，使用的深度至关重要。更频繁使用高级工具（如推理模型、数据分析、Custom GPTs和API）的员工和企业，能获得更大的生产力收益和更广的任务覆盖。

尽管AI采用的鸿沟正在扩大，但企业AI仍处于早期阶段。落后的企业仍有机会通过采纳前沿工作者和组织的模式来迎头赶上。成功的组织将不仅仅把AI用作生产力工具，而是作为收入增长和竞争优势的持久引擎

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