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OpenAI最新报告揭示:企业AI应用爆发式增长,头部员工效率已达普通人的17倍,API用量激增320倍!核心内容: 1. 企业AI用量暴增:ChatGPT消息量增长8倍,API推理调用增长320倍 2. AI带来的商业价值:每天节省40-60分钟,显著提升收入增长和产品周期 3. 企业间差距扩大:前沿员工使用量是普通员工的6倍,全球化应用加速
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
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。
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。
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。
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。
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。
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
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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