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OpenAI重磅报告：AI技术已融入企业“核心生产流程”

OpenAI重磅报告：AI技术已融入企业“核心生产流程” 赛博研究院
2025-12-11
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通用技术的演进历程中，从蒸汽机在工厂普及到半导体在各产业中渗透，技术价值的真正释放往往滞后技术突破。人工智能作为新一代通用技术，其发展轨迹正印证这一规律。过去三年，AI的影响力主要集中在消费端。2025年，人工智能正从企业的辅助工具逐步成为核心运营基础设施。

近日，OpenAI发布《企业人工智能现状》（The state of enterprise AI）基于超过百万企业客户数据及近万名员工的调研，揭露了企业AI在规模化部署、价值实现路径、行业渗透差异及未来趋势等方面的核心图景。

一、从AI试用到AI核心流程的嵌入
过去一年，企业AI从“试点探索”阶段迈入“流程嵌入”的关键窗口期。从覆盖广度来看，OpenAI服务的ChatGPT职场用户突破700万，ChatGPT企业版用户年同比增长高达9倍。自2024年11月以来，企业端的周均消息量整体增长约8倍，单用户周均发送消息量也增加了30%。
如果说规模扩张代表了“量”的突破，那么应用场景向核心工作流的深度渗透则标志着“质”的飞跃。
这一转变主要依托两大载体实现：一是可配置的定制化界面，其周活跃用户在年内增长了约19倍，处理了约20%的企业消息。此类工具将机构知识编码为可复用的智能助手，或通过连接内部系统实现工作流的自动化。
二是通过API进行深度开发与集成，超过9000个组织处理了超过100亿个令牌，平均每个组织的推理令牌消耗量在过去12个月增长320倍。这表明更智能的模型正被系统性地集成到不断扩展的产品与服务中。
二、AI的效率增益与能力边界
企业对AI的投资正转化为清晰且可衡量的商业价值。数据显示，价值实现程度与AI使用的深度和广度呈显著正相关，这一趋势主要体现在生产力提升和能力边界拓展两个方面。
在生产力提升方面，75%的受访员工确认AI提升了其工作速度或质量。ChatGPT企业版用户平均每日可节省40—60分钟，而在数据科学、工程及通信类岗位，节省时间更高达60—80分钟。
这种效率增益已渗透至多个职能部门。87%的IT员工加速了问题解决，85%的营销与产品人员缩短了活动执行周期，75%的HR专业人士提升了员工互动质量，73%的工程师加快了代码交付速度。
值得一提的是，财务岗位从单次AI交互中获得的效率收益最为显著，这主要归因于其工作的高度标准化与AI的精准计算和批量处理能力之间的天然契合。
在能力边界扩展方面，AI的颠覆性影响更在于其正重新开始定义岗位的技能要求。75%的员工借助AI完成此前力所不及的任务（如编程支持、自动化分析及工具开发等）。
非技术团队正越来越多地涉足以往仅限专业岗位的编码和数据分析工作。在ChatGPT企业版用户中，所有职能部门的编码相关消息量均有增长。过去六个月，工程、IT和研究部门之外的岗位，其编码相关消息量平均增加36%。
三、AI应用的行业异质性与地理差异性
企业AI的普及并非全域同步进行，而是分别在行业和地域两个维度上展现出明显的分化特征。这种分化既源自行业属性和业务需求的差异，也与区域数字化基础和产业结构紧密相关。
从行业维度来看，企业AI的渗透呈现出“增速分层、规模错位”的格局。在年同比增长率方面，技术行业以11倍的增速领先，医疗和制造行业分别以8倍和7倍的增速紧随其后。这三类行业的共同特点是高技术创新敏感度和业务流程的复杂性，AI能够迅速解决这些行业在研发效率、生产协同、客户服务等方面的核心问题。
从应用规模来看，专业服务、金融以及技术行业依旧是AI应用的主力军。这些行业早期数字化基础扎实，业务流程中存在大量可标准化、可自动化的环节，为AI落地提供了天然优势。然而，不同行业的API应用偏好也进一步体现了业务需求的导向性差异。
从地域维度分析，企业AI的渗透已从美国市场“一枝独秀”的局面，转变为全球市场“多点开花”的态势。在主要市场中，澳大利亚、巴西、荷兰和法国的商业客户增长最为迅速，同比增长超过143%。
按消息量统计，美国、德国和日本是最活跃的市场。按客户数量计算，英国和德国现已成为美国以外最大的ChatGPT企业版市场。同时，过去六个月国际API客户总量增长超过70%，其中日本已发展成为美国以外企业API客户数量最多的国家。
四、AI应用差距日渐显著
企业AI普及的过程中，“智能鸿沟”正在加速形成。这种鸿沟不仅体现在员工个体层面，也存在于企业组织层面，其本质在于AI使用深度与组织准备度之间的差异。
在员工个体层面，“前沿用户”（使用强度位于第95百分位的员工）的消息发送量是“中位工作者”的6倍。在特定工作类型中，这一差距更为悬殊，例如在数据分析场景下达到16倍，在编码任务上甚至高达17倍。
此外，员工对高级AI工具的采纳程度也呈现出明显的分层现象。在月活跃用户中，有19%从未使用过数据分析功能，14%未使用过推理功能，12%未使用过搜索功能，而在日活跃用户中，这三类工具的未使用率分别仅为3%、1%和1%。这一数据表明，高频、深度使用AI的员工已经充分挖掘了工具的价值，而低频用户则仍停留在对基础功能的浅尝辄止阶段。
在企业组织层面，“前沿企业”与“中位企业”的整合深度差异明显。前沿企业的人均消息发送量是中位企业的2倍，其向自定义GPT发送的消息量更是达到中位企业的7倍，这一差距凸显了前沿企业在AI工作流标准化、组织知识沉淀方面的优势。
五、企业AI未来趋势与组织能力适配建议
报告指出，企业AI的下一阶段演进将呈现三大趋势：其一，AI模型在高经济价值任务上的性能将持续攀升，能够承担更多核心业务环节的决策与执行；其二，AI对组织语境的理解能力将不断加深，实现与企业数据、流程、文化的深度融合；其三，应用模式将从“向模型索取输出”转向“委托模型完成复杂多步骤工作流”。
在此趋势下，企业面临的核心约束已从“模型性能”转变为“组织准备度”。基于领先企业的实践经验，企业需从五大维度构建AI落地的组织能力。
一是强化系统深度集成，借助安全连接器赋予AI企业数据访问权限，实现AI响应的语境化与精准化。二是推动工作流标准化与复用，构建自定义GPT与AI助手的共享体系，让成熟的AI解决方案在组织内快速流转，降低重复开发成本。三是构建高管层的战略赋能体系，凭借明确的发展战略、专项资源投入与跨团队协同机制，为AI规模化落地扫清组织障碍。四是夯实数据与模型评估能力，将组织知识转化为机器可识别的规则与流程，同时构建模型性能的持续评估机制，确保AI能力与业务需求实现动态匹配。五是实施精细化的变革管理，采用“集中治理+分布式赋能”的模式，既确保AI应用的合规性与安全性，又通过内部AI专员推动员工能力迭代与组织学习进程。
报告揭示，目前企业人工智能已跨越“工具认知”阶段，迈入“价值验证”与“深度集成”的新周期。对于所有组织而言，当前的核心议题已不再是“是否采用AI”，而是“如何通过系统性组织能力建设，实现AI与核心业务的深度融合”。

文章参考来源：OpenAI、互联网公开信息

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