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OpenAI:全球付费企业用户激增143%,AI工具日均为员工节省40至60分钟

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企业级AI正从消费端尝鲜工具转变为核心基础设施,使用规模和深度均出现爆发式增长。

12月8日,OpenAI最新发布的《2025年企业级AI发展现状报告》显示,企业级AI已实现全球跨行业渗透,但领先企业与落后企业之间的应用差距正在持续扩大,组织就绪度而非技术能力成为制约因素。

该报告基于超100万商业客户的使用数据和9000名企业员工的调研结果。数据显示,过去一年ChatGPT企业端消息量增长8倍,各企业API推理令牌消耗量同比激增320倍。


OpenAI首席运营官Brad Lightcap指出,企业对AI的采用"实际上正在加速,基本上与消费者端一样快——在某些领域甚至比消费者端更快"。OpenAI目前拥有超过100万家企业付费使用其企业级AI产品。报告显示,ChatGPT工作场所产品的付费席位(即员工用户数)已达700万个。

企业员工反馈显示,使用AI每天可节省40至60分钟工作时间,数据科学、工程和通信领域员工的时间节省幅度更高,达到60至80分钟每天。75%的受访员工表示AI改善了工作产出的速度或质量,且75%的员工借助AI完成了以往无法胜任的技术任务。


报告指出,前沿企业的单席位消息量为中位数企业的2倍,向定制GPT发送的消息量更是达到7倍。即便各类先进AI工具已广泛可用,多数企业仍未充分挖掘其潜力,这既凸显了行业分化,也为后发企业提供了追赶空间。

企业级AI使用规模爆发式增长

企业级AI的增长不再局限于美国市场。

报告显示,过去六个月国际市场的AI采纳率大幅飙升,澳大利亚、巴西、荷兰、法国等市场的付费商业客户数量年增幅超143%。


  • 客户规模看,英国、德国成为美国之外最大的ChatGPT企业版市场,日本则是美国之外企业API客户数量最多的国家。
  • 消息量看,美国、德国、日本是商业客户ChatGPT使用最活跃的市场。
  • 行业维度看,过去12个月各行业AI使用中位数增幅超6倍

报告称,科技行业以11倍的增幅领跑,医疗、制造行业也分别实现8倍、7倍的高速增长。金融、专业服务行业则凭借先发优势保持着最大的使用规模。


不同行业的应用场景呈现显著差异:科技企业优先将API用于构建面向客户的应用,专业服务机构侧重代码和开发者工具,金融机构则先从客服领域切入,再逐步拓展至交易、风控等核心业务。

定制化工具推动流程整合

企业正通过定制GPT和Projects功能实现从"工具应用"到"流程基建"的转变。这些可配置的ChatGPT接口能结合企业专属指令、知识库和自定义操作,支撑多步骤重复性任务的自动化。

报告数据显示,定制GPT和Projects的周活跃用户数年内增长19倍,近20%的企业级消息通过这类工具处理。

西班牙对外银行BBVA已规模化应用超4000个定制GPT,将AI驱动的工作流固化为日常运营的常态化工具。

在开发者层面,企业正从AI实验阶段转向生产级部署。目前超9000家组织的API令牌处理量突破100亿,近200家组织更是超过1万亿。

Codex工具在企业级软件研发领域快速渗透,过去六周其周活跃用户数翻倍,周消息量增长约50%


AI的价值回报随使用深度递增

企业级AI的价值已超越简单的效率提升,深刻改变了工作内容边界和业务交付能力。

报告称,75%的受访员工表示AI改善了工作产出的速度或质量,不同职能均收获显著成果:

87%的IT员工实现更快的问题解决,85%的营销和产品人员加速了营销活动落地,75%的人力资源从业者提升了员工参与度,73%的工程师缩短了代码交付周期。

AI正打破传统岗位边界。75%的员工借助AI完成了以往无法胜任的任务,包括代码审查、电子表格自动化、技术工具开发等。过去六个月,除工程、IT、研究部门外,其他职能的代码相关消息量平均增长36%。

调研显示,AI的价值回报随使用深度递增。具体来看:

每周节省超10小时工作时间的员工,其AI信用消耗量是无时间节省员工的8倍。跨7类任务使用AI的员工,其时间节省量是仅用4类任务员工的5倍,凸显了全场景渗透的重要性。


落后者面临能力缺口

报告称,领先者与落后者的差距本质上源于AI能力与组织适配度的差异。前沿企业的单席位消息量为中位数企业的2倍,其向定制GPT发送的消息量更是达到7倍,表明多数企业仍未充分挖掘AI工具潜力。

在个人层面,即便在活跃的ChatGPT企业版用户中,工具使用仍存在盲区。

月度活跃用户中,19%从未使用数据分析功能、14%未尝试推理功能、12%未启用搜索功能。这一比例在日活跃用户中降至3%、1%、1%,表明高频使用者更能挖掘AI工具价值。

在企业层面,前沿企业会系统性投入AI基础设施,将AI打造为核心组织能力,通过打通系统连接器让AI安全访问企业核心数据、推动工作流标准化复用、建立AI赋能的治理与培训体系。约四分之一的企业尚未完成基础的数据与系统对接,成为AI深化应用的关键阻碍。

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