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%。
从客户规模看,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。
从消息量看,美国、德国、日本是商业客户 ChatGPT 使用最活跃的市场。
从行业维度看,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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