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新智元报道

编辑：KingHZ 定慧

【新智元导读】当你还在纠结要不要用一下AI时 ，OpenAI已经拎着8亿人的加班数据 ，在被谷歌和Anthropic逼到墙角的企业战场上拼命自救——究竟是谁在天天白赚1小时 ，谁又在被时代悄悄镌汰 ？

奥特曼紧迫拉响「红色警报」后 ，OpenAI对外放话：

我们 ，在企业级市场赢了。

最新数据显示 ，已往一年 ，企业用户对OpenAI工具的使用量猛增。

自2024年11月以来 ，ChatGPT在企业场景的新闻量 ，增添了8倍。企业数据反。涸惫ぬ焯炱骄苁∠陆1小时势情时间。

第三方数据也在佐证这一点。

Ramp AIIndex统计：美国靠近36%的企业已成为ChatGPT Enterprise客户 ，Anthropic的占比为14.3%。

基于8亿周活跃用户和9000名企业员工的数据剖析 ，OpenAI在最新《企业AI现状报告》中得出一个结论：

企业AI接纳率不但在上升 ，而是在 加速、加深 。

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

增添焦虑

OpenAI艰难自救

留给OpenAI的时间未几了 ，市场很是残酷。

在消耗者市场 ，OpenAI的好日子竣事了：

在综合问题解决能力上 ，许多评测都以为：谷歌Gemini反超了ChatGPT ；

在图像天生领域 ，新模子Nano Banana Pro的体现 ，也已远超DALL·E ；

现在 ，OpenAI的大部分收入 ，仍来自小我私家订阅 ，而这一块正被Gemini步步蚕食。

与此同时 ，OpenAI还要应对多条战线的夹击：

敌手Anthropic在企业市场快速扩张 ；

越来越多面向企业的「开源权重」（open-weight）模子 ，把价钱打到极低 ；

商业模式被一连质疑 ，烧钱速率和债务水平一直抬升 ，压力最先传导给相助同伴和生态。

虽然ChatGPT依然占有整体主导职位 ，但Gemini增速很是凶 ；Claude、DeepSeek等后起之秀正在补课追赶。

外部传言也很直白：为了应对Gemini的猛攻 ，OpenAI正在准备提前宣布ChatGPT新模子。

但问题已经不止是模子强不强。谁能真正拿下企业市场 ，才是下一阶段输赢手。

谷歌和Anthropic同时出击 ，OpenAI腹背受敌

本月初 ，SEO和剖析公司FirstPageSage宣布了最新AI市场份额报告。

一个趋势特殊醒目：谷歌Gemini正快速迫近第二名 ，季度增添速率险些是在「狂奔超车」。

在企业AI市场 ，OpenAI颓势早已浮现。

凭证Ramp AI指数 ，2025年10月企业AI接纳率上升了0.9个百分点 ，抵达44.8%。

OpenAI仍是企业付费AI效劳的绝对老大 ，但增添最先踩刹车：企业接纳率只涨了0.3个百分点 ，低于今年8月创下的高点。

而Anthropic成为谁人月里增添最快的玩家：企业用户比例上涨2.1个百分点 ，抵达14.3% ，创其历史第二高月增幅 ，仅次于今年3月那次暴涨3.6个百分点。

11月5日 ，OpenAI宣布 ，全球已有凌驾100万家企业客户正在直接使用其AI效劳 ，成为史上增添最快的商业平台。

OpenAI的企业用户中不乏一些着名企业 ，如安进（Amgen）、澳大利亚联邦银行、Booking.com、思科（Cisco）、Lowe’s、摩根士丹利、T-Mobile、Target和赛默飞

险些与此同时 ，OpenAI放出一个更大的数字：未来几年 ，妄想投入高达1.4万亿美元建设算力和基础设施。

这句话的潜台词很清晰：要撑起这笔钱 ，企业客户的增添 ，已经是OpenAI商业模式的要害支点。

OpenAI首席经济学家Ronnie Chatterji对企业AI感应激动：

已往几年 ，AI最直观的影响险些都集中在消耗端。

但真正让我感应兴奋的 ，是现在企业内部正在爆发的转变。

在这样的配景下 ，OpenAI宣布了《企业AI现状报告》 ，宣布其在企业AI上真正的实力。

企业AI：风口已来

报告先以史为鉴 ，从蒸汽机到半导体 ，历史一再证实：

真正释放经济价值的时刻 ，不在手艺刚被发明的那几年 ，而是在企业把这些底层能力规 ；τ弥 。

企业AI正在走向这一步。

这一次 ，企业级AI看起来已进入一个要害拐点：从试水期 ，走进深水区。

这份报告主要回覆了三个问题：

企业究竟在用AI做什么 ？

这些应用 ，真的在创立价值吗 ？

头部领跑者 ，究竟比通俗企业多做了什么 ？

OpenAI首席财务官Sarah Friar用几组焦点数据 ，给出了清晰图谱。

??效率奔腾：员工使用AI事情天天平均节约40–60分钟 ；重度用户每周节约时间凌驾10小时。

流程重塑：结构化AI事情流今年增添了19倍。这标记着企业已显着从「实验试水」转向了「可重复、嵌入式」的标准流程。

深度智能：已往12个月 ，每家企业的推理Token（Reasoning Token）使用量增添了约320倍。这意味着更深层的智能已被整合进产品与决议中 ，而不但仅是多发了几条「提醒词」（prompt）。

能力破圈：75%的员工体现能够完成以前无法胜任的使命。AI正在拓展人类的能力界线 ，而不但仅是提升速率。

全员开发：非手艺岗位员工的代码类应用增添了36%。「想法」与「执行」之间的鸿沟正在迅速消逝。

尤其值得关注的是 ，非手艺岗位的编程相关互动增添了36% ，通俗员工正借助AI突破手艺瓶颈。

然而 ，数据也预警了「贫富差别」的扩大：前5%的深度用户在使用频率和深度上远超中位数用户。

这批注 ，组织和小我私家的AI准备度将成为未来竞争的要害分水岭。

报告细节

报告的结论基于两类焦点数据源：

现实使用数据：来自OpenAI企业客户的去标识化（de-identified）和聚合（aggregated）的使用数据。

视察数据：针对近100家企业的9,000名员工举行的关于AI接纳模式的视察。

剖析历程中没有任何OpenAI员工查阅详细的企业、营业或API客户数据 ，仅使用自动化分类系统处置惩罚新闻内容。

换句话说 ，这不是「拍脑壳体感」 ，而是真实使用行为+大样本调研叠加出来的效果。

企业使用加速与深度集成

OpenAI现在拥有凌驾700万个ChatGPT事情席位 ，企业版席位同比增添约9倍。

自2024年11月以来 ，企业周新闻量增添约8倍。定制化工具使用率飙升 ，CustomGPTs和Projects的周用户数增添了19倍 ，现在约20%的企业新闻是通过这些定制工具处置惩罚的 ，显示事情流正被数据化和标准化。

API与开发者事情流

API消耗量重大：凌驾9,000个组织处置惩罚了凌驾100亿个Token ，近200个组织处置惩罚量凌驾1万亿。

推理Token消耗量在已往12个月中增添了320倍 ，批注更智能的模子正在被集成。

Codex（代码模子）的周活跃用户增添了2倍 ，显示代码天生数据的增添。

员工价值与生产力数据

视察数据显示 ，75%的员工报告提高了速率或质量。

数据科学（Data Science）岗位的员工平均天天节约60-80分钟 ，高于平均水平。

值得注重的是 ，非手艺岗位（非工程、IT、研究）的编程相关新闻量增添了36% ，批注更多通俗员工最先处置惩罚手艺数据。

使用强度与时间节约的相关性

数据批注使用深度与产出成正比：节约凌驾10小时/周的员工 ，其消耗的Intelligence Credits（权衡模子使用量的指标）是未节约时间员工的8倍。

高频用户倾向于使用多种模子和工具。

各行业增添数据

所有行业的接纳率都在增添 ，中位数行业的客户增添凌驾6倍。

科技、医疗保健和制造业增添最快。

虽然金融和专业效劳业的绝对规模最大 ，但新兴行业的追赶速率惊人。

增添最快的行业排名

详细增添数据为：科技行业增添11倍 ，医疗保健增添8倍 ，制造业增添7倍。

这反应了这些行业正在大宗爆发和处置惩罚AI交互数据。

API用例漫衍

非科技公司的API使用量增添了5倍。

在金融和专业效劳领域 ，「数据剖析、摘要与提取」均位列前五大API用例。

科技公司主要将API用于面向客户的应用（如应用内助手和搜索）。

全球增添数据

国际增添加速 ，澳大利亚、巴西、荷兰和法国的商业客户增添率均凌驾143%。

非美国地区的API客户增添在已往6个月凌驾70%。

使用鸿沟（小我私家层面）

数据展现了惊人的使用差别：前5%的头部员工（Frontier workers）发送的新闻总量是中位数员工的6倍。

特殊是在数据剖析功效上 ，头部员工的使用量是中位数员工的16倍。

使命层面的差别

差别使命的差别各异：在编程使命上 ，头部与中位数的差别最大 ，达17倍 ；在剖析与盘算使命上 ，差别为10倍。

数据还显示 ，涉及约7种差别使命类型的用户 ，其节约的时间是仅涉及4种使命用户的5倍。

工具普及率与企业差别

只管工具已普及 ，仍有19%的月活跃用户从未实验过「数据剖析」功效。

在企业层面 ，头部企业（Frontier firms）每席位的新闻量是中位数企业的2倍 ，且发送给Custom GPTs（代表标准化事情流）的新闻量是中位数企业的7倍。

商业影响概览

引用BCG的研究数据：AI领先企业的收入增添是平均水平的1.7倍 ，股东总回报是3.6倍。

以下为详细案例。

Intercom案例数据

使用Realtime API后 ，Intercom的语音延迟降低了48% ，AI能够端到端解决53%的电话咨询 ，人工处置惩罚后的通话时长缩短了40%。

Lowe's案例数据

Lowe's的AI工具每月回覆近100万个问题。

在线客户与AI互动后的转化率翻了2倍。

Indeed案例数据

AI辅助的约请使求职申请增添了20% ，下游乐成率（面试和任命）提高了13%。

使用AI职业教练的求职者找到相关事情的速率快了7倍。

BBVA案例数据

BBVA的执法AI谈天机械人每年自动处置惩罚凌驾9,000个盘问 ，资助完成了凌驾11,000个执法验证 ，孝顺了执法效劳部分年度储备KPI的26%。

OscarHealth案例数据

Oscar的AI能够即时回覆58%的福利问题 ，并能在无需人工干预的情形下处置惩罚39%的福利相关新闻 ，这得益于AI与医疗纪录和理赔数据的深度集成。

Moderna案例数据

Moderna使用AI处置惩罚重大的证据包（有时长达300页的数据） ，将目的产品概况（TPP）的起草和剖析流程从数周压缩至数小时。

最佳实践与数据准备

数据准备是要害瓶颈：现在仍有约1/4的企业尚未开启毗连器（Connectors）以付与AI会见内部数据的权限。

乐成的企业通 ；峤ㄉ鐰PI并将制度性知识编码化。

总结指出 ，深度使用至关主要。

使用数据剖析、API和推理模子等高级工具的员工报告了更高的生产力收益。

AI正将编程和剖析使命扩展到古板专家角色之外。

参考资料：

https://openai.com/index/the-state-of-enterprise-ai-2025-report/

https://techcrunch.com/2025/12/08/openai-boasts-enterprise-win-days-after-internal-code-red-on-google-threat/

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