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张献勇
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猫眼影戏记者 陆金 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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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