OpenAI首次公开企业AI应用全景数据在线配资机构，揭示人工智能正从试验阶段迈向规模化部署。
12月8日，OpenAI发布的企业AI现状报告显示，ChatGPT周活跃用户已超过8亿，消费端的快速普及正推动AI加速进入专业工作场景。报告基于OpenAI企业客户的实际使用数据及对近100家企业9000名员工的调研。
数据显示，过去一年ChatGPT企业版每周消息量增长约8倍，平均每位员工发送消息数增加30%。更值得关注的是，企业对高级推理能力的使用在12个月内激增约320倍，表明更智能的模型正被系统性地整合到产品和服务中。
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在线配资机构，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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