2025 年企业 AI 现状报告

TL;DR

OpenAI 发布了《2025 年企业 AI 现状报告》，表明专业环境中的 AI 采用正从随意实验转向规模化、集成化的使用场景。这一转变表现为推理模型和结构化工作流使用量的大幅增加，从而带来可衡量的生产力提升，并使非技术人员能够完成新任务。

加速采用与集成

企业 AI 的使用正在广度（更多用户）和深度（每位用户更深入的使用）两方面扩展。这一转变体现在 OpenAI 企业客户数据的几个关键指标中：

• 消息量： ChatGPT Enterprise 的每周消息量在过去一年内增长了约 8 倍，平均每位员工发送的消息增加了 30%。
• 结构化工作流： Projects 和自定义 GPT 的使用量年内增长了 19 倍，表明正在向可重复、集成的流程转变，而不仅仅是简单查询。
• 推理能力： 每个组织的平均推理 token 消耗在过去 12 个月内激增了约 320 倍，表明更智能的模型正在系统地集成到产品和服务中。

全球及行业特定增长

AI 采用在所有行业和地区都在加速发展，出现了一些高增长领域：

行业动态

技术、医疗和制造业是增长最快的行业。与此同时，专业服务、金融和技术行业在 AI 使用规模上最大。

地理扩张

国际 API 客户增长在过去六个月超过 70%。日本在美国以外拥有最多的企业 API 客户，而澳大利亚、巴西、荷兰和法国的企业客户基数年增长超过 140%。

可衡量的员工生产力和新能力

AI 正在提升 75% 被调查员工的输出速度和质量。平均而言，员工报告每天节省 40-60 分钟，而重度用户每周节省超过 10 小时。

部门影响

价值正在各种专业职能中得以实现：

• IT： 87% 的员工报告问题解决更快。
• 市场和产品： 85% 报告活动执行更快。
• 人力资源： 75% 报告员工参与度提升。
• 工程： 73% 报告代码交付更快。

工作范围的扩展

AI 使员工能够完成以前无法完成的任务。75% 的用户报告能够完成新任务，且在非技术职能的员工中，与编码相关的消息增加了 36%，缩小了意图与执行之间的差距。

前沿用户与中位用户之间的差距

数据表明，“前沿”用户和企业与中位数相比，性能差距在扩大：

• 前沿员工： 使用量位于第 95 百分位的员工发送的消息量是中位员工的 6 倍。
• 前沿企业： 这些组织每个座位发送的消息量是中位数的 2 倍，并在团队间展示了更深层次的 AI 集成。

OpenAI 指出，随着用户消耗更多智能并跨越更多不同任务，节省的时间会增加。组织的主要限制现在是组织准备和实施，而不是模型性能或工具。