过去两年，围绕 AI 的讨论持续升温。大量讨论集中在个人使用体验上：写作、编程、资料整理、创意辅助。如果把视角从个人拉向企业：作为一个组织整体，是否已经在系统性地使用 AI？不仅是作为员工层面的尝试，而是AI 是否已经进入企业的核心工作流程，成为一种可以反复运行、被依赖的能力。
OpenAI 在12月8日发布的《The State of Enterprise AI 2025》报告，正是围绕这个问题展开，基于真实使用数据，对当前阶段进行了一次客观判断与剖析。
一、研究企业而非个人
报告在开篇明确限定了研究范围：企业环境中的 AI 使用情况。
基本立场是：
大多数具有长期经济价值的活动，发生在组织内部
企业应用场景对技术提出更高要求，包括可靠性、安全性和规模化
历史上的通用技术，其决定性价值往往在被组织吸收并制度化之后才显现
因此，报告将“企业是否开始规模化使用 AI”视为判断技术阶段变化的关键指标。
二、报告使用数据
报告的结论主要基于两类数据来源：
企业侧真实使用数据
来自 100 万+ 企业客户
覆盖 ChatGPT Enterprise、Custom GPT、Projects 以及 API
所有数据均为去标识、聚合后的结构性使用数据
分析重点放在使用强度、使用频率和使用形态
企业员工调查
覆盖近 100 家企业、9,000 名员工
用于补充使用行为与工作变化之间的关系
这意味着，报告并非基于态度或意向判断，而是基于企业实际如何、在多大程度上使用 AI。
三、四个 Key Findings
报告在开篇集中列出了四个关键发现，作为后文分析的基础：
企业 AI 使用正在规模化，并逐步嵌入工作流程。企业侧 ChatGPT 消息量同比增长约 8 倍，API 推理 token 使用量显著上升，显示出更频繁、更复杂的使用模式。
使用 AI 的企业正在获得可衡量的生产力和业务影响。企业用户反馈说AI的使用帮助他们节省了时间，并能够完成此前无法独立完成的技术性任务；部分案例显示 AI 对收入增长、客户体验和产品周期产生影响。
企业 AI 增长呈现全球化和行业差异。多数行业的企业使用规模在过去一年中显著增长，国际市场的采用速度持续加快。
领先者与落后者之间的使用差距正在扩大。在个人和企业两个层面，高强度使用者与中位水平之间存在显著差距，且差距在高级工具使用上尤为明显。
这四点共同构成了报告的核心判断框架。
四、企业规模化使用的具体情况
围绕第一个 Key Finding，报告重点分析了若干使用层面的变化。
使用规模的变化
报告显示：
企业侧 ChatGPT 消息量同比增长约 8 倍
ChatGPT Enterprise 席位数量约 9 倍增长
API 推理 token 使用量在单个组织层面平均增长 320 倍
这些数据用于说明企业使用 AI 的频率和复杂度均在上升。
从对话到可复用流程
报告进一步区分了不同类型的企业使用行为。
在 ChatGPT Enterprise 中，Custom GPT 和 Projects 被用于：
封装企业内部知识与规则
执行可重复、多步骤的任务
报告给出的数据显示：约 20% 的企业消息通过 Custom GPT 或 Projects 完成。
这类使用方式体现出 AI 被纳入标准化流程的一部分，而非仅作为临时工具。
从界面调用到系统集成
在 API 使用层面，报告观察到：
超过 9,000 家组织处理过 100 亿以上 token
近 200 家组织累计 token 使用量超过 1 万亿
报告将这一趋势解释为：AI 正在通过 API 被集成进产品和内部系统中，用于持续运行的任务。
五、关于当前阶段的界定
在确认企业使用规模和形态发生变化的同时，报告也指出：
多数企业仍处在能力使用的早期阶段
不同企业之间的使用深度存在显著差异
后续影响将取决于是否能够将 AI 稳定嵌入组织流程
因此，报告对当前阶段的界定是：
企业 AI 使用已经进入规模化阶段，但整体仍处于早期发展阶段。
在完成阶段判断之后，报告的重点开始转向差异与分化，并围绕三个层面展开更具体的分析：
个体层面
不同员工之间，AI 使用强度为何会迅速拉开？
使用更多工具、覆盖更多任务，如何与时间节省和能力扩展相关？
组织层面
为什么同样具备可用工具，不同企业之间的使用深度差距会持续扩大？
Frontier worker 与 Frontier firm 的使用特征具体体现在哪里？
行业与案例层面
不同行业、不同国家的采用节奏有何不同？
已经取得实际业务效果的企业，AI 被嵌入到了哪些关键流程中？
明后天我们继续解读这三个话题，这也是理解“企业 AI 差距从何而来”的关键
需要完整报告的，可后台私信“报告”，发送PDF版本 OpenAI《The State of Enterprise AI｜2025 Report》
