Enterprise Signals：前沿企业有何不同之处

企业级 AI 正进入一个新阶段：越来越多的工作被委派给智能体，而走在最前沿的企业正在拉开差距。前沿企业与其他企业使用的是同样的 AI 模型，但他们深化应用的速度更快。让他们脱颖而出的是他们应用这些模型的方式：从辅助走向委派，为智能体提供完成复杂任务所需的上下文与工具，并推动智能体 AI 在软件开发以外的领域加速落地。

我们在 OpenAI 开展了关于智能体如何重塑工作的研究，为探索这种转变在 AI 原生组织内部的样貌提供了领先指标。Enterprise Signals 则将视角扩大到了 OpenAI 全球范围内的企业客户群，展示了智能体工作是如何在各个组织中普及，以及前沿企业与一般企业之间的差距所在。

在本期 Enterprise Signals 中，我们展示了前沿企业（即每月 AI 使用量排名前 10% 的企业）正在拉大与一般企业（排在中位 10% 的企业）之间的差距。我们分析了前沿企业有何不同之处，以及各组织能够采取哪些措施来缩小这一差距。

核心要点：

• 企业应用正向智能体化演进。截至 6 月份，在企业客户中，Codex 输出了 Codex 与 ChatGPT 合计 Token 总量的 64%，这表明智能体正推动企业向更具实质性的委派式工作转变。
• 前沿差距正在拉大。前沿企业（即每月 AI 使用量排名前 10% 的企业）现在每位活跃用户的输出 Token 数是一般企业的 8.3 倍，高于 1 月份的 2.6 倍。
• 前沿企业更频繁地使用高级能力。每周，前沿企业中有 21% 的活跃用户使用插件，而一般企业仅为 9%。在 OpenAI，95% 的员工每周都会使用插件，这凸显了深度采用这些能力的巨大潜力。
• 智能体正扩展至各类知识型工作。自 2 月份以来，企业 Codex 每周活跃用户数量在法务部门增长了 108 倍，在销售部门增长了 41 倍，在招聘部门增长了 41 倍，在营销部门增长了 26 倍；而工程部门的增长为 5 倍。
• 职场新人使用 AI 的频率更高：在使用量上，初入职场的员工位居榜首，而在资深员工中则有所下降，这表明在利用 AI 方面可能存在一种比较优势。

企业 AI 正从解答问题迈向执行工作。这种转变首先在软件工程领域通过 Codex 显现出来。如今，ChatGPT 工作正将智能体 AI 扩展到开发者之外的领域，使全企业的员工能够从“寻求帮助”转变为“将实质性任务委派给 AI”。

截至 2026 年 6 月，在企业客户中，智能体 AI 用量（定义为 Codex 的 Token 用量）占 Codex 与 ChatGPT 合计输出 Token 的 64%。ChatGPT 与智能体 AI 均使用相同的底层前沿模型；不同之处在于这种智能如何应用于实际工作。

ChatGPT 帮助人们提问、构思创意并解决问题。智能体 AI（如 Codex 和 ChatGPT 工作）则赋予了模型操作用户计算机的工具，使其能够自主或在人工监督下查找信息、编辑文件并执行多步骤任务。完成复杂且耗时的任务可能需要大量的计算资源，这也有助于解释为何智能体 Token 用量会出现爆发式增长。

每个月，我们都会根据每位活跃用户的输出 Token 数对企业客户进行排名。前沿企业指的是当月排名前 10% 的企业，而一般企业则位于第 45 至第 55 个百分位之间。截至 6 月份，前沿企业每位活跃用户的输出 Token 数是一般企业的 8.3 倍，这一差距较 1 月份的 2.6 倍增长了两倍多。

前沿差距同样存在于不同行业之间：Token 用量差距最大的是信息与技术行业（11.7 倍），最小的则是制造业（5.3 倍）。相比之下，一般企业在各行业的 Token 用量则较为接近，且在过去一年中增长相对温和（1.9 倍至 2.8 倍）。这表明许多组织仍在使用简单的聊天助手，在深化采用以及利用智能体完成更复杂的工作方面，还有很大的提升空间。

Token 数并不是衡量商业价值的完美指标：一个简短的回复可能非常有价值，而冗长的回复可能用处不大。但 Token 数量为衡量 AI 使用深度以及员工要求 AI 承担的工作量，提供了一个实用的替代指标。

领先企业正深化 AI 应用，因为他们正将其用于解决组织内部及所在行业的具体问题。

早期的企业 AI 应用始于内部，帮助员工查找信息、起草文档、分析数据、编写代码以及实现常规流程的自动化。领先企业正日益将 AI 从提升内部生产力，扩展至面向客户的产品、服务及体验中。

AI 智能体需要获取合适的背景信息与工具才能发挥效用。插件⁠（在新窗口中打开）捆绑了协助智能体完成特定工作流的功能。它们能够将提供可复用指令的技能与连接公司数据、工具及操作的应用相结合。例如，一个销售插件可以将团队的销售手册与对其 CRM 系统的访问权限结合起来，使智能体能够利用当前的客户信息及过往的提案，起草一份量身定制的回复以供审查。

前沿企业在采用高级能力方面明显领先。在每周活跃用户中，前沿企业有 21% 的用户使用插件，19% 的用户使用技能；而一般企业仅分别为 9% 和 3%。然而，前沿企业的采用率仅仅揭示了巨大潜力的冰山一角。OpenAI 内部的使用情况凸显了深度应用这些能力的潜力，其活跃用户每周的插件使用率高达 95%。我们关于智能体如何重塑工作的研究深入探讨了 OpenAI 员工应用这些高级能力的方式。

AI 智能体需要具备三要素才能完成实质性工作：上下文、工具与持久性。记忆、语音输入以及智能快照功能，帮助员工轻松共享成功完成任务所需的上下文和资料。计算机和浏览器使用功能，让智能体能够自主或在人工监督下浏览网站、创建文件并完成任务。目标与循环机制则确保智能体能持续工作，直至任务圆满完成。这些能力共同帮助前沿企业将智能体的潜力化为现实。

赋予智能体访问公司系统的权限也会带来新的风险。前沿企业会制定明确的规则：智能体可以在哪里运行、可以访问哪些信息、何时可以执行操作，以及人员该如何审查较高风险的决策。这些控制措施必须随着组织在实际部署中积累的经验而不断演进。

前沿企业还会将持续的学习和试验融入到日常工作中。通过实操构建研讨会、分享新兴用例的论坛以及内部展示活动，成功的实践经验能够在各团队和职能部门间广泛传播。

软件开发者是最早采用 AI 智能体的群体之一，但如今增长最快的是普通知识工作者。自 2 月以来，企业 Codex 的每周活跃用户数量，在法务部门增长了 108 倍，在销售部门增长了 41 倍，在招聘部门增长了 41 倍，在营销部门增长了 26 倍；相比之下，工程师群体的增长为 5 倍。

软件领域最先发力是有原因的。代码库为智能体提供了清晰的上下文，测试环节让输出结果更易于验证，而编程方面的进展又反过来加速了 AI 的研发。在过去两年中，开发者们已经从使用 AI 补全单行代码，转变为让智能体处理完整的软件开发任务。许多开发者不再手动编写代码，而是将时间集中在设置任务、编排智能体以及审查结果上。

相比之下，在普通知识型工作中的进展则较为缓慢，因为许多任务能提供的上下文有限、难以精确定义，并且缺乏明确的结果验证标准。但随着模型的持续扩展、强化学习的进步，以及为提升 GDPval 等评估表现而进行的针对性努力，越来越多的真实任务、工具和工作环境被纳入到了前沿模型的能力范围之内。因此，自今年年初以来，智能体 AI 与普通知识工作者的产品市场契合度 (product-market fit) 正日益提升。

对超过 1,000 万条消息的分析显示，企业级 AI 正从“辅助员工产出”转向“帮助团队执行工作”。即使在同一职能部门内，聊天与智能体 AI 的使用模式也存在显著差异。

写作依然是 ChatGPT 最常见的用途，而在智能体消息中，编程以及系统或智能体操作合计占据了近 75%。这种转变在传统技术团队之外尤为明显：招聘 (32%)、销售 (26%)、政策 (25%) 和传播 (24%) 部门，均有四分之一到三分之一的消息用于系统和智能体操作。同时，技术性工作也在向各个职能部门渗透，在设计部门的智能体消息中，编程占比高达近 60%。

AI 的应用路径并非千篇一律，不存在单一的“领跑榜单”。行业排名因衡量指标而异。在过去一个月中，专业和科学服务业在 Codex 采用率及 API 使用强度方面均处于领先地位。艺术、娱乐和休闲业在 ChatGPT 采用率上领先，而制造业尽管在 Codex 和 API 使用强度上排名靠后，但其 ChatGPT 使用强度却是最高的。

不同行业在采用 AI 的路径上不尽相同。一些行业正在推进使用开发者工具及 AI 驱动的产品，而另一些行业则在日常应用上展现出更广泛或更密集的使用趋势。

AI 在为组织创造交付产品和服务的新方式的同时，也在重塑安全格局。网络安全是最紧迫的风险之一，特别是在 AI 网络安全能力快速发展的当下。

AI 同样可以协助防御者进行响应。模型能够分析庞大的代码库、调查漏洞，并支持多步骤的安全工作。但发现更多问题并不等同于自动提高系统安全性。真正的瓶颈在于将发现转化为行动：确定哪些漏洞是真正的威胁、对后果最严重的风险进行优先级排序、测试补丁，并确保安全团队能够快速审查并部署修复方案。

OpenAI Daybreak 汇集了前沿的网络安全模型、企业安全工具以及合作伙伴生态系统，旨在帮助各组织应对这些挑战，并增强其抵御新兴威胁的防御能力。

OpenAI 的使命是确保 AI 造福全人类。各组织将在很大程度上塑造 AI 的经济影响力；正因如此，我们会定期发布 Enterprise Signals。这是一组追踪企业级 AI 的采用、扩散及影响力的周期性衡量指标。本报告中的所有分析均基于已脱敏的汇总企业使用数据。我们使用自动化系统对消息内容进行了分类，没有 OpenAI 员工审查过任何客户消息。

OpenAI Enterprise 企业客户也可以申请定制的基准测试报告，以查看其组织在最新使用情况及能力衡量指标上的对比表现。