OpenAI 内部数据首次曝光:会用 AI 的人,正在甩开你 17 倍
OpenAI 内部数据首次曝光:会用 AI 的人,正在甩开你 17 倍
OpenAI 的这份报告,静悄悄。
「The State of Enterprise AI 2025」,企业 AI 现状报告。

OpenAI 首份企业 AI 报告。
24 页。
100 万家企业客户的真实使用记录。
近 100 家企业、9000 名员工的调研。
真实的不能再真实的后台数据,揭露了一个有点残酷的事实:
同样都在用 AI,有些人效率翻倍,有些人还在原地打转。差距不是 2、3 倍,而是 17 倍。
并且,AI 对企业来说正在从尝鲜,转变成基础设施。
01|17 倍怎么来的?
报告里有个词,叫「frontier workers」,头部用户。
就是 AI 用得最猛的那 5% 的人。
这群人和普通员工比,消息发送量多 6 倍。
普通员工每天跟 AI 聊 10 次,他们聊 60 次。
但这还不是最狠的。
把不同的任务类型拆开来看:
编程,差距达到 17 倍。写作沟通,11 倍。分析计算,10 倍。信息检索,9 倍。

编程差距最大,17 倍。
这已经不只是多一点了。
可以说,这是两种完全不同的工作方式。
02|一周多出一天
先说结论:使用 AI,平均每天节省「40–60」分钟。
数据分析、编程这些岗位更多,60–80 分钟。
但平均数可能意义不大。
头部用户的数字是,每周节省 10 小时以上。
10 小时,一天多点。
一周省一天,一年省 52 天,三年下来,省出半年。
而且报告发现一个有意思的规律。
在 7 种以上任务类型使用 AI 的人,省的时间是只用 4 种的 5 倍。

用的任务类型越多,省的时间越多。
意思是:AI,用得越深入,效果越好。
03|不只是更快
75% 的用户说,AI 让他们能做以前做不了的事。
注意,不是做得更快。
是以前根本做不了。
最典型的例子:非技术人员也可以开始写代码、做数据分析、或是搭建自动化流程了。
报告显示,非技术岗位的编程问答量上涨了 36%。
以前你有个想法,但不会做设计、不会写代码,想法就只能想想。
现在这些门槛,没那么高了。
04|哪些行业增速最快?
科技,11 倍增长。
医疗,8 倍。
制造业,7 倍。

科技、医疗、制造业增速最快。
有意思的是,医疗和制造业起步晚,但增速最快。
为什么?
这些行业痛点太明显了。
医疗行业文书多、合规要求高,AI 能直接砍掉大量重复劳动。
制造业供应链复杂,用 AI 做预测和优化,效果立竿见影。
反而是有些很懂技术的行业,有时候转型包袱更重。
05|几个案例
几个真实案例。
美国家居零售商 Lowe's,做了个 AI 助手叫 Mylow。
帮顾客选建材、解答装修问题、查看订单状态。
每月回答近 100 万个问题。
关键是,顾客和 Mylow 互动后,转化率翻倍。
招聘网站 Indeed,用 AI 给求职者写个性化的职位推荐。
根据简历和岗位要求,告诉你为什么匹配。
结果,申请率涨 20%,录用率涨 13%。
用 AI 职业顾问的求职者,找工作速度快了 7 倍。
Moderna 用 AI 做产品档案分析。
原来要跨部门协作好几周的任务,现在几小时搞定。
都是实打实的业务数据。
06|付了钱也不用
另外有个很真实的数据。
每月活跃的企业用户里,有 19% 从没用过数据分析功能;14% 从没用过推理模型;12% 从没用过搜索功能。

付费用户里,近两成从没用过数据分析功能。
这些还都是付费的企业用户。
工具摆在那,功能都有,但就是不用。
跟买了健身房年卡一年去不了几次,一个样。
每天活跃的用户呢?
这三个数字分别是 3%、1%、1%。
问题从来不是有没有工具。
是愿不愿意深度使用。
07|差距只会越来越大
头部用户和普通用户的差距,不会是线性增长。
用得越深度,节省的时间越多。
省下来的时间,又可以去探索新知识、学习新技能。
正循环。
OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 说:
「有些公司还是把 AI 当成一个软件,买来发给团队就完事了。」
这话说的是企业。
其实对个人也一样。
报告还提到,OpenAI 平均每 3 天发布一个新功能。
技术在快速进化。
但大多数人的用法,还停在一年前。
差距就是这么拉开的。
你在工作中怎么用 AI?
欢迎评论区聊聊。
参考链接
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The state of enterprise AI. OpenAI, 2025 年 12 月. 链接:https://cdn.openai.com/pdf/7ef17d82-96bf-4dd1-9df2-228f7f377a29/the-state-of-enterprise-ai_2025-report.pdf
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