【量子位 2025年12月8日讯】在谷歌Gemini带来的竞争压力下，OpenAI正急于用企业市场的亮眼数据巩固地位。12月8日，OpenAI发布最新企业用户报告，披露过去一年ChatGPT企业版消息量激增8倍，员工日均节省1小时工作时间，API调用中的“推理 tokens”消耗更是暴涨320倍，彰显AI在复杂业务场景的渗透加深。而就在一周前，CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）刚向内部发出“红色警报”，警示谷歌的竞争威胁——此次数据发布，被业内解读为OpenAI在“强敌环伺”下，对自身企业生态优势的一次集中宣示。
企业业务成“压舱石”：消息量年增8倍，推理 tokens 暴增320倍
OpenAI此次披露的核心数据，聚焦企业用户的“深度使用”而非单纯规模：
-
交互频次大幅提升：自2024年11月以来，ChatGPT企业版的消息发送量增长8倍，意味着用户从“偶尔试用”转向“日常依赖”。以数字银行BBVA为例，其内部已部署超4000个定制化GPT，用于知识管理、客户服务等场景，日均交互量突破10万次；
-
复杂任务占比飙升：衡量AI复杂推理能力的“推理 tokens”消耗同比增长320倍，OpenAI解释称，这表明企业不再将AI用于简单问答，而是解决代码生成、数据分析、战略规划等高阶任务。例如某科技公司的非技术团队，通过AI生成自动化脚本，使数据整理时间从3天缩短至2小时；
-
生产力增益显著：参与调研的企业员工反馈，使用OpenAI工具后日均节省40-60分钟，且使用强度与效率正相关——每周通过AI节省10小时以上的员工，其工具调用量是无效率提升用户的8倍。
值得注意的是，这些数据背后是OpenAI企业客户结构的优化。据Ramp AI Index统计，目前36%的美国企业是ChatGPT Enterprise用户，远超Anthropic的14.3%；尽管OpenAI仍依赖消费者订阅收入，但企业业务增速已显现优势——定制化GPT的使用量今年增长19倍，占企业消息总量的20%，成为营收增长新引擎。
应对谷歌威胁：用“生态深度”对抗“技术追赶”
此次数据发布的时间点颇具深意。一周前，Altman在内部备忘录中启动“红色警报”，直指谷歌Gemini在多模态能力、算力效率上的突破，可能分流企业客户。而OpenAI选择此时晒出企业战绩，实则是用“落地深度”回应谷歌的“技术锋芒”。
从竞争维度看，OpenAI的企业优势集中在三点：
-
场景渗透更彻底：企业不仅用AI处理单一任务，更将其嵌入核心流程。例如思科将OpenAI的Codex模型整合至代码审查环节，使审查时间缩短50%，项目周期从数周压缩至数天；
-
定制化能力成熟：定制化GPT允许企业将内部知识转化为专属AI助手，BBVA的4000个定制GPT覆盖从风控到员工培训的全场景，这种“私有知识库+通用AI”的模式，是当前谷歌Gemini尚未重点布局的领域；
-
开发者生态完善：OpenAI API的企业调用量增长，带动第三方工具集成——Shopify、PayPal等企业通过API构建“对话式商务”功能，用户可在ChatGPT内直接完成购物、支付，形成“AI+业务”的闭环。
不过，OpenAI也面临隐忧。其“推理 tokens”激增虽体现使用深度，但也意味着企业算力成本上升——这类 tokens 消耗与能源使用正相关，长期可能引发客户对预算的担忧。TechCrunch已向OpenAI询问企业AI预算分配情况，但截至发稿尚未收到回应。
1.4万亿算力投入“背水一战”：企业增长成生死线
支撑OpenAI企业野心的，是其激进的算力布局——未来数年，OpenAI已承诺1.4万亿美元的基础设施投入，这一规模远超行业常规，也让企业业务增长成为“必须完成的任务”。
从财务逻辑看，OpenAI正面临“算力投入-收入增长”的刚性循环：新增企业客户需要更多算力支撑，而算力扩张又依赖收入反哺。汇丰银行测算显示，OpenAI 2025年上半年净亏损已达135亿美元，未来五年需融资2070亿美元才能覆盖现金流缺口；若企业业务增长不及预期，将直接加剧财务压力。
OpenAI首席经济学家罗尼·查特吉（Ronnie Chatterji）在 briefing 中强调：“蒸汽引擎等变革性技术的价值，最终由企业规模化应用实现。对OpenAI而言，企业客户不仅是收入来源，更是证明AI经济价值的关键。”目前，OpenAI正通过两大动作加速企业渗透：一是推出AgentKit工具，将企业智能体开发周期从数月缩短至数天；二是开放“用户原创模板”通道，鼓励客户分享行业解决方案，进一步丰富生态。
行业隐忧：“AI鸿沟”加剧，安全风险伴生
报告也暴露了AI企业应用的两大挑战。一方面，“前沿用户”与“落后者”的差距正在拉大——部分企业将AI视为“操作系统”，重构业务流程；而另一部分仍停留在“工具试用”阶段，仅将其作为辅助软件。OpenAI首席运营官布拉德·莱特卡普（Brad Lightcap）坦言：“全面采用AI需要心态转变，企业需重新设计 workflows，这需要时间。”
另一方面，AI在非技术场景的普及也带来安全隐患。报告显示，非工程、IT团队的AI coding相关消息增长36%，但“非专业编程”可能导致代码漏洞。对此，OpenAI推出私有测试版工具Aardvark，用于检测AI生成代码的安全风险，试图缓解客户担忧。
截至目前，OpenAI尚未披露企业业务的具体营收占比，但从其动作来看，应对谷歌竞争、消化1.4万亿算力投入、缩小“AI鸿沟”，已成为其企业战略的三大核心。莱特卡普表示：“现在是企业追赶AI浪潮的关键期，落后者将面临效率落差；但对OpenAI而言，我们必须证明，这场投入能为客户、为行业带来真实价值。”
