夜雨聆风2026年6月25日，OpenAI发布了一份题为《向Agentic AI的转变：来自Codex的证据》（The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex）的经济研究报告。这份由Drew Johnston等六位作者联合撰写的研究论文，基于2025年8月至2026年6月近十个月的平台使用数据，系统分析了AI编程代理Codex在三个群体——外部个人用户、外部组织用户以及OpenAI内部员工——中的使用模式。
报告揭示了一个令人震撼的事实：截至2026年6月，Codex已成为OpenAI几乎所有部门的主要工作平台，97.9%的活跃使用者通过Codex完成工作，99.8%的输出Token均由该平台产生。这意味着，在OpenAI内部，聊天机器人时代正在快速终结，AI代理正在全面接管知识工作。
这份报告的意义远不止于一家公司的内部数据。它是迄今为止关于Agentic AI如何改变工作方式的最大规模实证研究，为我们观察AI从“回答问题”到“完成工作”这一根本性范式转变提供了难得的一手视角。
洞察一：Agentic AI的采用正在经历指数级增长
报告最核心的发现是Agentic AI采用速度的惊人。2026年上半年，Codex的活跃用户数量增长了五倍以上。在OpenAI内部，Codex的员工采用率从2025年8月的约40%飙升至2026年6月的97.9%。
这一增长速度在科技行业历史上极为罕见。不到一年时间，一个全新的工作平台就实现了近乎全员覆盖。更值得注意的是，增长最快的群体并非最初的软件开发者目标受众，而是来自更广泛的用户群体。这表明Agentic AI正在突破其最初的技术工具定位，向更广阔的知识工作领域渗透。
从宏观角度看，这一数据验证了一个重要趋势：AI的采用正在从“早期 adopters”阶段加速进入“早期多数”阶段。当一项技术在一个组织内部实现97.9%的渗透率时，它已经不再是实验性工具，而是基础设施级别的平台。
洞察二：从聊天机器人到AI代理的范式转移已经完成
报告最引人注目的数据或许是ChatGPT在OpenAI内部几乎被“淘汰”。截至2026年6月，OpenAI内部产生的每周Token中，Codex占比高达99.8%。换言之，OpenAI员工通过ChatGPT产生的输出Token仅剩0.2%。
这一数据具有极强的象征意义。ChatGPT是OpenAI的旗舰产品，是全球最知名的AI聊天工具，但在公司内部，它几乎已被Codex完全取代。正如一篇评论文章所言：“Agent已经全面取代聊天机器人，成为AI干活的默认工具。”
报告将Codex与ChatGPT进行了明确区分：ChatGPT被定位为“对话式AI工具”，而Codex被定位为“Agentic AI工具”。两者的本质区别在于：对话式AI提供建议和信息，而Agentic AI“代表用户执行具体任务”。报告作者明确指出：“用户要求Codex完成工作，而不仅仅是提供建议或信息。”
这一区分点出了AI产业正在经历的根本性转变。第一波AI浪潮以聊天机器人为代表，强调的是“对话”——你问，它答。第二波AI浪潮以AI代理为代表，强调的是“执行”——你委托，它完成。从0.2%到99.8%的Token流向变化，是这一范式转移最直观的量化证明。
洞察三：采用速度呈现显著的部门差异
报告揭示了Agentic AI在不同部门之间采用速度的不均衡性。工程团队是最早导入Codex的部门。自产品推出后，工程师逐步增加使用频率，到2025年12月，大部分工程师已将核心开发流程迁移至Codex平台。
非技术部门的跟进速度同样惊人。包括法务、财务及招聘等部门，平均于2026年4月开始跨越“半数工作由Codex完成”的临界点。到2026年6月，OpenAI平均每位法务人员或招聘专员已有超过85%的工作输出Token来自Codex，而工程师则高达99%。
不同职能部门的Token增长倍数进一步印证了这一趋势。研究部门增长最快，自2025年11月至2026年6月，中位数输出Token增加了56倍；客服部门增加32倍；工程部门增加27倍；法务部门则增加13倍。正如报告所指出的：“在2026年6月，OpenAI中位法务员工在Codex和ChatGPT上产生的月度输出Token是2025年11月的13倍，而中位研究人员的产出则超过50倍。”
这一数据模式揭示了一个关键洞见：Agentic AI的扩散遵循“技术部门先行、非技术部门跟进”的经典创新扩散曲线，但非技术部门的追赶速度远超预期。法务、财务等传统上被认为难以被AI渗透的领域，正在以前所未有的速度被Agentic AI重塑。
洞察四：任务复杂度正在快速攀升
报告不仅关注了采用数量，还深入分析了任务质量的变化。一个关键指标是：自2026年初以来，提交至少一次“需要经验丰富的人类耗时超过八小时”任务的个人Codex用户比例增长了近十倍。
这意味着Agentic AI正在从处理简单、短周期的任务，向承担复杂、长周期的战略任务演进。它不是在做“更快地写邮件”这类琐事，而是在执行“相当于人类一整天工作”的复杂项目。
最极端的案例来自使用量前1%的重度用户。截至2026年6月，这些用户每天通过Codex完成的代理工作量已经超过60小时的人工作业。换言之，一个人类用户通过Codex可以在一天内完成相当于60个小时的人工劳动——这是“生产力倍增效应”最直观的体现。
报告还观察到另一个复杂度指标：超过10%的用户每周某个时刻会同时管理三个或更多的Codex代理，26.6%的用户会使用“技能”（Skills）功能来分享复杂工作流的指令。这表明用户不仅在使用AI执行单一任务，还在构建多代理协同的复杂工作系统，并形成知识共享的组织文化。
洞察五：非开发者正在成为Agentic AI的主要增长引擎
如果说以上发现都在预期之内，那么接下来这个发现则具有颠覆性意义：非开发者的增长速度远超工程师。自2025年8月以来，Codex在非开发者中的使用量出现了爆炸式增长：
个人非开发者用户数量增长137倍
企业组织中的非开发者增长189倍
OpenAI内部非开发部门使用人数增加12倍
更值得注意的是，非开发者的采用速度是工程师的三倍。目前，非开发者已占Codex平台500万周活跃用户的约20%。
这一数据颠覆了Codex作为“编程工具”的初始定位。报告指出，Codex正被用于编程之外的广泛任务，包括起草文档、分析数据、协调沟通等。OpenAI的官方博客将这一转变概括为：“Agentic AI将知识工作的单元从单次交互转变为委托式的长周期任务。”
从产业视角看，这一发现具有深远意义。如果Agentic AI仅仅停留在编程领域，它的市场天花板将是有限的——全球程序员数量不过数千万。但如果它能渗透到所有知识工作领域——法务、财务、人力资源、市场营销、研究分析——其潜在市场规模将是数亿甚至数十亿知识工作者。非开发者137倍的增长，正是这一巨大市场潜力的早期信号。
洞察六：企业市场正在成为Agentic AI的主导力量
报告从用户构成角度揭示了一个重要趋势：企业市场已成为AI代理最主要的增长动能。从输出Token分布来看，企业组织用户已占Codex总输出的63.3%，个人用户仅占16.5%。
这一数据表明，Agentic AI的商业化路径正在沿着“企业优先”的轨迹发展。与ChatGPT时代“消费者先行、企业跟进”的路径不同，Agentic AI的价值主张——自动化复杂工作流、提升生产力——在企业场景中更直接、更可量化。
OpenAI援引外部数据指出，Codex在组织中的使用率约为17%，而在个人中不足1%。这一巨大的渗透率差距既说明了企业市场的领先地位，也暗示了个人市场的巨大增长空间。
从商业模式角度看，企业市场的主导地位对AI公司的收入结构具有重要影响。企业客户意味着更高的客单价、更稳定的订阅收入、更长的客户生命周期——这些都是资本市场青睐的指标。
洞察七：外部采用与内部采用之间存在巨大鸿沟
报告最引人深思的发现之一是OpenAI内部与外部世界之间的采用差距。在OpenAI内部，Codex实现了97.9%的员工采用率和99.8%的Token占比。但在外部：
组织中Codex的使用率约为17.3%
个人用户中Codex的使用率仅为0.7%左右
这一差距引发了几个关键问题。首先，OpenAI的员工构成高度偏向技术人员，其内部采用模式能否代表更广泛的企业市场？正如TNW的报道所指出的：“OpenAI自己的员工队伍在多大程度上具有代表性，这一点值得质疑。”
其次，OpenAI是否通过内部激励措施推动员工使用Codex？报告没有说明公司是否激励或鼓励员工使用Codex。考虑到OpenAI是Codex的开发商和销售商，近乎全员采用的内部数据与外部相对温和的采用率之间的巨大落差，难免引发关于数据代表性的疑问。
第三，这种差距也暗示了一个巨大的市场机会。如果外部组织能够逐步缩小与OpenAI内部的采用差距，Agentic AI的市场空间将是当前规模的数倍甚至数十倍。
洞察八：Agentic AI正在重塑部门间的工作模式
报告通过不同部门Token增长倍数的差异，揭示了Agentic AI对不同职能的差异化影响。研究部门56倍的增长、客服部门32倍的增长、工程部门27倍的增长、法务部门13倍的增长——这些数字背后是不同的工作被自动化和增强的程度差异。
研究部门增长最快，这可能反映了学术和研究工作中信息检索、文献综述、数据分析等任务特别适合Agentic AI的自动化。客服部门的高增长则印证了AI在标准化客户交互中的天然优势。法务部门相对较低（但仍高达13倍）的增长，可能反映了法律工作中更高比例的非结构化判断和伦理考量。
从组织管理角度看，这一数据为企业的AI转型战略提供了重要参考：不同部门的AI投资回报率可能存在显著差异，企业应根据各部门的任务特征制定差异化的AI部署策略。
洞察九：Agentic AI正在推动从“座位定价”到“成果定价”的商业模式转变
虽然报告本身主要聚焦于使用数据，但其隐含的商业含义同样值得深入探讨。Agentic AI的核心特征是“代表用户自主执行多步骤任务”。这意味着AI从“辅助工具”进化为“数字员工”。
这一转变对传统的软件商业模式构成了根本性挑战。传统的SaaS模式按“座位”（Seat）收费——每个用户一个许可证。但如果AI代理能够替代人类完成工作，那么“座位”的价值主张就不再成立。正如Wedbush的分析所指出的：“向Agentic AI的转变引爆了科技行业长期存在的商业模式：基于座位的定价。”
未来可能出现的新定价模式包括：按任务定价（每完成一个自动化任务收费）、按成果定价（按AI创造的价值分成）、按Token消耗定价（按实际使用的计算资源收费）等。OpenAI已经在这条路上探索——更长时间运行的任务消耗更多Token，而这可以转化为可计费的收入。
从更宏观的视角看，Agentic AI正在推动一个更深层的转变：人类从“计算机的主要操作者”转变为“计算机的主要指挥者”。这一转变的影响将远超SaaS定价模式，它将重塑整个劳动力市场和产业组织形态。
洞察十：Agentic AI的浪潮才刚刚开始
尽管数据令人震撼，但报告也清醒地指出：Agentic AI的广泛采用仍处于早期阶段。在OpenAI外部，Agentic工具的使用率仍远低于ChatGPT的整体使用率。
这一判断基于三个观察：
第一，外部组织采用率（约17%）与OpenAI内部采用率（97.9%）之间存在巨大差距，说明大多数组织尚未开始大规模部署Agentic AI。
第二，个人用户采用率（0.7%）极低，说明Agentic AI在消费者市场的渗透才刚刚开始。
第三，任务的复杂度虽然快速提升，但大多数用户仍处于学习和探索阶段。超过10%的用户管理三个以上并发代理、26.6%的用户使用“技能”功能——这些数据虽然令人印象深刻，但也说明大多数用户尚未充分发挥Agentic AI的潜力。
从投资角度看，这意味着Agentic AI赛道仍处于“早期增长”阶段，远未触及市场天花板。从政策角度看，这意味着劳动力市场的大规模重组可能才刚刚开始，政府和企业的应对时间窗口正在快速收窄。
批判性审视：光环背后的阴影
在充分肯定报告价值的同时，我们也必须保持批判性思考。
首先是数据的自我报告问题。报告中的所有数据均来自OpenAI自身。正如TNW所指出的：“每一统计数据都来自OpenAI本身，而这家公司有直接的经济动机来推广它正在衡量的产品。”没有独立第三方验证任何使用数据。在OpenAI即将进行IPO的背景下，这一利益冲突尤其值得关注。
其次是生产力悖论。报告将更长的任务请求和更高的Token生成量作为AI处理更复杂工作的证据。但正如The Register所指出的：“更快的代码生成并不自动转化为成比例的生产力提升，因为验证、测试和部署时间可能会扩展以吸收速度的提升。”报告没有提供数据说明向Agentic AI的转变是否可测量地改善了产出质量或减少了总完成时间。在“更快”不等于“更好”这一点上，AI行业仍需提供更有说服力的证据。
第三是代表性的局限。OpenAI是一家AI公司，其员工构成、技术能力和工作文化都与普通企业存在显著差异。OpenAI内部的采用模式能否推广到制造业、医疗、教育等传统行业，仍是一个开放问题。
第四是劳动力影响的复杂性。报告讨论了Agentic AI对生产力、工作重组和劳动力重构的影响，但没有深入探讨就业替代、技能贬值等负面效应。当一名法务人员85%以上的输出Token来自AI时，人类在其中扮演的角色究竟是什么？是“AI的监督者”还是“即将被替代的冗余”？这一问题值得深思。
Agentic AI时代的黎明
OpenAI的这份经济研究报告，以其翔实的数据和严谨的分析，为我们描绘了一幅Agentic AI正在重塑知识工作的全景图。97.9%的采用率、99.8%的Token占比、137倍的非开发者增长、56倍的研究部门Token增长——这些数字共同指向一个不可逆转的趋势：AI正在从“聊天”走向“干活”，从“顾问”走向“执行者”。
正如报告标题所言，这是“向Agentic AI的转变”。而这一转变的速度之快、范围之广、影响之深，可能超出了大多数人的预期。
对于企业而言，Agentic AI不再是“要不要用”的问题，而是“用多快、用多深”的问题。OpenAI内部的经验表明，从约40%到97.9%的采用率跃升，可以在不到一年内完成。那些犹豫不决的组织，可能会在AI竞赛中迅速落后。
对于个人而言，Agentic AI的普及意味着工作方式的根本性重塑。法务、财务、人力资源等传统上被认为“安全”的白领工作，正在成为AI渗透的前沿阵地。未来的竞争力不在于“会不会用AI”，而在于“会不会通过AI创造超出常人的价值”。
对于社会而言，Agentic AI的浪潮才刚刚开始。当97.9%的员工在一年内切换工作平台时，劳动力市场、教育体系、社会保障制度都需要重新设计。这是一个机遇与挑战并存的时代——AI可以释放前所未有的生产力，但也可能加剧不平等和失业风险。
OpenAI的报告是一面镜子，映照出AI产业的现状与未来。但镜子里的影像是否真实、是否完整、是否代表所有人的未来，仍需要我们以批判的眼光持续观察和思考。唯一可以确定的是：Agentic AI的时代已经到来，没有人能置身事外。
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