夜雨聆风如果你现在走进OpenAI旧金山总部，问随便一个员工「你今天用ChatGPT了吗」，大概率会得到一个愣神的表情。
这家把ChatGPT送上神坛、让全世界都学会跟AI聊天的公司，如今在自己家里，几乎已经把ChatGPT扔进了抽屉。
2026年6月25日，OpenAI官方账号连发数据，配上博客文章和一篇正儿八经的经济学论文，第一次把内部真实的AI使用情况摊开给所有人看。数字之惊悚,连见惯大场面的媒体人都忍不住多问了一句。
ChatGPT被自己的「亲儿子」挤到边缘
先看两个数字。
97.9%，OpenAI内部过去28天有活跃使用记录的员工里，几乎每一个都在用Codex。
99.8%，这是Codex在OpenAI内部每周产出全部token里占的份额。换句话说，ChatGPT在自家公司的存在感，已经薄得像一张纸。
时间倒回2025年8月之前，情况完全是另一副样子。那时候Codex刚推出没多久,普通员工把不到10%的token花在它身上，日常工作主力仍然是ChatGPT的对话框。短短十个月，曲线从缓坡一路窜成了陡壁。
▲ @OpenAI 官方推文原文及配图：员工采用率曲线在2026年年中几乎触顶
OpenAI官方的原话是这样写的：
"Work at OpenAI is being transformed by agents, in every department. Across our entire company, people are using Codex to do work that is more complex, longer-running, and increasingly cross-functional."
「OpenAI内部的工作正在被智能体彻底改变，涉及每个部门。在我们整个公司，人们正在使用Codex来完成更复杂、运行时间更长、越来越跨职能的工作。」
这话听着像自夸，配发的论文却把分量做得很足：Codex的使用强度已经把ChatGPT在内部业务场景里彻底比了下去。论文标题叫《The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex》，作者名单里既有OpenAI自己的研究员，也拉上了哥伦比亚商学院、宾大沃顿商学院、杜克大学福库商学院的经济学家，摆明了要把这份数据做成能上台面、能被引用的正经学术证据，跟随手发一条推文完全是两个量级。
外部对比数据同样值得玩味。企业客户里，只有17.3%的活跃用户在用Codex，但这部分人贡献了63.3%的token；个人用户更夸张，仅0.7%的人在用，却占了16.5%的token份额。翻译过来就是：一旦有人真的开始用Codex，就很难再回头了。
真正的反转：律师和HR，比程序员冲得还快
这里就要说到整份披露里最出人意料的部分了。
按照常理推测，最先拥抱代理工具的应该是工程师，毕竟Codex最早就是给程序员做的命令行工具。但数据打了所有人的脸。
自2025年8月以来:
- 个人用户里的非开发者数量，涨了137倍
- 企业客户里的非开发者数量，涨了189倍
OpenAI内部的非开发者用量涨了12倍（基数本来就高，涨幅相对温和）
按189倍换算，组织中的非开发者采用率增幅约为18,800%。
百分比数字听着夸张，是因为起点本来就低，但增长的速度和方向骗不了人。法务、招聘、财务这些从来不写代码的部门，如今平均每个人产出的token里,超过85%来自Codex。研究部门的使用强度七个月涨了56倍，客户支持涨了32倍，工程反倒只排第三（27倍），法务13倍。工程团队仍然是重度用户，只是不再是唯一的主角。
一个法务同事,过去可能需要花一整天逐条比对合同条款是否符合最新法规。现在她可以把合同模板和监管文件一并丢给Codex，让它自己去检索内部知识库、标出风险点、生成修订版草稿,自己只需要在最后审核高亮部分。招聘团队用它批量解析简历、匹配岗位描述、写个性化邮件初稿。业务部门用Codex完成的工作里，有超过四分之一被归类为「工程或编码」，这些原本压根不该出现在业务人员的工作清单上。
分析者rohanpaul_ai在推文里拆解得毫不留情:
"The striking part is not engineering use... but the fast rise in Legal, Finance, Recruiting, Support, and business teams."
「真正让人吃惊的地方，是法律、财务、招聘、客服和业务团队冲得有多快，工程团队的用量早就见怪不怪了。」
▲ @rohanpaul_ai：非开发者个人用户涨137倍,组织用户涨189倍,并行代理正在把AI从聊天框变成劳动力池
代理正在把过去只属于工程师的执行能力，下放给不写一行代码的人。技术门槛这堵墙,正在从内部被悄悄拆掉。
一次委托，等于人类干一整天
采用率暴涨只是表面。真正让人后背发凉的，是每一次「委托」背后代表的工作量。
论文对2026年5月的个体用户做了随机抽样，结果显示：
- 80.6%
的用户至少发过一次估算需要人类30分钟以上才能完成的任务 - 70.2%
发过超过1小时的任务 - 25.6%
发过超过8小时的任务
自2026年初以来，8小时以上的超长任务请求份额涨了将近10倍。
这意味着什么？用户早已放弃「问一句、等一句」的老习惯，转而把整块整块的工作时间打包丢给代理去跑。论文里专门提到,OpenAI内部处于第99百分位的重度用户,靠同时开着好几个并行代理，单日能产出超过60小时的代理工作量，一个人一天24小时，也能借助代理撬出两倍半的产能。
超过10%的用户每周至少同时管理3个或更多并发Codex代理，26.6%的用户在用「skills」这种可复用的工作流模板。用户的角色正在从「提问者」切换成「调度员」：设定目标、启动一批代理、盯着关键节点，处理那些代理搞不定的例外情况。
记者的辛辣一问：你们暗中鼓励大家多用点吧？
数据摆出来固然漂亮,但科技媒体The Register没有照单全收。
记者Thomas Claburn在报道里追问了一句:
"OpenAI did not immediately respond to a request to clarify whether it incentivizes or encourages employees to use its AI tools – through internal communiques, token allocations, token use leaderboards, or tying tool usage to performance metrics."
「OpenAI没有立即回应我们的置评请求，我们想搞清楚该公司是否通过内部通告、token配额、token使用排行榜，或者把工具使用和绩效考核挂钩,来激励或鼓励员工使用其AI工具。」
紧跟着他又调侃了一句：办公室里如果摆满了某种「特调饮料」,员工迟早会养成喝的习惯，不管这跟他们的饭碗有没有关系。
▲ The Register记者Thomas Claburn的报道，标题直指97.9%这个数字，正文追问了内部激励机制
这一问其实问到了点子上。OpenAI自己也承认，内部环境本来就特殊：边际使用成本几乎为零，员工对模型能力的熟悉程度全公司最高,组织文化也高度支持AI优先，很多工作流本身离正在研发的系统就很近。换句话说，99.8%这个数字诞生在一个摩擦被降到最低的温室里，套用到外面任何一家普通公司身上都得先打个折扣。
The Register同时也点出了这份数据对OpenAI自身的意义：任务越长，消耗的token就越多，只要这部分能被计费，对冲抵那笔动辄上百亿美元的债务压力,会是实打实的利好。数据披露的背后，多少也带着一点讲给资本市场听的意味。
这就是两年后每家公司的样子？
把镜头拉远一点看，这份数据真正的分量，是把一个还没发生在大多数公司身上的未来，提前搬到了台面上。
Peter Diamandis看完之后写下了一句挺有分量的判断：
"The company building AGI is already running on AI agents internally. This is the preview of what every company looks like in 2 years."
「这家正在构建AGI的公司，已经在内部完全依靠AI智能体运行。这预示着两年后每家公司都将如此。」
▲ Peter H. Diamandis：98%员工用上Codex智能体，研究团队用量七个月涨56倍
这句话听着像预言，但背后其实是一条清晰的能力曲线在支撑。Codex最早在2025年4月只是个面向命令行的有限发布版本，主打软件开发场景。之后模型变强、工具调用变稳、交互界面越来越低摩擦，功能一路扩展到浏览器操作、持久会话、可共享的skills模板、并发管理面板。每一次能力跳升,紧跟着就是一波采用曲线的陡增，2025年底到2026年4月非技术部门集中跨过「主要工具」门槛,说到底是能力积累到临界点后的必然结果，而非什么运气使然。
但乐观的数字从不等于没有代价。当一个代理一天能跑60个小时,一旦出错，代价也会被同等放大。软件代码写错了，跑一遍测试大概率能抓出来；可法务合同审错一条款、财务报表算错一个数字,验证成本要高得多。论文里也承认，这正是接下来最难啃的部分，组织可能需要一整套新角色，比如专门核查代理产出的「代理审计师」，专门负责工作流权限和边界的治理专员。招聘和培训的重点,也会从「教人写代码」,逐渐挪向「教人怎么安全地把活儿委托出去，又不放松监督」。
外部世界暂时还没追上来。企业客户里仍只有17.3%的活跃用户在用Codex，个人用户更是只有0.7%。成本、可靠性、权限管控、跨系统集成，每一道都是真实存在的门槛。OpenAI自己也把这份内部数据定义为「早期窗口」，一个提前透出的信号，仅此而已。
尾声
值得留意的是，OpenAI并非孤例。Anthropic的Claude Code、其他厂商的代理框架也在同步往前赶，云端持久环境、插件生态正在快速补齐，一个属于知识工作的「代理工作台」,轮廓已经隐约可见。
那个问题终究绕不开：当一家公司可以让97.9%的员工把工作交给AI代理,你会怎么回答同一个问题，你上一次真正打开ChatGPT,是什么时候？
