从商业史看，似乎有个规律：任何一项革命性技术，从“玩具”变成“工具”，再从“工具”变成“基础设施”，其间的价值转移是天文数字级的。

蒸汽机如此，电力如此，互联网如此。如今，轮到AI了。

前不久，最新发布的《2025年企业AI现状报告》，像一份冷静的“商业CT扫描”。该报告基于国外超过100万家企业、9000名员工的真实数据，揭示了一个正在加速发生的现实：

企业AI的战场，已从“要不要用”的讨论，彻底转向“用得多深”的生死竞赛。

数据不会说谎，但数据背后的趋势，往往刺耳。

这份报告给出的最核心结论是：AI的红利，正在急剧向“重度使用者”集中。一条深不见底的鸿沟，已经出现。

第二曲线：当AI开始“啃硬骨头”

过去三年，AI在消费端的“花活”赚足了眼球。但喧嚣过后，一个根本问题浮出水面：钱在哪里？

真正的钱，从来不在实验室，也不在流量里，而在复杂、昂贵、且能规模化解决的经济活动中。这，就是企业的核心业务流程。

这份报告显示，企业AI正在疯狂“啃硬骨头”：

规模上：ChatGPT企业版席位一年增长9倍，每周企业消息量暴增8倍。这不是尝鲜，是成建制、系统性的“换装备”。

深度上：平均每个员工使用量提升30%。这个数字的关键在于，AI正从一个“需要想起来去用”的独立工具，变成像搜索框或回车键一样，无缝编织进工作流的“肌肉记忆”。

最能说明问题的，是定制化AI的爆炸。企业内部定制GPT和项目的周活用户，年内增长了19倍。这意味着什么？

意味着AI正在“私有化”。

它不再是一个通用的聊天大脑，而是正在被快速改造成承载公司独有知识、流程和潜规则的“数字老师傅”。比如，报告里提到的BBVA，内部运行着超过4000个定制GPT。

这不是炫技，而是把海量的、枯燥的、高风险的合规与金融知识，封装成了7x24小时在线的“数字合规官”。

更硬的指标在API侧：企业平均推理（reasoning）的token消耗量，过去一年增长了320倍。

这个数字的震撼之处在于，它消耗的不是简单的对话流量，而是昂贵的“思考”算力。

这证明，企业正在把AI最核心的“智力”部分，像调用水电煤一样，系统性地灌入自己的产品和客户服务中。

商业世界里，消费AI像是烟花，追求瞬间的绚烂；而企业AI才是“龙骨”，决定着商业巨轮能走多稳、多远。后者，已悄然起航。

工作重塑：“能力平权”与“数字鸿沟”同时上演

当前，AI 对“工作”本身的改造，比想象中更激进。它不仅是“做得更快”，更是“谁能做”。

OpenAI这份报告里一个扎眼的数据：75%的员工表示，用AI后，他们能搞定以前根本不会的任务。尤其是在编程和数据分析领域，一个趋势非常清晰：非技术部门的“技术浓度”正在飙升。过去半年，非研发部门的代码相关AI使用量，平均涨了36%。

这描绘了一幅全新的组织图景：过去森严的“部门墙”和“技能壁垒”，正在AI的腐蚀下变得千疮百孔。市场人员能直接分析数据得出洞察，财务能用脚本自动生成报表。

AI 像一种“能力溶剂”，把曾经被少数专家垄断的硬技能，稀释并扩散到了组织的毛细血管里。

学术界称之为“能力均衡效应”——AI更能帮到底子薄的人。

这对企业而言，意味着整体“脑力带宽”的史诗级扩容。你不必事事依赖昂贵的技术大牛，可以靠“普通人+AI”的组合，去攻打更多山头。

但故事的背面，同样惊心。

这份报告揭示了一个残酷的“使用鸿沟”。头部5%的“AI超级用户”（前沿工作者），其使用强度是普通员工的6倍；在数据分析任务上，这个差距拉大到16倍。

这预示着，在AI时代，个体生产力的差距可能被技术杠杆指数级放大。

更令人担忧的是，即使在已经用上AI的企业里，大量员工依然停留在“小白”阶段：19%的月活用户从未用过数据分析功能，14%没用过高级推理。

工具就在手边，但他们不知道，或者不相信，这玩意儿能用来“砍柴”。

这不仅是技能差距，更是认知与勇气的差距。在AI面前，组织内部正在形成新的“数字阶级”。

行业分野：有人全速“换引擎”，有人还在“检查油箱”

尽管AI浪潮声震全球，但不同行业的“入水”姿势和深度，已是天壤之别。这份报告里清晰地画出了两条赛道：

第一赛道：换引擎的领跑集团

科技行业（年增长11倍）：一骑绝尘。它们用AI的方式最“硬核”——通过API把智能深度“焊”进自家产品里，直接重塑用户体验。

它们不是在用工具，是在用AI重铸商业模型。

医疗（8倍）与制造（7倍）：这两个“传统”巨头正上演绝地反击。它们流程复杂、容错率低、知识密集，恰恰是AI最能大显身手的战场。从新药研发到预测性维护，AI在这里不是“锦上添花”，而是解决真痛点的“雪中炭”。

增长快，是因为需求猛。

第二赛道：优化流程的规模化集团

金融与专业服务：作为资深玩家，它们已进入“深水区”。金融从客服（ROI明确）切入，正向风控、交易等核心命脉渗透；律所、咨询公司则用AI打造内部“智库”，提升交付速度。

它们的重点不是颠覆，而是如何用AI把已有的高端服务，做得更便宜、更快、更规模化。

一个关键信号是：API的狂欢，正从科技公司“独舞”变成全行业“共舞”。非科技公司的API使用量年增5倍，应用场景蔓延到客服、内容、内部自动化等方方面面。

这说明，以API形式交付的AI能力，正在像当年的云计算一样，成为所有行业的通用基建。

全球格局也在洗牌。美国仍是绝对中心，但澳大利亚、巴西、荷兰、法国等市场的企业客户增速已超过全球均值。

AI 的全球化，正从单极辐射，走向多点爆发。下一轮商业竞争，将在AI的应用战场上全面开打。

解剖案例：他们凭什么赢？

OpenAI 报告里的几个标杆案例，是上述趋势的绝佳注脚。它们形态各异，但赢的逻辑相通：用AI猛攻业务中最痛、最贵、最慢的“三最”环节。

Intercom（客服SaaS）——打赢“毫秒之争”

痛点：语音客服中，哪怕一两秒的延迟，都足以让客户暴怒挂机。

解法：用OpenAI Realtime API重构语音AI，将响应延迟砍掉48%。

结果：AI能独立搞定53%的复杂来电，被转人工的电话处理效率也提升40%。本质是，把一项高昂的成本中心（人工呼叫中心），大规模转化为高质量的自动化服务，一年省下数亿美元。

Lowe's（家居零售）——克隆“万能店员”

痛点：家居购买决策极重，需要专业建议，但无法为每个线上顾客和17万店员配一个专家。

解法：打造AI助手MyLowe‘s，将海量产品知识与项目经验注入线上平台和店员手机。

结果：每月处理百万级咨询，线上转化率翻倍，店员协助后的客户满意度飙升。本质是，用AI实现了专业服务的“原子化”分发，重构了零售的“人货场”。

BBVA（银行）——疏通“法务栓塞”

痛点：在墨西哥，每笔对公业务都需人工法律核验（“bastanteo”），流程慢、风险高、律师累。

解法：开发法律AI聊天机器人，将标准流程自动化。

结果：年自动化超9000次查询，释放3名全职律师产能，贡献法务部门26%的节省指标。本质是，用AI加固了合规的防火墙，同时疏通了业务增长的主动脉。

Moderna（生物科技）——抢夺“研发时间”

痛点：撰写一份新药目标产品概要（TPP），需要数周时间审阅数百页资料，拖慢研发节奏。

解法：用ChatGPT Enterprise快速提取信息、生成草案、交叉验证。

结果：将核心环节从数周压缩至数小时。在生物医药领域，抢先一天，可能意味着巨大的临床优势与商业价值。AI成了研发的“时间加速器”。

这些案例的共同点在于：它们的起点都不是“我们要用AI”，而是“我们必须解决这个业务瘫痪点”。AI是那把最终被选中的、最锋利的“手术刀”。

成为“AI原生企业”：一场关乎存亡的组织进化

在这报告最后的部分，指向了最根本的挑战：组织能力。

它尖锐地指出，今天阻碍企业享受AI红利的，主要已不是技术，而是 “组织的脆弱”。

真正的领先者，在五个层面构建了深沟高垒：

1. 系统融合，而非工具外挂：让AI能安全、实时地访问核心业务系统（CRM、ERP），获得上下文。让AI从“外围参谋”变成 “体内神经网络”。

2. 流程再造，而非任务替代：不仅用AI加速单个任务，更基于AI重造整个工作流，并将其标准化、资产化，形成可复用的“智能流程库”。

3. 战略押注，而非部门实验：这必须是一把手工程。需要顶层设计、持续的资源投入，以及容忍试错的文化。AI是核心战略，不是IT部门的KPI。

4.  数据备战与价值审计：提前清洗、结构化管理数据，为AI备好“弹药”；同时建立严谨的评估体系，像审计财务一样，追踪AI带来的真实业务回报。

5. 全员武装，而非专家独秀：通过中心化培训与分布式的“AI传教士”网络，加速技能下沉。目标是提升整个组织的 “AI人才密度”。

未来十年的商业竞争，将是“AI原生企业”与“传统企业”的竞争。

而前者，AI 是其思考和行动的底层逻辑；后者，AI或许只是偶尔打开的App。

中国战场：从“人工智能+”到“价值重估”，一场不容掉队的竞速

OpenAI这份报告主要基于国外企业应用情况的深度分析，但国内企业AI应用同样值得关注。

当全球企业AI竞赛进入白热化，中国市场的战局尤为关键。这里的特殊性在于：我们拥有全球最丰富的应用场景、最庞大的数据体量、以及最具决心的政策推力。

前不久，国家“十五五”规划建议中明确指出：全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展......抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。

国家层面的 “人工智能+”行动，绝非一个简单的政策标签，更是一声清晰的发令枪。

“人工智能+”的本质，与OpenAI报告中揭示的全球趋势高度同频：它标志着AI的角色，正从前沿技术攻关，转向驱动千行百业转型升级的 “新质生产力”核心引擎。

对中国企业而言，拥抱AI的必要性，已从“提升效率”的加分项，升级为 “关乎生存与发展权”的必答题。

价值在哪？

从报告中的全球案例，会看到三大价值方向：降本、增效、创新。

在中国语境下，随着人口结构不断变化与成本持续上升的压力下，用AI填补技能与劳动力缺口；在产业链升级的要求下，用AI实现制造过程的智能化与柔性化；在激烈的市场竞争中，用AI驱动产品、服务与商业模式的创新。

趋势如何？

可以预见，“人工智能+”将催生两大主流路径：一是如科技、互联网企业，利用AI进行“破坏式创新”，打造全新的智能产品与平台；

二是如制造业、能源、农业等传统优势产业，利用AI进行“融合式改造”，实现生产效率和质量的跃迁。

两者都要求企业将AI深度嵌入业务内核。

机遇何在？

最大的机遇在于 “场景定义技术” 。中国庞大的市场、复杂的产业链和多样化的消费需求，是培育AI超级应用的绝佳土壤。

能够率先在某个垂直领域（如企业客户服务、智能供应链、精准医疗、个性化教育）跑通“AI+业务”闭环的企业，将不仅获得市场红利，更可能定义该领域的下一代技术标准与商业模式。

红熊AI在短短一年多的时间强势崛起，就是活生生的例子。截止目前，其2025年的业绩高达2.2亿元，是去年的40倍。

当然，这离不开时代机遇，但更为关键的是，红熊AI打造的多模态大模型与记忆科学融合驱动的企业级Agent互动服务平台，真正理解行业痛点与需求，深度跑通“AI+业务”闭环，应用效果领先，赢得市场广泛认可。

然而，当下企业AI的挑战也同样严峻。OpenAI报告揭示的“使用鸿沟”与“组织脆弱性”，在中国企业中或许更为突出。

许多企业对AI的认知仍停留在概念层面，缺乏系统性的数据治理、流程重构和人才储备。政策东风已至，但企业自身的“内功”修炼，才是能否乘风而起的关键。

这场“人工智能+”的竞速，没有旁观席。

对于中国企业，这既是一次利用AI对自身价值链进行全方位“价值重估”的历史性机遇，也是一场输不起的、关于未来十年产业地位的终极卡位战。

结语：这场基础设施级的竞赛，没有“安慰奖”

从OpenAI这份报告或许可以看出：企业AI的“渗透期”即将结束，“分化期”正在开启。

数据飞轮已经开始转动。

重度使用AI的企业和个人，正在获得超线性回报。他们积累的使用经验、优化的工作流、训练的内部模型，共同构成了一道短期内难以逾越的护城河。

对于追赶者，时间紧迫，但窗口仍未完全关闭。最大的风险不是买不到好模型，而是陷入“认知惰性”与“组织惯性”。

行动的关键，在于立刻选择一个最痛的业务场景，组建一个跨部门的小型“特战队”，不计较一城一池的得失，追求一个完整的价值闭环。从打赢一场小战役开始。

历史反复证明，基础设施级别的竞赛，只有赢家和出局者，很少有中间地带。当AI的“电力”接入商业世界的每个角落，它照亮的将是全新的产业地图。

那些今天还在犹豫“用不用”的企业，或许该思考一个更严峻的问题：当你的对手开始用AI重构商业的底层逻辑时，你的“传统打法”，还能坚持多久？

这场竞赛，没有终点线。但有一条起跑线，它，就是今天。