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0OpenAI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。
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