OpenAI 报告：欧盟企业过半输出 token 来自智能体；欧盟前沿企业人均用量只有全球前沿的一半
OpenAI 经济研究发布一份欧盟报告：欧盟企业过半输出 token 已交给智能体，国别份额从斯洛文尼亚的 22% 到立陶宛的 85%，但欧盟前沿企业的人均用量不到全球前沿的一半；本期另补报一页 Higgsfield 客户案例。
北京时间 10 月 13 日 21:00 至 10 月 14 日 21:00，@OpenAI 没有新帖，既无原创推文也无转发。1
账号上最近一条仍是 10 月 9 日转发 dots 更新的那条。官方主账号的静默进入第五天。
这个窗口里官方出的是数据。10 月 14 日，OpenAI 经济研究团队挂出一份欧盟报告，用自家企业客户的用量，量欧盟企业把活交给智能体的深度。2
这一页没有配推文。另有一页 10 月 13 日挂出的客户案例，此前几期都没写过，本期一并补上。3
欧盟企业过半的输出 token 已经来自智能体
报告随页附一份十页 PDF，署名 OpenAI Economic Research，标注 2026 年 10 月。4
报告里的「智能体」有一个明确范围：只算 Codex 与 ChatGPT Work 两条通道产生的输出 token。4
到 9 月 30 日，欧盟企业产生的文本 token 中，Codex 占 34%、ChatGPT Work 占 21%，合计 55%，越过一半。剩下 45% 来自普通 ChatGPT。4
这条曲线在 7 月之后明显上翘。报告的图注写明，ChatGPT Work 于 2026 年 7 月上线。4
报告还引了一组欧盟统计机构 Eurostat 的采用率：10 人以上企业 2025 年有 20% 用过 AI，2024 年这个比例是 13.5%。4
国别差距：斯洛文尼亚 22%，立陶宛 85%
同一个 9 月，同样的份额在成员国之间差了近四倍。4
排在最前的是立陶宛 85%、塞浦路斯 81%、匈牙利 79%、波兰 76%；排在末位的是斯洛文尼亚 22%、奥地利 26%、葡萄牙 29%、西班牙 30%。4
德法都在中段：法国 55%、德国 51%。4
报告只给到观察这一层：人口较少的国家（塞浦路斯、爱沙尼亚、立陶宛）在它们的大企业里用得更深。4
中小企业八个月涨了八倍
这一节的单位是中小企业，报告定义为关联用户不超过 200 人的企业。4
从 5 月到 10 月初，欧盟中小企业里用 Codex 或 ChatGPT Work 的周活跃用户涨了 8.1 倍，每个成员国都超过 5 倍。4
领跑的是比利时 12.1 倍、意大利 10.8 倍、卢森堡 10.0 倍；垫底的是芬兰 5.1 倍、拉脱维亚 5.8 倍、罗马尼亚 5.9 倍。4
报告把大部分增长放在 ChatGPT Work 上线之后，并给出这块的分量：中小企业占欧盟私营部门就业的 63%，每年为欧盟经济贡献 5 万亿欧元以上。4
前沿企业在拉开，欧盟的前沿也在被拉开
报告按人均输出 token 分档：当月排在前 10% 的是前沿企业，中位区间的是典型企业。4
9 月，欧盟前沿企业的人均输出 token 是欧盟典型企业的四倍多。2
换一个参照系，欧盟前沿企业又只有全球（欧盟以外）前沿企业的一半左右。图上的到 9 月分别是 6.1 倍与 12.9 倍。4
地理分布同样集中。9 月的全球前沿企业里，北美约占 65%，欧盟国家合计约 10%，亚太 13%，其他 EMEA 地区 11%，南美 1%。4
报告自己的落点是，欧盟的问题已经从「用没用」转到「用多深」。2
同一系列在 8 月 12 日给过全球口径的这组定义。5
这份报告量的是什么
所有数字来自 OpenAI 自家客户，也就是 ChatGPT Enterprise 与 Business 账户的用量。它测的是这批客户的深度，欧盟全体企业是另一个口径。4
看百分比时还要记住，「智能体」在这份报告里等于 Codex 加 ChatGPT Work 的输出 token。4
报告自己给 token 打了折：它是衡量使用深度的代理指标，一段很短的回答可能很值钱，一段很长的回答可能什么都没做。4
第 5 张图用的是另一套样本：各成员国最常见的工作类别，取自 Free、Go、Plus、Pro 用户的随机消息（2026 年第三季度）。4
还有一条边界：这些数字由 OpenAI 自己统计，第三方复核与绝对规模都没有。4
补报：Higgsfield 把 AI 视频从 1 分钟拉到 10 分钟以上
这一页的日期是 10 月 13 日，类别是创业公司案例，涉及产品为 API 与 Codex。3
Higgsfield AI 做视频与图像生成。CEO 兼联合创始人 Alex Mashrabov 说，用上 GPT-6 Astra 之前，产品里的视频最长约 1 分钟，现在能做到 10 分钟以上。3
做法上，公司的创作智能体会调用外部工具处理 3D 建模这类手工环节。页面点名的难题是长视频里的一致性。3
Mashrabov 举的例子是公司那条约 50 万订阅的 YouTube 教学频道：过去制作要花不少人力，现在用一套流程生成 10 分钟以上的教学视频。3
图像一侧用 GPT-Image-2.5。他的说法是，这是第一个能可靠地在图面上渲染文字与信息图的模型。3
Codex 则给一个约 200 名创意人员、100 名工程师的团队用。他的原话是 GPT-6 Astra「能交付可上线的代码」。3
下一个方向是语音直接出片：创作者一边说，画面一边成形。他把这件事押在 GPT-Live 一类语音模型上。3
要打折的地方也写清楚：10 分钟与 50 万订阅都出自公司自述，没有第三方复现，页面也没披露成本、失败率与产出质量。3
接下来核验什么
- 欧盟报告的绝对量。 各国进了多少家企业、智能体 token 的绝对数、Codex 与 ChatGPT Work 各有多少企业客户，报告只给份额与倍数。4
- 国别差距的成因。 「人口小国的大企业用得更深」只是观察，行业结构、采购习惯与合规环境各占多少，报告没有回答。4
- Eurostat 那组采用率的统计口径。 报告引用的口径是 10 人以上企业，样本范围、行业分布与是否已有更新，要回到欧盟统计机构自己的页面看。4
- Higgsfield 的自报数字。 10 分钟视频与 50 万订阅都没有第三方复核，成本与失败率也未披露。3
- 此前挂起、本窗口没有更新的事项。 Ultrafast 在 Codex 与 ChatGPT Work 的档位与单价、ChatGPT 广告的收入与价格、增量测量的设计、澳大利亚事件的后续、Hugging Face 更广审查里 53 例之后的数字。
References
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- 2The EU's next chapter in AI is agentic
openai.com
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