但《财富》杂志科技记者 Emily Forlini 在「Eye on AI」通讯中指出，报告第 35 页的一张小表格，讲了一个不太一样的故事。

第 35 页的反差

研究人员发现，员工人均营收与员工使用 AI 的强度（以发送消息量和消耗 token 数衡量）之间，不存在统计上显著的相关性。报告原文写道：「在纳入其他控制变量后，员工人均营收与员工人均输出 token、活跃用户消息数没有有意义的关联。」

换句话说，报告确实显示高营收公司往往更早采用 AI，但这更像「赚钱的公司更有钱先上 AI」，而不是「因为用了 AI 才更赚钱」——因果方向并不能由这份数据确立。

高管用得最少

报告第 29 页的图表还藏着一个细节：高管层级每周发送的消息量反而最少，资深员工的使用强度普遍偏低。OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 随即在 LinkedIn 上发文称：「对领导者来说，这提醒我们竞争优势来自离工作最近的人。」言下之意，真正产生价值的可能是一线员工，而非决策层。

企业采用的起伏

报告里的增长曲线也并非一路向上。输出 token 的图表显示，2025 年 10 月到 12 月，企业端总使用量几乎完全停滞，那段时间的黑线接近水平；而同期，Anthropic 的 Claude Code 正在企业里迅速普及。直到 2026 年 1 月，曲线才重新拉起，进入指数增长区间。

就在这份报告发布当天，OpenAI 宣布任命新的首席营收官 Dali Rajic，接替任职不到一年的 Denise Dresser。新官的重点被明确为「加速客户采用」和「帮助企业衡量影响」——这两项目标本身，也侧面说明客户尚未清晰看到可量化的回报。

一份报告的独立性质疑

这份 69 页报告共有五位作者，其中两位是学者：哥伦比亚商学院的 David Holtz 与宾夕法尼亚大学沃顿商学院的 Prasanna Tambe。但脚注注明，二人是「以 OpenAI 付费承包商身份参与贡献」。学界作者通常意味着更高的公信力，这一安排让独立性打上问号。

结论留给数据本身

需要澄清的是，报告并没有断言 AI 没有价值。「没有统计显著相关」不等于「没有影响」，它只说明在报告覆盖的数据范围内，找不到两者之间的稳定关联。究竟是口径问题，还是 AI 的价值还没传导到人均营收指标上，报告没有给出进一步解释。

对企业决策者而言，这份报告真正的看点是那个反差本身：营销语言与数据细节之间，存在一道值得留意的空隙。衡量 AI 的影响，最终恐怕还是要靠自己的第一手经验，而不是别人的宣传。

来源：Fortune