OpenAI在最新分析中指出，欧盟企业正从对话式AI转向能够规划、执行并完成任务的智能体，但成员国和企业之间在采用速度与使用深度上差距明显。文章强调，规模化应用取决于技能、成本、监管与企业治理能力，欧盟要缩小与全球前沿的差距需兼顾采用范围与使用深度。
OpenAI在一份关于欧洲人工智能使用情况的最新分析中说，欧盟企业正在从让人工智能回答问题，转向让智能体承担规划、执行和完成任务的连续工作。公司同时警告，欧盟内部的采用速度和使用深度差异明显，欧洲最先进企业与全球前沿企业之间仍存在显著距离。
这份题为《The EU’s next chapter in AI is agentic》的文章，主要基于OpenAI对ChatGPT企业客户和欧盟中小企业用户的使用数据。它描绘的并不是一项新的欧盟政策，而是OpenAI对欧洲AI市场现状的判断：智能体已经开始进入真实工作流，但欧洲能否把更广泛的试用转化为更深层的生产力提升，仍取决于技能、成本、监管和企业治理能力。
从对话式使用转向连续执行
OpenAI称，在其欧盟企业客户样本中，Codex和ChatGPT Work产生的输出令牌已经占到过半。这里的“智能体使用”并不只指聊天机器人生成一段文字，而是指用户借助能够调用工具、处理多个步骤并持续推进任务的系统，完成从计划到执行的工作。
在软件开发场景中，这类系统可能负责理解需求、修改代码、运行测试并提出修复方案；在办公和专业工作中，它们则可能处理资料、整理信息、生成分析结果，或者在获得批准后继续执行后续步骤。OpenAI的表述强调的是工作链条的延伸，而不只是模型单次回答的质量。
这一变化也解释了为什么OpenAI近来的产品叙事越来越集中在Codex、ChatGPT Work以及更长期运行的智能体上。AIFlux此前对OpenAI从模型发布转向持续运行智能体平台的报道指出，持续运行的代理不仅需要模型能力，也需要权限、审批、日志和恢复机制。
欧盟中小企业的使用增长更快，但基数仍然重要
OpenAI表示，自2026年5月以来，欧盟中小企业中Codex和ChatGPT Work的周活跃用户增长了八倍以上，而且增长覆盖所有成员国。
这一数字显示，智能体工具正在从大型企业的试点逐渐扩展到更广泛的企业用户。不过，八倍增长并不等于中小企业已经普遍完成了数字化转型。OpenAI没有在这篇文章中公布各国中小企业的绝对用户数、行业分布或每家企业的实际生产率变化，因此这组数据更适合被理解为采用速度指标，而不是对经济效果的独立测量。
OpenAI此前发布的欧盟经济蓝图2.0也提出，企业规模是欧洲AI采用差距的重要因素。该公司援引欧盟统计局数据称，2025年欧盟小企业的AI采用率为17%，大型企业则为55%。OpenAI在蓝图中宣布，将与Booking.com合作，为法国、德国、意大利、波兰、爱尔兰和英国的2万家中小企业提供AI技能培训。
这些计划反映出一个现实：对许多企业而言，限制AI使用的因素并不只是有没有模型访问权限，也包括员工是否知道如何把模型嵌入工作流程、企业是否能够管理数据和权限，以及使用成本是否足够可预测。
成员国之间的差距有多大
在OpenAI的欧盟企业客户样本中，Codex和ChatGPT Work所占的输出令牌比例从斯洛文尼亚的22%，到立陶宛的85%不等。这个指标衡量的是企业使用智能体式工具的深度，而不是整个经济体的AI普及率，因此不能直接代表各国所有公司的平均水平。
但它仍然显示，欧盟内部的AI使用并非同步推进。不同国家在数字基础设施、企业结构、公共部门能力、技术人才和风险承受能力上的差异，可能影响企业能否把AI从个别员工的工具，升级为组织层面的生产系统。
OpenAI还称，欧盟前沿企业在9月每名活跃用户产生的输出令牌数量，是欧盟典型企业的四倍以上。但在全球比较中，欧盟前沿企业每名活跃用户的输出令牌数量，又不到欧盟以外前沿企业的一半；欧盟企业在全球前沿企业中仅占约10%。
这些数字是OpenAI根据自身产品使用数据作出的比较，不能直接替代欧盟官方统计，也不能证明令牌数量越多就一定代表生产率越高。较高的使用量可能意味着更深的工作流整合，也可能反映企业规模、任务类型、产品套餐和模型使用习惯的差异。真正的经济影响仍需要企业财报、生产率调查和独立研究加以验证。
监管并未把智能体视为法律真空
欧盟推进智能体应用的同时，也在逐步明确其法律边界。欧盟AI法案并没有把“AI智能体”单独列为一种新的法律类别，但欧盟AI法服务台的说明指出，智能体通常包含通用人工智能模型和系统接口，现有关于AI系统和通用人工智能模型的规则可以覆盖这类应用。
欧盟方面对智能体的定义仍然承认其概念处于演变之中。一般而言，智能体需要能够接收和处理来自环境的输入，并根据处理结果执行会影响环境的行动，例如发起函数调用。换言之，是否被称为“智能体”并不是决定监管义务的唯一因素，系统承担什么任务、面向什么人群、是否涉及高风险用途，才是更重要的判断基础。
欧盟官方说明还指出，从2026年8月2日起，如果智能体用于与自然人互动或生成内容，相关透明度规则将适用；如果智能体属于高风险AI系统，则还可能受到更严格的安全、可追溯性和人工监督要求。欧盟委员会同时承认，关于智能体的监管考虑仍处于初步阶段，并将继续观察其发展。
这意味着，企业把AI从“建议”推进到“执行”时，不能只看模型是否能够完成任务，还要回答几个实际问题：它拥有哪些权限，调用了哪些工具，是否保留完整的操作记录，关键步骤是否需要人工批准，以及出现异常时能否快速停止并恢复业务。
AIFlux近期关于欧美银行监管机构审视Agentic AI的报道显示，监管者关注的重点正从模型回答是否准确，扩展到权限管理、审计轨迹、供应商依赖和可恢复性。
欧洲的机会与结构性约束
欧盟委员会今年发布的《Agentic AI：利用欧洲AI人才和监管资产扩大采用》报告认为，欧洲拥有AI工程人才、监管经验和不断增长的投资活动，法国和德国是重要枢纽，阿姆斯特丹、斯德哥尔摩、慕尼黑和巴塞罗那等城市也在形成相关创新网络。
但这份报告同时列出几项阻碍规模化部署的因素：多步骤自主行动带来的责任和合规问题，数据分散和对外国云及硬件的依赖，以及成员国数字化能力和监督资源不均衡。
这与OpenAI此次分析形成了某种呼应。OpenAI强调的是企业已经如何使用AI、以及不同国家和企业之间的使用深度；欧盟委员会更关注欧洲能否建立可审计的控制点、主权数据和基础设施，并通过公共采购和高价值行业的示范项目扩大采用。两者都指向同一个难题：欧洲并不缺少AI应用的需求，但要把零散的试验转化为持续的组织能力，还需要更稳定的算力、数据、技能和治理基础。
在科研领域，欧洲也在尝试通过公共资源降低先进AI的使用门槛。AIFlux此前报道，Google向欧洲科学家开放前沿AI模型并提供300万美元算力额度的安排，正是把模型和云计算资源带入欧洲科研体系的一种尝试。不过，企业提供的短期访问权限能否转化为可复现、可持续的公共科研能力，仍取决于后续的开放程度、项目评估和长期资金安排。
从广泛采用到更深使用
OpenAI给欧洲提出的核心判断是，下一阶段的竞争不只是让更多人接触AI，而是让更多企业把AI用于更长、更复杂、能够产生实际结果的工作流程。
这条路径可能带来更高的生产率，也会带来更高的治理成本。一个只负责生成文字的系统出错时，用户通常可以重新提问或修改内容；一个能够访问企业数据、代码库、浏览器和业务工具的智能体出错时，可能会把一次错误理解转化为多项外部行动。因此，企业的AI成熟度不能只用活跃用户数衡量，还要看权限是否最小化、行动是否可追踪、人工复核是否有效，以及系统能否在失败后恢复。
欧盟要缩小与全球前沿企业之间的差距，可能需要同时解决两件事：让更多中小企业和劳动者有能力使用智能体；也让企业能够在明确的规则和可控的成本下放心使用。前者决定采用范围，后者决定使用深度。
OpenAI的最新数据说明，欧盟的智能体转型已经开始，但也没有显示这场转型已经完成。成员国之间的差距、欧洲前沿企业与全球同行之间的差距，以及从企业客户样本推断整体经济表现的局限，都意味着“欧洲进入智能体时代”目前更像是一项正在展开的判断，而不是已经兑现的结果。
真正的考验将是：欧洲能否把增长中的AI使用量，转化为更多企业的可持续生产率；同时确保当智能体拥有更大行动空间时，人类仍然知道它在做什么、为什么这样做，以及在必要时如何让它停下来。