# OpenAI 发经济研究论文，用内部数据说明 Codex 怎么改变工作方式

> 原标题：How agents are transforming work

- 来源：OpenAI News
- 发布时间：2026-06-25T02:00:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/40677
- 原文：https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work

## 摘要

OpenAI 在 6 月 25 日发了一篇经济研究论文，拿自家和外部用户过去一年的使用数据，看 Codex 这类能独立干活的 AI 工具到底渗透到什么程度。到 2026 年 5 月，抽样的个人用户里 80.6% 至少跑过一次估计要花人 30 分钟以上的任务，25.6% 跑过超 8 小时的任务。OpenAI 内部更夸张，Codex 现在占了每周输出 to...

## 推荐理由

OpenAI 经济研究团队发了篇论文，用自家数据量化 Codex 从聊天到长周期 agent 任务的迁移，核心钩子是 80.6% 和 25.6% 的渗透率。但这是自产自销的宣传型研究，不是独立第三方，所以分数压在 85 以下。

## 锐评

这篇论文最有意思的不是外部数据，而是 OpenAI 内部怎么用 Codex。到今年 6 月，公司内部每周输出的 token 里 99.8% 都来自 Codex，ChatGPT 基本退居二线。法务、财务、招聘这些非技术部门在今年 4 月前后也把主力 AI 工具切到了 Codex，说明能独立干活的 agent 确实在吃掉传统对话式 AI 的份额。外部个人用户里，80.6% 至少跑过一次估计要花人 30 分钟以上的任务，25.6% 跑过超 8 小时的任务，长任务渗透速度比短任务快。非开发者用户增长最猛，个人端涨了 137 倍，组织端涨了 189 倍。

但正文没披露 Codex 的定价和外部企业付费转化率，也没说这些长任务的实际完成质量怎么样。OpenAI 内部重度用户一天能跑出 60 小时以上的 agent 工作时长，这个数字看着吓人，但它是靠并行跑多个 agent 堆出来的，不能直接理解成一个人干了 60 小时的活。另外，任务时长是按人类完成时间估算的，这个估算方法本身有没有水分，论文里没展开。