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Uber 与 OpenAI 官宣：ChatGPT Work 覆盖 Uber 全员，从 1,000 人试点扩展至超 3 万名员工
10 月 22 日（UTC），OpenAI 在官网发布题为《Uber brings ChatGPT Work to all employees with OpenAI》的，称 Uber 宣布即日起在全公司推出 ChatGPT Work，覆盖其全球员工中超 3 万人，由此前 1,000 名员工的试点扩展而来，部署在 ChatGPT Enterprise 内进行。公告称，这次扩展使 ChatGPT Work 成为 Uber 第一次全公司范围内部署的、面向知识工作的 agentic（智能体）平台。
两家公司高管当天先后在 X 上确认。Uber 高级副总裁兼首席技术官（CTO）Praveen Neppalli Naga（列有其职务）于 UTC 17:07 发帖：「今天我们把 agentic 能力扩展到整个公司。在 1,000 人试点之后，我们正把来自 OpenAI for Business 的 ChatGPT Work 推向每一位 Uber 员工。」（）OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 17:45 跟进：「与 Uber 紧密合作、把 ChatGPT Work 推向每一位员工、为整个公司带来 agentic 能力，这个过程非常愉快！」（）部署紧接在一段紧缩期之后：约七周前，Uber 刚裁掉约 3,300 个岗位、约占员工总数 10%（）；今年 6 月，它还曾给员工的 AI 工具支出设下月度上限（）。
先是快讯，后是两位高管的帖文：当天的发布顺序
UTC 16:08 起，行情快讯账号 FinancialJuice 发布「OpenAI：Uber 将 ChatGPT Work 带给全体员工」的快讯（）；16:19 UTC，Seeking Alpha 以「Uber 将为超过 3 万名员工使用 ChatGPT Work」为题报道（）；17:07 UTC 是 Neppalli 的帖文，17:45 UTC 是 Brockman 的帖文；OpenAI 官网公告页标注的日期为 10 月 22 日。上述时间对应北京时间 23 日凌晨。
Neppalli 的帖文细节比公告更多。他写道，本周在 Uber 总部接待了 Brockman，双方团队「紧密合作了多年」；他说 Uber 在工程团队中已看到 AI 从「帮助完成单个任务」转向「完成完整工作流」，并想把同样的转变带到全公司各团队。Brockman 的帖文发布约 40 分钟后获得约 1.3 万次浏览、159 个赞，Neppalli 的帖文同期约 1.1 万次浏览；两份帖文的口径与公告页互相咬合：全员覆盖、3 万人规模、1,000 人试点。
ChatGPT Work 怎么工作：连上工具，跨应用交付成品
ChatGPT Work 于 2026 年 7 月 9 日发布，OpenAI 当时的介绍是「面向更长、更复杂任务的智能体，可以研究并分析信息、在已连接的应用之间工作」（），发布时由 Codex 和 GPT-5.6 驱动（）。按的说明，它把团队的工具、文件和上下文聚在一起，按用户的模板和常用格式产出文档、演示文稿与分析；产品在 macOS 和 Windows 桌面端对所有套餐开放，网页端与移动端面向 Plus 及以上套餐。ChatGPT Business 套餐含 ChatGPT Work 与 Codex，每用户每月 25 美元、年付折合每月 20 美元（）。
具体到 Uber 这次部署，公告列出的机制是：ChatGPT Work 将连接 Google Drive、Gmail、Google Calendar 和 Slack 等日常工具，员工可以用它查资料、准备会议简报、制作演示文稿、分析数据并跨应用完成工作流；GPT-6.1 Sol 将作为 ChatGPT Work 内的默认能力部署，辅以语音、图像生成等多模态功能；Uber 的开发者与工程团队将继续使用 Codex 加速软件开发（）。
数年合作的前史：从 4K 上下文窗口到全公司部署
两家公司的接触早于这次部署。Neppalli 在帖文中回忆：「我们与 ChatGPT 的第一项工作是几年前由支持团队做的，当时还在摆弄 4K 的上下文窗口。」（）OpenAI 官网 5 月 6 日发布的客户故事显示，Uber 用 OpenAI 的 API（应用程序接口）打造司机端助手 Uber Assistant，采用多智能体架构把每条请求路由到最合适的专门系统，并自建名为 AI Guard 的内部治理层筛查提示词与响应；Uber 还在基于 Realtime API 开发应用内的语音体验。该页面给出的 Uber 规模是：每日 4,000 万次行程、1,000 万名司机和快递员、覆盖 15,000 个城市、70 多个国家（）。
消费端也有交集：今年 4 月，用户已经可以在 ChatGPT 应用内规划行程，再跳转到 Uber 应用完成叫车与支付（、）。今年 3 月，Neppalli 还在 LinkedIn 发帖称 Uber 已有 95% 的工程师每月使用 AI 工具（）。
试点成绩：150 个城市的资本配置流程从 15 小时缩到 30 分钟
Neppalli 的帖文给出了一个具体结果。他说 Uber 今年早些时候上线了「AI pods」，把 AI 工程师与全公司各团队配对改进工作方式；其中「一个团队把覆盖 150 个城市的高强度资本配置流程所需时间从 15 小时压缩到 30 分钟」（）。该数字是 Uber 的单方陈述。
公告同时交代了全员铺开的配套：部署将由 Uber 内部的 AI 技能库、经批准的集成和专门的员工培训支持，覆盖运营、财务、市场与产品等职能团队。试点阶段对外可见的成绩只有这一个团队案例，公告里没有全公司版本的成效数字。
部署之前的紧缩期：裁员与 AI 支出上限
9 月 2 日，Uber 宣布裁减约 3,300 个岗位、约占员工总数 10%，是其疫情以来最大规模裁员（）；BBC 报道称，裁员使员工规模回到 2021 年的水平（）。按这一比例倒推，裁员前 Uber 员工约 3.3 万人，与公告「超 3 万名员工」的口径大体一致。更早的 6 月初，TechCrunch 援引 Bloomberg 报道称，Uber 在 4 个月内用完年度 AI 预算，随后实施新规（）；据 Yahoo Finance 报道，新规把每名员工每月在单个 AI 编码工具上的 token（模型用量计费单位）支出限制在 1,500 美元（）。
与这些数字同样清楚的，是目前仍没有披露的部分：商业条款、合同金额与部署预算，在公告和两条帖文中都没有出现。截至发稿（10 月 23 日），在 Uber 官方新闻室尚未检索到对应公告，Uber 方面的公开口径来自其 CTO 的帖文及其在 OpenAI 公告中的署名引语。公告最后说，两家公司计划随部署推进分享采用情况、用例和可衡量的结果，那将是核对「全员 agentic」成色的下一批公开数字。