OpenAI 數據：法律團隊 Codex 用量增長約 108 倍——律師樓應如何解讀

OpenAI《Enterprise Signals》報告顯示，以 2026 年 2 月 1 日為基線，企業 Codex 法律職能的週活躍用戶至年中約增長 108 倍，明顯高於工程職能約 5 倍。Andreessen Horowitz 其後在《本週圖表》中轉載同一序列。對律師樓而言，重點不在圖表是否引人注目，而在相對採用指數能說明什麼、不能說明什麼。

來源與轉載

主要數字來自 OpenAI Enterprise Signals，亦見於 From assistance to execution: How enterprises put AI to work（約 2026 年 8 月 12 日）。OpenAI 報告的是匯總、去識別化的企業用量。

2026 年 8 月 21 日，a16z Charts of the Week: Winds of Thematic Change 轉載法律／Codex 增長圖，並指出知識工作——尤其是法律——近期更明顯推動 frontier 用量。OpenAI 負責量測；a16z 擴大了在投資者與營運者之間的傳播。

數字顯示什麼

按職位劃分的企業 Codex 週活躍用戶，以 2026 年 2 月 1 日為基線（大致至 6 月）：

OpenAI 更完整的序列亦包括醫療／臨床（約 24×）、財務／會計（約 20×）、項目／計劃（約 18×）。模式一致：文件與流程密集的知識工作，相對 Codex 採用升幅最陡。

如何閱讀相對指數

108× 並不代表律師生產力提升 108 倍，也不代表法律職能的 Codex 絕對用戶數已超過工程。

每個類別對照的是自身 2 月基線。若法律起點很低、工程早已被早期採用者填滿，法律的倍數可以極為醒目，而工程的 5× 仍可能對應龐大的絕對人數。a16z 亦指出，Codex 更廣泛上線的時點可能放大這次轉移。

宜把圖表視為擴散證據——代理式工具進入非工程工作——而非 ROI 或準確度排行。

Enterprise Signals 的更大圖景

法律序列只是其中一項發現；報告其餘部分提供營運脈絡：

OpenAI 的框架是：企業 AI 正從回答問題轉向執行工作。拉開差距的是使用深度，而非僅有座位授權。

為何法律工作適合代理式工具

法律工作長上下文、受規則約束、且高度依賴覆核：合約、意見書、盡職調查、往來函件與政策。這正是代理可起草、比對、迭代的工作類型——前提是律師仍守住核實環節。

律師樓的風險，是把通用編碼代理誤當成法律研究與審閱系統。沒有管轄區感知檢索與可引證來源的流暢文字，仍是起草風險。參見為何律師樓需要企業級 RAG 做法律研究與 AILexSys 法律研究。

對香港與亞太律師的啟示

1. 預期非工程需求。 培訓、權限與覆核 playbook 與模型選擇同等重要。
2. 量深度，不要只量座位。 Frontier 與典型用量差距顯示，治理與流程設計決定誰領先。
3. 權威必須留在迴路中。 處理香港事宜時，以司法機構／電子法例與案卷為依據的答案，勝過通用代理輸出——研究可搭配合約審閱，用 playbook 固化事務所風險偏好。
4. 部署方式仍關鍵。 客戶與監管期望可能要求本地部署或嚴格範圍的雲端——見採用法律 AI 而不放棄數據掌控。

結語

作為 OpenAI 的相對 Codex 採用數據，法律職能約 108 倍的序列是可信訊號：代理式 AI 正最快進入以文件與流程為主的知識工作。它並不證明律師在絕對用量或成果上已勝過工程師。

把採用轉成可治理、可引證、管轄區感知的實務的事務所，會比只追逐倍數者更穩妥。

下一步： 了解法律研究與合約審閱，或登入測試案卷範圍內的工作流程。

來源

• Enterprise Signals — OpenAI
• From assistance to execution: How enterprises put AI to work — OpenAI
• Charts of the Week: Winds of Thematic Change — a16z（2026 年 8 月 21 日）