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2025年以来,AI几乎成为全球企业共同押注的一场技术竞赛。从办公软件到制造工厂,从金融机构到医疗系统,越来越多的企业开始把生成式AI和AI智能体真正部署到业务一线。看上去,AI进入产业落地已经没有悬念,企业的投入力度也在持续刷新纪录。
可另一组数据,却给这场热潮泼了一盆冷水。
调研显示,在针对全球5大核心区域、5大重点行业203位企业高管的调研中,接近90%的企业表示,AI投资回报低于预期。换句话说,大多数企业并不是不会用AI,而是不会靠AI赚钱。
这也是报告提出的一个新概念,无利润繁荣。
表面上看,AI项目越来越多,预算越来越高,企业宣传的案例越来越丰富,真正能够持续创造利润的企业却凤毛麟角。技术落地速度不断加快,商业价值兑现速度却没有同步提升,两者之间正在形成越来越大的落差。
这种现象,比技术本身更值得关注。
数据显示,99%的受访企业已经有核心管理层正式参与AI项目,98%的企业已经制定清晰的AI战略,100%的企业都已经针对AI智能体制定发展规划,90%的企业已经从规划进入实践阶段,超过一半的企业已经把自主AI智能体部署到真实生产环境。
几年前,很多企业还在讨论AI有没有价值,如今讨论的话题已经变成了AI如何规模化应用。
部署已经不是问题。
赚钱才是问题。
为了抢占AI竞争优势,企业预算正在快速上涨。2025财年,超过500万美元AI投资的企业已经超过四分之一。进入2026财年,这一比例预计将提高到34%。其中,每年AI投入超过5000万美元的大型企业,占比预计将从6.8%增加到8.8%。
资本正在源源不断流向AI。
企业对AI的信心并没有下降,反而还在加码。
很多人原本认为,只要投入越来越多,商业回报自然会越来越高。但现实却完全不是这样。
调研发现,37%的企业能够在9个月内完成AI生产部署,而同期能够实现财务盈利的企业只有31%。
不要小看这6个百分点。
它意味着,大量企业在AI已经正式上线以后,还要持续承担服务器、模型调用、人员维护、系统运营等各种成本,却迟迟等不到商业收益。
这种时间差,被报告称为"速率鸿沟"。
部署越来越快。
赚钱越来越慢。
时间一长,速率鸿沟就演变成盈利陷阱。
数据显示,将近75%的企业都表示,AI项目盈利时间已经比原计划延后,仅有14%的企业能够稳定按照计划实现盈利。
很多企业已经完成技术交付,却始终没有完成价值交付。
更值得注意的是,运营效率与财务收益之间,也开始出现明显脱节。
调查显示,22%的企业认为AI带来的运营效率持续超出预期,49%的企业认为基本符合预期,仅有25%的企业认为效率低于预期。
换句话说,大部分企业确实提高了效率。
但到了财务表现这一项,情况马上发生变化。
只有10%的企业认为财务收益持续超预期,51%的企业认为基本符合预期,而33%的企业认为低于预期。
效率提升,并没有自动变成利润增长。
这是很多企业没有想到的地方。
过去,企业一直认为,提高效率就是提高利润。
进入AI时代以后,这个公式开始失效。
AI可以帮助员工节约时间,可以缩短业务流程,可以减少重复劳动,可以提高知识获取速度,却未必能够直接创造新增收入。
降本容易。
增收困难。
很多企业正是在这里陷入误区。
他们把项目上线当作成功,把使用人数当作成绩,把调用次数当作价值,却忽略了一个最根本的问题,这些AI到底有没有真正创造新的商业收益。
为了进一步分析这种差异,调研把203家企业划分为4种类型。
占比最大的,是试水观望者,占49%。
这些企业不断尝试各种AI试点,却迟迟没有进入规模化应用阶段。
第二类是转型迟滞者,占39%。
他们预算充足,战略积极,部署速度也很快,却始终无法把投入转化为利润。
真正实现商业成功的企业,仅占10%。
这一类称为规模落地领军者。
还有2%的企业属于单点突破者,通过有限预算,在某些垂直场景实现不错的投资回报。
这个比例非常耐人寻味。
市场几乎所有人都在谈AI。
真正赚到钱的人,却只有十分之一。
很多企业一直相信,只要不断增加预算,就一定能够领先。
调研结果却完全相反。
高投入,并不意味着高回报。
甚至大型企业,反而更容易陷入AI困局。
数据显示,员工超过5000人的大型企业中,接近80%都属于转型迟滞者。
它们拥有更多资金、更强技术团队、更完善的信息系统,却没有表现出更好的商业回报。
原因并不复杂。
企业越大,组织越复杂。
AI不仅要接入一个部门,还要连接多个系统、多条业务链、多种数据源。部门之间的数据标准不同,流程规则不同,权限管理不同,每增加一个业务环节,AI落地的复杂度都会成倍增加。
不少企业看起来已经部署了几十个AI项目,真正形成协同的却很少。
AI越来越多。
数据越来越碎。
系统越来越复杂。
商业价值反而越来越难释放。
另一个容易被忽视的问题,是企业投资AI的真正动机。
很多人以为,大家都是因为竞争压力才开始做AI。
但并非如此。
真正实现商业成功的企业,有81%的AI投资来自业务部门真实需求驱动。而转型迟滞企业只有51%,试水观望企业更低,仅37%。
这意味着,成功企业不是因为别人用了AI,所以自己也必须跟着用。
而是业务本身已经明确提出需求,再由AI去解决问题。
前者是为了追热点。
后者是为了创造价值。
看似只是顺序不同,最终结果却完全不同。
越来越多企业正在陷入一种效率幻觉。
数据面板每天都在刷新。
AI使用人数不断增长。
自动生成内容越来越多。
业务流程越来越快。
所有指标都很好看。
利润却没有明显变化。
调研显示,转型迟滞企业中,接近25%的企业运营效率甚至超过预期,57%的企业达到既定效率目标,但最终能够实现持续盈利的企业只有约6%。
企业忙着部署AI。
员工忙着体验AI。
管理层忙着汇报AI。
真正增长的利润,却始终没有同步出现。
这或许才是2026年AI产业最值得警惕的信号。
AI已经不再缺少热度,也不缺少投入,更不缺少应用场景。真正决定企业竞争力的,不是谁上线AI更快,而是谁能够让技术真正变成利润。






























2026年AI时代的无利润繁荣困局研究报告-Roland-Berger

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