谷歌年度巨献:2025 AI 投资回报率报告(附中英文对照版下载)
很多人都没注意到，谷歌悄悄放了一个大招，既不是Gemini也不是nano banana pro，而是一份报告↓这份报告调研了全球3446名企业高管（这些企业年营收都不低于1000万美元，不是小卡拉米）。通过实打实的案例告诉业界，到底应该如何在AI上花钱，才能获得最大收益。Google通过报告指出：88%的早期入坑者，都得到了不错的投资回报，而且，生成式AI/大模型的下一个金矿，是智能体。①智能体已经在生产环境大规模部署。
②早期入坑的，获得的收益正在放大，越吃越香。
③GenAI的回报已经相当广泛，不再是少数头部案例。
④收益集中在5类场景：生产力、客户体验、业务增长、营销、安全。
⑤企业老板的态度决定了AI价值能否快速兑现，搞定老板就成功了一半。
⑥AI最大的挑战仍然是安全和合规。
一级：简单任务，主要是输出内容，并不真正接管业务动作，比如聊天机器人、知识库检索、多模态生成。二级：智能体应用，AI开始为了一个业务目标干活，能在限定范围完成多步任务，从对话走向应用，让AI能做动作或者推动流程，可以替代具体岗位里的重复步骤。三级：多智能体工作流，本质上不是一个智能体干所有活，而是多个角色分工协作，形成端到端流程。能覆盖跨部门、跨系统的复杂业务流程，适合长链路场景比如：从线索到成交、从保修到闭环、从需求到交付。按地区挺意外的，亚太领跑（调查样本不含中国大陆），北美最慢。按行业看医疗反而最谨慎，毕竟人命关天的事儿哈哈哈。第一梯队：客户服务与体验49%、营销增长46%、安全运营与网络安全 46%、技术支持45%；中间梯队：产品创新与设计43%、生产力与研究43%、软件开发40%、财务与会计38%。说明智能体已开始深入到“产研与经营”层面，不只做客服和写文案。
相对靠后的是：销售35%、HR31%、个性化29%、法务15%
这些场景往往涉及更严格的权限、合规、责任边界，容错率更低，所以采用更谨慎，落地周期更长。
销售和HR、法务看了应该很开心吧，而且似乎程序员的末日也没有来。
这页不错，给出了各个行业最先跑通ROI的落地地图，划个重点，想不到吧，安全运营竟然是各行各业最通用的场景。有句话，话糙理不糙：吃屎也要趁热。
这里的早期采用者是指AI预算50%以上投智能体，且深度嵌入日常运营流程。生产力、客户体验、业务增长、营销、安全，这五个方向的共同点是：高频、流程化、可量化、能快速上线，容易在3到6个月做出看得见的改进。值得mark一下，甲方关注的点，对乙方来说就是商机
。这张图有意思的一点是，相比去年的调查，好几个指标下滑了，这也说明，老板们趋于理性了，其实是好事，甲方的预期降低了，乙方才好验收嘛。生产力这条线已经跑通ROI
企业对生产力提升的理解开始变得更细：不止是写报告、做PPT，更包括流程效率、洞察速度、准确性这些更贴近业务的指标。是在用户触达、互动、满意度、现场服务等链路上，持续带来可衡量的改善。
带来增长了，这可能是大家最喜欢看到的吧，而且这个增幅看着有点诱人。更高效的投放、更多线索、更高转化，要把AI从内容工具升级为营销工作流引擎，AI参与策划、生成多版本素材、自动适配渠道、根据反馈继续迭代，人负责品牌与关键决策。其实和大家画的饼基本一致：更强的威胁识别能力、更好的情报与响应整合、平均解决时间下降、安全工单数量下降。企业AI预算正在向智能体倾斜，2024年几乎没人谈智能体，如今插队进前五。往往不在模型调用费，而在数据治理、系统集成、权限与安全、评测与运维，尤其当企业开始部署智能体时更明显。当然对于国内企业来说，自己搞算力、训调推模型的话，AI Infra的费用仍然是大头。搞AI必须得有C-Level的支持，这是一场从上到下的变革。这对国内场景更加现实，到底是调用API还是本地化部署？但国内的优势在于，开源模型生态比较好（当然模型能力跟闭源比有差距），私有化部署更方便。①搞定老板：得有 C-level 站台，能拍板、能清障。②展示价值：用一个说得通的业务案例去拿预算，别只画饼。③立好规矩：提前写好企业级 AI 规则，数据、合规、版权/IP 都要管住。④挑准场景：优先做那些重复、标准、能省人省时间的流程，ROI 最快。⑤筑起信任：数据治理+安全框架从第一天就上，同时保留人工兜底。⑥接入系统：智能体要能干活，就得接入内部业务系统，但权限要可控可审计。好了，祝大家在新的一年，无论个人还是组织，都能与AI/智能体共同成长。 
