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• 报告名称：2026年零售和消费品行业AI发展现状及趋势报告（文末附全文PDF）
• 出  品 方：英伟达

一、AI 从“是不是投入”转变成“怎样高效去部署”，行业步入规模化应用的拐点。

零售以及消费品行业里的AI应用进到关键转折点，数据揭示，91%的企业正运用AI，当中58%处于积极部署时期，跟2024年的42%相较显著提高了十6个百分点，更关键的是，AI已从技术试验转变为价值验证，89%的企业称AI助力增收，95%称AI协助降本，双重效益促使90%的企业打算在2026年增添AI投资，58%的高管预估增幅超10%。这一转变有个标志，这个标志显示出行业核心问题，它从“是否投资AI”产生了演变，演变成了“如何设计AI技术栈”，这个“如何设计的AI技术栈”既要灵活，又要经济高效，并且要与数据、人才以及风险策略保持一致。

二、开源与代理式AI重塑技术格局：供应链成为战略竞争高地

技术栈方面展现出两种趋向，其一，开源的战略位置显著突出，百分之七十九的受访者觉得开源模型以及工具整合“处于中等程度至极为重要”的范畴，企业凭借此来摆脱供应商的锁定，借助专有数据对模型进行微调；其二，代理式人工智能迅速兴起，百分之四十七的企业正在运用或者评估人工智能智能体，当中内部工作流程的自动化以及知识管理成为首要场景，小型企业在这方面比大型企业更具积极性从而弥补资源差距，小型企业（百分之五十四）比大型企业（百分之四十）更踊跃地接纳这项技术。在这同一时间，供应链变成了AI战略的关键之地，百分之六十四的受访者讲供应链挑战一年比一年更加严重升级，百分之九十一确认AI让供应链成本有所降低，需求预测，占比百分之六十四，运营效率优化，占比百分之五十一，和可追溯性，占比百分之三十八，成为了核心应用场景，物理AI与机器人技术，百分之十七已被采用，正开启新一代供应链变革。

三、决胜的关键在于人才瓶颈以及推理优化，执行能力对AI投资回报起着决定性作用。

顺着数据看，仅仅只有13%被看成首要挑战，及隐私问题下降到了18%。人才供应不足急剧上升成为最为突出的阻碍——46%的被访者把它列为首要推行挑战，相较于去年的31%有明显的提高，这极有可能形成“投资意向超越执行能力”的限制。与此同时，推理优化变成规模化布置的关键问题：41%留意成本效能与总体拥有成本，35%看重延迟、精确性以及吞吐量，32%着重模型性能基准检验。企业要在开源跟专有模型之间灵活地进行组合，去优化每一次AI交互的推理效率，防止AI从“利润驱动器”变成“成本中心”。未来的竞争会属于那些既能够驾驭代理式AI以及物理AI创新，又能打造人才梯队、优化推理基础设施的企业。