当无数企业砸重金布局AI试点，却陷入“投入看得见，回报算不清”的困局，一份覆盖全球20国、2145位高管的毕马威2026年Q2《全球人工智能脉搏》，戳破了当下AI落地最真实的行业真相。
AI投资热情并未降温：未来12个月企业平均AI投入稳定在1.88亿美元，79%的企业表示即便遭遇经济下行，AI依旧是核心投资优先级；76%高管确认AI已经创造实质业务价值，较一季度暴涨12个百分点。
行业最大变化肉眼可见：处于规模化落地阶段的企业比例从13%跃升至22%，是AI成熟度曲线有史以来最大季度增幅。企业早已走出“要不要做AI”的犹豫，集体从实验试点迈入全业务部署时代。
但光鲜数据背后藏着残酷分水岭：仅有7%的企业真正建立可量化AI投资回报率。多数公司疯狂扩张AI应用，却拿不出清晰收益证明，投资者与董事会的价值拷问愈发严苛。报告明确，拉开企业AI差距的从来不是技术、预算，而是问责机制、成本可视、人机协同三大底层能力。
一、只靠CEO站台远远不够：清晰问责，ROI直接翻3倍
如今75%企业CEO都将AI定为战略重点，但“高层支持”不等于“结果负责”，权责模糊是绝大多数项目难出成果的核心病根。
调研显示，仅24%企业明确CEO/执委会为AI决策最终责任人，29%指定专属C级高管，剩余超半数组织AI权责分散在业务、技术、风控多部门，出问题无人兜底、有收益无人统筹。
数据给出清晰答案：拥有明确AI问责体系的企业，实现稳定ROI的比例是权责模糊企业的3倍以上。60%权责清晰的企业笃定自身AI战略具备长期竞争力，无明确归属的企业该比例仅22%。
真正成熟的AI治理，绝非一句“领导重视”。企业必须划定清晰规则：谁对AI数据质量负责、何时允许人工干预AI输出、AI运营成本由哪个部门承担、系统出错后处置流程是什么。仅35%企业在这些核心规则上做到清晰落地，大量组织治理制度停留在纸面，无法嵌入日常运营。
二、AI成本失控已成普遍危机：看得见账单，才赚得到利润
随着智能体、大模型大规模普及，按调用量计费的Token模式，让AI成本从固定支出变成难以预判的浮动开销，AI经济学正式上升为管理层核心议题。
近半数企业坦言，当AI运营成本超出预期收益时，已经主动缩减、推迟甚至重新评估智能体部署。更严峻的是，仅35%企业能完整监控、看清全部AI运营成本；42%仅能看到部分支出，8%成本近乎完全隐形，企业长期在“糊涂账”里盲目投入。
成本透明度直接决定AI价值兑现：能完整掌握AI全链路成本的企业，落地稳定ROI的概率是成本盲区企业的5倍。低成本高性能模型获取，也成为本季度对企业AI战略影响增速最快的因素，单季度提升7个百分点。
想要管好AI预算，不能只靠事后复盘。领先企业普遍落地成本监控仪表盘、AI项目审批强制成本审核、Token使用额度管控等机制，把成本约束前置到AI规划、选型、落地全流程。
三、AI不是替代人，重构人机协作才是长期出路
过去企业AI优先事项集中在提升效率、拉高生产力，本季度两项指标同步下滑，生态合作、人机协同、AI治理的重要性大幅攀升。
71%企业正在推进人机一体化工作模式建设，员工AI工具使用率从25%提升至28%。报告提出，规模化AI的终极挑战从来不是技术部署，而是重新设计工作流程、岗位分工，让员工和AI高效协同。
全球员工对AI接受度整体走高，仅14%存在抵触情绪；但区域分化明显，美国员工抵触率从5%飙升至20%，证明AI落地不能一刀切，必须匹配本土团队的工作习惯与能力体系。企业需要同步搭建员工AI技能培训体系，避免技术落地与人的能力脱节。
写在最后
这份报告释放最关键的信号：AI竞争早已告别试点比拼、军备竞赛的初级阶段。单纯砸钱、上线工具无法构建长期优势，能持续兑现AI价值的企业，都做好三件事：明确AI权责、打通全链路成本可视、重塑人机协同工作模式。
对企业管理者而言，不必跟风加码AI投入，先理清责任、算清成本、理顺人智分工，才能真正把AI投资转化为可持续增长。
