2026年企业生成式人工智能的全球状态行业报告.pptxVIP

企业生成式人工智能的全球状态

行业报告2026;

当我们在2023年发布行业首份报告时，企业正经历着一股实验浪潮，试图在工作流程中识别生成式AI的变革性应用场景。2024年的报告显示试点研究和概念验证呈爆炸式增长，企业正寻求定义治理政策、基础设施要求和价值创造。

山姆·莱曼

活动导演

生成式人工智能周;

图14

比较领先代理式AI解决方案的评分

图15

公司收入对负责任人工智能的投资，2024

图16

美国领先通用人工智能聊天机器人市场份额和用户增长，2025年4月;

根据麦肯锡一项针对美国的研究，截至2025年，高达71%的组织在至少一个业务功能中使用GenAI，较2024年初的65%有所上升。因此，预计企业GenAI支出从2025年的40亿美元增长到2030年的192亿美元，年复合增长率为36.8%，这一增长并不令人意外。

虽然2024年是企业将GenAI作为战略必需的年份，随着企业扩大规模并从试点项目中学到经验，2025年开始见证通过大规模部署GenAI来提供切实的投资回报（ROI）的努力。然而，高级决策者预计不会立即要求切实的价值和财务结果，并且他们正在以中期至长期的时间表进行运作。

毕竟，尽管过去两年生成式人工智能（GenAI）发展迅猛，但它仍然处于发展和应用的前期阶段，这一点从目前60%的企业生成式人工智能投资来自创新预算这一事实就可以看出。然而，由于40%的支出来自更稳定的预算，其中58%是从现有分配中转移而来，企业正日益展现出对人工智能转型的承诺。生成式人工智能需要很长时间才能产生实际价值的一个原因是，公司需要将其有限的资源分配到各种竞争激烈的转型优先事项中，同时还要应对复杂且不断变化的监管环境。

另一个需要考虑的是，并非所有企业的GenAI投资都会取得成果。实际上，根据Gartner的估计，到2025年底，至少有30%的GenAI项目会因为数据质量差、风险控制不足、成本和电力需求激增或商业价值不明确而在概念验证后被放弃。事实上，根据高盛副总裁卡莉·达文波特的说法，美国将不得不;

企业正显著投资这些解决方案，以解???并利用组织内部数据孤岛中常常隐藏的知识。好的例子包括Glean和Sana等解决方案，它们连接电子邮件、通讯工具和文档存储，以实现跨不同系统的统一语义有哪些信誉好的足球投注网站，并提供人工智能驱动的知识管理。

人工智能与编程的交叉已成为科技领域VC投资最热

门的领域之一。人工智能编程工具可以自动化各种例

行的开发任务，如代码生成、测试和调试，鉴于全球

对软件的巨大需求以及熟练开发人员的短缺，这已被

证明特别有用。;

专业;;

图2：GenAI实施状态

7%

8%

直播/飞行员

迈向全面实施

完全实现，

15%43%

非直播（测试阶段）

27%

源文件：翻IS0本24：市场透镜人工智能研究;;;;

这主要归因于这项技术不仅能够自动化诸如调整图像大小、移除背景和生成设计变体等重复性任务，还能为创意人士提供一个用于实验的新调色板。这包括生成几乎无法与人类制作的内容相区分的个性化内容、图片和视频，从而提高运营效率，并使公司能够快速适应不断变化的趋势。

事实上，根据BCG2024年6月的一篇文章，现在GenAI能够以接

近零的边际成本创建高质量内容，使企业能够实现大规模个性化。世界经济论坛（WEF）的另一项研究表明，GenAI工具可以帮助创意专业人士每周节省高达11个小时的时间，用于头脑风暴、原型设计和内容完善等任务。这些优势使更多的人，包括那些不具备深厚技术或艺术技能的人，能够加入创作者的行列。

在创意产业中，GenAI最有前景的应用之一是使用对话界面创作新内容或将现有内容翻译出来。例如，这项技术可用于将文章和博客文章转换为视频或播客，或生成脚本或故事板的变体，使创作者能够更快地探索选项。像OpenAI的Sora这样的文生视频GenAI模型，在广告业引发了地壳级别的变革，品牌和机构正以惊人的速度进行创新，利用AI生成的视频内容进行广告宣传。

大语言模型（LLMs）、生成对抗网络（GANs）、深度强化学习（DRL）和多模态生成式人工智能（GenAI）是支撑大部分这一颠覆的四大主要生成式人工智能技术。大语言模型可以比人类快得多地生成人类质量的内容，例如诗歌或剧本，并且还可以翻译语言。生成对抗网络更进一步，将两个神经网络对立起来，其中一个创建新内容，另一个评估其真实性。它们也可以生成高级;;

在美国零售行业中，超过500名C级高管发现61%的人仅使用现