AI时代的“无利润繁荣”困局

By Maria Mikhaylenko, Daniel Rohrhirsch, Prince Punnackal, Patrick Ruthardt and Michael Schich

当前，AI在企业内部的应用速度达到了前所未有的高度，同时企业在人工智能领域的投资也正在激增，但近90%的企业却表示AI投资回报远远不及预期。在实践中，AI在生产环境的部署落地速度远快于财务开始实现盈利的速度。这导致企业在获得实质价值前，运营成本便已持续攀升。为探究这一鸿沟背后的深层原因，罗兰贝格AI实验室对全球五大核心区域、五大关键行业的203位企业高管进行了深度调研。调研结果一针见血：仅有约10%的企业能持续获取显著商业价值。这些“规模落地领军者”(后文简称“领军者”)将AI视为一项需要系统化构建的工业化能力，而非一系列孤立的试点项目。本研究揭示了为何众多企业深陷“无利润繁荣”困局——以及跨越AI价值鸿沟的破局之道。

短短几年间，AI已从实验探索阶段演进为企业核心运营的支柱，各行各业的企业正将生成式AI与代理式AI加速推向真实商业环境并实现规模化落地。高管层深度参与AI项目已成为普遍共识，99%的企业表示核心管理层已正式介入AI项目。大多数企业的 代理式AI 应用已跨越规划阶段付诸行动。

随着应用规模扩大，市场走上了一条“重外采”的路径。近40%的企业主要依赖开箱即用的标准化解决方案，而仅有极少数企业以内部自建为主。这种模式虽然加速了部署进程，但也限制了能够随时间产生复利效应的内部核心能力的构建。简言之，企业已经学会了如何让AI运转起来，但尚未掌握如何让AI真正产生回报。

这种失衡在投资成效上表现得一目了然。尽管对AI的投入决心空前高涨，但预算规模和部署速度已不再是成功的可靠预测指标。我们的分析将企业划分为四大类型，其中由约10%企业组成的精英阵营（即“领军者”）能够持续将AI活动转化为商业价值。而更大比例的企业要么是“转型迟滞者”（雄心与投入匹配但回报落后），要么是“试水观望者”（AI项目试点频繁但未能规模化）。这些分化格局横跨各地区、各行业和各类企业规模。关键在于，数据表明部署落地速度本身并不能驱动价值转化的成功；“领军者”让AI价值转化成果变得可预测，而其他企业则在将运营进展转化为财务盈利时举步维艰。

AI价值鸿沟根因

AI投资回报表现分化持续存在，第一大根因在于许多企业在评估与战略牵引上仍处于“盲目飞行”状态。转型迟滞型企业虽然跑得快，却盯错了仪表盘。他们并非持续性地评估价值回报，而是依赖一次性评估、管理直觉或过于大而全的KPI体系——这些指标模糊了优先级，使团队无法进行有效取舍。“领军者”则采取截然不同的路径：聚焦少数核心价值指标，接受自主性有时需凌驾于完美准确率之上的现实情况，并用数据支撑判断。因此，AI上线对他们而言不再是一场赌博，而是实现未来价值变现的可靠指标。

第二大根因在于空心化的运营模式与 技术架构 。许多企业虽然购买了现代AI基础设施中的“法拉利”级配置，却因浅层集成而只能发挥“卡丁车”级的效能。表层“AI套壳”虽能加速早期部署落地进展，但将在后续企业级规模化运营负载下不堪重负。

“领军者”采取的是底层架构重塑而非浅层套壳——将AI直接嵌入数据层、工作流和治理体系。他们的投入不一定更多，推进也不一定更快，但运营方式截然不同——正是这种差异支撑了持续的价值创造。

产业领军者法则

AI价值鸿沟为何持续存在？并非因为企业缺乏雄心、资金或技术获取能力，而是因为大多数企业依然将AI视为一系列待采购的单一项目，而非需要系统化构建的企业级能力。极少数企业已成功突围。这些“领军者”的投入不一定更多、推进也不一定更快——他们改变的是AI的运营方式。基于数据分析与洞察，一套一以贯之的运营法则清晰浮现，揭示了他们如何将AI运营转化为持久价值。

我们称之为“领军者法则”的核心，在于AI所有权与执行方式的根本性转变。“领军者”在与合作伙伴协作时保持主导权，将AI深度集成到现有系统而非进行表层套壳。治理机制直接嵌入平台层，消除了上线后的摩擦。创新通过统一标准在各部门联动推进，使团队能够在不破坏架构的前提下自主构建。他们将部署落地视为工作的起点而非终点，持续投入运营与优化。正是这种持续性，让AI性能得以规模化并产生复利效应。

企业最高管理层的战略使命

AI项目成功的决定性因素已经转移——领导力正成为影响AI成功与否的核心制约因素。技术完备度已不再是关键痛点，资金获取也不再是瓶颈。真正阻碍许多企业的，是在AI治理与规模化运营层面缺乏系统化的构建能力。成功现在更多取决于运营模式是否已适配AI系统化运转，而非采购了何种工具。

这一转变对管理层提出了直接挑战。随着“领军者”持续积累复利优势，他们与其他企业间的差距将演变为持久的竞争分水岭。跨越这道分水岭需要企业果断转变战略重心，从探索转向运营，从启动试点转向在生产环境中大规模部署应用。

对CEO（首席执行官）而言，核心使命是统揽全局而非聚焦创新。任务不是为单个用例摇旗呐喊，而是为系统性价值创造铺平道路。这要求改变激励机制。“创新作秀”必须让位于能够在企业范围内产生乘数效应的价值创造，并通过统分协同的运营模式来支撑——集团集中制定标准，同时允许各部门的创新尝试和跨部门的规模化扩展。

对CTO/CIO（首席技术/信息官）和CFO（首席财务官）而言，使命同样明确。CTO和CIO必须构建能让正确行为变得容易的基础设施，将治理嵌入平台而非通过委员会强制执行。CFO则必须为共享能力建设而非孤立项目提供资金倾斜，将资本转向能够规模化并随时间产生复利的平台。“领军者”深知，单个项目可能失败，但设计良好的系统会随使用而持续改进。

AI新范式下的价值构建之道

为何近90%的企业在创纪录的AI投资下仍未能达成预期回报？数据揭示了一个清晰的商业逻辑：市场停滞的根源，既非企业缺乏战略雄心，也非预算受限或技术获取能力不足，而在于大多数管理层对转型任务的本质认知存在根本性偏差。尽管AI部署速度在持续加快，但绝大多数企业依然将其视为一系列孤立的单点项目来逐一启动和优化。

相比之下，极少数企业走上了截然不同的道路。这些“领军者”将AI视为一项标准化的工业级能力，需要被系统化构建、治理并规模化运营。区分不同阵营的关键，从来不在于采购了何种AI模型，而在于围绕这些模型所构建的运营机制。“领军者”将AI深度嵌入企业架构，让技术落地速度与商业变现速度同频共振，并专注于系统化运营而非止步于庆祝上线。

展望2026年及未来，这种分化态势将进一步加剧。AI价值鸿沟正在持续扩大，并将固化为一道持久的竞争分水岭，持续淘汰那些未能适应的企业。基于本次研究，结论已然明晰：企业无法仅凭“单一采购”走通 转型 ，必须通过“系统化构建产业级AI能力”实现变革。

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