【趋势】AI钱花出去了，近六成项目还没赚回来

企业AI已经从"要不要做"走到了"值不值"的阶段。钱，很多企业已经花出去了；但回报，不少公司还没真正看见。2026年，AI进入了ROI分水岭——上半场拼谁部署得快，下半场拼谁执行得动。

部署变快了，回报却没跟上

McKinsey 2026年《State of AI》调查显示，67%的受访企业已在至少一个业务职能内部署生成式AI，高于2025年的47%、2023年的11%。在营收超过100亿美元的企业里，这一比例达到52%。上AI已经不再是少数公司的实验，而成了主流动作。

但同一份调查也提到，34%的企业把超过5%的技术预算投给了AI，这个比例在18个月内翻了一倍。钱投得猛，组织却未必准备好了。部署速度快，不等于价值兑现快。

近六成项目，还没跨过ROI门槛

Gartner在2026年一季度的CIO调查里给出一组更冷的数字：2024到2025年间立项的AI项目中，约58%尚未通过企业内部的ROI考核门槛。换句话说，超过一半的AI投入，还停留在"高层认可、业务说不清价值"的状态。

IDC在2026年5月更新的《全球AI支出指南》预测，2026年全球AI支出将达到6320亿美元，同比增长38%，比它自己年初的预测还高出11个百分点。金融科技1180亿、零售740亿（增速41%）、生命科学690亿、制造610亿、专业服务480亿。市场信心很足，但信心不等于回报。

分化的真正原因

把回报好的项目和回报差的项目放在一起看，差别不在模型大小，而在三件事：一是数据——干净、结构化、能直接喂给系统的业务数据；二是治理——关键决策让人留在环路上审，而不是全权交给模型；三是责任——有没有一个背着利润指标的高管，为AI项目的成败负责。

IDC中国的观察是：约60%的头部企业已经把生成式AI纳入核心业务流程，MaaS调用量达到4万亿亿次级别，相关营收约186亿元，年复合增速超过11倍。它的判断很直接——Token是成本核心，Agent是价值核心。谁的流程先被Agent重构，谁先拿到回报。

AI不是没用，是大多数公司还没走到"用出回报"的那一步。2026年的分水岭，考的不是谁先喊出口号，而是谁先把AI变成账本上能写清楚的一笔。

小略AI视角

我们接触的企业里，卡住AI落地的往往不是技术，而是"没人对结果负责"。小略AI帮企业做AI落地时，首要的事不是选模型，而是和企业一起把场景拆清楚：这个场景省的是谁的时间、归谁管、怎么衡量。先有可衡量的目标，再谈工具和部署，回报才落得下来。

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资料来源

• McKinsey & Company《The State of AI: How organizations are rewiring to capture value》，2026
• Gartner 2026年一季度CIO调查（AI项目ROI考核通过率），2026
• IDC《全球人工智能支出指南》（Worldwide AI Spending Guide），2026年5月更新
• IDC《中国生成式AI市场趋势与MaaS支出观察》，2026

本文基于公开资料整理，仅供学习与参考，不构成投资或决策建议。