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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/state-of-ai-report-2026/
原文作者：Dan Rowinski
人工智能无处不在，正在加速万物的进程——它正成为创造将推动各行业进步的智能的必要基础设施。
这就是为什么公司越来越关注该技术的投资回报率（ROI），以及如何最好地将其AI应用于自身用例的原因。
NVIDIA 年度“AI现状”报告展示了AI在各行业的采用情况、其用途以及公司如何实现ROI，同时也涵盖了它们在使用该技术时面临的挑战和目标。
今年的报告收集了来自世界各地的3200多份回复，为金融服务、零售和消费品（CPG）、医疗与生命科学、电信和制造等行业的AI现状提供了脉搏检测。
一个要点很明确：AI的状况良好。AI的采用率仍在持续上升。公司正在利用开源工具构建和部署专业化的AI程序来应对其特定的挑战。在各个行业中，AI都有助于提高年度收入、降低年度成本并提高生产力。
请阅读今年报告中的广泛主题：
企业AI采用日趋成熟
企业AI正在持续扩展规模。
公司正从AI试点和评估阶段转向规模化部署。在几乎所有的行业调查中，表示其组织正在积极使用AI的受访者比例有所增加，而表示仍处于评估阶段的受访者比例则有所下降。
总体而言，64%的受访者表示其组织在日常运营中积极使用AI。略多于四分之一（28%）的受访者表示他们仍处于评估阶段，而8%的人表示他们不使用AI，也没有开始的计划。
北美在AI采用方面处于领先地位，70%的受访者积极使用该技术，27%在评估AI项目，只有3%表示不使用AI。EMEA（欧洲、中东和非洲）地区的受访者中，近三分之二（65%）报告称他们正在积极使用AI。亚太地区的AI采用率为63%，但有更高比例（15%）的人表示他们不使用AI。
所有调查中都出现了一条明显的共同趋势：规模较大的公司（拥有超过1000名员工）展现出更广泛的采用、部署更多的用例并报告更高的ROI。来自大型公司的受访者中，超过四分之三（76%）报告积极使用AI，只有2%表示完全不使用AI。这些趋势可以归因于大型公司拥有更多的资本投资于AI基础设施、数据科学家和专家，从而促使高管将项目从试点阶段推向生产阶段，用于高度具体和有影响力的用例。
金融服务业产生海量的文本、数字、文档和分析数据。纳斯达克（Nasdaq）作为全球首屈一指的证券交易所和领先的金融科技平台之一，构建了一个AI平台来优化其内部运营并增强其外部产品，帮助改善功能和用户体验，同时简化内部工作流程。
纳斯达克高级副总裁兼AI和新兴技术主管Michael O’Rourke表示：“在纳斯达克，我们是一家技术平台公司，AI有能力将所有不同的业务和产品整合在一起。AI将帮助我们整合所有业务和技术的数据，并帮助我们构建更好的产品和服务。”
欲了解更多信息，请阅读今年的金融服务AI现状报告。
AI正在提高生产力
今年的调查显示，前三大AI目标是：创造运营效率（34%）、提高员工生产力（33%）和开辟新的业务机会和收入来源（23%）。
超过一半的受访者（53%）表示，提高员工生产力是AI对业务运营产生最大影响的因素之一，这体现在从加快金融市场分析到通过数字孪生提高工厂车间的效率等各个方面。
例如，在今年的NVIDIA电信AI现状报告中，99%的受访者表示AI有助于提高员工生产力，其中四分之一的受访者表示该技术提供了重大或显著的改进。
生产力的提高对整个业务产生连锁反应。例如，42%的总体受访者表示AI创造了运营效率，34%的受访者表示该技术有助于开辟新的业务和收入机会。
制造业是受益于AI集成的一个行业。
例如，西门子（Siemens）正通过将AI集成到其工具和应用程序中，帮助制造商实现生产力提升并优化工作流程。
百事公司（PepsiCo）是早期采用者之一，它与西门子和NVIDIA合作，将部分美国制造和仓库设施改造为高保真3D数字孪生，模拟端到端的工厂运营和供应链。使用西门子的Digital Twin Composer，百事公司能够以物理级别的精度重建每台机器、传送带、托盘路线和操作员路径，使AI代理能够模拟和优化系统更改，并在进行任何物理修改之前识别出高达90%的潜在问题。
这在初步部署中已经带来了20%的吞吐量提升，通过近乎100%的设计验证加速了设计周期，并实现了10-15%的资本支出削减。
AI正在提高收入并降低成本
围绕AI采用的一个主要担忧是，对该技术的投资是否真的能带来收入增长、成本下降、生产力提高和企业效率提升。
根据调查受访者的反馈，答案是明确的肯定。
总体而言，88%的受访者表示AI对提高年度收入产生了影响，或在业务的全部或部分产生了影响。近三分之一（30%）的人表示增幅是显著的（超过10%），33%的人报告增幅为5-10%，25%的人表示增幅低于5%。略多于40%的高管（C级或副总裁级别）表示他们看到了超过10%的年度收入增长。
对于AI在降低年度成本方面的作用，情况也相同。总体而言，87%的受访者表示AI有助于降低年度成本，其中25%的人表示降幅超过10%。在各个行业垂直领域中，零售和CPG表现突出，37%的受访者表示成本降低了10%以上。
财富100强零售商Lowe’s已经为其1750多家门店构建了AI驱动的、物理上精确的数字孪生，以加快运营。该公司还利用AI简化资产发现，并实现了3D模型生成——在几分钟内将2D产品图像转换为精确、高质量的3D模型，每个模型的成本不到1美元。
欲了解更多信息，请阅读今年的零售和CPG AI现状报告。
企业智能体AI的黎明
在2025年，公司开始试验AI代理（AI agents）——专为根据高层目标自主推理、规划和执行复杂任务而设计的先进AI系统。本次调查数据采集于8月至12月，很好地捕捉了实验阶段，44%的公司在去年正在部署或评估智能体。进入2026年初，企业已将这些实验转变为全面部署，涉及从代码开发到法律和金融任务、行政支持等方方面面。
电信行业的智能体AI采用率最高，为48%，其次是零售和CPG（47%）。
AI智能体正在各个行业、大大小小的企业中发挥作用。例如，Mona by Clinomic，一个帮助医生和护士管理重症监护室患者的医疗现场助手，可以实时整合、分析和可视化患者数据。Mona实现了68%的文档错误率降低，提高了患者记录的准确性并改善了整体护理质量，同时帮助临床护理专业人员感知工作量减少了33%。
欲了解更多信息，请阅读今年的医疗与生命科学AI现状报告。
生成式AI在积极进取的企业手中被证明是一种强大而灵活的工具，其中数据和预测分析是排名前列的AI工作负载。
总体而言，62%的受访者将数据分析列为他们的首要AI工作负载。生成式AI紧随其后，占61%，在医疗生命科学和电信等行业甚至超过了数据分析。此外，生成式AI是北美和EMEA受访者中的首要工作负载。
开源驱动AI战略
公司在部署和扩展针对特定业务机会的高度专业化应用程序时，看到了显著的ROI。
构建高度专业化且有利可图的AI应用的关键是使用开源和开放权重模型与软件，这使得组织能够使用正确的工具来解决特定问题，并使用自己的数据对模型进行微调，以便在生成式和智能体应用中进行部署。
总体而言，85%的受访者表示开源对其组织的AI战略中度到极其重要。这包括近一半（48%）的人表示开源非常到极其重要。
资源受限且倾向于构建解决方案而非购买现成商业产品的小公司，对开源尤其热衷，58%的公司表示开源非常到极其重要。在所有调查中，超过一半的高管（51%）也指出了开源的高重要性。
AI成功带来预算增加——以及更多的AI投入
今年调查的受访者几乎全部表示，他们的AI预算在2026年将会增加或至少保持不变。
总体而言，86%的受访者表示他们的AI预算今年将增加。另有12%表示预算将保持不变。近40%的受访者表示预算将增加10%或更多。北美地区的组织尤其热衷于增加AI预算，48%的组织表示预算将增加10%或更多，高管级别的受访者中也有45%持此观点。
调查显示，金融服务、零售和CPG以及医疗和生命科学行业展现出最强劲的采用率和ROI结果。
这些支出将用于优化现有AI解决方案和在企业中寻找更多用例。总体而言，42%的受访者表示优化AI工作流程和生产周期是2026年首要的支出重点，其次是31%的受访者表示将投资于寻找额外的用例。另有31%的受访者表示支出将用于构建和提供对AI基础设施的访问，例如本地数据中心或云服务。
挑战：寻找AI专家
AI在企业中势头强劲，但仍处于采用周期的早期阶段。近三分之一的受访者仍在试点和评估阶段。工作流程和运营方面仍然存在挑战，以及获取正确的专业知识将有影响力的解决方案扩展到更大规模。
组织仍在努力处理他们的数据。构建专业化的AI应用要求企业掌握自己的数据，以便根据其需求对模型进行微调。根据48%的受访者，拥有足够的数据和其他数据相关问题是调查中最大的挑战。
根据38%的受访者，缺乏AI专家和数据科学家来实施这些数据并将AI项目从试点扩展到生产是下一个最突出的挑战。
AI的好处也可能难以量化。例如，对日常办公室员工而言，提高生产力可能是一个主观的衡量标准。因此，30%的受访者将对AI ROI缺乏清晰度列为他们的首要挑战之一。
方法论
NVIDIA“AI现状”调查的受访者包括选择接收NVIDIA通讯并对其业务的AI有投资或感兴趣的人。
本次调查于2025年8月至12月期间进行，共收集了来自金融服务、零售、医疗、电信和制造等行业的3200多名受访者的数据。受访者涵盖了各种角色，包括C级和副总裁（27%）、总监和经理（33%）以及AI从业者（40%）。
受访者代表了不同规模的组织，39%来自拥有1000名以上员工的大型企业，27%来自拥有100-1000名员工的中型公司，34%来自员工少于100人的小型组织。
地理分布横跨四个主要区域：亚太（32%）、北美（26%）、EMEA（21%）和世界其他地区（20%）。
在线调查数据来源于NVIDIA的传播列表和全球社交媒体，以及通过第三方机构在中国和日本获取的数据。
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