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Google年度巨獻：2025 AI 投資回報率報告（附中英文對照版下載）
《2025 AI 投資回報率報告》
這份報告調研了全球3446名企業高管（這些企業年營收都不低於1000萬美元，不是小卡拉米）。
通過實打實的案例告訴業界，到底應該如何在AI上花錢，才能獲得最大收益。
Google通過報告指出：88%的早期入坑者，都得到了不錯的投資回報，而且，生成式AI/大模型的下一個金礦，是智能體。
核心結論包括以下幾點：
①智能體已經在生產環境大規模部署。
②早期入坑的，獲得的收益正在放大，越吃越香。
③GenAI的回報已經相當廣泛，不再是少數頭部案例。
④收益集中在5類場景：生產力、客戶體驗、業務增長、行銷、安全。
⑤企業老闆的態度決定了AI價值能否快速兌現，搞定老闆就成功了一半。
⑥AI最大的挑戰仍然是安全和合規。
雖然已經發佈1個多月了
但這份報告的含金量還在上升
我們對這份報告進行了全文翻譯
以下為完整中文報告
智能體分級↓
一級：簡單任務，主要是輸出內容，並不真正接管業務動作，比如聊天機器人、知識庫檢索、多模態生成。
二級：智能體應用，AI開始為了一個業務目標幹活，能在限定範圍完成多步任務，從對話走嚮應用，讓AI能做動作或者推動流程，可以替代具體崗位裡的重複步驟。
三級：多智能體工作流，本質上不是一個智能體干所有活，而是多個角色分工協作，形成端到端流程。能覆蓋跨部門、跨系統的複雜業務流程，適合長鏈路場景比如：從線索到成交、從保修到閉環、從需求到交付。
一級是工具，二級是產品，三級是系統。
AI智能體的採用率↓
按地區挺意外的，亞太領跑（調查樣本不含中國大陸），北美最慢。
按行業看醫療反而最謹慎，畢竟人命關天的事兒哈哈哈。
智能體最先落地在那些場景↓
第一梯隊：客戶服務與體驗49%、行銷增長46%、安全營運與網路安全 46%、技術支援45%；
這些場景資料和流程最標準化，容易形成可量化收益。
中間梯隊：產品創新與設計43%、生產力與研究43%、軟體開發40%、財務與會計38%。
說明智能體已開始深入到“產研與經營”層面，不只做客服和寫文案。
相對靠後的是：銷售35%、HR31%、個性化29%、法務15%
這些場景往往涉及更嚴格的權限、合規、責任邊界，容錯率更低，所以採用更謹慎，落地周期更長。
銷售和HR、法務看了應該很開心吧，而且似乎程式設計師的末日也沒有來。
這頁不錯，給出了各個行業最先跑通ROI的落地地圖，劃個重點，想不到吧，安全營運竟然是各行各業最通用的場景。
有句話，話糙理不糙：吃屎也要趁熱。
這裡的早期採用者是指AI預算50%以上投智能體，且深度嵌入日常營運流程。
早期入坑者都做對了什麼？
①預算真投，且投向智能體；
②AI在IT預算中佔比更高；
③落地點更聚焦，更重業務；
④可複製，把智能體擴散到更多部門。
甲方老爺們最看重那些場景？
生產力、客戶體驗、業務增長、行銷、安全，這五個方向的共同點是：高頻、流程化、可量化、能快速上線，容易在3到6個月做出看得見的改進。
值得mark一下，甲方關注的點，對乙方來說就是商機。
五大領域GenAI能帶來多大影響？
這張圖有意思的一點是，相比去年的調查，好幾個指標下滑了，這也說明，老闆們趨於理性了，其實是好事，甲方的預期降低了，乙方才好驗收嘛。
這一頁純純幫Google雲吹NB了，每個場景都有。
生產力這條線已經跑通ROI
企業對生產力提升的理解開始變得更細：不止是寫報告、做PPT，更包括流程效率、洞察速度、精準性這些更貼近業務的指標。
客戶體驗的新標準是啥？
是在使用者觸達、互動、滿意度、現場服務等鏈路上，持續帶來可衡量的改善。
這個出來站台的，竟然是NBA金州勇士隊。
他說的客戶是啥？是庫裡的球迷嗎？還是幫格林洗地？
不只是降本增笑哦
帶來增長了，這可能是大家最喜歡看到的吧，而且這個增幅看著有點誘人。
智能體如何推動市場行銷？
更高效的投放、更多線索、更高轉化，要把AI從內容工具升級為行銷工作流引擎，AI參與策劃、生成多版本素材、自動適配管道、根據反饋繼續迭代，人負責品牌與關鍵決策。
安全廠商看過來↓
其實和大家畫的餅基本一致：更強的威脅識別能力、更好的情報與響應整合、平均解決時間下降、安全工單數量下降。
但是跟去年相比，多項指標回落，說明甲方更理性了。
企業AI預算正在向智能體傾斜，2024年幾乎沒人談智能體，如今插隊進前五。
真正的預算大頭在那兒呢？
往往不在模型呼叫費，而在資料治理、系統整合、權限與安全、評測與維運，尤其當企業開始部署智能體時更明顯。
當然對於國內企業來說，自己搞算力、訓調推模型的話，AI Infra的費用仍然是大頭。
這兩頁挺有意思的——
搞AI必須得有C-Level的支援，這是一場從上到下的變革。
讓你的老闆先爽起來！
不出所料，最大的挑戰還是資料隱私與合規。
這對國內場景更加現實，到底是呼叫API還是本地化部署？
但國內的優勢在於，開源模型生態比較好（當然模型能力跟閉源比有差距），私有化部署更方便。
三大落地挑戰↓
①資料隱私和安全②與現有系統整合③成本
智能體行動計畫七步法↓
①搞定老闆：得有 C-level 站台，能拍板、能清障。
②展示價值：用一個說得通的業務案例去拿預算，別只畫餅。
③立好規矩：提前寫好企業級 AI 規則，資料、合規、版權/IP 都要管住。
④挑准場景：優先做那些重複、標準、能省人省時間的流程，ROI 最快。
⑤築起信任：資料治理+安全框架從第一天就上，同時保留人工兜底。
⑥接入系統：智能體要能幹活，就得接入內部業務系統，但權限要可控可審計。
⑦投技術更要投人：培訓內訓、培養人才。
好了，祝大家在新的一年，無論個人還是組織，都能與AI/智能體共同成長。 (特大號)