AI回报差距#

• 56% 的CEO表示AI 未带来任何财务收益（既无收入增长，也无成本降低）
• 26% 报告AI降低了成本
• 约 33% 报告AI增加了收入
• 但仅 12% 同时实现了成本降低和收入增长
• 近 20% 表示AI投资反而导致成本上升
• 仅约 5% 的企业实现了AI的规模化部署（据2025年8月MIT研究）

那12%的赢家有何不同？#

同时实现成本和收入双赢的CEO，以下做法的概率是其他企业的2-3倍：

• 在整个企业范围内广泛部署AI，而非仅做孤立的试点项目
• 将AI应用于产品、服务和客户体验（44% vs 其他企业的 17%）
• 将AI用例直接对齐业务战略
• 建设强大的数据基础设施
• 建立正式的AI风险管理流程
• 营造支持AI落地的组织文化

AI部署领域（仍然有限）#

• 需求生成（获客）：22%
• 支持服务：20%
• 产品开发：19%

CEO整体信心#

• 信心降至五年最低——仅 30% 对收入增长持乐观态度（去年38%，2022年56%）
• 最大担忧：转型速度跟不上技术变化
• 31% 将网络安全风险列为重大威胁（去年24%）
• CEO将 47% 的时间花在一年内的短期事务上，仅 16% 用于五年以上的长期决策

PwC的结论#

孤立的、战术性的AI项目无法创造价值。赢家们正在进行企业级全面部署，将AI嵌入核心价值创造流程——而非仅用于小幅效率提升。

The Register的质疑#

PwC的言下之意是”如果你的AI试点失败了，那就加大投入”——这个建议是否站得住脚，值得商榷。

完整报告：PwC CEO Survey