很多人都沒注意到，谷歌悄悄放了一個大招，既不是Gemini也不是nano banana pro，而是一份報告↓

《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于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、營銷、安全。

⑤企業老板的態度決定了AI價值能否快速兌現，搞定老板就成功了一半。

⑥AI最大的挑戰仍然是安全和合規。

雖然已經發布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，并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干活，能在限定范圍完成多步任務，從對話走向應用，讓AI能做動作或者推動流程，可以替代具體崗位里的重復步驟。

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、跨系統的復雜業務流程，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智能體的采用率↓

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。

智能體最先落地在哪些場景↓

第一梯隊：客戶服務與體驗49%、營銷增長46%、安全運營與網絡安全 46%、技術支持45%；

這些場景數據和流程最標準化，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%、軟件開發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。

相對靠后的是：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，所以采用更謹慎，落地周期更長。

銷售和HR、法務看了應該很開心吧，而且似乎程序員的末日也沒有來。

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，安全運營竟然是各行各業最通用的場景。

安全廠商們，是不是下一步可以偷著樂了呢。

有句話，話糙理不糙：吃屎也要趁熱。

這里的早期采用者是指AI預算50%以上投智能體，且深度嵌入日常運營流程。

早期入坑者都做對了什么？

①預算真投，且投向智能體；

②AI在IT預算中占比更高；

③落地點更聚焦，更重業務；

④可復制，把智能體擴散到更多部門。

甲方老爺們最看重哪些場景？

生產力、客戶體驗、業務增長、營銷、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，老板們趨于理性了，其實是好事，甲方的預期降低了，乙方才好驗收嘛。

這一頁純純幫谷歌云吹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、準確性這些更貼近業務的指標。

客戶體驗的新標準是啥？

是在用戶觸達、互動、滿意度、現場服務等鏈路上，持續帶來可衡量的改善。

這個出來站臺的，竟然是NBA金州勇士隊。

他說的客戶是啥？是庫里的球迷嗎？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營銷？

更高效的投放、更多線索、更高轉化，要把AI從內容工具升級為營銷工作流引擎，AI參與策劃、生成多版本素材、自動適配渠道、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。

真正的預算大頭在哪兒呢？

往往不在模型調用費，而在數據治理、系統集成、權限與安全、評測與運維，尤其當企業開始部署智能體時更明顯。

當然對于國內企業來說，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的支持，這是一場從上到下的變革。

讓你的老板先爽起來！

不出所料，最大的挑戰還是數據隱私與合規。

這對國內場景更加現實，到底是調用API還是本地化部署？

但國內的優勢在于，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數據隱私和安全②與現有系統集成③成本

智能體行動計劃七步法↓

①搞定老板：得有 C-level 站臺，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，數據、合規、版權/IP 都要管住。

④挑準場景：優先做那些重復、標準、能省人省時間的流程，ROI 最快。

⑤筑起信任：數據治理+安全框架從第一天就上，同時保留人工兜底。

⑥接入系統：智能體要能干活，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。

甲方的投資都沒打水漂，乙方的餅/瓜都能如愿變現。