人工智能无处不在，并在加速一切——成为创造推动各行业发展的智能的基础设施。
这就是为什么公司越来越关注该技术的投资回报率（ROI），以及如何将人工智能最佳应用于他们自己的用例。
NVIDIA 每年的《人工智能现状》报告展示了人工智能在各行业的采用情况、用途以及公司如何实现投资回报，同时也指出了他们在技术应用中的挑战和目标。
今年的报告收到了来自全球超过 3,200 份的反馈，提供了金融服务、零售和消费品（CPG）、医疗保健和生命科学、电信和制造业等领域人工智能现状的脉搏检查。
一个明确的结论是：人工智能的状态强劲。人工智能的采用持续上升。公司正在利用开源工具构建和部署专门的人工智能程序，以应对他们特定的挑战。在各个行业，人工智能正在帮助增加年度收入并降低年度成本，同时提升生产力。
阅读今年报告中的广泛主题：
<ul>
<li>企业人工智能采用增长</li>
<li>人工智能推动各行业的生产力提升</li>
<li>人工智能增加年度收入并降低成本</li>
<li>自主人工智能的崛起</li>
<li>开源推动人工智能战略</li>
<li>人工智能的成功导致投资增长</li>
<li>人工智能采用面临的最大挑战：缺乏人工智能专家</li>
</ul>
<h2>企业人工智能采用成熟</h2>
企业人工智能正在持续扩展。
公司正在从人工智能试点和评估阶段转向规模化部署。在几乎每项行业调查中，表示其组织正在积极使用人工智能的受访者比例增加，而表示他们处于评估阶段的受访者比例下降。
总体而言，64% 的受访者表示他们的组织在运营中积极使用人工智能。略超过四分之一（28%）表示他们仍处于评估阶段，而 8% 表示他们不使用人工智能且没有计划开始使用。
北美在人工智能采用方面领先，70% 的公司积极使用该技术，27% 正在评估人工智能项目，仅有 3% 表示他们不使用人工智能。近三分之二（65%）的 EMEA 区域受访者报告称他们正在积极使用人工智能。亚太地区的人工智能采用率为 63%，其中有更高比例（15%）表示他们不使用人工智能。
所有调查中都有一个明显的共同点：大型公司（员工超过 1,000 人）表现出更广泛的采用，部署更多的用例，并报告更高的投资回报率。超过四分之三（76%）的大型公司受访者报告积极使用人工智能，仅有 2% 表示他们根本不使用人工智能。这些趋势可以归因于大型公司有更多的资本投资于人工智能基础设施、数据科学家和专家，使高管能够将项目从试点推进到生产，针对高度特定和有影响力的用例。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-usage-by-vertical-1680x627.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-usage-by-vertical-1680x627.png"/>
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-usage-by-region.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-usage-by-region.png"/>
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-usage-by-company-size-1680x475.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-usage-by-company-size-1680x475.png"/>
金融服务行业处理大量文本、数字、文档和分析。纳斯达克（Nasdaq），全球顶尖的证券交易所和领先的金融科技平台之一，建立了一个人工智能平台，以优化其内部运营并增强外部产品，帮助改善功能和用户体验，同时简化内部工作流程。
“在纳斯达克，我们是一家技术平台公司，人工智能使我们能够将所有不同的业务和产品结合在一起，” 纳斯达克高级副总裁兼人工智能及新兴技术负责人迈克尔·奥鲁克（Michael O’Rourke）表示。“人工智能将帮助我们整合来自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。”
在今年的《金融服务中的人工智能现状》报告中了解更多。
<h2>人工智能正在提升生产力</h2>
今年的调查显示，人工智能的三个主要目标是创造运营效率（34%）、提高员工生产力（33%）和开辟新的商业机会和收入来源（23%）。
超过一半的受访者（53%）表示，提高员工生产力是人工智能对商业运营产生的最大影响之一，从加快金融市场分析到通过数字双胞胎提升工厂效率。
例如，在今年的 NVIDIA《电信中的人工智能现状》报告中，99% 的受访者表示人工智能帮助提高了员工生产力，其中四分之一的人表示该技术提供了重大或显著的改善。
生产力的提升在整个业务中产生了连锁反应。例如，42% 的总体受访者表示人工智能创造了运营效率，34% 表示该技术帮助开辟了新的商业和收入机会。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/top-three-goals-by-vertical-1680x590.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/top-three-goals-by-vertical-1680x590.png"/>
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-business-operations-top-three-by-vertical-1680x590.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-business-operations-top-three-by-vertical-1680x590.png"/>
制造业就是一个受益于人工智能整合的行业。
例如，西门子（Siemens）正在帮助制造商通过将人工智能集成到其工具和应用程序中，实现生产力提升和优化工作流程。
百事可乐（PepsiCo）是早期采用者，与西门子和 NVIDIA 合作，将美国选定的制造和仓储设施转变为高保真 3D 数字双胞胎，模拟端到端的工厂运营和供应链。通过使用西门子的数字双胞胎作曲器，百事可乐可以以物理级别的准确性重建每台机器、传送带、托盘路线和操作员路径，使人工智能代理能够模拟和优化系统变更，并在任何物理修改发生之前识别高达 90% 的潜在问题。
这已经在初始部署中实现了 20% 的吞吐量增长，推动了更快的设计周期，几乎达到了 100% 的设计验证，并减少了 10-15% 的资本支出。
<h2>人工智能正在提升收入并降低成本</h2>
关于人工智能采用的一个主要担忧是，投资该技术是否真的能带来收入增长、降低成本、提高生产力和企业效率。
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，人工智能对增加年度收入产生了影响，在业务的某些或所有部分中。近三分之一（30%）表示收入增长显著（超过 10%），33% 报告收入增长在 5-10% 之间，25% 表示增长不到 5%。超过 40% 的高管（C 级或副总裁级别）表示他们看到年度收入增长超过 10%。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-increasing-annual-revenue-by-role-1680x475.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-increasing-annual-revenue-by-role-1680x475.png"/>
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-increasing-annual-revenue-by-role-1680x475.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-increasing-annual-revenue-by-role-1680x475.png"/>
人工智能在降低年度成本方面的表现也是如此。总体而言，87% 的人表示人工智能帮助降低了年度成本，其中 25% 表示降低幅度超过 10%。在各个行业中，零售和消费品行业表现突出，37% 的人表示成本降低超过 10%。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-reducing-annual-cost-by-vertical-1680x627.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-reducing-annual-cost-by-vertical-1680x627.png"/>
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-reducing-annual-cost-by-role-1680x475.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-impact-on-reducing-annual-cost-by-role-1680x475.png"/>
财富 100 强零售商 Lowe’s 已经构建了超过 1750 家门店的人工智能驱动、物理准确的数字双胞胎，以加快运营。该公司还利用人工智能简化资产发现，并实现 3D 模型生成——在几分钟内将 2D 产品图像转化为精确的高质量 3D 模型，成本不到每个模型 1 美元。
在今年的《零售和消费品行业人工智能现状报告》中了解更多。
<h2>企业中自主人工智能的曙光</h2>
到 2025 年，公司开始尝试人工智能代理——旨在根据高层目标自主推理、规划和执行复杂任务的先进人工智能系统。调查数据从 8 月到 12 月收集，充分反映了实验阶段，44% 的公司在去年部署或评估了代理。企业已经看到这些实验在 2026 年初转变为全面部署，涉及从代码开发到法律和财务任务、行政支持等各个方面。
电信行业的自主人工智能采用率最高，达到 48%，其次是零售和消费品行业，达到 47%。
人工智能代理正在各行各业中发挥作用，无论是大型企业还是小型企业。例如，Clinomic 的 Mona 是一款医疗现场助手，帮助医生和护士管理重症监护病房的患者，实时整合、分析和可视化患者数据。Mona 减少了 68% 的文档错误，提高了患者记录的准确性，改善了整体护理质量，同时帮助临床护理专业人员感受到 33% 的工作负担减少。
在今年的《医疗和生命科学领域人工智能现状报告》中了解更多。
生成性人工智能在积极进取的企业手中证明是一种强大而灵活的工具，数据和预测分析是最主要的人工智能工作负载。
总体而言，62% 的受访者将数据分析列为他们的主要人工智能工作负载。生成性人工智能紧随其后，达到 61%，在包括医疗和生命科学以及电信等行业中甚至超过了数据分析。此外，生成性人工智能在北美和 EMEA 受访者中是最主要的工作负载。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/top-three-workloads-by-region-1680x551.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/top-three-workloads-by-region-1680x551.png"/>
<h2>开源推动人工智能战略</h2>
公司在部署和扩展高度特定的应用程序以针对特定商业机会时，看到显著的投资回报率。
构建高度特定且盈利的人工智能应用程序的关键是使用开源和开放权重模型及软件，这使组织能够带来合适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，以便在生成性和自主应用中部署。
总体而言，85% 的受访者表示开源对其组织的人工智能战略重要性中等到极高。其中近一半（48%）表示开源非常到极其重要。
小型公司通常资源有限，更倾向于构建解决方案而不是支付商业现成产品，尤其对开源表现出浓厚兴趣，58% 的人表示开源非常到极其重要。超过一半的高管（51%）在调查中也指出开源的重要性很高。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/open-source-importance-by-company-size-1680x475.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/open-source-importance-by-company-size-1680x475.png"/>
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/open-source-importance-by-role-1680x475.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/open-source-importance-by-role-1680x475.png"/>
<h2>人工智能的成功导致预算增加——以及更多的人工智能</h2>
几乎所有受访者在今年的调查中表示，他们的人工智能预算将在 2026 年增加或至少保持不变。
总体而言，86% 的受访者表示他们的人工智能预算将在今年增加。另有 12% 的人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。北美组织尤其热衷于增加人工智能预算，48% 的人表示预算将增加 10% 或更多，45% 的高管级受访者也是如此。
调查显示，金融服务、零售和消费品以及医疗和生命科学行业显示出最强的采用和投资回报结果。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-budget-change-in-2026-by-region-1680x550.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-budget-change-in-2026-by-region-1680x550.png"/>
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-budget-change-in-2026-by-vertical-1680x627.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/ai-budget-change-in-2026-by-vertical-1680x627.png"/>
这笔支出将用于优化当前的人工智能解决方案，并在整个企业中寻找更多的应用案例。总体而言，42% 的受访者表示，优化人工智能工作流程和生产周期是 2026 年的首要支出优先事项，其次是 31% 的人表示他们会花费在寻找额外的应用案例上。另有 31% 的人表示支出将用于构建和提供人工智能基础设施的访问，例如本地数据中心或云服务。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/top-3-ai-spend-priorities-by-role-1680x551.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/03/top-3-ai-spend-priorities-by-role-1680x551.png"/>
<h2>挑战：寻找人工智能专家</h2>
人工智能在企业中具有强劲的势头，但在采用周期中仍处于相对早期阶段。调查中近三分之一的受访者仍处于试点和评估阶段。工作流程和操作中仍然存在挑战，以及获取合适的专业知识以扩展有影响力的解决方案。
组织仍在努力处理他们的数据。构建专业的人工智能应用程序要求企业能够掌握其数据，以便根据其需求微调模型。根据 48% 的受访者，拥有足够的数据和其他与数据相关的问题被列为调查中的主要挑战。
根据 38% 的受访者，缺乏人工智能专家和数据科学家来实施这些数据并将人工智能项目从试点扩展到生产是下一个最突出的挑战。
人工智能的好处也可能难以量化。例如，提高生产力对于日常办公室工作人员来说可能是一个主观的衡量标准。因此，30% 的受访者将对人工智能投资回报率缺乏清晰度列为他们的主要挑战之一。
<h2>方法论</h2>
NVIDIA 的 “人工智能现状” 调查的受访者包括选择接收 NVIDIA 通讯的人，他们已经投资或对人工智能在其业务中的应用感兴趣。
该调查于 2025 年 8 月至 12 月进行，收集了来自金融服务、零售、医疗保健、电信和制造业的 3200 多名受访者的数据。受访者包括各种角色，如 C 级高管和副总裁（27%）、董事和经理（33%）以及人工智能从业者（40%）。
受访者代表了不同规模的组织，其中 39% 来自雇佣超过 1000 人的大型企业，27% 来自雇佣 100-1000 人的中型公司，34% 来自雇佣少于 100 人的小型组织。
地理分布涵盖四个主要地区：亚太地区（32%）、北美（26%）、欧洲、中东和非洲（21%）以及其他地区（20%）。
在线调查通过 NVIDIA 的分发列表和全球社交媒体进行，在中国和日本则通过第三方机构进行。

高科技指数 ETF - SPDR

英伟达

半导体 3 倍做多 - Direxion

人工智能在各个行业中变得至关重要，推动收入增长、降低成本并提升生产力。NVIDIA 的《人工智能现状》报告显示，人工智能的采用率正在上升，64% 的组织正在积极使用人工智能。北美在采用方面处于领先地位，而大型公司报告的投资回报率更高。人工智能的主要目标包括提高运营效率和改善员工生产力。金融服务和制造等行业正在利用人工智能来增强运营和创造新的收入机会。然而，挑战依然存在，特别是人工智能专家的短缺

How AI Is Driving Revenue, Cutting Costs and Boosting Productivity for Every Industry in 2026

- AI 的应用在各行业持续增长，推动企业高效运作。  
- 调查显示 84% 的公司认同 AI 提升了年收入。  
- 主要挑战是缺乏 AI 专业人才和数据处理能力。

NVIDIA Blog

标普软件与服务 ETF - SPDR

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

英伟达期权收益策略 ETF - YieldMax

北美科技软件股指数 ETF - iShares

2 倍做多英伟达 ETF - GraniteShares

2 倍做多英伟达 ETF - Direxion

费城交易所 半导体 ETF - iShares

半导体 ETF - VanEck Vectors

人工智能如何在 2026 年推动各行业的收入增长、成本降低和生产力提升