人工智能無處不在，並在加速一切——成為創造推動各行業發展的智能的基礎設施。
這就是為什麼公司越來越關注該技術的投資回報率（ROI），以及如何將人工智能最佳應用於他們自己的用例。
NVIDIA 每年的《人工智能現狀》報告展示了人工智能在各行業的採用情況、用途以及公司如何實現投資回報，同時也指出了他們在技術應用中的挑戰和目標。
今年的報告收到了來自全球超過 3,200 份的反饋，提供了金融服務、零售和消費品（CPG）、醫療保健和生命科學、電信和製造業等領域人工智能現狀的脈搏檢查。
一個明確的結論是：人工智能的狀態強勁。人工智能的採用持續上升。公司正在利用開源工具構建和部署專門的人工智能程序，以應對他們特定的挑戰。在各個行業，人工智能正在幫助增加年度收入並降低年度成本，同時提升生產力。
閲讀今年報告中的廣泛主題：
<ul>
<li>企業人工智能採用增長</li>
<li>人工智能推動各行業的生產力提升</li>
<li>人工智能增加年度收入並降低成本</li>
<li>自主人工智能的崛起</li>
<li>開源推動人工智能戰略</li>
<li>人工智能的成功導致投資增長</li>
<li>人工智能採用面臨的最大挑戰：缺乏人工智能專家</li>
</ul>
<h2>企業人工智能採用成熟</h2>
企業人工智能正在持續擴展。
公司正在從人工智能試點和評估階段轉向規模化部署。在幾乎每項行業調查中，表示其組織正在積極使用人工智能的受訪者比例增加，而表示他們處於評估階段的受訪者比例下降。
總體而言，64% 的受訪者表示他們的組織在運營中積極使用人工智能。略超過四分之一（28%）表示他們仍處於評估階段，而 8% 表示他們不使用人工智能且沒有計劃開始使用。
北美在人工智能採用方面領先，70% 的公司積極使用該技術，27% 正在評估人工智能項目，僅有 3% 表示他們不使用人工智能。近三分之二（65%）的 EMEA 區域受訪者報告稱他們正在積極使用人工智能。亞太地區的人工智能採用率為 63%，其中有更高比例（15%）表示他們不使用人工智能。
所有調查中都有一個明顯的共同點：大型公司（員工超過 1,000 人）表現出更廣泛的採用，部署更多的用例，並報告更高的投資回報率。超過四分之三（76%）的大型公司受訪者報告積極使用人工智能，僅有 2% 表示他們根本不使用人工智能。這些趨勢可以歸因於大型公司有更多的資本投資於人工智能基礎設施、數據科學家和專家，使高管能夠將項目從試點推進到生產，針對高度特定和有影響力的用例。
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金融服務行業處理大量文本、數字、文檔和分析。納斯達克（Nasdaq），全球頂尖的證券交易所和領先的金融科技平台之一，建立了一個人工智能平台，以優化其內部運營並增強外部產品，幫助改善功能和用户體驗，同時簡化內部工作流程。
“在納斯達克，我們是一家技術平台公司，人工智能使我們能夠將所有不同的業務和產品結合在一起，” 納斯達克高級副總裁兼人工智能及新興技術負責人邁克爾·奧魯克（Michael O’Rourke）表示。“人工智能將幫助我們整合來自所有業務和技術的數據，並幫助我們構建更好的產品和服務。”
在今年的《金融服務中的人工智能現狀》報告中瞭解更多。
<h2>人工智能正在提升生產力</h2>
今年的調查顯示，人工智能的三個主要目標是創造運營效率（34%）、提高員工生產力（33%）和開闢新的商業機會和收入來源（23%）。
超過一半的受訪者（53%）表示，提高員工生產力是人工智能對商業運營產生的最大影響之一，從加快金融市場分析到通過數字雙胞胎提升工廠效率。
例如，在今年的 NVIDIA《電信中的人工智能現狀》報告中，99% 的受訪者表示人工智能幫助提高了員工生產力，其中四分之一的人表示該技術提供了重大或顯著的改善。
生產力的提升在整個業務中產生了連鎖反應。例如，42% 的總體受訪者表示人工智能創造了運營效率，34% 表示該技術幫助開闢了新的商業和收入機會。
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製造業就是一個受益於人工智能整合的行業。
例如，西門子（Siemens）正在幫助製造商通過將人工智能集成到其工具和應用程序中，實現生產力提升和優化工作流程。
百事可樂（PepsiCo）是早期採用者，與西門子和 NVIDIA 合作，將美國選定的製造和倉儲設施轉變為高保真 3D 數字雙胞胎，模擬端到端的工廠運營和供應鏈。通過使用西門子的數字雙胞胎作曲器，百事可樂可以以物理級別的準確性重建每台機器、傳送帶、托盤路線和操作員路徑，使人工智能代理能夠模擬和優化系統變更，並在任何物理修改發生之前識別高達 90% 的潛在問題。
這已經在初始部署中實現了 20% 的吞吐量增長，推動了更快的設計週期，幾乎達到了 100% 的設計驗證，並減少了 10-15% 的資本支出。
<h2>人工智能正在提升收入並降低成本</h2>
關於人工智能採用的一個主要擔憂是，投資該技術是否真的能帶來收入增長、降低成本、提高生產力和企業效率。
根據調查受訪者的反饋，答案是明確的肯定。
總體而言，88% 的受訪者表示，人工智能對增加年度收入產生了影響，在業務的某些或所有部分中。近三分之一（30%）表示收入增長顯著（超過 10%），33% 報告收入增長在 5-10% 之間，25% 表示增長不到 5%。超過 40% 的高管（C 級或副總裁級別）表示他們看到年度收入增長超過 10%。
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人工智能在降低年度成本方面的表現也是如此。總體而言，87% 的人表示人工智能幫助降低了年度成本，其中 25% 表示降低幅度超過 10%。在各個行業中，零售和消費品行業表現突出，37% 的人表示成本降低超過 10%。
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財富 100 強零售商 Lowe’s 已經構建了超過 1750 家門店的人工智能驅動、物理準確的數字雙胞胎，以加快運營。該公司還利用人工智能簡化資產發現，並實現 3D 模型生成——在幾分鐘內將 2D 產品圖像轉化為精確的高質量 3D 模型，成本不到每個模型 1 美元。
在今年的《零售和消費品行業人工智能現狀報告》中瞭解更多。
<h2>企業中自主人工智能的曙光</h2>
到 2025 年，公司開始嘗試人工智能代理——旨在根據高層目標自主推理、規劃和執行復雜任務的先進人工智能系統。調查數據從 8 月到 12 月收集，充分反映了實驗階段，44% 的公司在去年部署或評估了代理。企業已經看到這些實驗在 2026 年初轉變為全面部署，涉及從代碼開發到法律和財務任務、行政支持等各個方面。
電信行業的自主人工智能採用率最高，達到 48%，其次是零售和消費品行業，達到 47%。
人工智能代理正在各行各業中發揮作用，無論是大型企業還是小型企業。例如，Clinomic 的 Mona 是一款醫療現場助手，幫助醫生和護士管理重症監護病房的患者，實時整合、分析和可視化患者數據。Mona 減少了 68% 的文檔錯誤，提高了患者記錄的準確性，改善了整體護理質量，同時幫助臨牀護理專業人員感受到 33% 的工作負擔減少。
在今年的《醫療和生命科學領域人工智能現狀報告》中瞭解更多。
生成性人工智能在積極進取的企業手中證明是一種強大而靈活的工具，數據和預測分析是最主要的人工智能工作負載。
總體而言，62% 的受訪者將數據分析列為他們的主要人工智能工作負載。生成性人工智能緊隨其後，達到 61%，在包括醫療和生命科學以及電信等行業中甚至超過了數據分析。此外，生成性人工智能在北美和 EMEA 受訪者中是最主要的工作負載。
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<h2>開源推動人工智能戰略</h2>
公司在部署和擴展高度特定的應用程序以針對特定商業機會時，看到顯著的投資回報率。
構建高度特定且盈利的人工智能應用程序的關鍵是使用開源和開放權重模型及軟件，這使組織能夠帶來合適的工具來解決特定問題，並使用自己的數據對模型進行微調，以便在生成性和自主應用中部署。
總體而言，85% 的受訪者表示開源對其組織的人工智能戰略重要性中等到極高。其中近一半（48%）表示開源非常到極其重要。
小型公司通常資源有限，更傾向於構建解決方案而不是支付商業現成產品，尤其對開源表現出濃厚興趣，58% 的人表示開源非常到極其重要。超過一半的高管（51%）在調查中也指出開源的重要性很高。
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<h2>人工智能的成功導致預算增加——以及更多的人工智能</h2>
幾乎所有受訪者在今年的調查中表示，他們的人工智能預算將在 2026 年增加或至少保持不變。
總體而言，86% 的受訪者表示他們的人工智能預算將在今年增加。另有 12% 的人表示預算將保持不變。近 40% 的受訪者表示預算將增加 10% 或更多。北美組織尤其熱衷於增加人工智能預算，48% 的人表示預算將增加 10% 或更多，45% 的高管級受訪者也是如此。
調查顯示，金融服務、零售和消費品以及醫療和生命科學行業顯示出最強的採用和投資回報結果。
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這筆支出將用於優化當前的人工智能解決方案，並在整個企業中尋找更多的應用案例。總體而言，42% 的受訪者表示，優化人工智能工作流程和生產週期是 2026 年的首要支出優先事項，其次是 31% 的人表示他們會花費在尋找額外的應用案例上。另有 31% 的人表示支出將用於構建和提供人工智能基礎設施的訪問，例如本地數據中心或雲服務。
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<h2>挑戰：尋找人工智能專家</h2>
人工智能在企業中具有強勁的勢頭，但在採用週期中仍處於相對早期階段。調查中近三分之一的受訪者仍處於試點和評估階段。工作流程和操作中仍然存在挑戰，以及獲取合適的專業知識以擴展有影響力的解決方案。
組織仍在努力處理他們的數據。構建專業的人工智能應用程序要求企業能夠掌握其數據，以便根據其需求微調模型。根據 48% 的受訪者，擁有足夠的數據和其他與數據相關的問題被列為調查中的主要挑戰。
根據 38% 的受訪者，缺乏人工智能專家和數據科學家來實施這些數據並將人工智能項目從試點擴展到生產是下一個最突出的挑戰。
人工智能的好處也可能難以量化。例如，提高生產力對於日常辦公室工作人員來説可能是一個主觀的衡量標準。因此，30% 的受訪者將對人工智能投資回報率缺乏清晰度列為他們的主要挑戰之一。
<h2>方法論</h2>
NVIDIA 的 “人工智能現狀” 調查的受訪者包括選擇接收 NVIDIA 通訊的人，他們已經投資或對人工智能在其業務中的應用感興趣。
該調查於 2025 年 8 月至 12 月進行，收集了來自金融服務、零售、醫療保健、電信和製造業的 3200 多名受訪者的數據。受訪者包括各種角色，如 C 級高管和副總裁（27%）、董事和經理（33%）以及人工智能從業者（40%）。
受訪者代表了不同規模的組織，其中 39% 來自僱傭超過 1000 人的大型企業，27% 來自僱傭 100-1000 人的中型公司，34% 來自僱傭少於 100 人的小型組織。
地理分佈涵蓋四個主要地區：亞太地區（32%）、北美（26%）、歐洲、中東和非洲（21%）以及其他地區（20%）。
在線調查通過 NVIDIA 的分發列表和全球社交媒體進行，在中國和日本則通過第三方機構進行。

高科技指數 ETF - SPDR

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人工智能在各個行業中變得至關重要，推動收入增長、降低成本並提升生產力。NVIDIA 的《人工智能現狀》報告顯示，人工智能的採用率正在上升，64% 的組織正在積極使用人工智能。北美在採用方面處於領先地位，而大型公司報告的投資回報率更高。人工智能的主要目標包括提高運營效率和改善員工生產力。金融服務和製造等行業正在利用人工智能來增強運營和創造新的收入機會。然而，挑戰依然存在，特別是人工智能專家的短缺

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

- AI 的應用在各行業持續增長，推動企業高效運作。  
- 調查顯示 84% 的公司認同 AI 提升了年收入。  
- 主要挑戰是缺乏 AI 專業人才和數據處理能力。

NVIDIA Blog

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人工智能如何在 2026 年推動各行業的收入增長、成本降低和生產力提升