谷歌年度巨献：2025 AI 投资回报率报告

　　97国际-至尊品牌,源于信誉很多人都没注意到，谷歌悄悄放了一个大招，既不是Gemini也不是nano banana pro，而是一份报告↓

　　这份报告调研了全球3446名企业高管（这些企业年营收都不低于1000万美元，不是小卡拉米）。

　　Google通过报告指出：88%的早期入坑者，都得到了不错的投资回报，而且，生成式AI/大模型的下一个金矿，是智能体。

　　一级：简单任务，主要是输出内容，并不真正接管业务动作，比如聊天机器人、知识库检索、多模态生成。

　　二级：智能体应用，AI开始为了一个业务目标干活，能在限定范围完成多步任务，从对话走向应用，让AI能做动作或者推动流程，可以替代具体岗位里的重复步骤。

　　三级：多智能体工作流，本质上不是一个智能体干所有活，而是多个角色分工协作，形成端到端流程。能覆盖跨部门、跨系统的复杂业务流程，适合长链路场景比如：从线索到成交、从保修到闭环、从需求到交付。

　　第一梯队：客户服务与体验49%、营销增长46%、安全运营与网络安全 46%、技术支持45%；

　　中间梯队：产品创新与设计43%、生产力与研究43%、软件开发40%、财务与会计38%。

　　这些场景往往涉及更严格的权限、合规、责任边界，容错率更低，所以采用更谨慎，落地周期更长。

　　这页不错，给出了各个行业最先跑通ROI的落地地图，划个重点，想不到吧，安全运营竟然是各行各业最通用的场景。

　　这里的早期采用者是指AI预算50%以上投智能体，且深度嵌入日常运营流程。

　　生产力、客户体验、业务增长、营销、安全，这五个方向的共同点是：高频、流程化、可量化、能快速上线个月做出看得见的改进。

　　这张图有意思的一点是，相比去年的调查，好几个指标下滑了，这也说明，老板们趋于理性了，其实是好事，甲方的预期降低了，乙方才好验收嘛。

　　企业对生产力提升的理解开始变得更细：不止是写报告、做PPT，更包括流程效率、洞察速度、准确性这些更贴近业务的指标。

　　更高效的投放、更多线索、更高转化，要把AI从内容工具升级为营销工作流引擎，AI参与策划、生成多版本素材、自动适配渠道、根据反馈继续迭代，人负责品牌与关键决策。

　　其实和大家画的饼基本一致：更强的威胁识别能力、更好的情报与响应整合、平均解决时间下降、安全工单数量下降。

　　企业AI预算正在向智能体倾斜，2024年几乎没人谈智能体，如今插队进前五。

　　往往不在模型调用费，而在数据治理、系统集成、权限与安全、评测与运维，尤其当企业开始部署智能体时更明显。

　　当然对于国内企业来说，自己搞算力、训调推模型的话，AI Infra的费用仍然是大头。

　　但国内的优势在于，开源模型生态比较好（当然模型能力跟闭源比有差距），私有化部署更方便。

　　③立好规矩：提前写好企业级 AI 规则，数据、合规、版权/IP 都要管住。