谷歌年度巨献：2025 AI 投资回报率报告

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↓

《2025 AI 投资回报率报告》

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）。

通过实打实的案例告诉业界，到底应该如何在AI上花钱，才能获得最大收益。

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。

核心结论包括以下几点：

①智能体已经在生产环境大规模部署。

②早期入坑的，获得的收益正在放大，越吃越香。

③GenAI的回报已经相当广泛，不再是少数头部案例。

④收益集中在5类场景：生产力、客户体验、业务增长、营销、安全。

⑤企业老板的态度决定了AI价值能否快速兑现，搞定老板就成功了一半。

⑥AI最大的挑战仍然是安全和合规。

虽然已经发布1个多月了

但这份报告的含金量还在上升

我们对这份报告进行了全文翻译

以下为完整中文报告

智能体分级↓

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。

一级是工具，二级是产品，三级是系统。

AI智能体的采用率↓

按地区挺意外的，亚太领跑（调查样本不含中国大陆），北美最慢。

按行业看医疗反而最谨慎，毕竟人命关天的事儿哈哈哈。

智能体最先落地在哪些场景↓

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%；

这些场景数据和流程最标准化，容易形成可量化收益。

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%。

说明智能体已开始深入到“产研与经营”层面，不只做客服和写文案。

相对靠后的是：销售35%、HR31%、个性化29%、法务15%

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。

销售和HR、法务看了应该很开心吧，而且似乎程序员的末日也没有来。

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。

安全厂商们，是不是下一步可以偷着乐了呢。

有句话，话糙理不糙：吃屎也要趁热。

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。

早期入坑者都做对了什么？

①预算真投，且投向智能体；

②AI在IT预算中占比更高；

③落地点更聚焦，更重业务；

④可复制，把智能体扩散到更多部门。

甲方老爷们最看重哪些场景？

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，容易在3到6个月做出看得见的改进。

值得mark一下，甲方关注的点，对乙方来说就是商机。

五大领域GenAI能带来多大影响？

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。

这一页纯纯帮谷歌云吹NB了，每个场景都有。

生产力这条线已经跑通ROI

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。

客户体验的新标准是啥？

是在用户触达、互动、满意度、现场服务等链路上，持续带来可衡量的改善。

这个出来站台的，竟然是NBA金州勇士队。

他说的客户是啥？是库里的球迷吗？还是帮格林洗地？

不只是降本增笑哦

带来增长了，这可能是大家最喜欢看到的吧，而且这个增幅看着有点诱人。

智能体如何推动市场营销？

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。

安全厂商看过来↓

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。

但是跟去年相比，多项指标回落，说明甲方更理性了。

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。

真正的预算大头在哪儿呢？

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。

这两页挺有意思的——

搞AI必须得有C-Level的支持，这是一场从上到下的变革。

让你的老板先爽起来！

不出所料，最大的挑战还是数据隐私与合规。

这对国内场景更加现实，到底是调用API还是本地化部署？

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。

三大落地挑战↓

①数据隐私和安全②与现有系统集成③成本

智能体行动计划七步法↓

①搞定老板：得有 C-level 站台，能拍板、能清障。

②展示价值：用一个说得通的业务案例去拿预算，别只画饼。

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。

④挑准场景：优先做那些重复、标准、能省人省时间的流程，ROI 最快。

⑤筑起信任：数据治理+安全框架从第一天就上，同时保留人工兜底。

⑥接入系统：智能体要能干活，就得接入内部业务系统，但权限要可控可审计。

⑦投技术更要投人：培训内训、培养人才。

好了，祝大家在新的一年，无论个人还是组织，都能与AI/智能体共同成长。

甲方的投资都没打水漂，乙方的饼/瓜都能如愿变现。