企业嘴上说要拥抱AI，但真正落地的速度，远比它们自己预期的慢得多
。

据追风买卖台新闻，5月11日，瑞银经济学家Arend Kapteyn颁布汇报，团队对139位IT高管及数据工程师进行半年度调查，受访者均为企业AI执行的主题决策者，覆盖26个行业
。

数据显示，截至2026年3月，仅有19%的企业实现了AI的“规；霾渴稹，两年前这一比例为10%，进展呈线性而非指数级
。此表，一年前，84%的受访企业预期自己能在12个月内实现规；渴，但现实上只有5%做到了
。

进展缓慢：两年只走了9个百分点

数据很直白
。

截至2026年3月，只有19%的企业暗示AI已“在多个业务部门和单元实现规；霾渴稹
。而两年前（2024年3月），这个数字是10%

也就是说，两年功夫，增长了9个百分点，均匀每六个月约有3%的企业“毕业”进入规；锥
。

分析师指出，这是一种“不变但线性的进展”——而与此同时，AI底层技术的能力提升却长短线性的：推理能力、工作自主性、成本机能均在大幅跃升（汇报援引了斯坦福大学AI指数的有关数据）
。

换句话说，技术在加快，但企业落地没有跟上
。

最大的问题：企业系统性地高估自己

这份汇报最值得关注的发现，不是“进展慢”，而是企业对自身进展的判断存在系统性误差
。

一年前的调查中，受访者被问到“你预计多久能实现规；渴稹保

10%预计3个月内

19%预计6个月内

13%预计9个月内

43%预计12个月内

加总起来，84%的企业预期自己能在一年内实现规；渴

了局呢？现实上只有5%做到了
。

84%的预期，5%的现实——这个落差不是无意误差，而是一种法规性景象
。瑞银汇报明确指出，这种“乐观误差”在每一轮调查中都出现，并且预期与现实之间的差距还在持续扩大

卡在哪里？六大阻碍逐一拆解

企业为什么落地这么难？分析师列出了受访者反复提及的六大阻碍：

ROI不清澈：53%的企业提到，不知路AI投入能带来几多回报

合规与监管问题：48%

集成复杂度：45%，较前两轮调查的37%-38%显著上升

合格人才欠缺：42%

数据可用性与质量问题：42%

数据隐衷缺失：37%

其中值妥贴心的是“集成复杂度」剽一项——从37%-38%升至45%，注明随着企业推动AI项目，越来越多的人意识到，把AI嵌入现有系统比设想中可贵多
。这不是技术问题，而是工程问题、组织问题、流程问题的叠加
。

对市场意味着什么

市场对AI的周到很大水平上成立在“企业将急剧大规模选取AI”的预期之上
。但这份调查数据显示，这个预期自身就存在系统性高估——不仅企业自己高估，并且这种高估在每一轮调查中都在重演
。

技术能力的提升是真实的，但从“技术可用”到“企业规；涞亍敝，连绵着ROI验证、系统集成、人才储蓄、合规监管等一系列现实阻碍
。这些阻碍不会由于模型更壮大而自动隐没
。

对于关注AI产业链投资的市场参加者而言，分辨“AI技术进取的速度”与“AI贸易落地的速度”，是当前阶段一个不成忽视的变量
。