随着生成式 AI 的快速发展，全球企业正以前所未有的速度推动其在各行各业的应用。生成式 AI 通过自动化常规任务，提升效率、创造力和优化决策，正在为企业带来显著的竞争优势。
图源：AWS
日前，亚马逊云科技（AWS）联合 Access Partnership 发布了一份《生成式 AI 采用指数》报告，该报告调研了来自美国、巴西、加拿大、法国、德国、印度、日本、韩国和英国等九国共 3739 名高级 IT 决策者，涵盖金融、通信、制造、零售等多个行业，详细分析了生成式 AI 在企业中的应用现状、面临的挑战、人才需求以及未来发展趋势，为业界带来一份详尽的企业 AI 变革画像。
虽然这份报告没有涵盖国内的现状，但国内的企业通过借鉴国际经验，提前进行布局，应该能少走不少弯路，把握其中的发展机遇。
上个月，我们曾详细分析了 2025 年第一季度 AI 领域的投融资和收购合并（可阅读《OpenAI 巨额融资领跑，AI 野蛮生长，瓜分半数资本》），从中可以看出 AI 的发展势头依旧迅猛。根据 PitchBook 的数据，2025 年第一季度，AI 领域的融资额达到 731 亿美元，占当季总融资额的 57.9%，这一数据不仅刷新了 AI 赛道的历史纪录，更直观地揭示了资本对 AI 技术的极度青睐。
生成式 AI 热潮席卷全球，这话相信不必多说，大家也知道。经过前几年的野蛮生长，如今 AI 的实用度越来越高，到了应用落地阶段，各大企业也认识到了 AI 对企业的助力，不约而同地将投资重点放在了 AI 上。
战略转变：AI 预算首次超越安全
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过去，无论是大型企业还是中小型企业，安全都是企业的重中之重，也是企业每年支出中占比最大的部分。但《生成式 AI 采用指数》报告显示，2025 年 45% 的受访 IT 决策者将生成式 AI 工具列为 IT 预算的首要支出方向，远高于安全工具（30%）。这表明企业对生成式 AI 的战略价值高度重视，愿意在资源分配上优先考虑其发展。
这一趋势在大型和中型企业中尤为突出，他们更倾向于优先投资 AI 以推动创新和业务增长。相比之下，小型企业依然将安全作为首要需求，反映出规模与数字化战略的差异。
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注：部分调研的总和超 100% 是因为可以多选，以及四舍五入产生的误差
其次，在评估⽣成式 AI 解决⽅案时，AI 是否易于集成到现有⼯作流程中是所有行业都最为看重的一个关键点，其中 65% 的⾼监管⾏业组织和 63% 的较低监管⾏业组织都将其视为关键标准。
在高监管行业（如金融、教育），企业在选择 AI 工具时，除集成便捷性外，更看重高级功能（56%）和安全隐私特性（48%）。这表明，合规和数据安全依然是 AI 落地的重要前提。相比之下，监管较低行业仅有 34% 的企业将安全和隐私作为首要考虑。
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在企业采用生成式 AI 的速度方面，这个数据或许会超出不少人的感知。目前仅有 8% 的企业没有任何采用 AI 的计划，超 90% 的受访企业已经在某种程度上部署了生成式 AI 工具，44% 的企业已从试点阶段迈向生产环境，将 AI 集成到实际业务流程。
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不过，当企业开始将 AI 集成到实际业务流程中时也遭遇了不少挑战。例如 2024 年，企业平均会进行 45 项 AI 实验，积极试验⽣成式 AI 以了解其功能并完善其应⽤。但到 2025 年，能够真正落地并服务终端用户的仅有 20 项，仅占总实验项目的 44%。这一数据显示出从创新到规模化应用之间依然存在不小的转化挑战。
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阻碍从实验到落地的首要因素就是人才短缺，55% 的企业认为缺乏生成式 AI 技能的员工是最大障碍。除了人才，48% 的企业关注开发成本，40% 担心模型偏见和幻觉，数据质量和治理也成为能否顺利推进生产部署的关键。
填补 AI 人才缺口：培训与招聘并重
前面提到，企业开始将 AI 集成到实际业务流程中会遭遇不少挑战，首要因素就是人才短缺。为加速生成式 AI 部署，企业采取了双管齐下的策略：内部培训和外部招聘。
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根据《生成式 AI 采用指数》， 56% 的企业已经推出了生成式 AI 培训计划，19% 计划在 2025 年内启动。
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不光是培训现有的员工，在招聘新员工上，企业也特别注重员工在 AI 技能方面的能力。92% 的企业将在 2025 年招聘具备生成式 AI 技能的新员工，其中有 26% 的企业会有一半的新岗位要求员工具备 AI 能力，尤其在信息与通信技术（ICT）行业，35% 的企业要求至少一半新员工具备 AI 技能，制造业则为 28%。
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不过，52% 的企业表示，缺乏对员工技能需求的认知是制定培训计划的最大难题，47% 缺乏合适的培训方案，41% 则受限于预算。
首席 AI 官（CAIO）的兴起
生成式 AI 的快速发展也促使企业开始设立新的 C 级职位 —— 首席 AI 官（CAIO），以统一 AI 战略并推动组织转型。
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CAIO 的角色不仅限于技术部署，还包括风险管理、价值创造和组织 AI 实验并向生产过渡。CAIO 的兴起反映了企业对 AI 作为战略资产的重新定位，而非仅仅是技术工具。
CAIO 的普及为 AI 专业人才提供了新的职业机会。例如，亚马逊和 Airbnb 都已任命 AI 专家加入董事会，以提供战略指导。目前已有 60% 的企业设立了首席 AI 官（CAIO）或类似岗位，另有 26% 的企业计划在 2026 年前设立该职位。
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不过，虽然有 60% 的企业设立了首席 AI 官（CAIO）或类似岗位，然而报告指出，变革管理仍是挑战。当前仅有 14% 的企业制定了系统性的变革管理方案，即便是 2026 年这一比例将提升到 76%，但仍有相当比例的企业缺乏正式的 AI 变革管理战略，在应对 AI 驱动的组织变革时面临挑战。
技术路线图："自研+采购"的 AI 落地策略
在技术路线选择上，行业正趋向“自研+采购”混合模式。仅有 25% 的企业计划完全自主开发 AI 解决方案，40% 选择直接部署“开箱即用”模型，58% 会在现有模型基础上开发定制化应用，55% 基于精调模型打造专属工具。
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即便是金融、教育、通信等传统上更注重安全、偏好自研的行业，如今也有 44%、45%、43% 的企业计划采用“开箱即用”方案，反映出对部署效率、成本和高级 AI 功能的重视。
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与此同时，65% 的企业将在 2025 年依赖第三方厂商协助部署 AI 工具，其中 15% 完全依赖外部，50% 采取内外结合模式。第三方厂商不仅提供技术和人才，还能弥补企业内部能力和资源的短板，成为推动 AI 大规模落地的关键力量。混合策略则是降低了开发成本和复杂性，使中小型企业也能采用生成式 AI。
结尾
区域差异同样值得关注，在本次调查的 9 个国家中，印度和韩国的企业在生成式 AI 投资优先级上遥遥领先，分别有 64% 和 54% 的企业将其列为首要预算项，远高于美国（44%）和全球平均水平，这一点或许同样也超出了很多人的认知。
尽管各国企业在采纳速度、落地深度和人才战略上表现出不同的成熟度，但整体趋势是一致的：生成式 AI 正成为企业数字化转型的核心引擎，也是企业创新和竞争力的重要驱动力。
AWS 的报告揭示了 2025 年生成式 AI 采用的五大趋势：预算优先级、CAIO 的兴起、从实验到整合、人才战略以及构建与购买的混合方法。这些趋势表明，企业正加速拥抱 AI，但仍面临人才短缺、数据质量和变革管理等挑战。
根据市场研究，全球生成式 AI 市场预计将从 2023 年的约 44 亿美元增长到 2030 年的 667 亿美元，年复合增长率（CAGR）约为 47%。企业若能有效应对这些挑战，将在生成式 AI 的浪潮中获得显著的竞争优势。
