2026 年 8 月 25 日，麦肯锡发布了它一年一度的全球 AI 企业调研——《The State of AI in 2026: On the Road to ROI》（迈向 ROI 之路）。样本覆盖 97 个市场、1,719 位受访者，其中约 36% 来自年营收 10 亿美元以上的大型企业，调研窗口是 2026 年 5 月 4 日至 6 月 8 日。
这份报告最值得单独拆开讲的，不是又一个"AI 很火"的确认，而是它把一条很多人凭直觉感觉到、却第一次被系统量化出来的裂缝摆在了台面上：员工个人的获得感非常强，但企业的财务回报几乎原地踏步。报告里 80% 的职场人表示 AI 提升了自身效率、约一半人认为 AI 帮自己掌握了新技能、做出了更好的决策；可在企业账本这一侧，只有 37% 的受访者说 AI 为息税前利润（EBIT）带来了正面贡献——而这个 37%，与 2025 年相比基本没动。
一、先把这组数字摆正：普及冲顶，回报贴地
为避免断章取义，先按报告的原始口径把几组关键数据列清楚（全部来自 n=1,719、97 国、2026 年 5–6 月这一次调研，不同问题问的是不同对象，不能相互换算）：
| 维度 | 2026 报告数值 | 对照 / 口径 |
|---|---|---|
| 至少一个职能常态化用 AI | 89% | 2024 年 78%、2025 年 88% |
| 全企业规模化部署 | 44% | 上年 38% |
| 已在 ≥3 个职能用 AI | 56% | 上年 51% |
| AI 对 EBIT 有正面贡献 | 37% | 与 2025 基本持平 |
| "AI 高绩效企业" | 6% | 定义：≥5% 的 EBIT 增长可归因于 AI |
| 感到 token 等运营成本构成限制 | 约 20% | 同时 60% 仍计划加码投入 |
| 因内部 AI 编码工具放弃过外部软件采购 | 32% | 至少取消一项外部软件采购 |
| 预计未来一年 AI 导致裁员 | 39% | 高于去年 32% |
| 过去一年实际因 AI 减员 | 14% | 66% 员工规模基本持平 |
把这张表从上往下看，会发现一条清晰的规律：凡是衡量"用了没有、铺了多少"的指标，全线上涨；凡是衡量"赚到没赚到"的指标，纹丝不动。普及率、规模化率、多职能覆盖率都在创新高，可 EBIT 正面贡献卡在 37%、高绩效占比死死钉在 6%。这不是"AI 没用"，恰恰相反——个体层面证据充分；问题是个体层面的收益，没能顺着组织这根管子，一路传导到财务报表底部。
二、那条断掉的传导链：省下的时间去哪了
这是整份报告最该被管理层读懂的一节。一个员工用 AI 把写周报、查资料、改代码的时间省了一半，这是真实的、可感的提效。但这半天的时间去了哪里，决定了它能不能变成 EBIT。现实里通常有四个去向，而只有一个真正创造利润：
去向一：被新的工作量立刻填满。工具快了，任务量也跟着涨——原本一周出三份方案，现在要求出六份。省下的时间当场被摊平，单位产出质量甚至因为赶工而下降。
去向二：滞留在个人手里，没有沉淀成流程。每个人各自和 AI 单打独斗，组织的 SOP、审批链、交接方式一点没变。提效停在"个人英雄"层面，一旦这个人休假，收益就蒸发。
去向三：卡在人机交接的那道缝里。AI 产出的东西仍需人工逐条审核、校对、担责，审核成本吃掉了大半节省——这也是为什么很多团队"感觉忙得更聪明了，却没更轻松"。
去向四：被重新设计进业务流程，转化为决策质量、客户体验或新产品。只有走到这一步，省下的时间才第一次以"经营结果"的形式出现在报表上。
报告里那个 6% 的"AI 高绩效企业"，本质上就是系统性地把自己的人往"去向四"推的组织。相关拆解显示，这批领跑者有一个高度一致的共同点：近四分之三会围绕 AI 重新设计工作流，而不是把 AI 塞进旧流程打补丁。它们也不只盯着降本，而是同时押注增长与创新，并且更强调管理层亲自下场、效果可衡量、人机协同和风险管理。换句话说，6% 与 37% 之间那道鸿沟，差的不是模型、不是预算、不是员工的积极性，差的是"敢不敢动流程"这件事。
三、被忽略的另一半：中层和基层正在为此承压
多数转述这份报告的文章都漏掉了一组同样重要的数字：AI 带来的不只是"爽",还有结构性的压力再分配。中层管理者因 AI 而感到工作压力的比例为 47%，基层员工为 31%，都显著高于高管群体。
这个梯度非常耐人寻味。高管看到的是"降本增效"的战略叙事，基层感受到的是"我的活是不是要被替掉"的不安，而夹在中间的中层最难受——他们既是流程重构的直接执行者，又是"人均产出要往上抬"这一指标的第一责任人，同时还担心 AI 正在让自己赖以立足的"信息中转 + 进度协调"职能贬值。传导链之所以断，很多时候就断在中层这一环：他们没有动力、也常常没有授权去真正重排工作流，于是上面的战略和下面的提效在这里空转。一家企业如果只考核"AI 使用率"却不处理中层的这 47%，大概率会收获一堆漂亮的采纳数据和一份纹丝不动的利润表。
四、就业的反直觉真相：预期很满，兑现很少
关于"AI 抢工作",这份调研给出的是一个预期与现实严重背离的图景。39% 的受访者预计未来一年所在企业会因 AI 而裁员（这个数字比去年的 32% 还在上升），可回看过去一年，真正发生 AI 相关减员的企业只有 14%，66% 的企业员工规模基本持平。也就是说，恐慌的预期大约是实际发生的近三倍。
为什么会这样？因为企业发现，AI 省下来的产能与其裁人，不如拿去接更多需求、开新品类、填过去因人手不足而放弃的 backlog——只要还没走到"重设计流程 + 明确替代岗位"那一步，AI 更多是在给现有团队扩容，而不是缩编。这对劳动力市场是个相对温和的信号，但对企业自身却是另一回事：如果你没有主动把"提效"兑换成"更少的人做同样的事"或"同样的人做多得多的事"，那么这份红利就会悄悄溶解在无形的产能冗余里，既没体现在成本上，也没体现在增长上——这正是 37% 上不去的原因之一。
五、最有意思的一条暗线：32% 的企业开始"自己动手，不再外购"
如果说前面几条都在解释"为什么利润没上来",那这条则指向了一个更长期的结构性变化，也是我认为整份报告里最被低估的数字：32% 的企业因为可以用内部 AI 编码工具自研，放弃或取消了至少一项外部软件采购。
这件事的分量远超"省了几笔订阅费"。过去二十年，企业软件市场的底层逻辑是"造不如买"——SaaS 厂商靠专业度、维护、集成吃掉了一整块企业预算。而现在，一个中型团队用 AI 编码助手就能搭出一个够用的内部工具，"造不如买"的天平开始往回拨。这对两头发声：对企业 IT 和财务，意味着一部分长期软件支出从"刚性订阅"变成了"可自研替代的弹性项",议价能力和退出成本都变了；对 SaaS / 软件供应商，意味着护城河从"功能全不全"被迫上移到"数据、集成、合规、以及 AI 短期替代不了的专业深度"。
再叠加报告里另外两条成本线索——约 20% 的企业已感到包括 token 费用在内的 AI 运营成本形成约束、约三分之一的组织 AI 支出超过其技术与通信预算的 10%——一幅新图景浮现出来：企业一边在用 AI 削减外部软件采购，一边在给内部的算力/token 账单买单。钱没有凭空消失，只是从"付给 Salesforce/微软的订阅费"迁移成了"付给模型厂商的推理费 + 自建工具的工程人力费"。谁划算，取决于这家企业能不能把自研工具真正维护起来、把 token 单价管住。这也呼应了我们此前分析过的两个话题：一是"按任务总成本而非 token 单价选模型",二是"当能力单价趋近于零、钱会流向数据/集成/治理/分发这些模型之外的层"——32% 的自研潮，正是这股资金大迁移在企业采购清单上的第一个可见落点。
六、给管理层的四条硬翻译
第一，别再考核"AI 使用率",改考核"被重设计的核心流程数"。使用率是最容易刷、也最难变成利润的指标。真正该盯的是：今年有几个端到端的业务流程，是因为 AI 而被推倒重排的？6% 的高绩效赢家做的正是这件事。
第二，把"省下的时间必须有明确归宿"写进管理动作。每一次宣称的提效，都要回答那句老话——So what? 省下的时间要么兑换成人力成本下降，要么兑换成多接的业务/更快的上市速度，二者皆无就等于没发生。别让红利溶解在产能冗余里。
第三，正视中层那 47%。传导链最常断在中层。给他们授权、给他们重排流程的空间和考核保护，否则战略在基层提效和中层的空转之间永远接不上电。
第四，趁早重算一遍你的软件采购清单。32% 的对手已经开始"能自研就不外购"。把即将续约的 SaaS 合同拿出来，逐项问一句"这个我们用 AI 能不能自己搭个够用的版本",该收回议价权的收回，该保留的真专业保留。这不是一年后的事，是当下续约窗口就该做的动作。
FAQ
Q1：只有 37% 的企业说 AI 提升了 EBIT，是不是说明 AI 投资打了水漂？
A：不是。37% 是"正面贡献"的比例，且口径是受访高管的主观归因，不是审计后的财务数据。更重要的是把它和 80% 的个人提效放在一起读：证据表明价值确实在个体层面产生了，只是尚未被组织系统地转化为可归因的利润。这是一个"传导问题"而非"真伪问题"——瓶颈在流程重设计和度量机制，不在 AI 本身有没有用。
Q2：6% 的"AI 高绩效企业"是怎么定义出来的？普通企业能照着学吗？
A：它的定义相当严格——至少 5% 的 EBIT 增长可直接归因于 AI，同时企业自评 AI 带来重大价值。能学的不是某个具体工具，而是这批企业的共同行为模式：近四分之三围绕 AI 重设计工作流、兼顾降本与增长创新、管理层亲自参与治理、建立可衡量的效果追踪。这些都是方法论层面的、可复制的动作，不依赖某家厂商的某个模型。
Q3："32% 因 AI 自研而停买外部软件"会不会引发一波 SaaS 退潮？
A：短期内更可能是"结构性替换"而非"整体退潮"。企业会停掉的是那些功能标准化、易被内部工具复刻的低端订阅；而涉及合规、复杂集成、专有数据网络效应的高端 SaaS 反而更难被替代。真正受影响的是中间地带——那些"有点专业但 AI 已经能做到七八成"的软件。对供应商而言，出路是把价值往上移到 AI 暂时替代不了的地方；对企业买方而言，这是一次重谈采购清单、收回议价权的难得窗口。
