AI企业应用现状 - AI的2C应用渗透率已达39.6%（美国居民生成式AI），但企业应用仍处早期阶段，模型厂商侧重技术炫耀而非落地场景[2] - A股上市公司提及AI的企业数量从2020年172家增至2023年超1200家，但占比不足20%；美国AI企业采用率仅5.4%，欧盟平均13.5%（各国区间3.1%-27.6%）[2] 行业应用差异与信息密度 - 信息密度高的行业AI应用更深入：A股计算机行业70%企业提及AI（超250家），电子/通信/传媒/银行紧随其后；超半数行业提及比例不足10%，煤炭行业零提及[4][5] - 美国信息业AI采用率最高（18.1%），专业/科学/技术服务超10%，农林牧渔最低（1.4%）[8][9] 典型应用领域案例 - 编程：谷歌30%新代码由AI生成，微软20%-30%；YC孵化器25%初创公司代码库95%为AI生成，Python进展显著于C++[11] - 广告：腾讯AI广告点击率从1%提升至3%；全球生成式AI广告支出2026年将达500亿美元（占数字广告6%）[14][16] - 客服对话：Klarna AI助手处理三分之二客服对话（230万次/月），效率提升5.5倍（11分钟→2分钟）；医疗领域Abridge估值27.5亿美元，部署超100个卫生系统[17] 传统行业转型挑战 - 基础不佳：全球85%IT支出未上云，数据孤岛普遍[19] - 精度不高：大模型平均幻觉率6.7%（最高29.9%），工业模型需96%以上准确率[20] - 软硬不调：中国SaaS占比仅12.7%（全球60%），IaaS占比74.2%[20] - 考核与组织：IT部门产出难量化，转型需一把手推动[21][22] 通用技术的生产率悖论 - 蒸汽机/发电机/计算机均经历数十年滞后才显著提升生产率（蒸汽机100年、发电机90年、计算机40年）[24][26] - 当前AI未扭转美国劳动生产率下滑趋势（2024Q1下降0.8%），或处于"播种阶段"[30]