最新研究显示，随着企业加大审慎部署力度，到2027年，人工智能（AI）支出将占据企业技术总支出的五分之一。然而，在实验性应用向实质性采纳过渡的背景下，超半数首席信息官（CIO）预计明年仍无法实现AI投资回报率（ROI）目标。

AI回报兑现滞后

Forrester发布的《2026年AI现状调查》指出，约45%的CIO将“一年内看到投资回报”视为推广成功的标准。但在过去一年中，仅有22%的AI决策者表示其收入受到了积极影响。

尽管Forrester预测企业未来能更好地将AI投资与财务成果挂钩，但当前的财务压力不容忽视。多数科技领导者预计明年预算会增加，但仅有53%的人认为增幅能跑赢通货膨胀，这意味着许多企业仅在勉强追赶不断上涨的成本。

成本结构变化与量子计算新压

随着AI提供商从基于席位的订阅模式转向按用量（如Token数量）计费，消费成本日益凸显。为控制开支，研究机构预计更具性价比的开源权重模型将在文档处理、客户支持及智能体工作流等场景中更为流行，如Gemma、Llama和Qwen等模型足以应对大量Token生成的企业负载。

此外，量子计算领域的潜在突破可能进一步加剧预算紧张。Forrester认为，最快明年该领域可能出现重大进展，但目前87%熟悉量子计算的企业尚未为此分配任何资源。综上，企业在挣扎求索AI实质回报的同时，未来一年的预算压力恐将进一步升级。