瑞银企业调查：六成企业选择 “自制” AI 而非购买现成，“AI 智能体” 仅有 5% 真正落地

儘管人工智能技術持續升温，但企業級 AI 應用的規模化部署進展緩慢。

據追風交易台，瑞銀 Karl Keirstead 團隊最新發布的第五次企業 AI 調查顯示，僅 17% 的受訪企業實現了 AI 項目的大規模投產，相較今年 3 月的 14% 僅略有提升。

更引人注目的是，多達 60% 的企業選擇自主構建 AI 應用而非採購第三方成品，而備受關注的"AI 智能體"技術目前僅有 5% 的企業實現規模化部署。

調查結果顯示，微軟、OpenAI 和英偉達繼續在企業 AI 市場佔據主導地位。在雲基礎設施層面，微軟 Azure 保持領先；在大語言模型方面，OpenAI 的 GPT 系列模型佔據前五名中的三席，儘管谷歌 Gemini 和 Anthropic Claude 正快速追趕。微軟的 M365 Copilot 仍是企業級 AI 工具的首選，但 OpenAI 的 ChatGPT 商業版正迅速縮小差距。

此次調查於 2025 年 10 月進行，涵蓋 130 家企業的 IT 高管，平均員工數達 8200 人，IT 預算約 8 億美元。調查揭示了企業 AI 部署面臨的核心挑戰：59% 的受訪者認為投資回報率不明確是最大障礙，這一比例較今年 3 月的 50% 顯著上升。合規監管擔憂 (45%) 和內部專業人才不足 (43%) 分列二、三位。

調查還發現，AI 應用並未導致大規模裁員。40% 的受訪企業表示 AI 將推動員工增長，僅 31% 預期會減少人員，且只有 1% 預期大幅裁員。這一發現對基於席位收費的 SaaS 企業構成利好，緩解了市場對 AI 替代人工的擔憂。

企業自建 AI 成主流趨勢

調查最引人關注的發現是企業對 AI 應用採購模式的偏好。僅 34% 的受訪企業表示完全依賴第三方軟件廠商的 AI 產品，而高達 60% 的企業選擇完全自建或採用自建與採購相結合的混合模式。

這一趨勢對傳統軟件廠商構成挑戰。長期以來，SaaS 企業認為隨着 AI 應用複雜性增加，企業最終會轉向購買現成解決方案。然而調查顯示，這種轉變尚未發生。

瑞銀分析師指出，"DIY AI"模式的流行為 OpenAI 和 Anthropic 等 AI 模型提供商創造了新機遇。這些公司可通過向偏好自建路徑的企業銷售"模型 + 工具"平台，進入企業級 AI 應用市場。

在具體應用場景中，內部 IT 幫助台的 AI 部署需求 (75%) 明顯高於外部客户支持 (52%)。ServiceNow 在內部 IT 工作流自動化 AI 解決方案中保持領先，甚至在 CRM AI 技術提供商排名中超越 Salesforce，這一結果令人意外。

AI 智能體部署仍處早期階段

儘管 AI 智能體被視為下一個重要發展方向，但其企業級部署仍處於早期階段。調查顯示，僅 5% 的企業實現了 AI 智能體的規模化生產部署，71% 的企業處於試點或小規模生產階段，另有 22% 的企業甚至未開始試點。

這一結果與 OpenAI、Anthropic 等公司對 AI 智能體市場前景的樂觀預期形成對比。這些公司將 AI 智能體視為深度滲透企業市場的關鍵突破口，並預期該技術將帶來可觀的收入和 GPU 消耗。

瑞銀認為，智能體部署的緩慢進展既支持了"AI 智能體不會大規模替代人工"的觀點，也提醒投資者對相關技術供應商的短期收入預期保持理性。

分析師表示，許多 AI 技術供應商描繪的智能體驅動大幅收入增長的願景可能要到 2027 年或更晚才能實現，企業採用新技術的速度往往比預期更慢。

微軟 OpenAI 聯盟地位穩固

在激烈的 AI 模型競爭中，OpenAI 繼續保持企業市場領先地位。其 GPT 5.0、4.0 和 3.5 模型在企業用户中佔據前五名的三個席位，ChatGPT 4.0 位居榜首。

值得注意的是，儘管市場傳言"大語言模型正在商品化"以及谷歌在模型層面已超越 OpenAI，但調查結果顯示 OpenAI 在企業市場的地位依然穩固。不過，競爭正在加劇：谷歌 Gemini 的採用率從去年 5 月的 19% 大幅提升至 46%，Anthropic Claude 也躍升至第三位。

在通用 AI 工具領域，微軟 M365 Copilot 保持主導地位，但 OpenAI ChatGPT 商業版正快速崛起至第二位。如果將 ChatGPT 的各個企業版本合併計算，其總體受歡迎程度可能已與 M365 Copilot 相當。

調查顯示，受訪企業平均擁有 2050 個 M365 Copilot 付費席位，較 3 月的 1715 個穩步增長，同比增長 67%。ChatGPT 在企業中的平均席位數約為 995 個，約為 Copilot 的一半。

數據軟件廠商受益明顯

AI 項目對數據基礎設施需求的拉動效應明顯。在各數據軟件類別中，預期支出增長的受訪者比例 (平均 52%) 遠超預期削減支出的比例 (平均 10%)。

雲數據倉庫領域受益最為顯著，69% 的受訪者預期相關支出將增加，25% 預期大幅增長。這對 Snowflake、AWS Redshift、谷歌 BigQuery 等廠商構成利好。在具體供應商選擇中，Snowflake 略微領先，但 Databricks 緊隨其後，競爭日趨激烈。

雲數據湖和 ML/AIOps 領域同樣表現強勁，分別有 56% 和 60% 的受訪者預期支出增長。相比之下，運營數據庫 (MongoDB、Oracle 等) 的 AI 拉動效應相對温和，僅 10% 的受訪者預期大幅增加相關支出。

瑞銀認為，這種差異反映了當前 AI 應用主要集中在分析和機器學習工作負載，而非更復雜的事務處理應用。隨着企業構建更復雜的"第二代"AI 應用，運營數據庫的需求可能會顯著提升。