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　　报告特别圈定了一类生成式AI领军者——在生产环境拥有四个及以上用例、且过去一年将至少15%运营支出投入生成式AI的企业，这一群体仅占样本的16%。这些领军者中，43%在后台流程、40%在个人生产力、37%在销售与营销等领域率先获得更高、更广的ROI，并且其通过生成式AI带来的年收入增幅在10%以上的比例，较其他企业高出约三分之一。69%的领军者已经在至少一半核心业务职能中部署生成式AI，50%拥有10个以上生产用例，形成从点状试验转向组织级重构的清晰分水岭。

　　在资本配置上，企业已开始围绕生成式AI重塑技术资产负债表。当前最主要的投资方向集中在六个方面：47%聚焦于推动变革管理、提升业务与技术协同；46%用于员工技能提升、人才招聘与外包合作；43%投入数据质量与知识管理；42%建设算力与工具；其余则围绕组织结构优化与风险治理展开。在中短期再投资计划中，47%的企业希望用生成式AI孵化新产品与新业务模式，49%则更看重通过提升利润率，把初期收益变成可持续的盈利能力改造。

　　长期来看，生成式AI的目标正在从效率工程升级为商业模式工程。在未来两到三年的规划中，53%的企业将提升运营效率列为首要目标，52%着眼于提高员工生产力，另有52%强调改善客户体验，48%和47%则分别将提升竞争力与推动新产品开发视为重点。不同行业出现差异化路径：电信更强调市场份额与新产品，零售与医疗则把客户体验放在首位，媒体与娱乐反而优先考虑竞争力与市占率，这预示着生成式AI将沿着各行业的结构痛点，演化为定制化的生产关系重构工具。

　　趋势上看，这份报告勾勒出一条相对清晰的演进轨迹：从单点提效，到营收放大，再到行业级商业模式重写。随着86%的领军企业计划将未来至少一半AI预算投向生成式AI，加之C层联席赞助与专门团队的普及，资本、组织与技术路径正在互相强化。若当前约6%的平均收入增幅继续在更广范围复利，生成式AI极有可能在下一个技术周期中，从成本项转化为企业资产负债表上的核心增长资产，而真正的差异，将来自谁最先把它深植进决策机制与业务结构之中。