麦肯锡《State of AI in 2026》调查覆盖97个市场、1719名受访者，时间在2026年5月4日到6月8日，36%的受访机构年营收超过10亿美元，数据按各国对全球GDP的贡献加权。结论可以压成一句话：AI铺开得很快，赚钱很慢。
部署：44%全企业，但分层明显
89%的受访者说所在企业在至少一项职能里常态使用AI；实现全企业规模化部署的从一年前的38%升到44%；在至少三项职能中使用AI的从51%升到56%。
分层出现在规模上。年营收超10亿美元的企业里，54%已全企业部署，小企业约三分之一。智能体的差距更硬：大企业规模化部署AI智能体的比例从27%跳到40%，小企业停在22%，一年没动。聊天机器人仍是铺得最广的工具，47%的受访者说已全面部署，而AI智能体和软件开发智能体的全面部署比例都只有两成左右。
自建替代采购
32%的受访者说，企业曾放弃采购某个软件产品或功能，改用AI编程工具自己做。分行业看，科技41%、医疗支付方与服务方39%、专业服务38%，保险19%、公共部门17%。这件事对软件行业的意义比对AI行业更大：它动的是“买专用软件解决专用问题”这个前提。
成本开始形成约束
约20%的受访者说，AI相关运营成本（包括token成本）已经限制了使用；约10%说成本压力已具体制约聊天机器人、通用智能体和编程智能体的部署。同时，28%的企业AI支出已超IT预算的10%，60%预计未来一年还会加投。一边喊贵一边加钱并不矛盾：贵的是推理，投的是位置。
回报：80%对37%
80%的人说AI提升了自己的生产力，约一半说它帮助自己学到新技能或做出更好决策。但只有37%说AI对组织息税前利润有正贡献，与去年基本持平。被麦肯锡归为“AI高绩效”的只有6%，标准是把至少5%的EBIT增长归因于AI且影响显著，这个比例一年没变。
高绩效企业的差别不在工具清单上：他们预计三年内“用AI彻底重塑业务”的比例是其他企业的3.3倍；近四分之三重设了工作流程（其他企业约四分之一）；高管明确承诺、建立成效度量两项的落实比例都是两倍左右；在多数职能里规模化部署智能体的比例是三倍以上。
裁员：预期高，落实少
去年有32%的受访者预计一年内会因AI缩减编制，实际只有14%的企业发生了裁员，三分之二说AI对员工规模“几乎没有影响”。但预期没消退：39%预计未来一年会裁员，服务运营和供应链管理被认为最可能受影响。只有13%说AI让自己担心职业前景。
一个谨慎的判断：这套数据说明“规模化”和“值钱”是两件事。前者的瓶颈是预算和组织，后者的瓶颈是流程重设——而流程重设没有采购清单可以下单。