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
尽管人工智能技术持续升温，但企业级AI应用的规模化部署进展缓慢。
据追风交易台，瑞银Karl Keirstead团队最新发布的第五次企业AI调查显示，仅17%的受访企业实现了AI项目的大规模投产，相较今年3月的14%仅略有提升。
更引人注目的是，多达60%的企业选择自主构建AI应用而非采购第三方成品，而备受关注的"AI智能体"技术目前仅有5%的企业实现规模化部署。
调查结果显示，微软、OpenAI和英伟达继续在企业AI市场占据主导地位。在云基础设施层面，微软Azure保持领先；在大语言模型方面，OpenAI的GPT系列模型占据前五名中的三席，尽管谷歌Gemini和Anthropic Claude正快速追赶。微软的M365 Copilot仍是企业级AI工具的首选，但OpenAI的ChatGPT商业版正迅速缩小差距。
此次调查于2025年10月进行，涵盖130家企业的IT高管，平均员工数达8200人，IT预算约8亿美元。调查揭示了企业AI部署面临的核心挑战：59%的受访者认为投资回报率不明确是最大障碍，这一比例较今年3月的50%显著上升。合规监管担忧(45%)和内部专业人才不足(43%)分列二、三位。
调查还发现，AI应用并未导致大规模裁员。40%的受访企业表示AI将推动员工增长，仅31%预期会减少人员，且只有1%预期大幅裁员。这一发现对基于席位收费的SaaS企业构成利好，缓解了市场对AI替代人工的担忧。
企业自建AI成主流趋势
调查最引人关注的发现是企业对AI应用采购模式的偏好。仅34%的受访企业表示完全依赖第三方软件厂商的AI产品，而高达60%的企业选择完全自建或采用自建与采购相结合的混合模式。
这一趋势对传统软件厂商构成挑战。长期以来，SaaS企业认为随着AI应用复杂性增加，企业最终会转向购买现成解决方案。然而调查显示，这种转变尚未发生。
瑞银分析师指出，"DIY AI"模式的流行为OpenAI和Anthropic等AI模型提供商创造了新机遇。这些公司可通过向偏好自建路径的企业销售"模型+工具"平台，进入企业级AI应用市场。
在具体应用场景中，内部IT帮助台的AI部署需求(75%)明显高于外部客户支持(52%)。ServiceNow在内部IT工作流自动化AI解决方案中保持领先，甚至在CRM AI技术提供商排名中超越Salesforce，这一结果令人意外。
AI智能体部署仍处早期阶段
尽管AI智能体被视为下一个重要发展方向，但其企业级部署仍处于早期阶段。调查显示，仅5%的企业实现了AI智能体的规模化生产部署，71%的企业处于试点或小规模生产阶段，另有22%的企业甚至未开始试点。
这一结果与OpenAI、Anthropic等公司对AI智能体市场前景的乐观预期形成对比。这些公司将AI智能体视为深度渗透企业市场的关键突破口，并预期该技术将带来可观的收入和GPU消耗。
瑞银认为，智能体部署的缓慢进展既支持了"AI智能体不会大规模替代人工"的观点，也提醒投资者对相关技术供应商的短期收入预期保持理性。
分析师表示，许多AI技术供应商描绘的智能体驱动大幅收入增长的愿景可能要到2027年或更晚才能实现，企业采用新技术的速度往往比预期更慢。
微软OpenAI联盟地位稳固
在激烈的AI模型竞争中，OpenAI继续保持企业市场领先地位。其GPT 5.0、4.0和3.5模型在企业用户中占据前五名的三个席位，ChatGPT 4.0位居榜首。
值得注意的是，尽管市场传言"大语言模型正在商品化"以及谷歌在模型层面已超越OpenAI，但调查结果显示OpenAI在企业市场的地位依然稳固。不过，竞争正在加剧：谷歌Gemini的采用率从去年5月的19%大幅提升至46%，Anthropic Claude也跃升至第三位。
在通用AI工具领域，微软M365 Copilot保持主导地位，但OpenAI ChatGPT商业版正快速崛起至第二位。如果将ChatGPT的各个企业版本合并计算，其总体受欢迎程度可能已与M365 Copilot相当。
调查显示，受访企业平均拥有2050个M365 Copilot付费席位，较3月的1715个稳步增长，同比增长67%。ChatGPT在企业中的平均席位数约为995个，约为Copilot的一半。
数据软件厂商受益明显
AI项目对数据基础设施需求的拉动效应明显。在各数据软件类别中，预期支出增长的受访者比例(平均52%)远超预期削减支出的比例(平均10%)。
云数据仓库领域受益最为显著，69%的受访者预期相关支出将增加，25%预期大幅增长。这对Snowflake、AWS Redshift、谷歌BigQuery等厂商构成利好。在具体供应商选择中，Snowflake略微领先，但Databricks紧随其后，竞争日趋激烈。
云数据湖和ML/AIOps领域同样表现强劲，分别有56%和60%的受访者预期支出增长。相比之下，运营数据库(MongoDB、Oracle等)的AI拉动效应相对温和，仅10%的受访者预期大幅增加相关支出。
瑞银认为，这种差异反映了当前AI应用主要集中在分析和机器学习工作负载，而非更复杂的事务处理应用。随着企业构建更复杂的"第二代"AI应用，运营数据库的需求可能会显著提升。
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