2026 年人工智能现状报告：建筑商经济
300 多位高管如何推动 AI 产品规模化
一年前，董事会希望听取人工智能战略。现在他们想要人工智能单位经济效益。
从人工智能是否有效到是否付费的转变是本报告的主旨。人工智能本身不再是一个差异化因素。这已经成为一种核心期望。挑战已从推出人工智能功能转向建立能够维持和扩展这些功能的企业。
我们的研究结果基于对构建人工智能产品的软件公司的 300 多名高管的调查，其中包括首席执行官、工程主管、人工智能主管和产品主管。我们还纳入了 ICONIQ 社区的观点。
数据对我们来说很清楚：建设者已经集中在应用层，代理能力现在是投资的首要任务，而经济性也紧随其后。利润正在扩大，定价模型正在重建以反映实际使用情况和结果，高增长公司与其他公司之间的差距似乎正在扩大。
欢迎来到建筑商经济。
2026年人工智能公司将建在哪里？
重心已经移向应用层。我们调查的近三分之二的构建者正在开发水平或垂直的人工智能应用程序，其中垂直领域的应用程序占 43%，并且有向复杂、受监管领域发展的势头。针对金融服务和医疗保健用例的产品增长最快，因为嵌入真实工作流程的产品似乎比一层的通用模型更难被淘汰。
在这些产品之下，多型号现在通常是默认的。公司平均运行约 3.3 个模型，其中授权的第 3 方 API 是最常用的模型类型。
近一半的人选择使用 2 种以上的模型类型，这表明多模型策略正在成为默认策略。 Anthropic 成为被引用次数最多的提供商，六个月内采用率从 51% 攀升至 81%。
企业的压力暴露了信任基础设施的差距。质量保证仍然主要是被动的，通过用户反馈（67%）和模型监控（63%）来捕获，而不是通过主动识别问题的测试——主动对抗性测试仍然是少数实践（21%）。数据保护护栏几乎是普遍存在的，但针对人工智能特定风险的防御却滞后，及时注入检测为 44%，数据泄露预防为 38%。
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人工智能产品有回报吗？
人工智能正在创造价值的最明显证据是它体现在财务数据中。人工智能产品占收入的比例从 2025 年的 32% 增长到今年预计的 42%，预计到 2027 年将增长到约 53%。毛利率正在改善，从 2025 年的 45% 跃升至预计的 2026 年的 53% 和 2027 年的 59%。
正在重新调整定价以匹配。订阅仍然是最常见的，但基于消费的定价在六个月内从 35% 上升到 42%，基于结果的定价从 18% 上升到 23%。平均而言，公司正在混合 1.7 种定价模型。在成本方面，三分之二的人表示，通过管理推理成本、改进模型路由策略以及创造成本杠杆的收入增长，每个查询单位的经济效益得到了改善。随着产品规模的扩大，人才在成本中所占的份额下降，而推理能力则上升。
2026 年，人工智能将如何重塑组织结构？
人工智能正在改变公司的构建方式以及它们所构建的内容。 78% 的公司正在重新考虑劳动力规划，其中 45% 的公司期望采用不同的角色组合，33% 的公司期望缩小团队规模。大部分收入来自人工智能的公司运营情况较为平稳，72% 的公司报告称，首席执行官和最初级的个人贡献者之间有四个或更少的管理层，而其他同行的这一比例为 56%。在我们的“人工智能公司如何重新设计其组织”中详细了解围绕人工智能公司如何重新设计其组织的关键主题从组织结构图到成果：人才的新运营模式”文章。
各职能部门的增长并不均衡，研发、销售、产品和设计不断扩张，而客户支持和一般行政管理却在收缩。招聘也随之而来：人工智能产品经理和解决方案工程师现已成为主流，而前沿部署的工程师和人工智能安全和可靠性角色的规模扩大最快。前沿部署的工程师已经从服务补丁升级为永久性的市场推广行动，一半的公司计划对其进行扩展，并且大多数公司将其视为与扩展和保留相关的收入角色。
这已成为一个实时操作挑战，而不是一个规划问题。争论的重点不是有多少工程师，而是哪些角色仍然创造价值。将设计文档转化为功能的工程师是最容易暴露的，因为人工智能已经很好地完成了大部分工作，而那些专门从事基础设施和安全的工程师，或者作为可以交付的产品工程混合体的工程师，则保留了他们的价值。
公司在内部人工智能上花了多少钱？它是否有效？
那些看似领先的公司已将人工智能集成到工作流程中，以实现复合效益。
用于内部生产力的人工智能支出（包括直接和间接支出）预计将从 2025 年占收入的 11% 上升到 2026 年的 16%，到 2027 年将增至 19%。许多公司低估了真实成本。
最大的惊喜之一来自于代理管道中的代币支出，一名构建者发现，随着代理重试并自我纠正，每次运行预算为 10 美分的工作流程逐渐超过了 50 美元。
接下来是数据基础设施和支持。然后，高增长优势会在整个过程中显现出来：表现最佳的人在大约 2.5 个月内就可以使用新的人工智能工具，而需要 3.5 个月；使用人工智能编写 59% 的代码，而这一数字为 47%；通过编码协助，生产率提高了 48%，而这一数字为 32%。并报告说，编码协助使生产力提高了 16 个百分点，而同行则达到了 48%。每一条优势都会让下一条优势更容易获胜。
衡量代币数量也被认为是一种糟糕的成功指标，因为它扭曲了行为。将使用量归还给成本中心效果更好，并且周期时间和每周部署等传统衡量标准仍然可以作为速度指标。一家早期公司运行激进的版本，提供无限的代币，但经理们欠三到五倍的生产力和自己的交付责任。那里的顶级工程师每天的收入高达 8000 美元。详细了解如何衡量人工智能时代的成功，请参阅“人工智能采用指数” 模板。
代理是对内部人工智能发展程度的明确测试。它们传播得很快，尤其是在大公司中，但每个收入区间的平均生产率增幅都低于 30%。差距在于可靠性。近一半的公司表示，他们的代理仍然需要人工介入至少 30% 的任务，最常见的失败是多步骤工作流程中途中断。该技术是真实的，但下一阶段的开发目标是缩小部署代理和信任无人值守之间的距离。
在我们的调查中领先的公司已经将定价、成本结构和组织设计变成了复合优势。数据显示了如何做到这一点。
下载完整的 2026 年人工智能现状报告以了解完整情况。
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