当下，人工智能的2C应用发展迅速，2024年美国居民生成式AI渗透率达39.6%。不过，模型厂商多热衷于评分打榜与技术炫耀，AI企业应用尚处早期，急需拓展落地场景，推动其与各行业深度融合。
国联证券梳理A股上市公司财报发现，近年提及AI的公司数量从2020年的172家升至2023年超1200家，但在所有A股上市公司中占比仍不到20%。据国家经济研究局和欧盟统计局数据，2024年美国企业AI采用率仅5.4%，欧盟各国企业AI普及率在3.1%- 27.6%之间，总体为13.5%，这表明企业对AI的应用处于初期。
AI企业应用存在行业差异，与信息密度密切相关。信息密度越高，AI应用越易越深；反之则越滞后困难。计算机、通信、传媒等信息密度高的行业对AI重视度高、应用机会大。如A股上市公司2023年财报中，计算机行业提及AI的企业超250家，占比超70%。而食品饮料、农业等行业提及比例极低，煤炭行业为零。美国人口普查局调研显示，全美AI采用率最高的是信息业，达18.1%，农林牧渔占比最低，仅1.4%。
在信息密度高的领域，编程、广告和客服对话是AI应用的典型代表。编程受大模型影响显著 ，“VibeCoding”编程方式兴起，截至今年4月，谷歌超30%新代码、微软20% -30%的代码由AI生成。YC孵化器2025年冬季批次创业公司中，四分之一代码库的95%由AI生成。对于ai编程的未来，不同企业有不同预测，AnthroPic和OpenAI认为今年AI能编写90%以上代码，微软预计2030年达95%，IBM则认为只有20%- 30%。
广告是被低估的AI应用领域，已成为高科技行业，其各环节基于数字技术。腾讯的AI为广告和游戏业务带来实质贡献，AI加持后，部分广告库存点击率可提高到3.0%。彭博预测，2026年全球生成式AI广告支出规模将达500亿美元，占数字广告的6%。蓝色光标2023年“Allin AI”，AI覆盖公司95%以上作业场景，2024年AI驱动收入达12亿元，占总收入2%，是上年的十倍。
客服对话也是AI应用先行领域，瑞典金融科技公司Klarna基于OpenAI技术的AI助手，上线一个月对话230万次，占客户服务聊天的三分之二，效率大幅提升。美国临床对话独角兽Abridge能实时转换医生与患者对话为结构化笔记，已在100多个卫生系统部署。
然而，传统行业数智化转型面临“五不难题”。一是基础不佳，信息孤岛和数据烟囱问题普遍，数字化基础薄弱，网络化不足。二是精度不高，大语言模型幻觉率普遍，行业应用对准确率和可靠度要求极高。三是软硬不调，“重硬件、轻软件”问题严重，影响数智化系统价值发挥。四是考核不清，IT部门工作产出难衡量，投入与回报矛盾影响企业数智化转型决策。五是组织不力，数智化转型需全员参与和部门配合，企业需与技术提供商共同解决问题。
人工智能作为新的通用技术，对生产率的影响存在滞后效应，呈现“J形”曲线。历史上，蒸汽机、发电机、计算机等通用技术在发明和商业化后，都经历了较长时间才对生产率产生实质影响，这就是“生产率悖论”。当前全球AI浪潮火热，但欧美劳动生产率增速未加快，AI是否也存在生产率悖论，以及生产率提升的拐点何时到来，值得关注。
