生成式 AI 鴻溝？MIT 揭 95% 企業投資 AI 零報酬詳細內容一次看
這是一篇導致全球 AI 股倒地的報告，麻省理工學院（MIT）發表《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》研究報告，揭露各大企業投資生成式 AI 高達 300 億至 400 億美元，但 95% 的企業投資都是零報酬，究竟這份報告的詳細內容是什麼？
全球僅 5% 企業跨過生成式 AI 鴻溝
麻省理工學院 NANDA 研究計畫《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》，調查 150 位企業主管、350 名員工，並分析 300 個公開部署案例，揭示企業 AI 應用的深層問題，那就是企業在 AI 領域投入高達 300 億至 400 億美元，但絕大多數投資無法衡量損益。
這份報告揭露企業導入生成式 AI 所出現的這種極端的分化現象，被稱為「生成式 AI 鴻溝（GenAI Divide）」，超過 95% 的企業雖然廣泛試用 AI 工具，卻未能獲得實質的商業回報，只有 5% 極少數的企業成功跨越鴻溝，創造數百萬美元的價值。
企業內部超過 80% 的組織已探索或試用過 ChatGPT 等通用工具，但這些工具主要是提升個人生產力，而非損益表現，代表通用工具普及，但實際影響卻有限，不僅存在於買方（企業、中型市場、中小企業）之間，並存在於建造方（新創公司、供應商、顧問公司）之間。
實際，企業級系統的採用情況卻截然不同，雖然 60% 的組織評估過該類工具，例如針對特定任務的企業級 AI 系統，但只有 20% 進入試驗階段，而最終更只有 5% 成功部署到生產環境，失敗的主要原因是工作流程僵化、缺乏情境學習能力，以及與日常營運脫節 。
根據《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》報告，儘管生成式 AI 獲得大量投資和關注，但絕大多數行業的結構性顛覆程度仍然很低，報告建立一個綜合性的 AI 市場顛覆指數，從 0 到 5 對各行業進行評分，結果顯示只有兩個行業出現明顯的結構性變化。
科技產業：4.0 - 新挑戰者崛起，工作流程發生變化
媒體電信：2.0 - AI原生內容興起，廣告動態變化
專業服務：1.5 - 效率提升，但客戶交付模式基本不變
醫療製藥：0.5 - 文件轉錄試驗，臨床模式未改變
消費零售：0.5 - 支援自動化，但對忠誠度和領導者影響有限
金融服務：0.5 - 後台自動化，客戶關係穩定
先進製造：0.5 - 維護試驗，供應鏈未出現重大變化
能源材料：0.0 - 幾乎零採用，實驗極少
調查 90% 的用戶更信任人類同事
企業 AI 解決方案 95% 的失敗率， 問題的核心並非 AI 模型本身品質不佳，而是企業在工具與組織間存在嚴重的「學習落差」，用戶雖然樂於在個人任務中使用 ChatGPT，但在處理高風險、關鍵性的企業工作時，由於 AI 缺乏記憶和適應能力，90% 的用戶更信任人類同事。
用戶抱怨企業級 AI 工具「不會從回饋中學習」和「需要過多手動提供上下文」，而通用大語言模型聊天機器人看似具有高試驗到實施率約 83%，但企業用戶對客製化或供應商推銷的 AI 工具抱持極度懷疑。
影子 AI 使用者高度使用個人工具
研究揭露儘管僅有 40% 企業購買官方大語言模型訂閱服務，卻有超過 90% 受訪企業的員工報告會定期使用個人 AI 工具處理工作事務，這個龐大的「影子 AI 經濟」規模說明，當個人能夠接觸到靈活且反應迅速的工具時，確實能夠成功跨越生成式 AI 鴻溝。
影子 AI 使用者透過個人工具，每天多次運用大語言模型處理工作任務，但所屬公司的官方 AI 計畫卻仍停滯在試驗階段，這種影子經濟現象充分證明，當個人擁有靈活且反應敏捷的工具時，完全有能力成功跨越生成式 AI 鴻溝。
企業導入 AI 跨越鴻溝的作法
成功跨越生成式AI鴻溝的組織有三個共同點，首先是策略合作夥伴關係，透過購買而非自建，因為企業選擇向外部廠商購買 AI 工具，成功率約 67%，但若自己從頭開發，成功率卻 33%，至於第三種就是混合模式，透過內部團隊與外部供應商共同開發。
許多企業基於安全考量，傾向自建專屬的生成式 AI 系統，但報告數據表明，單打獨鬥的模式失敗率更高，而成功的 AI 部署還有其他關鍵因素， 包括由第一線的經理人來推動 AI 工具的採用，取代中央 AI 實驗室全權主導，下一波採用將不是由最炫目的模型，而是由學習和記憶的系統建造的系統。
（首圖來源：shutterstock）