PwC：74% 的 AI 經濟價值僅被 20% 的企業收割

在 AI 競賽中勝出的企業與落後者之間的差距，已不再是工具取得機會或投資規模的問題。根據 PwC 於 4 月 13 日發布、針對 25 個產業逾 1,217 名高階主管所進行的《2026 年 AI 績效研究》，決定性因素是策略意圖——具體來說，就是領導層是否將 AI 視為推動成長的引擎，還是僅僅視為降低成本的工具。

核心數字一針見血：2025 年所產生的全部 AI 經濟價值中，74% 流入了僅 20% 的組織。在 AI 部署上領先的頂尖企業，創造的 AI 驅動營收與效率收益是平均競爭對手的 7.2 倍。這個倍數並非靜態的——它還在擴大，因為 AI 部署的複利優勢會隨時間累積，而落後者卻仍深陷在永遠無法擴大規模的試點項目中。

解剖一家 AI 領先企業

PwC 的方法論以可衡量的財務成果（相對於行業中位數調整後的 AI 貢獻）來界定「AI 領先企業」，而非以部署的 AI 工具數量計算。由此描繪出的頂尖 20% 企業畫像，在各個產業間呈現驚人的一致性。

AI 領先企業已系統性地將 AI 計畫的核心從成本效率重新導向至創造營收。降低成本仍是附帶效益，但首要驅動力是發掘 AI 能力所開啟的新市場、新產品和新客戶關係。這一導向解釋了領先企業 AI 效益為何能不斷複利增長：每一塊由 AI 促成的新增營收，都為未來的 AI 驅動成長奠定基礎；而每一塊由 AI 省下的成本，則直接消失在利潤裡，不產生任何新機會。

在運作層面，AI 領先企業在不經人工審核的情況下做出決策的頻率，幾乎是同業的三倍。這不是魯莽的衡量指標——它與建立健全 AI 治理結構的程度高度相關，正因如此，自主 AI 決策才得以被信任。領先企業擁有負責任 AI 框架的機率是其他企業的 1.7 倍，設有跨職能 AI 治理委員會的機率則是 1.5 倍。結果是：其員工信任 AI 輸出的可能性是其他企業的兩倍，這反過來又讓他們更願意直接依據 AI 建議採取行動，而不再添加不必要的人工審核層次，徒增摩擦。

試點陷阱

對落後 80% 的企業而言，研究最令人不安的發現，不是它們沒在嘗試——它們確實在嘗試。報告記錄了落後企業在客服、採購、人資和資料分析等領域進行的大量 AI 試驗。問題在於，這些試點始終無法轉化為規模化部署。

PwC 找出了從試點到規模化這個過渡中幾道結構性屏障。最普遍的是企業 AI 的「生產力悖論」：個別員工在 AI 輔助下確實能顯著提升生產力，但這種效益是分散的，難以在組織層面被有效捕捉。如果沒有刻意的流程再造，將釋放出來的產能導向價值創造活動，AI 帶來的生產力提升只會減少人力壓力，而不會產生額外的產出。

第二道屏障是治理架構不明確下的風險規避心理。在 AI 治理臨時湊合或缺席的企業中，個別管理者在建立依賴 AI 輸出的工作流程時會有所猶豫，因為他們無法完整審計或解釋這些輸出。由此產生的摩擦，阻礙了端對端的流程整合——而那正是能帶來最大經濟回報的整合方式。

第三道屏障是 PwC 所稱的「AI 預算碎片化」——AI 支出分散在數十個部門級倡議中，沒有共享基礎設施、沒有共同資料策略、也沒有協調一致的能力建構。領先企業集中化 AI 投資決策，並建立共享平台；落後企業則零散投資，在不同成本中心一再重建相同的能力。

產業分化正在加速

研究的產業層面發現揭示，這一動態在不同行業的演進方式各有差異，但核心模式——少數領先者快速拉開距離——在每個行業都成立。

金融服務和科技業呈現最極端的績效集中現象，兩個產業的頂尖 20% 企業分別收割了超過 80% 的 AI 效益。原因相對直白：這些產業是早期 AI 採用者，較早建立了資料基礎設施，因此有更多年的時間來累積複利優勢。

醫療健康和生命科學正處於轉型中期，效益分配較為均衡，但領先者拉開距離的跡象已清晰可見。醫療 AI 的法規複雜性出乎意料地對領先者有利——合規負擔如同天然篩選機制，淘汰了治理架構薄弱的 AI 計畫，將效益集中在能夠安然通過監管環境的組織手中。

零售和製造業在績效分化上仍處於相對早期階段，顯示落後者的追趕視窗或許尚未關閉——但還剩多少時間，已是未知數。

落後企業實際上能做什麼

PwC 對落後 80% 企業的建議直接了當，儘管執行起來需要組織層面的重大承諾。報告建議：

找出至少一項能在本財年內擴大規模的 AI 驅動成長計畫——而不是生產力提升計畫。目標是改變領導層對「AI 是用來做什麼的」的心智模型，而這種轉變單靠降低成本的計畫是無法實現的。

將分散的 AI 支出整合為統一的投資架構，建立集中式基礎設施和共享資料資產。在許多大型組織中，部門 AI 預算已成為被守護的地盤，因此這往往需要政治層面與技術層面的雙重努力。

在感覺迫切之前就建立治理結構。今天能夠大規模信任和部署 AI 的企業，都是那些主動建立負責任 AI 框架的企業。等到面臨具體治理危機才行動的企業，將發現那場危機已讓它們損失了數年的複利優勢。

更廣泛的影響

PwC 研究與史丹佛 AI 指數在同一週發布，兩份報告共同描繪出一幅清晰的圖景：AI 的技術能力正以超越大多數組織吸收速度的步伐前進，而經濟效益正不成比例地流向那少數提早領悟這一點的企業。

這種集中化不僅有商業意涵，也有政策意涵。如果 74% 的 AI 經濟價值歸於 20% 的企業——而這些企業又往往是已具規模、資本雄厚、身處本已高度集中產業的現有龍頭——那麼 AI 就是在扮演現有市場力量的乘數器，而非它有時被描述的那種去中心化創新力量。對於正在觀察反壟斷和勞動市場效應的政策制定者而言，這一動態值得獲得與前沿模型競賽同等的關注。