1毕马威发布2026年Q2全球人工智能脉搏报告，调研2145位高管显示AI采用加速，22%企业进入主导采用阶段（环比+9pct），76%认为AI创造有意义商业价值。
2但ROI确立仍难，仅明确问责制组织实现ROI概率是其他组织的3倍。
3未来12个月AI计划支出稳定在1.88亿美元，低成本模型获取成战略关键，49%组织因成本超价值预期而调整部署。
4报告强调从部署转向价值实现需强化问责、成本可视化及人机协作。
毕马威会计师事务所_人工智能行业：全球人工智能脉搏_20260723.pdf
摘要
全球工智能搏
从部署到价值实现
KPMG国际 kpmg.com/aipulse
前言
我们第二季度全球人工智能脉搏调查结果清晰地显示，人工智能正加速发展。在我们首次进行全球人工智能脉搏调查后的短短三个月内，数据显示组织信心正在提升，大量企业正从规划和实验阶段转向积极采用。随着这种成熟度的提升，本季度我们观察到一种转变，即领导者们正从理论问题转向实际问题：人工智能在哪里创造价值，谁对结果负责，以及它如何改变工作。
纵观数据，在我们自身组织内部以及我们积极为客户开展的工作中，我们知道扩大人工智能的采用仍然充满挑战，而证明可衡量价值的压力正在增大。这就是为什么所有权至关重要。CEO的赞助如今已相当普遍，但数据显示情况更为复杂：所有权和问责制并非同一回事。那些看到最强回报的组织，是那些已经超越了赞助，转而在最高层级为人工智能成果负责的组织。
正如我们在第一季度所见，那些获得最大价值的企业，其领导者们认识到，扩展人工智能不仅是一项技术或投资挑战，也是人员、工作流程和运营一一包括经济一一纪律的挑战。
本季度，我们观察到各组织开始认识到，人工智能的大部分价值取决于对其构建、运营和扩展成本的理解。这并非严格的成本控制，而是成本的可视化。关键在于了解资金去向、人工智能的使用方式以及这些投入所产生的成果。尽管成本可视化至关重要，但许多组织仍在构建这种能力
在您阅读Q2报告时，请思考这些发现对您自身组织意味着什么。您在自身的AI发展道路上处于什么位置？AI在哪些方面创造了可衡量的价值？需要做出哪些改变才能强化问责制并建立更好的成本可见性？以及，您是如何思考和应对您组织提供给员工与员工公开可访问的工具之间存在的质量差距的？
我们将持续关注这些变化。在一个变化如此之快的市场中，向外观察与向内审视同样重要：了解他人正在学习什么，将其与自身组织进行验证，并针对需要改变之处采取行动。
斯迪夫·奇斯 KPMG国际人工智能与数字化创新全球负责人
执行摘要
2,145位资深人士参与的《全球人工智能脉搏》2026年第二季度报告
版权由 KPMG 国际实体的一个或多个所有。KPMG 国际实体不向客户提供任何服务。版权所有。
本季度的关键信号是加速采用与证明人工智能投资回报能力之间的差距。信心正在提升，支出保持稳定，组织正迅速向企业级部署迈进。随着人工智能在企业中日益深入地嵌入，高层领导者正面临董事会和投资者日益增长的、要求展示可衡量回报的压力。为此，他们正更加重视问责制、经济效益以及有效扩展人工智能所需的能力。
信心、承诺与价值均有所提升
计划中的AI支出保持稳健，未来12个月内预计将稳定在1.88亿美元。对AI的信心也在所有追踪指标上得到加强。超过四分之三的高级领导者表示AI正在创造有意义的商业价值（76%，较第一季度上升12个百分点），而78%的人认为他们的AI战略能够适应未来（上升8个百分点）。值得注意的是，79%的人表示即使在经济衰退期间，AI仍将是优先事项，较上一季度上升5个百分点。
从第一季度到第二季度：优先事项如何转变
2026年第一季度发现，人工智能的采用正在加速，但许多组织正努力将这一活动转化为可衡量的业务成果。组织正在将人工智能扩展到各个职能和用例，但相对较少的组织已经将这一活动转化为既定的投资回报率。挑战在于从部署转向执行，因为组织正努力为大规模人工智能重新设计运营模式、治理和劳动力能力
Q2显示，领导者们正应对那些执行层面的挑战。信心依然高涨，采用进程持续加速，但随着焦点从部署转向大规模交付业务成果，人们的注意力正越来越多地转向问责制、员工准备情况以及人工智能经济。
商业价值可以有多种形式，从提高生产力和运营效率，到增强决策能力、改善客户体验以及实现其他商业成果。随着组织在职能、工作流程和业务流程中扩展人工智能应用，这些益处正变得越来越普遍。
收养加速，但投资回报有限
组织正迅速从实验阶段转向更广泛的应用部署。据调查，处于主导采用阶段的比例在本季度几乎翻了一番，从 13%上升到 22% ，这代表了AI成熟度曲线观察到的最大季度环比变化。然而，相对较少的组织报告了已建立的回报率（ROI）。虽然许多组织正在从AI中获益，但从这些投资中展示可衡量的财务回报仍然是一个显著更高的门槛。
人工智能经济议题已进入领导层议程
随着部署规模的扩大，高级领导者正更加关注人工智能的运营、维护和增长成本。获取低成本、高保真度的模型现已成为对人工智能战略影响增长最快的因素之一，而近半数组织报告称，当成本开始超出预期价值时，他们已重新调整了人工智能的部署计划。随着人工智能的成熟，成本可见性和管理正日益成为组织越来越重要的能力。
问责制正成为一种差异因素。
目前，对人工智能的行政支持已十分普遍，但其问责制仍不够明确。那些对人工智能结果有明确问责制的组织，其已建立的投资回报率报告显示，是那些缺乏明确问责制的组织的三倍以上。仅靠领导层的承诺已不再足够。如今，组织需要明确的归属权、决策权和治理结构，将这些人工智能的雄心转化为商业成果。
“
我们观察到，在组织高层存在明确的领导问责制与不存在领导问责制之间，存在着显著差异。这些公司各方面都取得了实质性的更好成果，例如更高的信心、更高的价值实现以及已确立的投资回报率。
斯迪夫·奇斯 KPMG国际人工智能与数字化创新全球负责人
商业价值意义效率提升、成本节约、营收增长和更优决策。
IP地址设置简单
体验有意义的商业成果，以及切实的增长和机遇。
关键发现
人工智能正从部署转向问责，成本约束塑造着结果。
信心依然稳固，人工智能投资持续强劲
人工智能目前正提供商业意义价值为我组织
Q1 Q2
我对我...有信心 人工智能将继续成为一项主要的投资。组织的...能力 贵组织优先考虑的事项，即使为其人工智能战略制定面向未来的规划 未来12个月内可能发生经济衰退。
计划中
22%
推动采用AI计划的组织指数环比上升9点（22%对比13%）。
的1. 平的值反映了受访者的报告计划投资进行加权平均的结果，并根据组织规模和地区对样本代表性进行了调整。
人工智能的优先事项变得更加具有战略性。
3
据称，有7%的组织将生产力提升列为AI的首要优先事项，较第一季度下降了7个百分点。
33%
将数据安全、隐私和风险列为未来六个月内影响其人工智能战略的显著因素。
低成本的AI模型访问权限
其战略影响力增长最快，从15%上升到22%
问责制成为区分点
清晰的责任制虽然高管拥有权责很普遍，但
他们CEO将人工智能视为战略优先事项。
75%
但人工智能结果的责任追究仍然分散。
下24%有可能
有71%的组织将首席执行官
或执行委员会视为最终对人工
智能辅助决策负责的人，而2
99%指向了具体的一位C级高管。
确立的
对于人工智能结果有明确执行
35%
各组织对人工智能数据质量和更新的“责任非常明确”。
对于人工智能结果有明确执行问责制的组织，更有可能强烈同意：
35%
应就人类何时应覆盖人工智能输出有“非常明确”的指导。
投资回报率（
其组织可以使其人工智能战略具备前瞻性 60% 22%
人工智能正带来有意义的商业价值，比例分别为57%对2 1%。
人工智能经济议题已进入领导层议程
49% 当成本开始超过收益时，许多组织推迟或缩减了人工智能代理的部署。
40%
报告号工使用AI代理的情况较等季度上升了3个百分点
内容
08 实人型智能采用
实用王智加速，
© 2026 版权由 KPMG 国际实体的一个或多个所有。KPMG 国际实体不向客户提供任何服务。版权所有。
21普华
17 人工智能从到
工的掌：署到
第一章
实用人工智能：采用加速，期望提升
22% 已进入人工智能成熟度的应用采纳阶段，比例从第一季度上升至13%。
76% 可以说，人工智能正在提供有意义的商业价值
79% 即使在经济衰退期间也会维持对人工智能的投资
71% 报告在成为完全整合的人机工作队伍方面取得了良好进展
随着人工智能进入部署阶段，信心依然强劲。
目前，超过四分之三的高级领导者对人工智能的长期价值、战略相关性以及应对经济不确定性的能力表示信任。值得注意的是，本季度所有追踪指标中的信心均有所提升，其中信心指标的最大增幅体现在对有意义商业价值的认知上。组织正逐渐减少对证明人工智能潜力的关注，而更加专注于在整个企业中有效扩展其应用。
组织正日益认识到人工智能的战略价值。
人工智能目前正提供有意义的我组织业务价值
我对我所在的组织充满信心。具备使其人工智能战略面向未来的能力
人工智能将继续成为一项主要的投资。贵组织优先考虑的事项，即使未来12个月内可能发生经济衰退。
您在多大程度上同意或不同意以下陈述？同意/强烈同意的百分比 Q1（n=2110），Q2（n=2145）来源：KPMG国际全球人工智能脉搏Q12026和全球人工智能脉搏Q22026，分别为2026年4月和2026年6月。
四分之三
以上现任
高级领导
现在表示
人工智能的长期价值、战略相关性
以及应对经济不确定性的能力。
Q1 Q2
广泛采用超越成熟
本季度，处于驱动采用阶段的组织比例显著上升，从 13%增至 22% ，这代表了AI成熟度曲线上的最大变化。然而，相对较少的组织认为已达到已确立的投资回报（ROI）阶段。组织正迅速向更广泛的部署迈进，而达到AI旅程最成熟阶段的比例则相对较低。
本季度最大的变化发生在驱动采用阶段
Q1 Q2
成熟阶段
以下哪项最能描述贵组织在人工智能发展道路上的所处阶段？
Q1（样本量=2110），Q2（样本量=2145）
数据来源：KPMG国际《全球人工智能脉搏》2026年第一季度及2026年第二季度报告，分别于2026年4月和6月发布。
“
人工智能成熟的其中一个最清晰的指标是人们所问的问题发生了变化。早期采用者会询问是否应该继续推进。而领导者则会探讨如何进行规模化。他们花在辩论技术上的时间减少了，而将更多时间用于思考如何将其融入业务之中。
西蒙·本森澳华地区人工智能负责人，K PMG澳大利亚
人工智能成熟度
一个组织在多大程度上已经超越了人工智能的实验阶段，将其嵌入到各项运营中并产生可衡量的商业价值，在此通过从研发到实现投资回报率（ROI）的六个渐进阶段进行评估。
人工智能的优先事项随着部署规模的扩大而日益广泛。
未来12个月内，计划中的AI投资将保持1.88亿美元*的稳定水平，与第一季度基本持平。虽然支出水平保持稳定，但组织在投资方向和优先能力选择上正变得更加审慎。
效率和更快决策仍然是重要的优先事项，但本季度两者均有所下降。相比之下，生态系统合作、治理、弹性和人机协作的重要性则有所提升。随着AI的采用范围扩大，组织似乎正将注意力从单个用例转向嵌入AI所需的企业级能力。焦点正越来越多地从证明AI能够创造价值，转向构建成功扩展AI所需的基石。
人工智能的优先事项正超越生产力和效率。
优先级下降
日益紧迫的优先事项
Q1 Q2
以下哪些是贵组织的关键人工智能优先事项？Q1（n=2110），Q2（n=2145）来源：KPMG国际《2026年第一季度全球人工智能脉搏》和《2026年第二季度全球人工智能脉搏》，分别于2026年4月和6月发布。
加权平均数：该平均值基于受访者报告的计划的平均投资额，并根据组织规模和地区对样本代表性进行了调整。
“
下一个挑战并非部署人工智能，而是要重新设计工作，以适应人类与人工智能协同工作的世界。这不是一项技术练习，而是对角色、工作流程以及价值创造方式的重新思考。
贝内迪克特·霍克德国KPMG EMEA区域人工智能负责人
经济学正成为一个战略考量因素。
人工智能战略正受到比我们研究过程中任何时期都更为广泛的考量因素影响。成本和效率、竞争压力、能源使用以及宏观经济状况的重要性都在日益提升。增长、竞争与经济在人工智能决策中正变得愈发交织。
获取低成本、高保真度模型正成为对战略影响最快增长的驱动力，每季度增长7个百分点，而能源使用、碳担忧和宏观经济状况均每季度增长6个百分点。近半数组织报告已重新规划其人工智能部署，因为成本开始超出预期价值。高级领导者正日益将人工智能运营成本、令牌使用、可持续性和增长视为相互关联的决策进行权衡。随着人工智能在各个企业中更加深入地嵌入，战略议程正从生产力和用例部署扩展到包括大规模人工智能的经济效益、治理和长期可持续性。
人工智能规模扩展的人性化考量日益凸显
组织认识到，扩展人工智能将需要改变人们的工作方式。超过四分之三的高级领导者（78%）预计人工智能熟练程度将变得更加重要，并相信不发展这些能力员工的角色将会改变。与此同时，71%的人报告说正在朝着成为一个完全整合的人工智能-人类工作队伍的方向取得良好进展。
安全仍然是主要关切，但经济因素正迅速上升。
员工行为的变化可见一斑。全球范围内，员工对AI代理的采用率显著上升，从 25%增至 28% ，而抵制情绪则小幅下降至 14%。美国是个例外，其抵制情绪从 5%上升至 20%。这种对比凸显了，随着AI日益融入日常工作中，劳动力适应过程可能并非齐头并进。
Q1 Q2
以下因素将在未来6个月内多大程度上影响您的AI战略？表示“高度关注”的百分比Q1（n=2110），Q2（n=2145）资料来源：KPMG国际《全球AI脉搏》2026年第一季度和《全球AI脉搏》2026年第二季度报告，分别于2026年4月和6月发布。
对于许多组织而言，下一个挑战并非部署人工智能，而是将其融入工作流程之中。要在规模化上实现价值，则取决于员工采纳、能力培养以及围绕人机协作对工作进行重新设计。
第二章
治理：大规模人工智能的基础
3倍更高
的既定
75%
投资回
报蒋CEO或
委托委员会
披露对AI
辅助决策负
有最终责任
全球六工智能展2016年第二季
人工智能治理正从原则走向实践。
Q1报告强调了治理和信任作为负责任的人工智能应用基础的重要性日益凸显。随着各组织在企业范围内扩展人工智能应用，Q2报告表明，讨论的重点已从治理本身转向治理如何落地执行。现在的问题已不再是治理有多重要，而是必须将其嵌入日常决策中。
大约四分之三的组织表示，他们的CEO将人工智能视为战略优先事项并积极推动。然而，所有权和问责制并非同一回事。随着高管层拥有权成为常态，那些将领导承诺转化为明确问责制决策权和治理实践的组织，报告了最强劲的成果。
“
随着人工智能融入企业肌理，治理已无法置身事外。创造最大价值的企业正在将问责制融入决策制定、风险管理和工作执行的方式之中。
桑德拉·格罗德
KPMG国际风险服务全球主管及全球可信人工智能领导者
问责制仍然广泛分散
虽然高管拥有权很普遍，但人工智能结果的责任归属仍然分散。只有 24%的组织将CEO或执行委员会视为人工智能决策的最终责任人，而 29%的组织则指明了一位具体的C级高管。
对于许多组织而言，问责制是跨业务领导者、职能部门和治理委员会共同承担的。共同的责任可以促进协作，但也可能使确定谁对结果负责、管理风险以及在问题出现时拥有行动权变得更加困难。
很少有组织对基于人工智能的决策负有单一的责任主体。
最终，谁应对使用AI输出所做出的或执行的商业决策负责？Q2（n=2145）来源：KPMG国际2026年第二季度全球AI脉搏调查，2026年6月
治理必须超越领导。
执行力责权很重要，但治理最终是通过日常运营实践来成功或失败的。组织需要明确的规定，即员工何时可以介入、人工智能相关成本由谁承担、人工智能输出如何审查以及系统故障时会发生什么。
尽管大多数组织声称已建立至少部分治理机制，但相对较少的组织将这些实践描述为完全融入日常运作。在各类治理活动中，大约只有三分之一的人表示角色、职责和流程非常清晰且管理得当。许多组织仍在努力将治理原则转化为运营规范。
组织需要明确的规
当员工可以干预时，与人工智能相关的成本由谁承担，人工智能输出结果如何审核，以及系统出现故障时会发生什么。
治理基础已建立，但操作清晰度仍不均衡
您会如何描述贵组织在以下方面的当前状况？
对于每项陈述，请选择最能反映贵组织当前状况的选项。Q2（n=2145）来源：KPMG国际《2026年第二季度全球人工智能脉搏调查》，2026年6月
清晰的责任归属与更积极的结果相关联。
在多项衡量指标中，该模式均保持一致。问责制明确的组织更有可能报告其对人工智能战略的信心、更强的业务价值以及已确立的投资回报率。最强的关联关系体现在投资回报率上，问责制明确的组织报告已确立回报的比率，是无此明确问责制的组织的三倍以上。
研究发现，治理正成为成功应用人工智能的重要推动力。仅仅强调问责制并不能创造价值，但那些明确界定义务的组织似乎更有能力持续实现价值。
在问责制明确界定的情况下，报告了最显著的结果。
您在多大程度上同意或不同意以下陈述？强烈同意的百分比。Q2（n=2145）来源：KPMG国际，2026年第一季度全球人工智能脉搏调查和2026年第二季度全球人工智能脉搏调查，分别于2026年4月和6月发布。
“
明确的责任归属不仅有助于风险管理，更能建立信心。当人们清楚决策由谁负责、AI应如何使用以及责任如何分配时，组织便能更迅速地行动并负责任地扩大规模。
普里娅·埃曼纽尔美国KPMG美洲区人工智能负责人
第三章
人工智能的经济学：从部署到管理
49%的人在
织面缺贝中建
期成预
拢值超
偶影重
略的成力
全球人工智能脉搏2026年第二
管理人工智能经济成为领导层的优先事项
随着人工智能在企业中规模化应用，高级领导者正更加关注其运营、维护和发展的成本。本季度，管理人工智能经济性正成为一个关键挑战，因为组织面临着在控制成本的同时证明其价值的日益增长的压力。
人工智能的经济效益也正变得越来越难以管理。三分之一的高级领导者指出，人工智能成本和经济素养技能是部署人工智能代理所面临的挑战，而 29%的人报告说，随着系统扩展，他们难以理解和控制运营成本。随着基于使用量的定价模式越来越普遍，许多组织仍在构建预测、监控和管理人工智能支出的有效能力。
这种转变也体现在战略决策中。获取低成本、高保真度的模型正成为对AI战略影响最快增长的驱动力，其影响指数较上一季度（Q1）提升了7个点。近三分之二的机构表示，他们会考虑设计激励措施来鼓励更广泛地使用AI。然而，随着部署的扩展，组织需要更清晰地了解AI的使用如何转化为成本，以及这些成本是否产生了有意义的商业价值。
部署决策正变得更具选择性。
许多组织在部署人工智能时正变得更加审慎。近半数报告称，当预期成本开始超过预期价值时，他们已重新调整了人工智能代理的部署。大约四分之一的人缩减了部署规模，而相似比例的人则推迟或暂停了部署。还有五分之一的人报告称，他们根本质疑了部署决策。
这些行为并未表明对人工智能的信心有所减弱。相反，它们暗示着人们越来越愿意评估人工智能在何处创造有意义的价值，在何处则不然。组织似乎越来越专注于将投资集中在其预期回报最强的领域。
近半数组织在成本超出预期价值时已重新调整了人工智能部署。
您的组织是否因为预期成本开始超过其产生的价值，而质疑、延迟或缩减了AI代理的部署？Q2（n=2145）来源：全球AI脉搏Q22026，毕马威国际，2026年6月
经济可见度仍然有限
管理人工智能经济取决于对其理解。然而，据报告，只有大约三分之一的组织对其人工智能运营成本有完全的了解，并积极进行监控。大多数组织仍然依赖片面、滞后或零散的人工智能支出信息。
成本透明度更高的组织也更有可能建立治理控制措施，包括正式的审查流程、使用情况监控和支出控制。随着人工智能部署日益复杂，有效的成本管理取决于所需的监控支出、评估权衡以及理解价值创造所在的过程和控制措施。
大多数组织缺乏对人工智能运营成本的全面了解。
理解人工智能经济学正成为一种竞争优势
在各项发现中，模式均保持一致。与缺乏全面成本可见性的组织相比，能够全面了解人工智能运营成本的组织报告已确立投资回报率的可能性要高得多。具有全面成本可见性的组织报告已确立投资回报率的可能性是缺乏全面可见性组织的五倍（15% 对比 3%）。
有效的AI管理取决于可见性。可见性本身不能创造价值，但它能为高层领导者提供所需信息，以便更有效地分配资源、评估权衡并扩展投资。
管理人工智能经济所需的学科仍在发展中
管理人工智能经济不仅需要了解成本，还取决于组织用来监控支出和随时间管理价值的控制措施、流程和运营纪律。
尽管许多组织正密切关注人工智能经济，但相对较少的组织已实施有效管理它们所需的全套能力。刚过半数报告称将成本审查纳入人工智能审批流程或使用专门的成本监控仪表板，而建立代币预算或旨在提高效率的架构标准则更少。
结论：将收养转化为价值
信心正在增长，投资保持稳定，组织正迅速从实验阶段转向企业级部署。然而，已确立的投资回报率（ROI）仍然集中在相对较少的组织群体中。随着人工智能（AI）的规模化发展，挑战正从部署转向执行：将采用转化为可衡量和可持续的价值。
有三项优先事项始终区分了报告更强成果的组织。
优先考虑长期商业价值
将投资直接投向支持长期价值创造的基础，包括基础设施、安全与治理。随着人工智能的成熟，应专注于为跨企业扩展价值所需的能力。
明确责任
明确界定AI结果的责任主体、风险管理者以及行动授权者。明确决策权，包括谁可以覆盖AI输出结果、员工如何干预以及AI运营成本由谁承担。
建立经济可见度
从一开始就建立对AI成本、使用情况及价值的可见性。建立必要的监控和控制机制，以确保AI能够可持续扩展并带来可衡量的回报。
这些优先事项共同帮助组织超越部署，转向可持续的价值创造。稳固的基础支持规模化发展，明确的责任制有助于将雄心转化为成果，而经济可见性则使高层领导能够在人工智能部署不断扩展时做出更优决策。
底线
本季度的关键信号并非在于组织是否在投资人工智能，而在于它们如何管理将应用转化为价值这一挑战。组织正变得更加审慎，考虑投资方向、人工智能的治理方式及其经济管理方法。报告显示成果最显著的组织，未必是部署了更多人工智能，而是正在构建能够随着人工智能规模化应用而更持续地实现价值的能力。
KPMG如何提供帮助
KPMG帮助企业在运营方式上重建、重新设计并重新思考一一在每个环节都融入信任一一从而大规模整合人工智能并持续创造价值。我们专注于五个相互关联的优先事项：
01 为智能层重建技术基础。
现代化技术和数据核心，超越零散的方法，构建富有弹性、可互操作的平台，使数据、技术和人工智能作为一个互联系统运行。从一开始就设计集成，旨在帮助人工智能安全、高效、持续地扩展。
02 为速度和价值建立信任基础。
从一开始就将治理、负责任的AI、安全与控制融入转型之中，而不是事后叠加。通过将风险管理与问责制融入运营模型和架构，信任便成为速度、采纳和可扩展AI执行能力的推动力。
03 围绕端到端的价值流，重新设计运营模式。
重塑价值交付方式，打破壁垒，使战略、客户体验、运营和技术作为一个相互连接的执行系统协同运作。这减少了交接环节，缩短了决策周期，并使人工智能能够在价值创造的整个流程中发挥作用。
04 重新构想人机协作的工作方式。
通过重新设计角色和工作流程，使员工适应能力成为核心能力，确保人类专业知识和人工智能按设计协同运作。持续学习融入日常运营，使技能不断进化，使员工成为大规模人工智能发展的推动者，而非制约因素。
05 将企业转型重新思考为敏捷的企业编排。
将转型视为一项协调一致的企业能力，而非一系列零散的举措。KPMG跨职能整合战略、执行与投资，利用集成方法、全球交付网络、行业蓝图、联盟生态系统以及AI赋能的KPMG Velocity平台作为单一交付支柱。
KPMG的转型服务与Velocity相结合，帮助客户以更清晰的思路加速前进，助力将转型雄心转化为持续且可衡量的业务成果。
方法论
样本设计
受访者：2，145名直接了解其组织内人工智能使用情况的资深领导者。
资格：全球样本要求组织年收入达到5000万美元以上；美国追踪样本要求年收入达到10亿美元以上。
地理范围：20个国家、地区和司法管辖区（澳大利亚、巴西、加拿大、中国（中华人民共和国，包括香港特别行政区和台湾）、法国、德国、印度、爱尔兰、意大利、日本、韩国（大韩民国）、墨西哥、荷兰、沙特阿拉伯、新加坡、南非、西班牙、瑞士、英国和美国）。
受访者简介
职务：总裁/首席执行官/董事长/创始人及其他C级高管首席运营官/总经理。
功能：技术/IT、运营、财务、市场营销与销售、人力资源、风险及其他。
行业：科技、媒体和电信；金融服务；工业制造和汽车；消费和零售；医疗保健；生命科学；能源和自然资源；房地产和建筑。
线上比赛：2026年4月28日至5月25日
毕马威全球人工智能脉搏（KPMG’s Global AI Pulse）基于原始研究和专家洞察，每份季度报告都通过一个协作流程开发而成，该流程涉及毕马威领域专家、专门的研究、市场与传播团队，以及负责塑造研究发现的故事叙述、分析和战略意义的经验丰富的作家和编辑。
Bases: N=2,145 unless noted.
与许多现代研究和思想领导力流程类似，人工智能被有选择地用于支持综合、分析探索、内容结构和编辑润色等活动。鉴于研究的规模，人工智能有助于加速对大量调查结果和支持材料的审阅，同时也有助于团队探索组织信息和沟通见解的替代方法。
本报告所有的研究成果和结论均仅基于全球人工智能脉搏调查数据，并在出版前经过了审阅以确保准确性和一致性。
分析性定义
自主智能体：能够自主或半自主地规划、推理、行动和学习以达成目标的系统。
人工智能：在机器中被编程以思考和学习的模拟人类智能。
人工智能成本：目前该组织人工智能系统的运营成本。
人工智能经济学：该调查通过多种方式收集了关于人工智能经济学的见解，包括：
AI运行和使用成本的可视化与管理。
代币最大化激励（尽可能多地使用代币，通常在内部排行榜上追踪）。
由于预期成本开始超过所产生的价值，导致AI代理的部署延迟或规模缩减。
人工智能成熟度：描述一个组织在其人工智能发展旅程中所取得的进展一一从早期探索到在整个企业中嵌入人工智能并实现可衡量的回报。全球人工智能脉搏（Global AI Pulse）将此划分为六个阶段：
(1) 研发，理解技术及其潜力；
(2) 实验、概念验证或试点，以识别改进机会；i
(3) 战略规划、AI路线图、关键绩效指标（KPIs）和数据处理基础设施；
(4) 提升技术，早期采用和优化，并产出可衡量的成果；
(5) 推动采用，将人工智能嵌入整个组织；以及或
(6) 已建立投资回报率，实现有意义的业务成果，并拥有可衡量的增长机会。“推动采用”阶段指的是五阶段中的组织。
在AI脉搏调查中，受访者被要求对两个主要的价值指标进行回应。
- 第一点反映了有意义的商业价值：人工智能带来的可量化成果，例如生产力提升、成本节约、收入增长和决策优化。其目的是识别那些能够证实其正产生可量化成果的组织。
- 第二种反映的是报告既定的投资回报率（例如，实现有意义的业务成果、可衡量的增长和机遇），这被认为是描述组织在人工智能道路上进展程度的最佳方式。其目的是识别那些能够证明其成果足以证明投资价值的组织。
AI使用成本：成本直接与实际使用的AI量挂钩。
生成式人工智能：一种从大型数据集中学习以创建新内容（如文本、图像和代码）的神经网络。
加权平均数：该平均值反映了受访者报告的计划的加权平均值，并根据组织规模和地区对样本代表性进行了调整。
作者
史蒂夫·切斯 KPMG国际人工智能与数字化创新全球主管
史蒂夫是毕马威国际（KPMG International）全球人工智能（AI）与数字创新负责人，同时也是美国毕马威人工智能与数字创新委员会副主席。作为美国管理委员会成员，他领导公司的战略，以构建和部署尖端人工智能解决方案，帮助客户应对技术变革的新时代。在其当前职位上，他还负责监督毕马威的战略联盟，担任该组织的谷歌联盟负责人，并指导该网络的AI转型计划一一毕马威aIQ。
普里娅·埃曼纽尔区域人工智能负责人，美国KPMG
普里亚·埃曼纽尔（Priya Emmanuel）是毕马威国际（KPMG International）全球人工智能转型项目的负责人，同时也是美洲地区人工智能负责人，负责塑造组织如何从人工智能采纳转向持续的企业价值。她专注于协调运营模式、治理、人员和执行，以确保人工智能规模化应用时，能够强化整个业务的绩效和信任。凭借在商业、技术和转型交叉领域的20多年经验，普里亚曾领导过涉及人工智能、数据、云和数字平台的复杂、全企业范围的变革项目。她的工作强调整合、问责制和可衡量的成果一一确保领导者积极推动员工采纳并重塑工作方式，从而让人工智能加速业务发展。
德国KPMG EMEA区首席 AI官本尼迪克特·霍克
贝内迪克特·霍克（Benedikt Höck）是EMA的AI区域负责人。在此职位上，他负责 AI市场推广议程，监督AI服务组合，并推动生成式AI的实施和负责任应用。作为管理咨询合伙人，他在客户的AI转型旅程中提供端到端的支持一一从定义AI和业务战略到实施高影响力的用例。他的工作通过可信AI（Trusted AI）确保安全且负责任的AI应用，并高度关注以客户和员工为中心。
西蒙·本森，KPMG澳大利亚大中华区人工智能首席代表
西蒙在全球及本地层面拥有超过28年的经验，专注于客户转型和大型技术转型项目的交付。作为ASPAC区域人工智能负责人，他此前曾领导KPMG澳大利亚咨询部门的转型团队，并在澳大利亚市场负责大型商业和IT转型计划的交付。西蒙领导着涵盖政府、零售和消费品等多个不同行业和领域的项目。近年来，西蒙与市场中的联盟伙伴加强了合作，为KPMG客户取得了令人瞩目的成果。
贡献者
编辑部
艾伦·艾伦（Ai lun di lun）合作伙伴，英国KPMG FS咨询技术与数据公司数据科学与人工智能能力负责人
安德鲁·克里斯汀总经理人工智能加速毕马威加拿大
西蒙·本森，KPMG澳大利亚大中华区人工智能首席代表
查德拉斯卡兰·斯瓦米（Swami Chandrasekaran）先生美国KPMG人工智能卓越中心负责人
斯迪夫·奇斯 KPMG国际人工智能与数字化创新全球负责人
阿德里安·克莱姆普全球咨询业务负责人战略与投资毕马威国际
安托尼·库珀（Anthony Coops），澳大利亚KPMG首席数字官及人工智能负责人
埃丁·帕尔 首席顾问 KPMG美国
普里娅·埃曼纽尔区域人工智能负责人，美国KPMG
布莱恩·菲尔兹美国KPMG转型领导者审计与鉴证
桑德拉·格罗德全球风险服务主管和全球可信人工智能领导者毕马威国际
德国KPMG EMEA区首席AI官本尼迪克特·霍克
阿什ish·玛丹管理合伙人，首席技术官，技术服务负责人德勤在德国
斯科特·马歇尔全球咨询，特别项目一人工智能赋能的数字化转型KPMG国际
乔治娜·塞弗斯英国KPMG全球战略合作伙伴关系咨询总监
雷内·瓦德全球市场人工智能负责人毕马威国际
利维·沃特斯澳大利亚KPMG数字建设服务负责人及国家电信行业负责人
全球市场营销与传播团队
山姆·伯恩斯 KPMG国际全球首席营销官
丹尼尔·凯恩斯高级经理对外沟通毕马威国际
玛丽-亨利·德·梅索 Senior 助理，全球企业传讯，K PMG国际
永迪·迪塔旺（Yǒng dí·Dí tǎ wàng）
高级经理
全球规划与交付
毕马威国际
乔治·杜尔 全球人工智能营销主管 普华永道国际
克里斯·多赫蒂 高级经理 全球传播 KPMG国际
梅兰尼·埃利总经理AI主导活动负责人毕马威国际
亚历山德拉·法梅伊 KPMG国际全球战略传播总监
奥本·爱本总监，全球传播部毕马威国际
霍莉·斯凯林执行董事企业传播毕马威美国
奥利维亚·韦斯总监，企业传讯部毕马威美国
联系人
澳大利亚
约翰·芒内利
Chief Digital Officer
KPMG Australia
jmunnelly@kpmg.com.au
非洲陆萨元帅Partner, Technology & InnovationKPMG in Kenyamluusa@kpmg.co.ke
弗兰克·梅兰
Head of Technology Digital
Transformation & Innovation
KPMG in Brazil
fmeylan@kpmg.com.br
加拿大
盖瑞·菲兰
Partner KPMG in Canada gfilan@kpmg.ca
中国张庆捷
Partner
KPMG China
qingjie.zhang@kpmg.com
法国
Partner
KPMG in France
dallo1@kpmg.fr
朱莉·卡雷达
伙伴
毕马威法国
jcaredda@kpmg.fr
德国贝内迪克特·霍克Regional AI Lead for EMEAKPMG in Germanybhoeck@kpmg.com
阿什ish·玛丹
CTO
KPMG in Germany
ashishmadan@kpmg.com
KG Purushothaman
Partner and Head of Technology
Transformation and AI
KPMG in India
purushothaman@kpmg.com
爱尔兰
欧文·刘易斯
Partner
KPMG in Ireland
owen.lewis@kpmg.ie
意大利米歇尔·佩斯乔
Partner
KPMG in Italy
mpescio@kpmg.it
日本
堀田智行
Partner
KPMG in Japan
tomoyuki.hotta@jp.kpmg.com
韩国
李东坤
Partner
KPMG in Korea
tongkeunlee@kr.kpmg.com
墨西哥古斯塔沃·戈麦斯
Partner KPMG in Mexico gustavogomez1@kpmg.com.mx
中东马扎尔·侯赛因Partner, TechnologyKPMG Middle Eastmazharhussain@kpmg.com
荷兰亚历山德拉·范德图因
Partner
KPMG in the Netherlands
vandertuin.alexandra@kpmg.nl
新加坡洛昂·波尔
Partner
KPMG in Singapore
lpoh@kpmg.com.sg
西班牙
米格尔·萨帕塔·霍约
rtner
KPMG in Spain
miguelzapata@kpmg.es
瑞士比安卡·谢弗勒
Director KPMG in Switzerland biancascheffler@kpmg.com
UK
凯瑟琳·克罗夫特-贝克 AP, Head of Transformation and Change KPMG in the UK kathryn.croft-baker@kpmg.co.uk
奥斯本·詹姆斯
Group Chief Digital Officer
KPMG in the UK
james.osborn@kpmg.co.uk
US
斯迪夫·奇斯 Global Head of AI and Digital Innovation KPMG International schase@kpmg.com
拉森剪线钳
Partner
KPMG in the US
rshears@kpmg.com
kpmg.com/aipulse
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在KPMG，每一点想法都源于人类的智慧。KPMG的专业人士将他们的洞察力和创造力与人工智能工具相结合，在KPMG可信人工智能框架下审慎且负责任地应用它们以发展意象和内容。
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出版物名称：全球人工智能脉搏2026年第二季度 出版物编号：140558-G 出版日期：2026年6月
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