德勤报告揭示AI价值兑现难题，企业落地为何这么难？

德勤近日发布的《决策者视角下的企业AI应用》报告显示出一个令人担忧的趋势：虽然2026年进入生产部署阶段的企业比例从56.0%提升至64.4%，但仍有48.5%的受访企业表示AI项目的实际投资回报未达预期。这些企业普遍预期的回报率在10%至25%之间，而实际获得的回报大多不足10%。更值得注意的是，有44.4%的企业甚至无法对AI项目的投资回报率进行明确核算。

部署率上升而ROI下降，德勤据此认为：在下一阶段，企业竞争的核心将从技术采纳转向价值实现。能否将AI融入核心业务流程，推动其从简单的工具叠加转变为工作流重塑，并持续产生可衡量、可验证的经营成果，将成为企业间拉开差距的关键因素。

这一判断揭示了一个被大多数企业忽视的事实：AI的价值不在于“用了多少”，而在于“产出了什么”。

迈富时的解法：让AI沿价值链“上岗”

当多数企业仍在初步尝试AI时，港股AI应用公司迈富时（02556.hk）的AI Agent已经沿价值链深入业务一线，构建起专业化、可协同的“AI员工”矩阵。以消费品行业为例，该矩阵的落地已沿价值链全面铺开——在营销环节，AI员工覆盖了从人群洞察到效果复盘的全流程。人群洞察Agent负责提炼目标人群与需求，策划Agent生成可执行方案，内容生产Agent适配不同触点，合规Agent审核品牌、法务及平台规则，效果分析Agent沉淀经验并提出下一轮优化建议。由此，活动准备周期得以缩短，内容与人群的匹配度也显著提升。

在销售与渠道环节，Agent打通了CRM、SFA、订单、商品、价格政策与终端数据，可在拜访前汇总客户经营表现，拜访中查询促销政策并识别陈列情况，拜访后整理纪要并跟踪转化。渠道风险识别Agent负责监测价格异常与库存动销风险，终端图片审核Agent则识别堆头与促销执行情况并自动分发问题。管理要求不再停留于“通知”层面，而是真正落实到经销商、门店和终端。

迈富时对场景的选择保持着明确的克制：并非所有Agent都值得当下就做，应优先选择价值明确、任务清晰、结果可验证的场景。从单点Agent到承担岗位职责的“AI员工”，再到跨部门协同的“AI原生组织”，人负责目标与最终责任，AI负责感知、分析、执行与持续协同。

这正是市场所呼吁的“工作流程重塑”——不是将AI塞进旧流程，而是让AI成为流程中的岗位承担者。

场景Token：将收费锚定在业务结果上

迈富时解决ROI落差的另一关键，在于收费逻辑的重构。传统服务按席位收费，收入与使用人数直接挂钩。当AI员工接管内容生成、客户触达和售后服务后，企业可能减少人工账号，却增加了机器执行任务的频率，原有计费基础正在松动。迈富时提出的“场景Token”，本质上是一张业务工作量凭证——客户购买的不仅是模型调用次数，还涵盖企业知识、行业数据、流程编排、智能体协同和执行效果。迈富时GEO、EVA等产品已率先采用“消耗+效果”的混合收费模式。

定价锚点直接挂钩“客户获得的业务结果价值”，这是场景Token与算力Token的核心区别。底层模型Token持续贬值，但将Token加工为可交付业务结果的“场景Token”，反而掌握了定价权。公司强调：“未来我们的重点不是简单追求Token消耗量，而是提升每单位Token能够创造的客户价值。”

价值兑现的账，已在财务上显现

2026年中报提供了可验证的答案：迈富时上半年总收入19.6亿元，同比增长111.2%；净利润2亿元，同比增长466.1%；AI应用业务收入11.3亿元，同比增长123.7%，占总收入57.5%；同时经营性现金流净流入5亿元。

这些数据的意义不在于增速本身，而在于它们回应了德勤报告追问的核心问题：AI究竟产出了什么？ARPU增长80%，说明客户愿意为可衡量的AI产出持续付费；KA客户收入占比69.1%，表明头部企业正将AI从试点采购升级为核心业务投入。

德勤报告预计，到2026年底，企业间AI的差距将更多体现在是否完成工作流重塑。当企业开始追问“AI到底创造了多少价值”时，那些已让AI员工进入业务现场、并能算清每个Agent产出什么结果的公司，将最先获得定价权。迈富时沿价值链布局的AI员工矩阵和场景Token定价机制，已走在行业前列。