多项调查显示，许多企业的AI导入仍停留在试点阶段。MIT此前一项统计甚至指出，95%的AI试点项目最终未能进入实际运营。

不过，硅谷风投机构Andreessen Horowitz（a16z）近日发布观点称，结合其内部数据以及与企业管理者的交流情况来看，上述结论未必能够充分反映企业AI的真实落地进展。

a16z此次研究的重点，是量化企业正在把AI用在哪些场景、哪些场景的使用频率最高，以及哪些方向更容易带来明确的投资回报。需要说明的是，这份分析聚焦企业级AI及企业借助AI创造价值的领域，不包含面向消费者的公司样本，因此更适合作为行业参考。

按照a16z的统计，在《财富》500强企业中，已有29%成为头部AI初创企业的付费客户；在Global 2000企业中，这一比例为19%。a16z认为，这意味着相当一部分大型企业已将AI应用推进到实际使用阶段，而非停留在概念验证或小范围试点。

a16z指出，这样的渗透速度与以往技术范式并不相同。传统情况下，《财富》500强企业通常不是最早的一批采用者，初创公司为了打开市场，也往往先向其他初创公司销售产品和技术，随后再逐步切入大型企业客户，拿下企业级订单往往需要数年时间。

但在a16z看来，AI正在打破这一扩散路径。随着OpenAI于2022年推出ChatGPT，AI的潜力几乎同时进入个人用户和企业市场的核心议程，大型企业对AI的投入与采用也明显提速，这一点在此次调查中已有体现。

从付费采用情况来看，企业内部AI落地最快的应用场景，首先仍是编码，并且占据压倒性优势；客户服务和企业搜索也被列为企业市场扩张最快的AI用例。

a16z认为，编码是AI最理想的落地场景之一。其原因在于，编码拥有严格的语法规则，输出结果相对可预测，也更容易验证，用户可以直接运行代码并判断其是否生效。

与编码不同，客户服务覆盖的是另一类企业高频业务。许多组织长期将这类工作视为流程繁琐、重复度高且管理复杂的事务，因此常常外包给海外服务商或业务流程外包（BPO）公司。

在客户服务场景中，AI具备多方面优势。尤其是在售后与客服环节，交互通常存在明确的时间要求，任务目标也较为清晰，例如退款处理等问题往往有相对明确的判定标准。与此同时，客服团队普遍面临工作量大、人员流动率高的问题，企业需要以更快、更标准化的方式培训新人，这也为AI渗透创造了条件。由于最终仍可转接人工坐席，AI要发挥实际价值，并不一定需要达到100%的准确率。

企业搜索同样被视为正在迅速扩张的方向，市场上也已经出现多家具有规模效应的初创公司。

a16z提到，许多企业都面临一个共通难题：内部资料分散在不同系统之中，员工难以快速找到并提取所需信息。Glean正是在这一需求之下脱颖而出的代表性初创公司。

从行业分布来看，科技、法律和医疗是当前使用AI较多的典型领域。以ChatGPT为例，其商业用户中有27%来自科技行业；而在Cursor、Glean等产品的早期客户中，科技公司也占据了相当高的比例。

科技公司大量采用AI并不令人意外，但法律和医疗行业的变化更值得关注。法律行业过去通常被认为项目周期长、对新技术导入相对保守，而a16z认为，AI之所以能够推动这一行业加快变化，关键在于其价值主张变得更加明确。

以法律行业为例，过去企业软件能够为律师创造的价值相对有限。传统工作流工具很难有效提升律师处理非结构化、细致型工作的效率；但随着AI出现，技术能够在哪些环节帮助律师，变得更清晰也更具体。

医疗行业的扩散速度同样不同于传统软件。a16z提到，Abridge、Ambience Healthcare、OpenEvidence、Tennr等公司围绕具体用例实现了收入的爆发式增长，覆盖病历记录代写、医疗信息检索，以及与医疗服务提供和费用结算相关复杂规则的自动化处理等场景。

a16z认为，科技、法律、医疗已成为AI赛道中的高潜力领域，但各行业内部仍有大量细分空间可供挖掘。以法律行业为例，企业法务、律所、专利律师、原告律师等不同角色并存，其工作流和需求差异明显；医疗行业同样存在多种医生类型和医疗机构形态，情况与之类似。

a16z还强调，值得持续关注的是，AI模型开发公司正把最新研究能力投入到哪些方向。随着智能体能力快速提升、围绕“使用计算机”能力的投入持续加大，以及针对电子表格、演示文稿等多种媒介——而不仅仅是文本——的可信交互界面不断进步，未来不久或将出现一批新类型的初创公司。