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报告概述

本报告由IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作，基于对全球2000多名高管的调研和30余次深度访谈，提出了面向2030年的五大核心预测。报告围绕AI如何重塑商业模式、生产力提升与创新投资、定制化AI模型组合、人机协同的组织变革以及量子计算的颠覆性影响展开分析。旨在帮助领导者理解未来五年技术驱动的变革方向，并提供从战略到实操的行动指引，助力组织构建更智能、更具适应力的运营模式。

报告的核心结论

大胆投入比规避风险更重要

报告指出，到2030年，79%的高管预计AI将显著增加收入，但仅24%能说清来源。竞争高压下，组织必须敢于在信息不完备时快速押注，以速度制胜。AI为先的组织生产力预计比同行高70%，流程周期缩短效率高74%。

生产力提升将推动行业转型飞轮

报告认为，当前AI驱动的生产力提升仅是第一阶段，第二阶段将把释放的资源再投资于创新，形成“效率-创新-增长”的增强回路。67%的高管预计到2030年组织将获取大部分AI驱动的生产力收益（预计提升42%），70%计划将价值再投资。

定制化AI模型组合决定竞争优势

报告强调，真正差异来自模型组合的巧思与专有数据融合。82%的高管预计到2030年AI能力采用多模型架构，72%认为小型语言模型重要性超越大型。采用混合定制模型的组织预期生产力额外提升24%，营业利润率高出55%。

AI不会替代人类思考，但会重塑岗位

报告指出，到2030年57%的当前技能将不再适用，但人类批判性思维、创新和问题解决能力更重要。AI为先的组织更可能由AI主导知识型工作，同时创造全新角色。67%的高管认为心态比技能更重要，组织需将学习嵌入工作流。

量子计算将引发下一次范式变革

报告预测，59%的高管认为量子赋能的AI将重塑行业，但仅27%计划实际应用。量子计算与AI协同可突破算力极限，尤其在药物研发、金融建模等领域。组织需提前布局量子就绪和量子安全，构建混合计算架构。

报告回答的关键问题

AI 投入是否值得？如何应对不确定性？

报告认为大胆投入是必然选择。虽然79%的高管预计AI将显著增收，但仅24%能说清来源。关键在于建立试错文化，快速上线最小可行产品并迭代，将每次交互转化为学习数据。AI为先的组织生产力预计比同行高70%。

企业如何从 AI 效率提升转向模式创新？

报告提出“效率-创新飞轮”：第一阶段用AI消除浪费、加速流程；第二阶段将释放的资源再投资于新产品、服务和商业模式。70%的高管计划将AI创造的价值再投资，形成“生产力提升→创新投资→模式转型→市场增长”的增强回路。

大模型是唯一选择吗？如何构建 AI 能力？

报告指出，未来优势来自定制化模型组合，而非单一基础模型。82%的高管预计采用多模型架构，72%认为小型语言模型更重要。通过混合定制模型，预期可额外提升24%生产力和55%营业利润率。组织需构建中立的编排层整合多种模型。

AI 会取代人类工作吗？员工如何适应？

报告认为AI不会完成所有思考，但知识型工作将主要由AI主导，人类转向监督与创新。57%的当前技能到2030年不再适用，但问题解决、创新等能力更重要。组织需将学习嵌入工作流，员工需要拥抱持续学习，67%的高管认为心态比技能更重要。

量子计算离商业应用有多远？企业应何时准备？

报告认为量子计算将引发范式变革，59%的高管预计量子赋能的AI将重塑行业，但仅27%计划实际应用。企业应立即启动小规模实验，定位经典计算难以突破的难题（如优化、模拟），并布局后量子密码学，因为攻击者已在“先窃取后破译”。

报告中的代表性数据

79% 与 24%

AI收入预期与明确来源的差距

2030 年，79% 的高管预计 AI 将对组织收入贡献显著增加，但仅 24% 能清晰描绘这些收益的具体来源。

42%

AI 驱动的生产力提升预期

2025-2030 年，高管预计到 2030 年 AI 将使生产力提升 42%，且 67% 的高管认为届时组织将已获取大部分 AI 驱动的生产力收益。

24%

采用定制模型组合的额外生产力提升

2030 年，与主要依赖大型预训练模型的组织相比，在多业务流程中规模化部署 AI 并侧重小型模型或定制模型组合的组织，预期到 2030 年将实现 24% 的额外生产力提升。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整研究方法说明：包括全球超2000名高管调研的设计、三个互补分析框架（量化生产力驱动因素、识别战略原型、财务影响建模）及全球33个国家和地区、23个行业的覆盖详情。
  • 五大预测的深度展开：每项预测均配有详细论证、高管引述及量化数据，如预测1中AI为先组织生产力高70%、预测2中67%高管认为AI将重塑行业等。
  • 行业案例：覆盖电信、IT服务、航空航天与国防、医疗健康、银行业五大行业的专题分析，展示不同领域如何应用预测来指导转型。
  • IBM“零号客户”实践：详细说明IBM自身人力资源转型案例，包括部署141项自动化、迁移30万员工数据，验证AI为先的可行性。
  • 量子计算实际案例：Moderna应用量子计算进行mRNA二级结构仿真的突破性研究，涉及80-156个量子比特，展示量子与AI结合的前景。
  • 行动指南：每项预测附带具体、可操作的建议，如构建试错文化、制定季度效能冲刺、建立AI编排层、设置AI董事会等。
  • 原始图表数据：包括高管战略重点变化图、智能体AI嵌入职能比例图、技能重要性排序图等30余张数据图表。
  • 相关报告推荐与参考资料：列明IBM IBV已发布的CEO调研、智能体AI研究、CDO调研等关联报告，以及60条注脚引用来源。

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