5 月底多份企业调研显示，AI agents 已在部分头部客户中验证正向 ROI。Omdia 研究指出，量化了 ROI 的受访者平均每投入 1 美元可回 1.49 美元；32% 的企业已有 agentic 解决方案投产，高管预期未来 12 个月回报率可达 47%。另一份企业数据则显示，部署 agentic AI 的公司平均 ROI 达 171%，美国企业更高达 192%，Klarna 等案例已通过 agent 节省 6000 万美元、相当于 853 名员工的工作量。
这些数字与训练/推理阶段的资本狂飙形成鲜明对比。过去两年闭源大厂与算力供应商主导叙事，如今企业预算正从“买模型”转向“买治理”。Sierra、CopilotKit 等 agent 基础设施公司近期融资仍活跃，但真正落地规模化的案例集中在已建立反馈闭环、合规审计和异常处理机制的团队。实验阶段占比仍高达 62%，全规模部署仅 13%，瓶颈已从模型能力转向运营稳定性与责任边界。
根本驱动力是预算现实化。企业 CFO 开始要求 agent 项目像传统 SaaS 一样提供清晰 ROI 模型，而非“未来潜力”。这与闭源实验室的 scaling 叙事形成张力：后者仍在追求参数与算力极致，前者已把注意力转向可审计、可回滚的 agent 编排层。
未来 6-12 个月，关键变量是治理工具的成熟度。能把 agent 从试点快速推向可量化的生产环境的玩家，将在下一轮企业预算分配中占据优势；仅靠模型参数优势的供应商，则可能面临预算收紧的现实考验。
信源：https://www.snowflake.com/en/lp/radical-roi-generative-ai-short-form/
https://ortemtech.com/blog/enterprise-ai-agents-roi-business-case-2026/
