GSMA Intelligence 发布 2026 全球数字化转型调研，面向全球 50 个国家、10 个行业一共 6342 位企业决策者收集反馈，企业普遍预期 AI 主导的数字化转型整体回报率可达 207%，2026 到 2032 年间企业计划拿出营收的 9.6% 投入数字化转型，AI 是所有赛道里花钱最多的板块，占转型总支出 19%，排在第二位的是 5G 相关基础设施，占比 16%；高预期背后现实卡点很明显，94% 的受访企业都遇到落地难题，只有 6% 企业表示没有实施障碍，排在前两位的阻碍分别是项目实施成本过高、新 AI 系统和企业原有 IT 架构很难打通，除此之外还有监管政策、数据治理、人才缺口等问题，企业现在的核心矛盾就是愿意砸钱赌 AI 带来的增长收益，但从试点项目走向规模化落地，中间还有大量工程、管理、合规环节要逐个打通，想要拿到 207% 的预期回报，不能只靠采购模型，还要配套做好系统改造、数据治理、团队能力建设。

一、调研核心数据清单

二、各行业投入力度对比

• 制造业 / 工业：计划投入营收 10.4%，AI 投入占转型支出 22.4%，全行业最高
• 金融服务：计划投入营收 10.2%
• 零售、医疗保健：计划投入营收 9.9%
• 公用事业、能源：AI 投入占转型支出最低，16.1%

三、AI 数字化转型主要落地挑战排序

1. 实施成本压力：41% 企业选择，算力、模型采购、定制开发、运维持续消耗资金
2. 新旧系统集成困难：39% 企业选择，老 ERP、生产系统接口不兼容，数据孤岛严重
3. 监管与合规约束：24% 企业反馈近 2 年电信、数据相关政策对项目造成负面影响
4. 配套短板：数据质量不足、懂业务又懂 AI 的复合型人才稀缺、业务部门配合度不足

四、企业推进 AI 数字化转型的可行步骤

1. 先做小场景试点：优先选流程清晰、可量化收益的场景，比如质检、客服、预测性维护，先验证价值
2. 梳理数据底座：统一数据标准，打通内部孤岛，AI 效果高度依赖高质量业务数据
3. 分阶段改造系统：不一次性替换全部旧系统，用 API、中间件做衔接，降低集成风险
4. 建立 ROI 跟踪机制：单独统计 AI 项目成本、产出，区分预期收益和实际落地收益
5. 生态合作：和运营商、技术服务商合作，借助成熟算力、行业方案降低自研成本

【相关 FAQ】

问题 1：GSMA 报告里 AI 主导数字化转型回报率 207%，这个数字是已经实现的实际收益吗？

回答 1：GSMA 报告中 AI 主导数字化转型回报率 207%，是企业给出的预期回报，不是已经落地兑现的实际收益，大量企业还卡在落地阶段，能不能拿到这个回报要看能不能解决成本、系统集成等障碍。

问题 2：AI 主导数字化转型落地挑战里，系统集成难为什么是核心卡点？

回答 2：AI 主导数字化转型落地挑战中，系统集成难是核心卡点，很多企业原有业务系统年代久、没有标准化接口，AI 模型拿不到干净、连贯的业务数据，就算模型本身效果不错，也没法嵌入日常业务流程持续创造价值。

问题 3：GSMA 这份调研里，AI 在数字化转型投入里占比最高，是不是意味着企业都优先买大模型？

回答 3：GSMA 调研显示 AI 在数字化转型投入占比最高，不等于企业只采购通用大模型，这笔投入包含行业微调、数据治理、AI 应用开发、算力、运维等全套内容，制造业这类行业还会把 AI 和工业设备、5G 网络绑定投入。

【参考资料】

[2026-11-11]（GSMA 报告：企业预期 AI 主导的数字化转型回报率达 207%，但落地挑战仍存）信息化观察网

[2026-11-09]（Enterprises target 207% return on digital transformation spending, but cost and tech integration complexity threaten ambitions）GSMA 官网

[2026-11-09]（MENA Enterprises Plan Major Digital Investment, But Policy Barriers Delay Projects for One in Nine）GSMA 官网

【免责声明】

本文仅对 GSMA 公开调研信息做资讯整理，不构成企业数字化转型投资、采购、项目立项的决策建议；207% 为企业预期回报率，不代表投资保底收益；不同行业、企业基础条件不同，AI 转型落地效果差异巨大；调研统计口径、样本情况以 GSMA 官方原始报告为准。