32% 的组织因为「用编程 agent 自己能做」而放弃了买软件——但麦肯锡同一份调查里，AI 的财务回报一年没动

AI资讯编辑部今天

麦肯锡《2026 年 AI 现状》调查覆盖 97 个国家的 1719 名受访者，采集于 5 月 4 日至 6 月 8 日，8 月 25 日发布。其中一条：32% 的受访者表示所在组织放弃采购至少一款软件产品或功能，因为用 agentic 编程工具就能在内部做出来。行业差异很大——科技公司 41%，医疗支付方与服务方 39%，专业服务和能源材料各 38%，保险 19%、公共与社会部门 17% 垫底。被麦肯锡定义为「高绩效者」的那 6%（把至少 5% 的 EBIT 归因于 AI）中，这个比例接近 50%。但同一份调查里，报告企业级财务影响的比例与去年持平——37% 认为 AI 对 EBIT 有影响。

这条数据在说什么，以及没说什么

先把问法看清楚：受访者被问的是，组织有没有因为「能用 agentic 编程工具在内部做出这个功能」而放弃采购某款软件产品或功能。32% 说有。它没有被问到的是：那个替代品做出来了吗、上线了吗、通过审计了吗、一年后还在跑吗。所以这个数字准确的读法是「一个不买的决定」，不是「一套在生产环境里跑着的系统」。这个区别在今年尤其重要——同一份报告里，把至少一部分 EBIT 影响归因于 AI 的比例是 37%，和去年持平，一年没动。也就是说，采购决策的变化跑在财务结果前面。这本身不奇怪（省下的采购支出要过一两个财年才体现），但它意味着现在把 32% 当成「SaaS 正在被取代」的证据还太早。

行业分化比总数更有信息量

科技公司 41% 最高，接着是医疗支付方与服务方 39%，专业服务和能源材料各 38%，金融机构 36%，媒体电信 34%，制药 33%。另一端是保险 19%、公共与社会部门 17%。这个分布挺符合直觉：越是内部有现成工程团队、且业务逻辑特殊到通用软件难以贴合的行业，自建的动机越强；受监管程度高、变更成本高的行业则不然。对做 B2B SaaS 的团队，值得看的不是那个 32%，而是自己所在的行业落在哪一档——差了两倍多。高绩效者那一组差得更远：麦肯锡定义的「高绩效者」是把至少 5% 的 EBIT 归因于 AI 的那 6% 受访者，他们跳过采购的比例接近 50%，其余同行是 31%。他们也更可能已经把编程 agent 规模化——比其他人高一倍，其他 agentic AI 高 1.7 倍。

需要一起读的几个数

麦肯锡这份的样本是 1719 人、97 个国家，采集于 2026 年 5 月 4 日至 6 月 8 日，发布于 8 月 25 日——数据到发稿已有约三个月。另有约 20% 的受访者表示 AI 相关运营成本（含 token 成本）限制了其 AI 使用，尽管多数计划继续加大投入。旁证和反证都有。Retool 的《2026 Build vs. Buy》报告称 35% 的企业已经用自建软件替换过 SaaS、78% 预计 2026 年会造更多内部工具（样本 817 名 Retool 客户与开发者，2025 年末采集）。但落地成熟度是另一回事：Gartner 2026 年 CIO 调查显示只有 17% 的组织真正部署了 agent，德勤《2026 技术趋势》给出的可用于生产的 agentic 系统比例是 11%。把这几个数放一起，比较稳的结论是：想自建的意愿明显上升，真正跑起来的比例还低得多。对正在做 build-vs-buy 决策的团队，值得多问一句的不是「我们能不能做出来」——用今天的工具多半能——而是「做出来之后谁来长期维护它」。本站此前写过 NBER 那份近 6000 名高管的调查，超九成说三年 AI 对就业和生产率都没影响；两份数据指向同一件事：投入和产出之间的时滞比宣传里长。

via: 麦肯锡：The State of AI, Global Survey 2026、Yahoo Finance 分析、Startup Fortune