人工智能使用率正在下降：别被LinkedIn的炒作蒙蔽了——这才是德国人（少得可怜）真正使用人工智能的方式——图片来源：Xpert.Digital
太贵、太复杂？为什么人工智能革命在德国中小企业中停滞不前？
人工智能大检验：在数字炒作与令人清醒的现实之间
人工智能后遗症：最初的狂热过后，德国现在开始出现幻灭感。
人工智能如今人人都在谈论，但德国的现实却截然不同。社交网络给人一种错觉，仿佛人工智能早已渗透到我们日常生活和工作场所的方方面面。然而，近期研究揭示了人工智能发展初期的低迷：最初的狂热正在消退，取而代之的是明显的整合，甚至在某些情况下，个人使用率还在下降。企业内部的情况尤为分化。许多员工并没有依赖系统的培训和明确的策略，而是私下使用 ChatGPT 和类似的工具——这种所谓的“影子人工智能”正在迅速增长，并逐渐成为雇主难以控制的风险。这项全面的分析揭示了备受关注的人工智能热潮为何正步入关键的成熟阶段，为何德国在国际比较中表现却超出预期，以及为何数百万人对这项技术感到不知所措。.
炒作与现实之间：人工智能在德国的真实应用：当时间表承诺的进展远超现实水平时
如今，任何浏览LinkedIn或其他专业社交网络的人都可能觉得人工智能早已渗透到德国的每个工作场所、每个家庭以及每项商业决策中。然而，近期一些具有代表性的调查却描绘出一幅更为令人警醒的景象。总部位于汉堡的市场研究机构Splendid Research发布的《2026年德国人工智能研究报告》于初夏对1000多名德国公民进行了调查，结果显示，18至69岁人群中个人人工智能的使用率将从去年的约64%下降到2026年的60.8%。该研究还指出，近40%的该年龄段人群将完全放弃使用人工智能工具。这一数据与目前普遍认为的人工智能持续指数级增长的说法相悖，需要进行更精确的经济分析，因为它揭示了技术周期中一个初始的饱和阶段，而此前的技术周期几乎一直被描绘成一个不断向上发展的故事。.
为什么人们对人工智能应用的认知与现实存在差异
媒体曝光率与实际使用率之间的差异可以用经典的技术扩散机制来解释。早期使用者、专业传播者和知识工作者等已活跃于数字网络的人群，对公共话语的影响力远超普通民众，而普通民众则相对保守。不同的研究对整体使用率给出了有时差异显著的数据，这乍看之下令人困惑，但仔细审视其方法论后便会豁然开朗。例如，数字协会Bitkom在其2026年的调查中发现，16岁及以上人群的使用率为58%，高于2024年的40%；而Splendid Research的研究则得出，在18至69岁这一更为狭窄的群体中，使用率仅为60.8%，呈下降趋势。这种看似矛盾的现象主要表明：不同调查时期、年龄组和问题的数据很难直接比较，而且公众话语往往只关注最引人注目的数据，而忽略了其背后的方法论背景。.
造成结果差异的关键因素在于调查的时间节点。Bitkom 2025年的数据来自一项调查，该调查捕捉到了新语言模型蓬勃发展的时期，而Splendid在2026年初夏进行的研究可能已经反映了最初的失望阶段，人们对许多人工智能工具的最初兴趣已经消退。此外，相当一部分人显然开始尝试人工智能，但并未将其转化为日常使用。这一观察结果与美国的研究结果相符。麦肯锡的一项研究发现，工作场所中人工智能的每周使用率从2025年1月的64%显著下降到一年后的47%，而同期每日使用率也从32%下降到22%。长期以来被视为人工智能应用先驱的美国市场，因此正在经历类似的，甚至在某些情况下更为明显的整合阶段。.
专业用途远未达到预期。
对人工智能工具在专业领域的应用进行考察尤为重要，因为这才是辩论真正的经济实质所在。原文中提到的“专业应用仅限于略超过四分之一的人口”这一观点得到了多项独立调查的支持，尽管具体百分比因调查方法而异。德国ifo经济研究所与欧洲经济研究中心、就业研究所、联邦职业教育与培训研究所和联邦职业安全与健康研究所合作开展的一项研究表明，尽管约64%的员工至少尝试过一次人工智能工具，但只有五分之一的德国员工在工作中经常使用人工智能。这种一次性试用与常规高效使用之间的差距从经济角度来看意义重大，因为只有将人工智能反复应用于工作流程中才能带来可衡量的生产力提升。.
此外，ifo研究所的研究揭示了一个引人注目的结构性发现：企业正式引入的主要应用仅由雇主提供给约三分之一的用户，而三分之二的用户则在没有正式公司架构的情况下自行使用人工智能工具。这种所谓的“影子人工智能”使用方式从商业角度来看具有两面性。一方面，它展现了员工的积极主动性；另一方面，由于员工经常在未经IT部门或合规人员许可的情况下使用私人账户进行工作，这给数据保护、信息安全和质量控制带来了重大风险。德国工会联合会（DGB）在其特刊中指出，德国超过一半的员工已经在工作场所使用人工智能，尽管他们通常是通过非官方渠道使用。.
其他研究得出的专业应用数据各不相同，有时甚至高得多，这进一步凸显了这场争论的方法论上的不一致。德国技术监督协会（TÜV Association）委托Forsa于2026年4月进行的一项调查发现，在职人员的专业应用率为45%，而Bitkom Research针对同一目标群体给出的数据为48%。波士顿咨询集团甚至报告称，非管理岗位员工的常规使用率高达75%，而管理人员的使用率更是高达91%，这乍一看似乎与ifo的数据相去甚远。如此巨大的结果差异（从20%到91%）表明，使用情况的定义、样本的选择以及问题的措辞都会对测量结果产生显著影响，并提醒我们不要就德国人工智能应用的成熟度得出任何笼统的结论。.
从国际比较的角度来看，德国人的这种不情愿态度是合理的。
有趣的是，从国际比较来看，德国并非数字化落后者，在某些方面甚至发展高于平均水平。麦肯锡公司2026年3月发布的一项研究发现，德国职场中经常使用ChatGPT、Gemini或Copilot等人工智能工具的比例在一年内翻了一番，从19%增至38%，而每日用户比例也从7%上升至16%。与此同时，美国在同一时期经历了前文所述的显著下滑，这至少在一定程度上削弱了美国此前在该领域的先锋地位。波士顿咨询集团得出结论，就纯粹的使用频率而言，德国目前已达到国际水平，尽管与其他国家相比，德国员工报告的时间节省或满意度并不显著。只有大约三分之一的员工认为自己已做好充分准备来使用这项技术，这表明存在明显的技能差距。.
这些发现可以解读为德国面临的一项特殊挑战：尽管从国际比较来看，人工智能的应用在德国确实存在，但其系统性支持却不足。德国企业和员工显然与国际同行一样，都在尝试使用人工智能工具，但由于缺乏培训项目、清晰的使用指南以及与业务流程的系统性整合，他们未能充分发挥这些工具的潜力。从长远来看，工具可用性与技能发展之间的这种差距，对实际价值创造的影响可能比使用人工智能模型的频率本身更为关键。.
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从炒作到整合：人工智能使用的现状
企业面临投资压力和成本上涨的双重困境
在公司层面，人工智能的使用情况与个人层面类似。据德国联邦信息技术监管局（Bitkom）的数据显示，在自身运营中使用人工智能的公司比例从2025年的17%增长到2026年的41%，翻了一番还多，其中77%的人工智能应用公司表示其竞争力有所提升。就业研究所的一项研究证实了公司层面的这一快速增长，该研究量化了使用生成式人工智能的公司比例：从2023年的5%跃升至2025年的近25%，另有9%的公司计划引入该技术，而67%的公司目前没有相关计划。与此同时，该研究还指出，到2025年，31%的员工将在工作中使用过人工智能。公司调查认为，这一数字是实际使用率的一个较为保守的下限，因为员工甚至可以在雇主不知情的情况下使用人工智能工具。.
人工智能在企业中的应用迅速普及，但同时也伴随着诸多摩擦，而这些摩擦往往被公众忽视。据德国联邦信息技术监管局（Bitkom）的数据显示，三分之一的企业反映实施成本远超预期，53%的企业认为围绕欧盟人工智能监管法律的法律不确定性是最大的障碍。同样比例的企业抱怨缺乏专业知识，51%的企业面临人员短缺问题。尤其值得注意的是，根据这项分析，中小企业采用传统的人工智能实施方案，仅第一年就可能产生25万至50万欧元的成本，这对许多中小企业而言是一笔不小的投资。此外，研究表明，尽管69%的企业表示需要这方面的支持，但只有24%的企业认真对待了人工智能法律的实施。这些数据描绘出一幅这样的景象：德国经济在形式上致力于人工智能转型，但在实际应用中却面临着巨大的监管、财务和人员方面的障碍。.
实际使用的应用程序有哪些？
对具体应用领域的分析表明，人工智能的实际应用主要集中在简单、低门槛的应用上，而更复杂、潜在附加值更高的应用的使用频率则明显较低。ifo研究所的研究指出，个人自主使用人工智能几乎完全集中于易于使用的文本工具，例如ChatGPT或自动翻译程序，超过80%的人工智能用户都在使用这些工具。相比之下，正式的、由雇主主导的应用则更多地集中在复杂且昂贵的应用上，例如诊断工具或语音和图像处理。TÜV协会的数据也印证了这一点：约78%的在职人员使用人工智能进行信息检索，46%用于文本创建或改进，41%用于创意生成，只有19%用于创建图像或视频，而只有约十分之一的人使用人工智能进行编程。.
这种分布揭示了当前人工智能普及过程中一个基本的经济模式。该技术主要被用作现有认知要求较低的常规任务（例如研究和文本处理）的替代或补充，而那些对认知要求更高、与业务流程深度集成的应用（例如软件开发、医疗诊断或复杂数据分析）仍然是少数。Bitkom Research 的研究证实了这一观察结果，指出用户主要看重的是简化常规任务、节省工作时间以及腾出更多时间处理更重要的任务和更快地进行问题分析。这表明，迄今为止，人工智能带来的宏观经济生产力提升是渐进式和累加式的，而非颠覆式和变革式的，这至少部分解释了当前调查中人们谨慎的失望情绪。.
人们对于科技的态度充满了矛盾和复杂。
除了原始使用数据之外，Bitkom 的另一项调查还深入分析了人工智能应用的情感和心理层面，这对于技术扩散的经济评估至关重要。虽然四分之三的活跃用户表示喜欢使用人工智能，76% 的用户认为人工智能让他们的生活更轻松，但 42% 的普通民众更希望生活在一个没有人工智能的世界。在目前未使用人工智能的人群中，这一比例上升至 58%。同样值得注意的是，约 40% 的普通民众感到被这项技术抛在后面或不知所措，而未使用人工智能的人群中，这两个数字分别高达 59% 和 57%。.
这种根深蒂固的矛盾心理很大程度上解释了观察到的使用率停滞不前甚至略有下降的现象。一项技术如果主要受到活跃用户的积极评价，但同时又让相当一部分人感到不知所措和被排斥，那么它不太可能在短期内得到广泛应用。另一项调查显示，在Bitkom采访的目前未使用人工智能的人群中，54%的人仍然依赖传统的互联网搜索引擎，尽管只有13%的非用户出于根深蒂固的信念而拒绝这项技术。这表明，最大的潜在增长点并非在于那些坚定的怀疑论者，而在于大量尚未决定或缺乏相关知识的人群，他们仍然可以通过适当的教育项目和低门槛的访问方式来接受这项技术。.
这些数据对德国经济意味着什么
从经济角度来看，现有数据可以得出较为细致的结论，既避免了盲目乐观，也避免了过早怀疑。媒体的持续报道与实际生产应用之间的差距表明，德国正处于典型的技术扩散阶段：最初的炒作之后，在第一波实验之后，市场进入更为冷静的整合期。这种模式在历史上并非罕见，而是与以往技术浪潮（例如互联网或移动设备）的经典轨迹相吻合。在这些浪潮中，人们通常会经历一段期望过高时期，随后是一段失望期，之后才会形成可持续但更为温和的增长曲线。.
人工智能在德国未来的经济价值将取决于目前分散且往往是企业自主使用的现状能否转变为系统化、企业支持的应用。ifo经济研究所的数据清晰地表明，正式的企业级实施与更高的使用频率、更多的培训机会和更大的生产力提升密切相关。这表明，释放经济价值的关键不在于人工智能工具的可用性，而在于其结构化的整合，并辅以清晰的指导方针、针对性的培训和法律保障。只要相当数量的企业在实施过程中继续面临法律不确定性、成本压力和熟练工人短缺等问题，无论使用人工智能应用的用户数量多么庞大，这项技术的全部生产力潜力都难以得到充分发挥。.
最初，人工智能使用率下降这一现象看似颇具争议，但经过深入分析后发现，这与其说是技术失败的证据，不如说是一个必要且健康的成熟过程。在最初的好奇热潮过后，人们逐渐将真正有价值的人工智能与那些昙花一现的噱头区分开来，真正具有持续潜在效益的人工智能与那些昙花一现的短期兴趣也逐渐区分开来。对于企业、政策制定者和个人员工而言，这意味着真正的经济挑战不再主要在于人工智能工具的技术可用性，而在于如何从众多分散的应用中筛选出那些真正能够产生可衡量、持久附加值的少数应用。.
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