10月22日公布的多项调查和报道显示，企业正把更多预算投向人工智能，但投资回报不达标与账单波动正成为新的管理难题；英国政界则开始用AI生成的焦点小组测试政策信息。

据TechRadar报道，福雷斯特公司《2026年人工智能现状调查》称，2027年AI将占企业技术支出的五分之一。超过一半受访首席信息官预计无法实现明年的AI投资回报目标；45%的首席信息官希望一年内看到回报，才认为部署成功。过去一年，仅22%的AI决策者报告AI对盈利产生积极影响。调查还显示，多数技术负责人计划增加预算，但只有53%预计增幅能超过通胀。福雷斯特预计，企业将更善于把AI投资与财务结果挂钩，同时更便宜的开放权重模型将更受欢迎，例如Gemma、Llama和Qwen，用于文档处理、客户支持对话、内部知识搜索和代理工作流中的常规子步骤。该机构还认为，量子计算最早明年可能出现有意义的突破，而在熟悉量子计算的受访企业中，87%尚未为此分配任何资源。

Splunk《2026年可观测性状况》报告则称，随着供应商转向按使用量计费、代理式AI应用增加，AI成本正变得更难预测。55%的受访组织表示无法有效控制AI成本，57%担心遥测成本高于其监测的基础设施本身。60%的受访企业说，AI账单意外飙升带来的财务压力，大于支付更高但更平稳的基线成本。报告同时称，81%的受访者表示监测AI工作负载增进了可观测性与安全团队协作，73%能将问题准确追溯到安全原因，高于去年的65%；91%的可观测性负责人称可以把成本归因到具体代理、模型或工作负载，非负责人中这一比例为69%。

据彭博社报道，英国政界人士正用AI生成的焦点小组判断选民对其政策的反应。Electric Twin、Artificial Societies以及GWI、Toluna等公司利用真实焦点小组和调查数据构建AI人物，使其能在数分钟内对政治信息作出反应。伦敦的Synthetic Respondents每个项目收费16美元，并称这是传统焦点小组研究成本的千分之一。