人工智能被称为这个时代最激动人心的技术变革。数万亿美元的资金正涌向芯片、数据中心和大模型。

可如果有人告诉你，在科技行业之外，这些投入几乎没有换来任何可见的经济回报，你会怎么想？

这正是美国阿波罗全球管理公司首席经济学家托尔斯滕·斯洛克在二〇二六年十月下旬一份研究报告中提出的判断。

他的结论直截了当：对科技行业以外的企业而言，人工智能尚未带来任何有意义的经济优势，用他的话说就是“零财务回报”。这一观点由科技媒体《未来主义》于十月二十六日报道。

一条分岔的曲线

斯洛克的论据，来自一组简单却刺眼的对比。

他把美国股市分成两部分：一边是被称为“七巨头”的头部科技公司，另一边是标准普尔五百指数中剩下的四百九十三家企业。

斯洛克写道，“七巨头”的人均营收在上升，而“标普493”则持平。利润率的情况也是一样，前者在改善，后者毫无起色。

他进一步指出，目前仍然没有迹象显示人工智能在提升生产率增速。

这个判断之所以重要，是因为生产率是衡量技术革命成败的核心指标。蒸汽机、电力和互联网之所以被称为变革性技术，正是因为它们最终推高了整个经济的产出效率。

斯洛克的结论是，人工智能的故事将由“标普493”决定，而不是“七巨头”。而到目前为止，科技行业之外还看不到营收增长或利润率改善的证据。

换句话说，卖铲子的人赚得盆满钵满，真正去挖金子的人却还没见到金矿。

“七巨头”本身既是人工智能的使用者，更是算力、芯片和云服务的提供者。它们的营收增长，很大一部分来自其他企业的采购支出。

从“增长引擎”变成“成本中心”

更棘手的是成本问题。

斯洛克指出，使用前沿模型的费用大幅攀升，迫使不少公司转向更便宜的替代方案。

他写道，美国主流企业界正在后撤，开始把token支出视为拖累利润率的成本中心，而不是增长的来源。

这里说的token，指的是大模型处理文字时的计量单位。调用越频繁、模型越强，账单就越惊人。

不少企业在试点阶段感觉良好，一旦把应用推广到全公司，成本便呈几何级数上升。

对企业管理者而言，这构成了一道现实的算术题。如果投入一百万美元的推理费用，换不回一百万美元以上的收益，这笔账就无法向股东解释。

一个颇具说服力的例子来自华尔街。高盛集团刚刚宣布了一项规模达五亿美元的人工智能投入计划。

但该公司首席执行官戴维·所罗门上周却对投资者表示，他们所做的事情中，很少有需要用到前沿模型的地方。相关表态由《财富》杂志报道。

所罗门认为，那些受到大量关注的“前沿级宏观议题”，与使用现有基础工具来支持业务，其实是两件相互独立的事。

这句话道出了许多企业的真实处境。日常业务需要的往往是稳定、便宜、够用的工具，而不是参数最大、能力最强的那一个。

泡沫阴影下的拷问

斯洛克的报告并非孤立的声音，它出现在一片日益浓厚的担忧氛围之中。

就在同一个周末，特斯拉和太空探索技术公司首席执行官埃隆·马斯克发出严厉警告。他认为投资人工智能云计算公司并不明智，可能导致一场“小鱼级别的死亡与整合”。

分析师们也一直在担心，领先的算力供应商CoreWeave可能被自身的重量压垮。有人指出，这家公司已经背上了超过五百亿美元的债务，同时还在以惊人的速度消耗现金。

人工智能泡沫破裂的恐惧，持续困扰着投资者。这是一场潜在的、可能向全球经济扩散的灾难级事件。

国际货币基金组织此前也曾警告，人工智能泡沫一旦破裂，有可能拖累整个世界经济。

本周，人工智能行业还迎来了一次重大检验。Anthropic正式提交上市申请。

据路透社报道，这家公司在今年上半年就烧掉了惊人的八百零七亿美元。这样的数字可能进一步加剧外界的疑虑，让企业决策者思考这笔投入究竟值不值。

此外还有一个绕不开的现实问题。即便技术能够轻松识别网络安全威胁，甚至能自主入侵第三方服务器，企业究竟能否从如此复杂精密的技术中真正获益，依然是个明显的疑问。

当然，对斯洛克的判断也存在不同看法。

技术扩散历来有滞后期，电力发明后数十年才真正改造工厂布局，个人电脑的生产率效应同样是在上世纪九十年代后期才在统计数据中显现。

人均营收和利润率也未必能完全捕捉人工智能带来的内部效率提升，比如客服响应变快、代码编写省时，这些改善有时会被其他成本抵消而难以直接体现。

但有一点是确定的。当投资规模达到万亿美元量级时，“再等等看”本身就是一种昂贵的赌注。

斯洛克的数据提出的问题很朴素：那条属于四百九十三家普通企业的曲线，究竟什么时候才会抬头。

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