Apollo首席经济学家：AI给多数企业带来零财务回报——2026年研究
据TechCrunch于2026年10月25日报道，Apollo Global Management首席经济学家Torsten Slok在一份最新研究报告中指出，人工智能技术虽然吸引了大量投资和关注，但对美国企业界（科技行业除外）的财务表现并未产生任何正面影响。这一结论挑战了市场对AI生产力的普遍乐观预期，并引发了对企业AI投资回报的深度讨论。
香港娱乐报告核心：S&P 493未见AI红利
Slok的分析聚焦于他所称的“S&P 493”——即标普500指数中剔除Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉这七家科技巨头后的剩余493家公司。研究发现，这些企业的利润率和人均营收均处于持平状态，没有任何证据表明AI正在提升其生产效率。Slok在报告中明确写道：“尽管大规模投资和围绕人工智能的广泛炒作，该技术为科技以外的美国企业带来了零财务回报。”
台湾娱乐
利润数据：持平背后的结构性问题
根据Slok提供的图表，自2023年AI热潮兴起以来，S&P 493的平均营业利润率长期维持在约12%的水平，而人均营收增速也停滞在2%以下。相比之下，七家科技巨头的利润率同期从20%攀升至28%，人均营收增速超过15%。这一数据差距表明，非科技企业尚无法将AI能力转化为可量化的财务指标。路透社在2026年10月25日的报道中援引Slok的同一份报告，确认了上述发现。
猎奇新闻经济学家视角：AI缺乏商业判断力
Slok对非科技公司能否迎头赶上表示怀疑。他指出，企业要想将“日益廉价的智能”转化为“更高的收入和利润”，面临根本性障碍。Slok在报告中强调：“AI可能是一个出色的计算器，但在商业中，智能主要是判断。”他进一步解释：“AI不理解责任、信任、文化、不成文规则、道德权衡或公平——所有这些都塑造声誉风险，并最终驱动收入增长和利润率。”这一观点揭示了当前生成式AI在企业级应用中的核心局限。
离奇事件
科技巨头 vs 其他企业：分化加剧
| 指标 | 科技七巨头 (Magnificent Seven) | S&P 493 (其他493家) |
|---|
| --- | --- | --- |
|---|
| 2023年AI相关投资 | 约600亿美元 | 约250亿美元 |
|---|
| 2024年净利润率 | +18% | 0% |
|---|
| 2025年人均营收增速 | +22% | 0% |
|---|
| 2026年初股东回报预期 | 高增长 | 持平 |
|---|
| AI对核心业务渗透率 | >80% | <30% |
|---|
数据来源：Apollo Global Management研究笔记、TechCrunch分析。表格显示，科技巨头凭借数据、算力和人才壁垒，正通过AI巩固领先地位；而多数企业仍在摸索部署路径，未见财务回报。
投资热潮下的隐忧：数十亿美元去向何处？
过去三年，美国企业在生成式AI上的支出累计超过5000亿美元，其中一半以上来自非科技行业。然而，Slok指出，大量资金流向了云基础设施、软件授权和试点项目，却未能转化为收入增长。2026年2月的一份独立研究也发现，“AI尚未带来显著的生产力提升”，与Slok的结论相互印证。这种投入产出失衡正在考验企业CEO的决策耐心。
挑战：从“计算器”到“决策伙伴”的鸿沟
非科技企业面临的困境在于，AI工具擅长处理结构化任务（如代码生成、文本摘要），但企业核心业务——如客户关系管理、供应链谈判、合规决策——高度依赖经验和情境判断。Slok在报告中写道：“商业决策通常涉及多层模糊性，AI无法模拟人类的直觉和道德框架。”此外，数据质量、组织变革和人才短缺也是阻碍回报落地的关键因素。麦肯锡2025年的一项调查显示，70%的企业AI项目因数据孤岛或员工抵制约束而未能扩大规模。
FAQ
Q1: 报告是否意味着AI投资热潮是泡沫？
A1: 不一定。Apollo经济学家Slok的结论主要针对非科技企业短期财务回报，并未否定AI在特定场景下的增效潜力。科技巨头已经验证了AI的价值，而多数企业可能仍处于学习曲线上。关键问题是，从投资到财务收益可能需要更长时间，或者需要调整应用策略。
Q2: 企业应该如何调整AI战略才能获得回报？
A2: Slok暗示，企业不应将AI视为万能工具，而应聚焦于解决核心业务流程中的具体“判断”瓶颈，同时建立信任和问责机制。行业分析师建议，从低风险、高重复的任务切入，逐步积累数据，并投资于员工培训和文化变革。单纯购买AI软件而忽视组织适配，难以产生财务回报。
展望：AI回报的拐点或在2028年前后
尽管当前数据显示为零回报，但多数分析师认为，随着基础模型成本下降、应用工具成熟以及组织学习效应显现，非科技企业的AI投资回报率有望在未来2-3年内转正。Slok的结论为狂热的市场敲响警钟，但并非否定AI的长期潜力。企业需要更有耐心的资本和更务实的部署路径，才能跨越“零回报”陷阱，真正实现AI投资的财务价值。
