當(dāng)科技巨頭們?nèi)栽贏I硬件領(lǐng)域投入數(shù)千億美元的巨額資金時(shí)，市場(chǎng)卻傳來(lái)令人不安的信號(hào)：企業(yè)端對(duì)AI技術(shù)的采用正在放緩，甚至部分大型企業(yè)的AI應(yīng)用率出現(xiàn)下滑。這一趨勢(shì)由高盛、阿波羅全球管理公司及麻省理工學(xué)院（MIT）的最新研究共同揭示，凸顯出AI商業(yè)化進(jìn)程中的深層挑戰(zhàn)。

高盛首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家Jan Hatzius在9月發(fā)布的報(bào)告中指出，盡管美國(guó)企業(yè)在AI硬件領(lǐng)域的投資持續(xù)加速，但AI技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用增速已在第三季度顯著放緩。數(shù)據(jù)顯示，2025年第三季度使用AI的美國(guó)公司比例僅從第二季度的9.2%微升至9.7%，增長(zhǎng)率較此前明顯回落。這一現(xiàn)象與AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的高額投入形成鮮明對(duì)比——科技巨頭們已為數(shù)據(jù)中心建設(shè)投入數(shù)千億美元，而這些資本支出的回報(bào)率卻面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。

從行業(yè)分布來(lái)看，金融和房地產(chǎn)領(lǐng)域的AI采用率增幅領(lǐng)先，而教育服務(wù)業(yè)則出現(xiàn)下滑。高盛報(bào)告還提到，AI技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響已從“溫和”轉(zhuǎn)向具體崗位的替代。技術(shù)、設(shè)計(jì)和客戶服務(wù)等領(lǐng)域的崗位因AI應(yīng)用受到?jīng)_擊，自上次統(tǒng)計(jì)以來(lái)，已有超過(guò)1萬(wàn)名工人因AI技術(shù)被裁員。

更值得關(guān)注的是，大型企業(yè)的AI應(yīng)用率可能已進(jìn)入下降通道。阿波羅全球管理公司首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家Torsten Sl?k基于美國(guó)普查局對(duì)120萬(wàn)家企業(yè)的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，員工規(guī)模超過(guò)250人的企業(yè)中，AI采用率呈現(xiàn)回落趨勢(shì)。這一現(xiàn)象表明，部分企業(yè)在經(jīng)歷初期嘗試后，可能正進(jìn)入“技術(shù)幻滅期”，開(kāi)始重新評(píng)估AI工具的實(shí)際價(jià)值與整合難度。

AI投資回報(bào)率低迷的問(wèn)題，在MIT發(fā)布的《生成式AI鴻溝：2025年商業(yè)AI現(xiàn)狀》報(bào)告中得到了更直接的印證。該報(bào)告顯示，高達(dá)95%的企業(yè)從生成式AI投資中未能獲得實(shí)質(zhì)性回報(bào)。報(bào)告主要作者Aditya Challapally指出，問(wèn)題根源不在于AI模型本身，而是企業(yè)內(nèi)部存在“學(xué)習(xí)差距”和整合策略缺陷。例如，許多面向個(gè)人用戶的通用AI工具（如ChatGPT）在企業(yè)復(fù)雜工作流程中表現(xiàn)不佳，導(dǎo)致應(yīng)用效果大打折扣。

MIT報(bào)告還揭示了一個(gè)關(guān)鍵矛盾：企業(yè)“購(gòu)買(mǎi)”成熟AI工具的成功率約為67%，而“自建”AI系統(tǒng)的成功率僅約三分之一。這一數(shù)據(jù)對(duì)那些投入巨資研發(fā)專(zhuān)有AI系統(tǒng)的企業(yè)構(gòu)成了直接挑戰(zhàn)，也解釋了為何部分企業(yè)的AI應(yīng)用未能達(dá)到預(yù)期效果。

市場(chǎng)對(duì)上述負(fù)面數(shù)據(jù)的反應(yīng)已迅速顯現(xiàn)。MIT報(bào)告在8月發(fā)布后，曾引發(fā)科技股集體拋售，納斯達(dá)克指數(shù)單日跌幅達(dá)1.4%，英偉達(dá)股價(jià)下跌3.5%。有交易員當(dāng)時(shí)表示，這些數(shù)據(jù)“讓市場(chǎng)感到恐慌”。對(duì)于投資者而言，從高盛的“增速放緩”到阿波羅的“采用率下降”，再到MIT的“零回報(bào)”困境，一系列信號(hào)表明，AI的商業(yè)化道路遠(yuǎn)比預(yù)期復(fù)雜，企業(yè)實(shí)際落地能力與盈利能力將成為關(guān)鍵考量因素。

在當(dāng)前納斯達(dá)克100指數(shù)預(yù)期市盈率仍高于長(zhǎng)期平均水平近三分之一的背景下，投資者或許需要將關(guān)注點(diǎn)從技術(shù)突破的狂熱追逐，轉(zhuǎn)向?qū)ζ髽I(yè)AI應(yīng)用實(shí)際效果的審慎評(píng)估。畢竟，AI技術(shù)的價(jià)值最終取決于其能否真正轉(zhuǎn)化為商業(yè)效益，而非單純的硬件投入或模型參數(shù)規(guī)模。