Apollo 首席經濟學家：AI 對科技業以外的美國企業至今零回報
私募巨頭 Apollo 首席經濟學家 Torsten Slok 10 月 24 日在每日報告《Daily Spark》中寫道，儘管投資龐大、炒作不斷，AI 至今對科技業以外的美國企業「沒有帶來任何財務回報」。他拿科技七巨頭（Magnificent 7）和標普 500 其餘 493 家公司比較，每位員工營收與利潤率都只有七巨頭在上升，總體生產力也看不到被 AI 拉高的跡象。
七巨頭利潤率衝上近 30%，其餘 493 家停在 10% 上下
從報告附的圖表判讀，七巨頭的利潤率從 2023 年低點約 14% 一路升到最新一季接近 30%，其餘 493 家公司則多年維持在 9% 到 10% 左右。經通膨調整後的每位員工營收，七巨頭從 2023 年初約 56 萬美元升到約 78 萬美元，493 家公司大致在 50 萬到 53 萬美元之間來回。
生產力的部分，Slok 用的是舊金山聯準會編製、經產能利用率調整的總要素生產力，結論是「仍然看不到 AI 推升生產力成長的跡象」。
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主流企業開始把 token 支出當成本
Slok 認為，由於看不到對獲利的影響，美國主流企業正在縮手，開始把 token（AI 模型計費單位）支出視為壓縮利潤率的成本，而不是成長來源。他寫道，創投支持的公司在 token 上花得愈來愈多，但主流企業不需要最新的模型，也不願意為此付費。
報告引用企業支出管理平台 Ramp 的數據：模型服務與推論的支出有 99.5% 集中在前 10% 的企業，付給 OpenAI 與 Anthropic 的支出也有 95.6% 來自前 10%。另一組 Ramp 數據顯示，AI 支出最高的前 1% 企業中有 80.4% 是創投支持，中位數企業只有 13.1%。Slok 在 10 月 22 日的報告中把這稱為 token 支出的「循環性」：買最多算力的新創，是拿創投資金而不是本業獲利在付錢。
他的推論是，只要代理式 AI 與 token 支出侷限在經濟的一小塊，AI 對總體經濟的效果就會非常有限。
「AI 或許是很好的計算機，但在商業上，智慧大多是判斷」
Slok 認為，往後的問題是即使模型逐漸商品化、價格愈來愈低，主流企業能不能把便宜的智慧轉成更高的營收成長與利潤率，「這可能比聽起來更難」。他寫道：「AI 或許是很好的計算機，但在商業上，智慧大多是判斷。」判斷取決於脈絡，問不同的人或不同的模型，答案也不一樣。
他也指出，AI 不理解當責、信任、企業文化、潛規則、道德取捨與公平，而這些因素會影響聲譽風險，最終決定營收成長與利潤率。報告的結論是：「AI 的故事會在標普 493 決定，而不是七巨頭。到目前為止，沒有證據顯示科技業以外的營收成長或利潤率有所改善。」
這不是 Slok 第一次提出這個論點。他在 8 月 9 日的報告就指出，AI 資本支出熱潮到目前只反映在賣方的利潤率，買方沒有，而標普 493 愈晚看到投資報酬，對一個高度集中在 AI 交易的經濟與市場來說，下行風險就愈大。
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