一句话看懂：Apollo首席经济学家Torsten Slok在最新报告中指出，剔除科技巨头的S&P 493企业在利润率与人均收入上未见改善，AI尚未兑现财务回报。这为AI投资热潮提供了一个值得核对的冷视角。
事件核心：发生了什么
2026年10月25日，TechCrunch报道了Apollo Global Management首席经济学家Torsten Slok的一份报告。Slok把研究对象称为“S&P 493”，即标普500指数剔除Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉这七家科技公司后的其余企业。他的观察是：这些公司的利润率和人均收入基本持平，目前没有证据显示AI正在提升生产率。
Slok的原话是：“尽管在人工智能上投入巨大、炒作广泛，这项技术对科技行业以外的美国企业带来了零财务回报。”他并不认为这只是非科技公司暂时落后，并质疑企业能否把“越来越便宜的智能”转化为更高的收入增长和利润率。他写道，AI可能是个很好的计算器，但在商业中，智能更多体现为判断力；AI不理解问责、信任、文化、潜规则、伦理权衡或公平，而这些因素影响声誉风险，并最终驱动收入与利润。
为什么重要
过去几年，AI叙事主要靠算力投资、模型能力和科技巨头财报支撑，而Slok把镜头对准了用AI的多数企业。如果S&P 493的利润率和人均收入确实没有变化，那么企业级AI应用的价值验证仍然缺位，这会影响企业采购预算和投资者对AI变现节奏的预期。需要说明的是，这是一份经济学家观点，并非随机对照实验或行业普查，目前公开信息也不足以证明所有非科技企业都没有收益，结论应限定在Slok所选的指标和时间范围内。
对用户/开发者/创作者的影响
对企业采购方，这份报告提示评估AI时要把“省了多少工时”换算成可核查的收入或利润指标，而不是停留在试点热情。对开发者和创业者，卖点可能需要从“更聪明的模型”转向能嵌入具体流程、可追责、可审计的产品，例如带人工复核环节的客服、合规与财务分析工具。对创作者，生成式工具在提效上仍有用，但内容的分发与商业回报取决于信任和品牌，这与Slok强调的判断力一致。
值得关注的后续
可以观察三点：S&P 493企业的利润率与人均收入数据在未来几个季度是否出现拐点；企业AI支出是否从试点转向核心业务流程；以及是否出现能明确证明投资回报的垂直AI应用案例。此外，近期已有研究指出AI尚未带来显著生产率提升，这类证据的积累值得持续跟踪。
