一句话看懂：阿波罗全球管理首席经济学家Torsten Slok在最新报告中指出，除科技巨头外，AI尚未给美国企业带来可衡量的财务回报，主流企业已开始把模型调用支出视为成本负担而非增长来源。
事件核心：发生了什么
据TechRadar报道，Slok将标普500成分股拆为两组对比：包含Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉的“科技七巨头”，以及其余493家大型企业。他发现前者的人均营收和利润率在上升，后者则基本持平，未见AI提升生产率的迹象。Slok据此判断，由于对利润表没有实质贡献，美国主流企业正在收缩AI支出，不再愿意为最新模型付费，并把token消耗当作拖累利润率的成本中心。
为什么重要
这一判断与当前AI资本开支高企、算力与推理需求快速增长的叙事形成对照。目前公开信息显示，风险投资支持的公司仍在增加token支出，但更广泛的企业客户并未跟进。若agentic AI和token消费仅集中在经济的一小部分，Slok认为AI的宏观效应将非常有限。他把AI故事的决定权放在“标普493”而非七巨头身上，这提示行业关注点应从模型能力竞赛转向企业侧的真实落地与ROI验证。
对用户/开发者/创作者的影响
对企业采购和开发者而言，信号是模型选型将更看重单位成本与可验证收益，而非一味追新。API定价、推理成本和token消耗的透明度会直接影响续费决策；面向企业市场的AI应用需要拿出可量化的效率或收入证据。Slok同时提醒，AI不擅长理解问责、信任、文化、潜规则、伦理取舍和公平，而这些因素影响声誉风险并最终决定收入与利润，因此人在回路和业务上下文仍是刚需。
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值得关注的后续
一是未来几个季度标普493成分股的人均营收和利润率是否出现改善；二是模型价格下降能否真正转化为企业采用，而非仅停留在实验阶段；三是企业AI支出从试点转向规模化部署的节奏，以及token成本在财报中的呈现方式变化。
来源：TechRadar
