一句话看懂：Apollo首席经济学家Torsten Slok认为，AI在美国科技七巨头以外的企业中尚未带来可衡量的财务回报，越来越多公司把token支出视为压缩利润的成本项，而非增长来源。
事件核心：发生了什么
Slok在2026年10月24日的报告中，把标普500中的“科技七巨头”与其余493家公司做了对比：前者每名员工的营收从2022年的约55万美元升至接近80万美元，利润率同步走高；后者营收效率几乎原地踏步，利润率维持在10%左右。他同时表示，目前看不到AI推动整体生产率加速的证据，并援引支出平台Ramp的数据指出，OpenAI与Anthropic的token消费高度集中，前10%的企业贡献了95.6%，其中又以风投支持的创业公司为主。主流企业则倾向于不追逐最新模型，也不愿为此买单。
为什么重要
这组对比指向AI商业化的一处结构性裂缝：模型公司收入增长，很大程度上来自少数融资充裕、愿意试错的创业公司，而不是广泛的企业IT预算。Slok的判断是，只要agentic AI与token支出局限在经济的一小部分，宏观层面的AI效应就会相当有限；他在10月20日的另一份报告中还提到，企业token支出增速正在放缓，暗示算力需求可能只在“近乎免费”时才成立。这与Blackstone总裁Jon Gray所说的需求“近乎抛物线”形成分歧，也把本周Alphabet、亚马逊、微软的财报推到聚光灯下——市场需要看到科技巨头之外的付费证据。Gartner此前已提示，到2030年3.5万亿美元的AI基础设施投入可能面临减值。
对用户/开发者/创作者的影响
对企业技术负责人而言，Slok的观察提醒把AI预算拆成“试点”和“常态化”两笔账：能证明单位产出提升的场景更易获批，纯粹堆调用量的方案会先被削减。埃森哲本月已将员工使用Claude的额度限制在每月29美元，这类用量上限可能更常见。开发者若面向企业客户做API封装或AI应用，定价逻辑需从“按token转售”转向“按任务结果计费”，否则容易与客户的成本控制诉求冲突。创作者使用图像生成、写作类大模型时，短期内免费或低价层仍将充裕，但高端模型的商务订阅可能趋于收紧。
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值得关注的后续
一是Alphabet、亚马逊、微软本周财报中，AI相关收入是否开始覆盖科技行业以外的客户；二是Ramp等支出平台后续数据能否显示主流企业的token消费止跌回升；三是模型厂商是否会推出更低价的推理档位以争取价格敏感客户。Slok的核心命题仍是那句：AI故事将由标普493而非七巨头来裁决。
来源：The Next Web
