分析显示，人工智能支出正为科技提供商带来丰厚收入，但标普500指数中大多数其他公司尚未在生产力或利润率上展现出相当的增长。
阿波罗全球管理公司首席经济学家托尔斯滕·斯洛克10月24日表示，尽管AI推动了科技支出的繁荣，但其财务收益在美国企业界的大部分领域仍难以察觉。数据表明，“七巨头”科技股的人均收入和利润率正在上升，而标普500指数中其余493家公司则保持持平。
投入巨大，回报难寻
斯洛克的分析指出，尽管围绕AI进行了巨额投资并引发广泛炒作，但目前尚无明确证据表明该技术正在推动生产力增长。报告强调：“该技术在科技行业之外并未给美国企业带来任何财务回报。”
大规模运行AI模型会迅速推高成本，许多提供商按令牌使用量收费。随着员工请求增加或AI代理处理更复杂的任务，账单随之飙升。斯洛克表示，主流企业开始将令牌支出视为成本中心，而非增长来源。相比之下，风险投资支持的企业在令牌上的花费更多，而传统企业若存在更便宜的替代方案，则缺乏购买最新模型的激励。
这对希望将采用率转化为持续收入的AI供应商构成了挑战。客户需要看到相应的生产力提升、收入增长或运营成本降低，才能维持当前的支出速度。如果AI支出增加却未在业务绩效上带来可衡量的改善，额外的支出可能会挤压利润率。
斯洛克补充道：“人工智能无法理解问责制、信任、文化、潜规则、道德权衡或公平性，而这些因素塑造了声誉风险，并最终驱动收入增长和利润率。”他总结称，AI的故事将由标普500指数中的其余493家公司决定，而非“七巨头”。迄今为止，没有证据表明科技行业之外的收入增长或利润率有所改善。
印度金融科技的困境与坚持
类似的张力也出现在印度金融科技领域。一项调查显示，84%的受访金融科技从业者尚未从人工智能投资中看到可衡量的财务成果。
但这并未阻止企业继续推进。48%的受访者将专有智能列为首要战略重点。同时，30%的受访者预计，在未来三到五年内，客户体验将成为推动AI代理采用的主要因素，其次是降低成本和提高生产力（各占22%）。
信任是企业希望在金融服务领域部署AI代理的另一大障碍。41%的受访者认为客户信任和采用是扩大代理支付规模的最大障碍，另有33%的受访者指出欺诈、安全和风险管理是主要担忧。
成本控制与安全挑战
AI代理可以通过处理多步骤任务扩展技术在商业中的作用，但其访问工具、处理信息及跨系统行动的能力也带来了额外的使用成本和安全问题。
英伟达此前推出了“开放代理安全平台”，这是一套软硬件安全堆栈，旨在帮助企业控制AI代理并限制潜在的危险行为。与此同时，令牌消耗量的上升促使微软、Meta和亚马逊等公司限制AI的使用，因为员工采用这些工具以及代理工作负载的增加导致账单飙升。这一趋势凸显了企业面临的一个日益严峻的挑战：在鼓励更广泛采用AI的同时，防止运营成本失控。
OpenAI首席执行官山姆·奥特曼也承认了这一问题，他将AI令牌成本描述为客户寻求更高支出价值时面临的“巨大问题”。这场AI热潮背后的基础设施也自有其价格标签，亚马逊、谷歌、Meta和微软已投入巨资用于数据中心、芯片以及运行AI工作负载所需的电力。