Apollo首席经济学家Torsten Slok:科技外AI零财务回报
Apollo首席经济学家Torsten Slok在日报中指出,尽管大规模投资和广泛炒作,人工智能对科技行业以外的美国企业尚未带来任何财务回报,人均营收与利润率仅在科技七巨头上升,标普500其余493家公司基本持平。
报告显示,宏观生产率数据中仍看不到AI带来的明显提升;主流企业开始将token支出视为侵蚀利润的成本中心,而非推动增长的投资,而风投支持的公司仍在持续增加token消耗。
Slok强调,只要代理式AI和token支出仍局限在经济的一小部分,宏观效应将非常有限;AI故事最终将由标普493而非七巨头决定,目前没有证据显示科技行业外的营收增长或利润率在改善。
数据还表明AI支出高度集中,模型服务与推理、新云、云计算等类别中前10%企业占据绝大部分份额;前1%的AI支出者中约80%为风投支持企业,传统企业既不需要每日更新的最强模型,也不愿持续为这些能力支付高价。
Apollo作为大型另类资产管理公司,通过其首席经济学家持续跟踪这一分化;报告图表对比通胀调整后的人均营收、利润率与生产率趋势,来源包括Bloomberg与Macrobond等公开数据。
资金流向仍集中在科技七巨头与风投支持的AI消耗方,传统企业减少对高价token的支出以保护利润率;七巨头因提供基础设施与模型而受益,非科技企业则因把AI当成本而非收入驱动而承压,宏观生产率尚未显现扩散效应。
报告底部结论指出,即使模型逐渐商品化,关键仍在于主流企业能否将越来越便宜的智能转化为更高营收增长和利润率,目前尚无相关证据。
来源:公开信息
ABAB AI 解读
Slok此前多次在Apollo日报和公开访谈中警告,AI估值依赖科技行业外利润率提升,但在医疗、银行、制造等受监管领域,流程改造与数据治理可能使回报周期远超市场预期,若从数月拉长至数年,将引发估值重新定价。
Apollo的资本路径聚焦另类资产管理与宏观研究输出,通过持续发布数据驱动报告影响机构投资者对AI资本开支的判断,资源集中在跟踪七巨头与其余公司的人均指标分化,而非直接投向模型训练。
这与早期互联网泡沫中“基础设施商先赚钱、应用层滞后”的路径相似,也类似云计算初期只有少数软件公司体现效率提升;当前阶段属于扩张期后的验证期,科技七巨头已捕获收入,非科技企业仍处于成本确认阶段。
本质属于定价权转移:模型与算力供应方(七巨头及云厂商)掌握token定价,买方将支出从增长投资重新分类为成本中心,导致资金从广泛企业回流至少数科技卖方,直到非科技部门出现可测量的营收或利润率改善。
ABAB News · 认知定律
卖铲子的先赚钱,挖矿的还在算成本
七巨头涨利润,493家公司在付账单
宏观回报=扩散到非科技,而非集中在卖方