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Apollo首席經濟學家Torsten Slok:科技外AI零財務回報

Apollo首席經濟學家Torsten Slok在日報中指出,儘管大規模投資和廣泛炒作,人工智能對科技行業以外的美國企業尚未帶來任何財務回報,人均營收與利潤率僅在科技七巨頭上升,標普500其餘493家公司基本持平。

報告顯示,宏觀生產率數據中仍看不到AI帶來的明顯提升;主流企業開始將token支出視爲侵蝕利潤的成本中心,而非推動增長的投資,而風投支持的公司仍在持續增加token消耗。

Slok強調,只要代理式AI和token支出仍侷限在經濟的一小部分,宏觀效應將非常有限;AI故事最終將由標普493而非七巨頭決定,目前沒有證據顯示科技行業外的營收增長或利潤率在改善。

數據還表明AI支出高度集中,模型服務與推理、新雲、雲計算等類別中前10%企業佔據絕大部分份額;前1%的AI支出者中約80%爲風投支持企業,傳統企業既不需要每日更新的最強模型,也不願持續爲這些能力支付高價。

Apollo作爲大型另類資產管理公司,通過其首席經濟學家持續跟蹤這一分化;報告圖表對比通脹調整後的人均營收、利潤率與生產率趨勢,來源包括Bloomberg與Macrobond等公開數據。

資金流向仍集中在科技七巨頭與風投支持的AI消耗方,傳統企業減少對高價token的支出以保護利潤率;七巨頭因提供基礎設施與模型而受益,非科技企業則因把AI當成本而非收入驅動而承壓,宏觀生產率尚未顯現擴散效應。

報告底部結論指出,即使模型逐漸商品化,關鍵仍在於主流企業能否將越來越便宜的智能轉化爲更高營收增長和利潤率,目前尚無相關證據。

來源:公開信息

ABAB AI 解讀

Slok此前多次在Apollo日報和公開訪談中警告,AI估值依賴科技行業外利潤率提升,但在醫療、銀行、製造等受監管領域,流程改造與數據治理可能使回報週期遠超市場預期,若從數月拉長至數年,將引發估值重新定價。

Apollo的資本路徑聚焦另類資產管理與宏觀研究輸出,通過持續發佈數據驅動報告影響機構投資者對AI資本開支的判斷,資源集中在跟蹤七巨頭與其餘公司的人均指標分化,而非直接投向模型訓練。

這與早期互聯網泡沫中“基礎設施商先賺錢、應用層滯後”的路徑相似,也類似雲計算初期只有少數軟件公司體現效率提升;當前階段屬於擴張期後的驗證期,科技七巨頭已捕獲收入,非科技企業仍處於成本確認階段。

本質屬於定價權轉移:模型與算力供應方(七巨頭及雲廠商)掌握token定價,買方將支出從增長投資重新分類爲成本中心,導致資金從廣泛企業迴流至少數科技賣方,直到非科技部門出現可測量的營收或利潤率改善。

ABAB News · 認知定律

  1. 賣鏟子的先賺錢,挖礦的還在算成本

  2. 七巨頭漲利潤,493家公司在付賬單

  3. 宏觀回報=擴散到非科技,而非集中在賣方