阿波罗全球管理（Apollo Global Management）首席经济学家托斯滕·斯洛克（Torsten Slok）最近发了一份报告，结论直接得近乎冒犯：除了科技行业，AI 对美国企业利润的贡献是零。
他的原话是：「尽管在人工智能上投入巨大、炒作广泛，这项技术对科技行业以外的美国企业带来了零财务回报。」
他到底统计了什么
斯洛克造了一个很有意思的指标：S&P 493——标普 500 减去 Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达、特斯拉这七家。
剩下 493 家公司的数据显示：利润率和人均营收基本持平，没有任何 AI 提升生产力的证据。也就是说，过去两年轰轰烈烈的企业级 AI 部署，在财报上暂时找不到痕迹。
「AI 是个好计算器，但商业靠的是判断力」
这是整份报告里最锋利的一句。斯洛克的论证逻辑是：企业能不能把「越来越便宜的智能」转化成更高的营收增长和利润率，本身就很可疑。
他列了一串 AI 不具备的东西：问责（accountability）、信任、文化、潜规则、伦理权衡、公平。这些决定了声誉风险，而声誉风险最终决定营收和利润率。
换句话说：AI 能把一份周报写得又快又工整，但它不能替你承担签错一份合同的后果。而这恰恰是商业里最值钱的部分。
这不是孤证：三个互相印证的信号
| 信号 | 内容 | 指向 |
|---|---|---|
| S&P 493 数据 | 利润率、人均营收持平 | 没有生产力提升证据 |
| OpenAI 收入预期下调 | 年化收入被曝比预期少 200 亿美元 | 需求侧增长不及乐观预期 |
| AI 产品死亡名单 | 42% 的项目被放弃 | 供给侧大量项目跑不通 |
三条线指向同一个判断：AI 的资本投入曲线和商业回报曲线，中间有个还没填上的缺口。 一边是 OpenAI 冲击 1.25 万亿美元估值,Anthropic 签 116 亿美元云协议；另一边是企业端迟迟看不到效率数字。
但「零回报」这个结论，需要打个折
作为每天在用的从业者，得说几句反方意见，不然容易被这种结论带偏。
1. 统计口径低估了「还没进财报」的部分
AI 部署的成本在当下（API 费用、算力、培训），收益在 2–3 年后（流程重构、组织调整）。人均营收这个指标对组织变革的敏感度很低——很多公司省下来的是「本来要新增的人头」，而不是「裁掉的人头」，这在财报上体现为增长放缓而非利润上升。
2. 平均值掩盖了分化
493 家公司的平均值，会把「用得好的」和「买了 license 就没人用的」混在一起。真实情况更可能是：头部 10% 的公司拿到了明显收益，中间 60% 拿到的是「心理安慰」，尾部 30% 纯浪费。平均值看不出这个结构。
3. 「零财务回报」不等于「零价值」
很多收益落在了难以货币化的地方：员工少加班、响应速度快、文档质量提升、决策依据更充分。这些不进利润表，但会在 3 年后的组织能力上体现。
对国内企业最实际的三条建议
- 别把「用了多少 AI」当 KPI。Token 消耗量、账号激活率这类指标只会催生虚假繁荣。要盯就盯「这件事以前几个人做、现在几个人做、快了多少」。
- 先改流程，再上工具。把 AI 硬塞进原有流程，最多省掉打字时间；把流程按「AI 能承担哪一段」重新拆，才可能拿到倍数收益。
- 优先选「结果可验证」的场景。代码生成、客服检索、数据整理、文档翻译这类有明确对错的任务，收益立竿见影；战略决策、组织管理这类靠判断力的任务，期望值要放低。
这块的判断标准其实很简单：Tool Comparison Engine 里同一个类别有五六款产品，选哪个不决定成败，用不用得起来才决定成败。
Frequently Asked Questions (FAQ)
斯洛克是谁？他的观点有多大分量？
Torsten Slok 是阿波罗全球管理首席经济学家，此前在德意志银行担任首席国际经济学家多年，是华尔街曝光度最高的宏观经济学家之一。他这份报告属于「研究笔记」而非学术论文，方法是用公开财报数据做分组对比，不是严谨的因果研究。
S&P 493 为什么不包含那七家科技巨头？
因为七巨头同时也是 AI 基础设施的供应商（微软、谷歌、亚马逊的云，英伟达的芯片，Meta 和特斯拉的自用规模）。把它们算进去，AI 的收益会混入「卖铲子的收入」，看不出「用铲子的人有没有赚到钱」。剔除后才能观察 AI 的真实用户侧。
那 AI 到底有没有提升生产力？
目前证据是分化的：具体任务层面（写代码、写文案、翻译、检索）提升明显且可测量；企业整体层面（利润率、人均产出）暂时看不到。这不矛盾——个体效率提升要转化成企业级指标，需要组织重组配合，这一步通常滞后数年。
国内中小企业该怎么评估 AI 投入回报？
建议按单个场景算账：投入 = 订阅费 + 学习时间 + 流程改造成本；回报 = 节省工时 × 人力成本 + 质量提升带来的收入。单场景半年内算不平，就先别扩大规模。参考 Our Review 选具体工具，别一次性采购全家桶。
Summarize
斯洛克这份报告的价值不在于「AI 没用」这个结论，而在于它把一个问题甩到了所有企业面前：你买的到底是效率，还是「我们在用 AI」的安心感？ 前者可以用半年数据验证，后者只能靠预算支撑。
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