阿波罗首席经济学家：除了科技七巨头，AI 还没帮美国企业赚到钱

私募巨头阿波罗全球管理公司的首席经济学家托斯滕·斯洛克最近发了一份研报，观点很直接：科技行业之外，还没有哪家大型美国企业从 AI 身上拿到实打实的利润增量。

一分钟速览

• 研究对象是标普 500 剔除七家科技巨头后的 493 家公司。
• 这批企业的利润率和人均营收基本持平。
• 没有证据显示 AI 提升了它们的生产效率。
• 斯洛克认为，商业里真正稀缺的是判断力，不是算力。

他看了什么

斯洛克把注意力放在所谓的“标普 493”上，也就是标普 500 里去掉 Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达、特斯拉这七家之后的公司。这些企业覆盖零售、工业、医疗、金融等大部分实体行业，更能代表美国经济的整体状态。

数据显示，它们的利润率和人均营收基本没动。如果 AI 真的显著提升了效率，这两个指标应该先有反应。斯洛克的原话大意是：AI 投入巨大、宣传铺天盖地，但对科技行业以外的美国企业来说，这项技术还没带来任何财务回报。

会不会只是慢半拍

有人会说，非科技企业落地本来就慢，再等等就好。斯洛克对此持怀疑态度。他认为，普通企业很难把越来越便宜的算力，转化成更高的营收增速和利润率。

他的解释值得琢磨：“AI 或许是一个强大的计算器，但商业里需要的智能，大多是判断力。”他还提到，AI 理解不了责任、信任、企业文化、潜规则、伦理取舍和公平性，而这些因素决定声誉风险，最终影响营收和利润。

不止一种声音

近期已有多项研究得出相近结论：AI 至今没有带来显著的生产率提升。这并不矛盾，技术扩散从来不是均匀的，先受益的往往是有数据、有场景、有工程能力的公司。

哪些行业可能先看到效果？通常是有大量结构化数据、决策频次高、反馈快的场景，比如客服分流、代码辅助、风控初筛。反过来，依赖长期关系、口碑和现场判断的生意，AI 只能打下手。这个差别，也解释了为什么同一项技术在不同公司手里的回报差得那么远。

但也要看到另一面。有调查显示，AI 能给 80% 的个人带来效率提升，却只有 6% 的企业实现显著业务成效。个人快了，组织没快，效率堵在流程里，账自然算不出来。

趋势洞察

把这几组数字放在一起，结论比较清楚：AI 的红利目前集中在少数公司手里，卖铲子的赚得最多，买铲子的还在找矿。

对普通企业来说，指望买一套工具就提升利润，大概率会失望。更现实的路是找一条具体的流程，把判断规则写清楚，让 AI 做重复的部分，人做拍板的部分，然后老老实实量收益。技术从来不是答案，改造流程才是。