優寶購物《ubao.Tw》特貨品商城,黑貓宅配,取貨付款,華爾街最不願面對的真相!《經濟學人》澆冷水:5兆美元豪賭只換來11%使用率,空前投資恐打水漂
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華爾街最不願面對的真相!《經濟學人》澆冷水:5兆美元豪賭只換來11%使用率,空前投資恐打水漂

馬安妮

美國最新調查澆了AI投資熱潮一盆冷水:企業端使用率不升反降,全美僅約一成員工在工作中使用AI,連大型企業都開始退燒,與科技巨頭投入5兆美元建設AI基礎設施形成強烈反差。《經濟學人》1126日指出,多份民間研究也呈現同樣走勢——採用率停滯、高層熱情高漲,員工卻興趣缺缺,AI在企業內部的期待與現實越拉越開。股價不樂觀、企業回報不如預期,甚至有研究發現導入AI會在初期拖累效率。種種跡象都顯示:AI的經濟回報恐將比熱潮承諾的來得更慢。

AI熱潮退燒?只有一成員工用AI

美國的AI熱潮近年來聲勢驚人,科技大廠更計劃在2030年前投入5兆美元擴建資料中心與運算設備。然而,美國人口普查局1120日公布的最新數據卻潑了一盆冷水:全美只有11%的員工在工作中使用AI,比前期再跌1個百分點,下降最快的反而是250人以上的大型企業。生成式AI已風行三年,企業端卻愈用愈少,與外界期待的差距持續拉大。

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摩根大通估算,要讓這些巨額投資划算,每年需要約6,500億美元的AI相關營收,如今只有約500億美元。個人用戶付費能力有限,真正能撐起市場的是企業,但採用速度顯然跟不上。若AI要帶來生產力提升,企業必須在日常營運中大規模導入;而目前的停滯,也讓各界懷疑:全球是否正處於「AI泡沫」之中。

不確定的榮景:美國股市指數(以2023年1月3日=100為基準)。
不確定的榮景:美國股市指數(以2023年1月3日=100為基準)。

《經濟學人》也比對多份民間研究,雖然調查方法和具體數據略有差異,但許多研究結果都顯示:企業端的AI採用率都止步不前,與外界期待明顯脫節。

史丹佛研究團隊發現,美國人在工作中使用生成式AI的比例,從6月的46%掉到9月的37%,減幅明顯。聖路易聯準銀行的追蹤資料也顯示,這一年來工作年齡者「每天」在工作中使用生成式AI的比例,只從12.1%增到12.6%,幾乎不變。金融科技公司Ramp進一步指出,企業端的AI使用率在2025年初飆到40%,接著便不再上升。AI的討論與期待持續升高,實際採用卻同步在放緩。

企業的AI使用率為何上不去?

為什麼AI採用的速度會突然卡住?《經濟學人》指出,部分原因來自大環境和經濟的不確定性。貿易戰升溫、移民減少與利率前景不明,都讓企業傾向延後投資。歷史經驗也顯示,新技術的擴散往往會出現停頓期,就像在1980年代後期,美國家庭的電腦普及速度一度放慢,但那只是短暫停頓;到了1990年代,電腦便迅速進入千家萬戶。

然而,把視角拉回企業內部,AI採用放緩的原因就更清楚了。高層在公開場合大力稱讚AI,在財報電話會議中,標普500指數公司中有近三分之二的主管提到AI。但輪到實際落地時,情況卻完全不同。

軟體公司Dayforce的調查顯示:87%的高階主管會用AI,中階主管只剩57%,一般員工更只有27%研究者推測,有些中階主管可能先把專案做出來「給上面看」,後續卻悄悄把規模縮小。部分員工也許因為擔心AI會讓自己失業,在導入AI時就不那麼積極。

另一個因素與AI帶來效益有關。越來越多跡象顯示,目前的模型對多數企業的生產力提升有限。若早期使用者感受不到明顯成效,後續想導入的企業也就更容易遲疑。

效益不亮眼、股價不賞臉、效率還可能倒退

企業之所以對AI保持距離,《經濟學人》點出三項明確證據:首先是金融市場反應。高盛編製了一項指數,收錄最有機會因AI拉高獲利的企業,包括福特、稅務公司H&R Block與媒體公司News Corp。這些公司近年大動作推AI,原本被視為未來受惠股,股價表現也與大盤同步。但近來這項指數開始落後,顯示投資人沒有看到採用AI能帶來更高獲利與成長。

第二,管理層的實際評分也不理想。德勤與香港大學的調查顯示45%的高階主管認為AI專案的回報低於預期,只有10%覺得超出預期。麥肯錫的研究也指出,多數企業導入AI後,整體獲利至今仍沒有明顯變化。

美國為AI工具付費訂閱的企業比例(百分比)。
美國為AI工具付費訂閱的企業比例(百分比)。

第三項警訊來自經濟學研究:導入AI可能在短期內拖累效率。史丹佛大學布林約弗森(Erik Brynjolfsson)提出「生產力J曲線」概念,說明企業在調整IT系統與流程時,效率會先下降,再回升。這意味著企業在初期得付出時間與成本,才能等到AI帶來真正效果。

上海科技大學陳劼(Yvonne Chen)團隊提出「生成式AI的平庸陷阱」:AI讓每個人都能更快做出「還不錯」的成果,對能力較弱的員工確實有幫助,但優秀員工反而可能因為AI讓事情變得輕鬆,懶得全力以赴,進而拖累整體生產力。

《經濟學人》認為,企業最終會摸索出更有效的使用方式,AI模型也會一路進化。但在那之前,各種跡象都在提醒:AI的經濟回報恐怕不會像投資熱潮預測得那麼快、那麼平均,成本也勢必更高。若是企業端的採用速度上不來,科技巨頭希望靠AI支撐5兆美元資本支出的營收目標,依然遙不可及。

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