阿波罗首席经济学家：AI对非科技企业零回报

时间：2026年10月24日（Apollo Global Management 首席经济学家 Torsten Slok 在 Daily Spark 专栏发布署名短文《No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector》；10月25日进入 Bloomberg、Business Insider、TechCrunch 等媒体的集中报道期） 地点：美国纽约，Apollo Global Management；底层数据来自彭博（Bloomberg）、宏观债券研究机构 Macrobond、旧金山联储与美国劳工统计局、Ramp 企业卡与支出管理平台 人物：Apollo Global Management 合伙人兼首席经济学家 Torsten Slok；Ramp 首席经济学家 Ara Kharazian；经济学家 Brad DeLong（当天在博客中回应） 事件详情：Slok 的短文把标普 500 拆成科技七巨头与剩余 493 家公司（他称之为 S&P 493），并列五张图给出结论：尽管围绕人工智能存在大量投资与广泛炒作，这项技术在科技板块之外没有为企业美国带来任何财务回报。他写明七巨头的每名员工收入在上升、S&P 493 的每名员工收入持平，七巨头的利润率在上升、S&P 493 的利润率持平。 第一张图是按 2019 年第四季度不变价计算的每名员工收入：七巨头从 2019 年初的约 69.5 万美元降至 2022 至 2023 年间的约 56.5 万美元，随后升至最近一季的约 78 万美元；S&P 493 则在 2019 年初约 49.5 万美元、2021 年低点约 46.5 万美元、2022 年末高点约 54.8 万美元，最近读数约 52.7 万美元。数据来源标注为彭博、Macrobond 与 Apollo 首席经济学家办公室。 第二张图是利润率，时间跨度回溯到 2015 年第一季度。按 PPC Land 从图上读取的近似值，七巨头利润率从 2015 年的约 11% 升至 2022 年初的约 22%，2023 年回落到约 14%，此后升至接近 30%；S&P 493 从 2015 年的约 8.5% 下滑至疫情期间约 6.5%，2022 年初见顶约 11.7%，2023 年以来在 9% 至 10% 之间徘徊。Apollo 未在文中公布底层数值，上述百分比均为第三方从曲线读出的近似。 第三张图把视野扩到全经济层面，用美国劳工统计局的每小时劳动产出与旧金山联储的利用率调整后全要素生产率（TFP，Fernald 2014）两条同比增速序列，起点为 1985 年 1 月。疫情期每小时产出增速一度冲到约 7%，随后转负；最近读数每小时产出增速约 2% 至 2.5%，TFP 增速已滑到零附近并在序列末端略显为负，Slok 的表述是目前仍没有迹象表明 AI 正在提升生产率增速。 第四、第五张图改用 Ramp 企业卡与支出管理平台发布的 Ramp AI Index 交易数据。第四张图标题为 AI 支出极度集中于少数公司，逐类别列出支出前 10% 公司与后 90% 公司的份额：模型服务与推理为 99.5% 对 0.5%；Neocloud（超大规模云之外的专用 GPU 云）为 99.0% 对 1.0%；OpenAI 与 Anthropic 为 95.6% 对 4.4%；云计算 95.7% 对 4.3%；非 AI 的 SaaS 为 91.8% 对 8.2%；付费广告 91.9% 对 8.1%；CRM 为 84.2% 对 15.8%。该表署名 Ramp 首席经济学家 Ara Kharazian 与 Apollo 首席经济学家，文中未说明前 10% 的定义口径与统计周期。第五张图标题为 AI 的循环性也体现在 token 支出上，按 AI 支出强度分组显示风投支持情况：AI 支出最高的 1% 公司中 80.4% 由风险投资支持、19.6% 不是；支出处于中位数的公司则反过来，13.1% 有风投支持、86.9% 没有。 背景：Slok 的判断不止于曲线是平的，还延伸到企业行为层面：由于对利润表毫无影响，美国主流企业正在后退，开始把 token 支出看作侵蚀利润的成本中心，而不是增长来源。他同时写道，有风投支持的公司在 token 上花的钱越来越多，但美国主流企业并不需要最新模型，也不愿意为此付费；只要智能体式 AI 和 token 支出仍局限在经济的一小部分，AI 的宏观影响就会非常有限。 这篇短文延续了他此前两篇 Daily Spark 的同一主题线。6 月 30 日的《AI: The ROI Runway Could Be Long Outside the Tech Sector》认为医疗、银行、能源等行业兑现生产率的时间线比软件公司更长；8 月 9 日的《The Buyers of AI Are Still Waiting for the Payoff》按行业拆解 S&P 493 的利润率，认为资本开支热潮体现在 AI 卖方而非买方的利润率上。 影响：Slok 把 AI 叙事的胜负手明确押在中盘而非巨头：AI 的故事将由 S&P 493 而非七巨头来决定，到目前为止，没有证据显示科技板块之外的收入增长或利润率在改善。他给出的解释是定性的：AI 也许是个了不起的计算器，但在商业中，智能更多是判断力；判断依赖上下文，问哪个具体的人或哪个模型，答案就不同；AI 不理解问责、信任、文化、不成文规则、伦理权衡与公平，而这些恰恰塑造声誉风险并最终驱动收入增长与利润率。 当天经济学家 Brad DeLong 在博客中回应，认同 AI 在科技板块之外的效果尚未体现在收入、利润率或可测量的生产率上，但认为更大的收益流向股东难以捕捉的渠道，包括用户剩余、新企业形成以及在位平台借 AI 加深护城河，他称用户剩余是巨大的，同时指出这些收益不足以带来可测 GDP 的超级繁荣，也不产生足以支撑当前市场估值的利润爆发。Joe Weisenthal 则在 X 上指出，Slok 数据中最大的 token 支出方绝大多数是有风投支持的公司，如果风投开始放缓，这可能产生影响。 需要说明的是，这篇短文不是因果研究，也不做企业级调查。前两张图展示的是时间上的相关性而非因果：七巨头利润率上升同时还受益于降本、裁员、定价权与周期因素，而 S&P 493 的平线也不能证明 AI 在公司层面毫无作用，部分公司的收益可能被别处的损失抵消，或只是尚未在总量中显现。Slok 关于主流企业正在后退的说法在文中并未由某条具体数据序列支撑，Ramp 数据也只覆盖使用 Ramp 卡与支出软件的商户，与 S&P 493 并非同一总体。另一份同期被广泛引用的调查方向一致：毕马威 2026 年第二季度全球 AI 脉搏调查覆盖 2145 名高管，49% 表示因成本超过产出而缩减、推迟或暂停了 AI 智能体部署，只有 7% 表示已获得确定的投资回报。 总结：这份五图短文没有给出新数据，却提供了一套新的检验框架，把 AI 投资回报的验证对象从七巨头换成 S&P 493，结论是目前仍是零。对正在做预算复盘的 AI 采购方，它的实用价值在于把 token 支出重新归类为成本中心；对卖方，它把增量需求的希望从少数风口公司身上移开。争议同样明显：聚合口径的平线不等于单家公司没有收益，底层数值未公布，多数具体数字是第三方从图上读取的近似值。 参考来源： Apollo 官方原文：https://www.apollo.com/wealth/insights-news/insights/daily-spark/no-signs-of-ai-payoff-outside-the-tech-sector TechCrunch 报道：https://techcrunch.com/2026/10/25/ai-delivers-zero-financial-payoff-to-most-companies-according-to-apollo-economist/ PPC Land 图表逐张解读：https://ppc.land/apollo-finds-zero-ai-payoff-outside-tech-as-s-p-493-margins-stay-near-10/ explainx.ai 事实核查：https://explainx.ai/blog/apollo-slok-no-ai-payoff-outside-tech-sp493-margins-token-cost-center-what-charts-show-2026 Business Insider 报道：https://www.businessinsider.com/apollo-ai-zero-financial-payoff-corporate-america-economic-analysis-2026-10 Yahoo Finance 报道：https://finance.yahoo.com/markets/stocks/articles/apollo-torsten-slok-warns-ai-125709125.html AI Chat Daily 综述与 Brad DeLong 回应：https://www.aichatdaily.com/ai-business/apollo-s-torsten-slok-says-ai-shown-zero PPC Land 毕马威调查报道：https://ppc.land/kpmg-finds-49-cut-ai-agent-rollouts-when-costs-outran-value/