麻省理工报告揭示AI投资回报窘境，科技股应声回调警示过热风险

随着人工智能过热炒作的警告逐渐浮出水面，美国科技板块在近期交易时段遭遇了显著抛售。

在此轮人工智能热潮中充当关键供应商的英伟达，于周二交易日下挫3.5%。同期，被誉为“AI军工龙头”的Palantir股价暴跌9.4%，芯片设计企业Arm亦下跌5%。

人工智能相关股票的普遍下跌，使得科技股权重较高的纳斯达克综合指数在周二收盘时下滑1.4%，创下自8月1日以来最大单日跌幅。标普500指数也同步下跌0.7%。

对此，多位华尔街交易员将部分AI概念股回落的原因，指向麻省理工学院相关机构周一发布的一份关键报告。该报告与OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼同日关于人工智能泡沫可能正在酝酿的言论相结合，给今年以来持续狂飙的AI热潮浇了一盆冷水。

一位美国科技基金交易员透露，麻省理工学院的报告指出，高达95%的企业从生成式AI投资中未能获得实际回报，“这一数据引发了市场的担忧情绪。”

麻省理工学院报告核心内容是什么？

这份名为《生成式人工智能的鸿沟：2025年商业人工智能现状》的报告表明，尽管企业在生成式AI上已投入300亿至400亿美元，但95%的公司至今未能实现商业收益。

研究聚焦于“生成式AI鸿沟”。尽管各界争相整合先进模型，但仅约5%的AI试点项目推动了收入显著增长；大部分项目进展缓慢，对企业盈利几乎未产生可量化影响。

该研究通过访谈150位企业高管、调查350名员工及分析300项公开AI部署，清晰勾勒了成功项目与停滞计划之间的差距。

麻省理工学院NANDA项目研究员Aditya Challapally表示：“部分大型企业试点项目及年轻初创公司在生成式AI应用上取得亮眼成绩。例如，一些由19或20岁青年领导的初创公司，年收入从零猛增至2000万美元，这得益于他们聚焦特定痛点、高效执行并与客户企业建立明智合作关系。”

但在涉及95%的企业中，生成式AI部署效果欠佳。核心问题何在？并非AI模型质量，而是工具与组织间的“学习落差”。尽管管理层常归咎于监管或模型性能，但麻省理工学院研究强调，问题源于企业集成流程存在不足。

Challapally解释说，类似ChatGPT的通用大模型工具因灵活性在个人使用中表现优异，但在企业环境中却容易停滞，因其无法从工作流中学习或适应工作流。

数据还显示资源分配存在错配。目前，超过半数生成式AI预算投向销售与营销工具，然而麻省理工学院发现最大投资回报常来自后台自动化——减少业务流程外包、降低外部代理成本及优化运营。

成功部署AI的关键因素

麻省理工学院报告强调，企业采纳AI的途径极为重要。从专业供应商采购AI工具并建立合作关系的成功率约67%，而内部自建的成功率仅约22%，不足前者的三分之一。

这一发现在金融服务业等受高度监管的行业尤为关键，许多企业正计划在2025年构建自有生成式AI系统。然而，麻省理工学院研究表明，这些独立开发的企业失败率显著更高。

Challapally指出，受访企业通常不愿公开失败率。“几乎在所有调研中，企业都试图自研工具，”他表示，但数据显示采购解决方案往往带来更稳定成果。

报告还表明，AI对劳动力市场的重塑已悄然开始，尤其在客户支持与行政岗位。不同于大规模裁员，企业更倾向于在职位空缺时不再递补。多数变动集中于以往因价值较低而被外包的职能。

市场对利空消息敏感度上升

这份报告的发布正值市场对科技股高估值忧虑加深之时。市场对任何人工智能领域的负面消息再度变得异常敏感，正如今年1月DeepSeek崭露头角时引发的美股波动所印证。

周二的抛售进一步显示，在历经数月由人工智能驱动的亢奋行情后，任何质疑AI商业潜力的证据都可能触发市场调整。

从市场表现看，周二的下跌正由年内部分涨幅领先的股票回调所驱动。甲骨文与超微半导体(AMD)是自5月中旬以来表现最佳的五只大盘股中的两家，二者分别下跌5.9%和5.4%。移动广告平台AppLovin也下挫5.9%。

专注科技板块的Irving Investors投资组合经理Jacob Sonnenberg表示：“市场此前持续火热，周二则可见诸多热门动量股出现资金轮动迹象。”