阿波罗全球管理（Apollo Global Management）指出，人工智能尚未为美国科技行业以外的企业带来任何财务回报。这家全球资管巨头表示，美国企业正逐渐将大模型代币（token）支出视为拖累利润的成本中心，而非增长引擎。
阿波罗首席经济学家托尔斯滕·斯洛克（Torsten Slok）分析称，尽管包括超大规模云服务商、苹果、英伟达和特斯拉在内的“七巨头”人均收入可能正在上升，但标普500指数中的其他企业并未出现这一趋势。数据显示，这些非科技巨头的利润率以及AI对生产力增长的推动作用，均呈现出明显的分化态势。
行业数据佐证回报困境
这一观点在社交媒体上引发争议，部分评论者以个人电脑普及初期生产力滞后为例进行反驳。然而，阿波罗的观察与近期多项行业报告相符。普华永道（PwC）今年早些时候的研究发现，尽管企业在AI技术上投入巨资，但大多数首席执行官既未实现收入增长，也未达成成本降低。德勤（Deloitte）的研究同样显示，采用AI工具并未帮助大多数公司提升最终盈利。随着数年投资却几无回报，AI项目正面临更严格的问责压力，无法证明价值的项目将被砍掉。
麦肯锡（McKinsey）认为企业界正处于从早期部署中获取回报的转折点，但也承认，报告因AI举措实际增加收益的企业数量一直持平。
智能本质与支出敏感性
斯洛克质疑主流企业能否将AI项目转化为更高的收入增长和利润率。他指出，商业智能核心在于判断力，高度依赖上下文。AI并不真正理解责任、信任、文化、不成文规则、伦理权衡或公平性，而这些因素恰恰塑造了企业的声誉风险，并最终驱动收入与利润增长。
此外，阿波罗注意到代币支出增长放缓，表明支出对价格高度敏感：即使成本小幅上涨，需求也会下降或转向廉价的开源替代品。这引发了对经济合理性的质疑：如果由此产生的计算能力仅能带来边际利润，那么投入数十亿美元建设更多数据中心是否值得？
此前，阿波罗曾向英特尔支付110亿美元，换取其在爱尔兰莱克斯利普（Leixlip）Fab 34晶圆厂49%的股份。今年早些时候，随着英特尔财务状况回暖，后者以142亿美元回购了这部分股权。