高盛兩位分析師近期在播客節目中指出，盡管人工智能（AI）技術正以顛覆性姿態重塑消費者體驗，但在企業端的應用推進速度卻顯著落后于預期。面向消費者的AI工具如ChatGPT、Claude等已快速滲透日常生活，但企業級部署仍面臨多重挑戰，整體進展未達行業此前預測水平。
美國軟件行業分析師卡什·蘭甘坦言，當前企業采納AI技術的節奏遠低于預期。他以半年前和九個月前的預估為參照，直言實際進度甚至不及當時判斷，更遑論一兩年前的樂觀展望。盡管消費端AI應用已展現價值，但企業層面的規模化落地仍存在明顯斷層，多數企業僅在特定業務場景中試點應用，尚未形成系統化部署。
與消費端形成鮮明對比的是，AI基礎設施投資正呈現爆發式增長。互聯網行業分析師埃里克·謝爾曼透露，以生成式AI模型為代表的算力需求激增，已遠超現有計算資源供給能力。這種供需失衡直接推動數據中心建設、芯片研發等領域的資本支出持續攀升，其中英偉達預測本十年末全球AI基礎設施累計投入將達3萬至4萬億美元（約合人民幣21.4萬至28.47萬億元）。
然而，天量投入引發市場對投資回報率的深度質疑。謝爾曼指出，盡管資本支出仍在加速，但投資者普遍擔憂AI技術能否真正轉化為可持續的經濟產出。多數機構認為，除非AI成為驅動社會整體生產效率的核心引擎，否則難以支撐如此規模的資本投入。這種擔憂直接反映在近期市場波動中——標普500和納斯達克指數雖因AI概念屢創新高，但上周因估值泡沫疑慮出現回調。
麥肯錫最新發布的行業報告為這種矛盾提供了數據支撐。調研顯示，近88%的企業已在至少一個業務環節應用AI技術，但僅有三分之一實現企業級規模化部署。在針對2000家跨行業企業的調查中，64%受訪者承認AI促進了創新活動，但僅有39%表示技術投入已轉化為凈利潤增長。報告特別指出，多數組織尚未將AI深度整合到核心業務流程中，導致技術價值無法充分釋放。
這種"技術狂熱"與"實效落差"的矛盾，正成為全球AI產業發展的關鍵議題。從芯片制造商到軟件服務商，整個產業鏈都面臨著如何平衡短期投入與長期收益的挑戰。隨著企業級AI應用進入深水區，技術落地能力或將取代概念炒作，成為決定行業格局的核心變量。
