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MIT报告2.0? Apollo:大企业 AI采用率呈下降趋势

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语言:中文 更新:2025-09-09 16:25 等级:
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MIT报告2.0? Apollo:大企业 AI采用率呈下降趋势2024更新

着眼前的镜子,冷俊的脸上闪过一抹嘲讽,真以为有个混元在身后撑腰,就

> 厂商新闻《MIT报告2.0? Apollo:大企业 AI采用率呈下降趋势》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-09-09 21:25

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    最近的两份研究不约而同地拉响警报:企业级人工智能(AI)应用正面临严峻挑战。

    三周前,麻省理工学院(MIT)发布的研究称,高达95%的企业从生成式AI投资中获得的回报为零。上周日,阿波罗全球管理公司(Apollo Global Management)的首席经济学家Torsten Sløk又指出,美国大企业的AI采用率正呈现下降趋势。

    两份研究揭示了AI技术从炒作到实际应用转化过程中面临的重大障碍。Sløk援引美国官方调查数据称,拥有250名以上员工的企业正在减缓应用AI的速度。这可能预示着企业对AI技术实际价值的重新评估。

    MIT的报告则进一步剖析了这一现象背后的原因,指出问题不在于AI模型本身,而是企业内部整合策略存在缺陷。这两项研究结果已在市场引起强烈反应,导致纳斯达克指数创下自8月1日以来最大单日跌幅,英伟达等AI相关股票遭遇明显抛售。

    大企业AI采用率陷入下滑

    Torsten Sløk的分析基于美国商务部下属普查局每两周一次的大规模企业调查,该调查涵盖了120万家企业,询问企业是否在过去两周内使用过机器学习、自然语言处理、虚拟代理或语音识别等AI工具来帮助生产商品或提供服务。


    以上图表呈现了美国普查局的六次调查移动均值。调查数据显示,雇佣250名以上员工的大企业的AI采用率正在下降。这一趋势表明,虽然市场对AI充满热情,但大企业在实际应用层面可能正经历"技术幻灭期",开始重新评估AI工具的实际价值和投资回报。

    这种采用率下降可能反映了企业在初期尝试后遇到的整合挑战,以及将AI工具转化为实际业务价值的困难。对于投资者而言,这一数据信号提示AI技术的商业化道路可能比此前预期更为曲折。

    MIT研究揭示AI投资困境

    MIT的NANDA项目于8月18日发布的报告《生成式AI鸿沟:2025年商业AI现状》提供了更深入的分析。该研究基于对150名企业领导者的访谈、350名员工的调查以及300个公开AI部署案例的分析,发现只有约5%的AI试点项目实现了收入的快速增长。

    报告主要作者Aditya Challapally指出,问题的核心在于企业内部存在"学习差距"以及整合策略的缺陷。许多企业领导者错误地将失败归咎于监管环境或模型性能,而忽视了组织内部的适应和集成问题。

    例如,像ChatGPT这样为个人用户设计的通用工具,虽然因其灵活性而广受欢迎,但在企业环境中却常常表现不佳,因为它们无法有效地从特定工作流程中学习或适应企业的具体需求。这种"一刀切"的应用方式导致了大量AI项目无法为企业带来可衡量的财务影响。

    成功AI实施的关键差异

    MIT的研究还深入分析了AI部署成功与失败案例之间的关键差异。少数成功的企业,特别是一些初创公司,采取了"聚焦单一痛点,精准执行,并建立智慧合作关系"的策略。Challapally提到,某些由年轻人领导的初创公司通过这种方法,"收入在一年内从零跃升至2000万美元"。

    研究发现,超过一半的生成式AI预算被用于销售和营销工具,然而最大的投资回报实际上来自后台办公自动化,如削减业务流程外包和外部机构成本的应用场景。这表明企业可能在AI投资方向上存在误判。

    另一个关键发现是"购买"优于"自建"。从专业供应商处购买AI工具并建立合作关系的成功率约为67%,而企业内部自行构建系统的成功率仅为三分之一。这一数据对那些投入巨资试图建立专有AI系统的公司构成了直接挑战。

    市场反应与投资影响

    MIT的研究结果上月对市场产生了显著影响。报告发布次日8月20日,美股科技股重挫,纳斯达克综合指数下跌1.4%,AI热潮的核心受益者英伟达下跌3.5%,Palantir和Arm分别重挫9.4%和5%。

    据报道,一位接近某数十亿美元规模美国科技基金的交易员表示,"这个故事正在让人们感到恐慌。"

    这种情绪转变与OpenAI首席执行官Sam Altman近期关于"投资者过于兴奋"可能正在形成AI泡沫的警告形成共振,进一步加剧了市场对AI技术商业化前景的质疑。

    MIT报告发布正逢市场对科技股高估值的担忧日益加剧,纳斯达克100指数的预期市盈率为27倍,比其长期平均水平高出近三分之一。

    对于投资者而言,这两份研究提供了重要的风险信号,表明需要审慎评估AI相关企业的估值和实际落地能力,而不仅仅关注技术突破和市场热度。AI革命可能仍在继续,但其商业化道路比预期更为复杂和漫长。

    更新内容

    一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。

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    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

    七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;

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