阿波罗首席经济学家：AI对科技业以外的大公司"财务回报为零"——标普493利润率与人均营收持平

"尽管有大规模的投资和铺天盖地的AI炒作，这项技术给科技行业以外的美国企业带来的财务回报是零。"——阿波罗全球管理（Apollo）首席经济学家托尔斯滕·斯洛克（Torsten Slok）的最新报告，把本周AI辩论中最尖锐的一根刺摆上了台面：他聚焦"标普493"（标普500剔除七大科技股后的其余公司），发现其利润率与人均营收"似乎持平"，没有任何证据表明AI在改善生产率^[1]。

Slok的数据：AI的红利只属于七巨头

Slok的分析框架刻意把科技七巨头剔除——Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达与特斯拉之外，构成标普500其余99%公司的"标普493"才是检验AI普惠性的真实样本。结论冷峻："AI没有给科技行业以外的任何大公司的底线带来好处。"利润率持平、人均营收持平——大规模投资与实际回报之间，至今没有出现传导^[1]。TechCrunch的报道追问了一个关键问题："这只是非科技公司滞后了吗？"——言下之意，技术扩散通常需要时间（互联网与云计算都经历过"先基础设施后应用"的时滞），Slok的数据是"AI无用"还是"AI未至"，目前无法证伪任何一边。但这份数据与本周的信用市场形成了危险共振：如果AI在可预见期限内无法改善普通企业的盈利，那么围绕AI建设的万亿美元融资，其偿付来源就只剩七巨头自身的资本开支循环——这正是上周摩根士丹利"英伟达拿走三分之二"资金流向图的另一面。

铺天盖地的投资 vs 迟迟不来的回报

把Slok的数据放在投资侧的坐标系里，落差更加具体：超大规模云厂商2025-2030年间超7万亿美元的资本开支计划、今年已逾4500亿美元的AI相关发债、摩根大通预计2030年前超3万亿美元的芯片支出——这些数字的偿付逻辑都建立在"AI将提升全行业生产率"的假设上。而Slok的"标普493利润率持平"意味着：假设中的需求端（企业为AI生产力付费）尚未在财报中出现。当然，反方论据同样存在：高盛指出超大规模云厂商的盈利预期自7月以来没有下修，数据中心需求依然强劲——但那是"AI供给侧"的盈利，不是"AI应用侧"的回报；Slok测量的恰恰是后者。两份数据合起来才是完整图景：AI正在让卖铲子的赚大钱，但用铲子挖金子的绝大多数还没挖到。

对投资者的含义：下一轮考验在应用侧财报

这份数据的投资含义指向明确的观察位：未来几个季度的企业财报中，非科技巨头的"AI相关收入"或"AI带来的成本节约"披露将取代云厂商的资本开支指引，成为AI叙事的核心变量。如果标普493的利润率在未来两三个季度仍无起色，Slok的"零回报"就会从经济学家的观察升格为市场的共识定价——届时受冲击的将不只是AI股票，还有为AI建设融资的整个信用链条。反过来说，任何一个非科技巨头拿出可验证的AI生产率数据，都会成为多头的重磅弹药。

接下来盯什么

一是本周谷歌、微软、亚马逊财报中关于"AI为企业客户带来可量化回报"的案例披露；二是标普493整体的三季报利润率环比变化；三是企业AI支出调查（如各类CIO调研）的边际方向；四是Slok后续报告——他若把数据细化到行业层面，将给"AI扩散曲线"提供第一张实证地图^[1]。

Slok其人：从"AI泡沫旗手"到数据跟进者

值得注意的是Slok并非AI怀疑论阵营的新人——这位阿波罗首席经济学家过去两年持续发布关于AI资本开支集中度的警告（其"AI集中度超过互联网泡沫顶峰"的图表曾被广泛引用），是华尔街最早系统性提示AI拥挤风险的声音之一。他的"标普493"框架与其说是新发现，不如说是其泡沫论的自然延伸：如果AI支出集中在七巨头、且回报尚未扩散至其余493家，那么这个结构的脆弱性就不取决于AI技术本身，而取决于七巨头愿意为"尚未扩散的回报"继续供血多久。Slok的下一步数据动作因此值得跟踪——市场需要知道：七巨头的AI收入里，有多少最终来自其余493家的AI支出？如果这个闭环的比例在上升而493的利润率仍然持平，那意味着AI经济正在变成一个内部循环——那才是真正的泡沫形态。