阿波羅首席經濟學家：AI對科技業以外的大公司「財務回報為零」——標普493利潤率與人均營收持平

「儘管有大規模的投資和鋪天蓋地的AI炒作，這項技術給科技行業以外的美國企業帶來的財務回報是零。」——阿波羅全球管理（Apollo）首席經濟學家托爾斯滕·斯洛克（Torsten Slok）的最新報告，把本週AI辯論中最尖銳的一根刺擺上了檯面：他聚焦「標普493」（標普500剔除七大科技股後的其餘公司），發現其利潤率與人均營收「似乎持平」，沒有任何證據表明AI在改善生產率^[1]。

Slok的數據：AI的紅利只屬於七巨頭

Slok的分析框架刻意把科技七巨頭剔除——Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟、輝達與特斯拉之外，構成標普500其餘99%公司的「標普493」才是檢驗AI普惠性的真實樣本。結論冷峻：「AI沒有給科技行業以外的任何大公司的底線帶來好處。」利潤率持平、人均營收持平——大規模投資與實際回報之間，至今沒有出現傳導^[1]。TechCrunch的報導追問了一個關鍵問題：「這只是非科技公司滯後了嗎？」——言下之意，技術擴散通常需要時間（網際網路與雲端運算都經歷過「先基礎設施後應用」的時滯），Slok的數據是「AI無用」還是「AI未至」，目前無法證偽任何一邊。但這份數據與本週的信用市場形成了危險共振：如果AI在可預見期限內無法改善普通企業的盈利，那麼圍繞AI建設的萬億美元融資，其償付來源就只剩七巨頭自身的資本開支循環——這正是上週摩根士丹利「輝達拿走三分之二」資金流向圖的另一面。

鋪天蓋地的投資 vs 遲遲不來的回報

把Slok的數據放在投資側的座標系裡，落差更加具體：超大規模雲廠商2025-2030年間超7萬億美元的資本開支計劃、今年已逾4500億美元的AI相關發債、摩根大通預計2030年前超3萬億美元的晶片支出——這些數字的償付邏輯都建立在「AI將提升全行業生產率」的假設上。而Slok的「標普493利潤率持平」意味著：假設中的需求端（企業為AI生產力付費）尚未在財報中出現。當然，反方論據同樣存在：高盛指出超大規模雲廠商的盈利預期自7月以來沒有下修，資料中心需求依然強勁——但那是「AI供給側」的盈利，不是「AI應用側」的回報；Slok測量的恰恰是後者。兩份數據合起來才是完整圖景：AI正在讓賣鏟子的賺大錢，但用鏟子挖金子的絕大多數還沒挖到。

對投資者的含義：下一輪考驗在應用側財報

這份數據的投資含義指向明確的觀察位：未來幾個季度的企業財報中，非科技巨頭的「AI相關收入」或「AI帶來的成本節約」揭露將取代雲廠商的資本開支指引，成為AI敘事的核心變數。如果標普493的利潤率在未來兩三個季度仍無起色，Slok的「零回報」就會從經濟學家的觀察升格為市場的共識定價——屆時受衝擊的將不只是AI股票，還有為AI建設融資的整個信用鏈條。反過來說，任何一個非科技巨頭拿出可驗證的AI生產率數據，都會成為多頭的重磅彈藥。

接下來盯什麼

一是本週谷歌、微軟、亞馬遜財報中關於「AI為企業客戶帶來可量化回報」的案例揭露；二是標普493整體的三季報利潤率環比變化；三是企業AI支出調查（如各類CIO調研）的邊際方向；四是Slok後續報告——他若把數據細化到行業層面，將給「AI擴散曲線」提供第一張實證地圖^[1]。

Slok其人：從「AI泡沫旗手」到數據跟進者

值得注意的是Slok並非AI懷疑論陣營的新人——這位阿波羅首席經濟學家過去兩年持續發布關於AI資本開支集中度的警告（其「AI集中度超過互聯網泡沫頂峰」的圖表曾被廣泛引用），是華爾街最早系統性提示AI擁擠風險的聲音之一。他的「標普493」框架與其說是新發現，不如說是其泡沫論的自然延伸：如果AI支出集中在七巨頭、且回報尚未擴散至其餘493家，那麼這個結構的脆弱性就不取決於AI技術本身，而取決於七巨頭願意為「尚未擴散的回報」繼續供血多久。Slok的下一步數據動作因此值得跟蹤——市場需要知道：七巨頭的AI收入裡，有多少最終來自其餘493家的AI支出？如果這個閉環的比例在上升而493的利潤率仍然持平，那意味著AI經濟正在變成一個內部循環——那才是真正的泡沫形態。