投资者预期AI使用将迅猛增加，但最新官方和民间调查都显示企业采用率趋于停滞美股美股海外新鲜事 本文刊发于经济学人网站。11月20日，美国统计学者公布了一项调查结果，数据中隐藏着一项可能影响数万亿美元支出的趋势。美国人口普查局的研究人员，询问企业在过去两周是否在“生产商品和服务”中使用了人工智能。我们估算，按就业人数加权，美国人在工作中使用人工智能的比例最近下降了一个百分点，目前为11%。在员工超过250人的大型企业中，AI的采用率大幅下降。为海外华人提供有价值的信息与分析，更多内容和全文可在蓝天、电报、x查找causmoney，或直接谷歌搜索生成式AI浪潮已经持续三年，然而对这项技术的需求看起来却出乎意料地疲软。人工智能普及得快还是慢，将产生深远影响。要想让全球从AI中获得生产率提升，普通企业必须把这项技术纳入日常运营中。这也是判断当下是否存在“AI泡沫”的关键问题。从现在到2030年，大型科技公司将在AI服务基础设施上投入5万亿美元。根据摩根大通的估算，要让这些投资物有所值，AI的年收入需达到6500亿美元，而目前这一数字仅为约500亿美元。个人在日常生活中购买AI服务的支出可能只是其中的很小一部分，企业必须填补其余部分。人口普查局只是众多数据来源之一，其他研究者也在汇总自己的AI采用率估算；多数研究发现AI采用率高于10%。经济学家们对此产生了争议。一些人认为，人口普查局的调查过于严苛，人们如何理解“在生产商品和服务中使用AI”这一问题并不明确。如果改为询问员工本人是否在工作中使用AI，可能会比问高管更容易得到积极回应。人口普查局的支持者则反驳说，只有政府才拥有足够庞大的网络，能抽样出真正具有代表性的美国企业群体，而不仅是那些较为创新的行业，如编程公司。即使是非官方的数据，也显示企业对AI的采用在停滞。斯坦福大学的乔恩·哈特利及其同事发现，今年9月，美国人在工作中使用生成式AI的比例为37%，比6月的46%有所下降。圣路易斯联邦储备银行的亚历克斯·比克及其同事的追踪数据显示，2024年8月，有12.1%的适龄工作人口每天在工作中使用生成式AI，一年后上升到12.6%。金融科技公司Ramp发现，2025年初，美国企业中AI使用率飙升至40%，随后趋于平稳。AI的采用确实显示出增长放缓的迹象。一个可能的解释是经济不确定性，包括贸易战、移民减少以及利率前景不明等因素，使得企业在投资前持观望态度。此外，历史经验表明，新技术的普及常常是断断续续的。比如，美国家庭电脑的使用在20世纪80年代末曾经放缓，但那只是一个短暂的插曲，随后在90年代迎来全面普及。当然，也可能存在更不乐观的原因。导致AI的普及停滞。其中之一是企业内部的权力结构。几乎所有高管都在赞美AI。在最近的财报电话会议中，近三分之二的标普500公司高管都提到AI。然而，真正负责实施AI的人可能并不那么积极，或许是因为担心AI会让他们失业。软件公司Dayforce的一项调查发现，87%的高管在工作中使用AI，而管理层中只有57%，普通员工更只有27%。也许中层管理者只是为了满足上级的要求设立AI项目，但后来悄悄把项目取消。人们对AI实际效用看法的变化，可能也是导致AI采用放缓的原因之一。越来越多的证据显示，目前这一代AI模型还不足以彻底改变大多数企业的生产力。现有用户如果觉得AI的投入产出不理想，潜在用户可能就会迟迟不愿采用。以下三方面的证据，可能会让企业在是否采纳AI方面犹豫不决。首先，是来自资本市场的信号。高盛编制了一个指数，追踪那些“因AI带来生产力提升而对基础盈利预期变化最大”的公司。这个指数包括了福特、报税公司H&R Block以及新闻集团等积极推进AI计划的企业。长期以来，这些公司的股价走势与整体市场一致。但最近，这一指数开始落后。至少到目前为止，投资者还没看到AI采用带来盈利能力或增长的明显改善。其次，是调查数据。德勤与香港大学人工智能、管理与组织中心联合对高管进行的一项调查显示，45%的高管表示AI计划带来的回报低于预期，只有10%的高管认为超出了预期。咨询公司麦肯锡的一项最新研究则指出，对于大多数企业而言，AI的使用还未能显著提升整体利润。第三，是经济学研究。至少在短期内，引入AI可能以出人意料的方式降低生产率。企业为了重构IT系统和工作流程，可能在一段时间内导致效率下降，随后才会大幅提升。斯坦福大学的埃里克·布林约尔松将这种现象称为“生产率J曲线”。也有人认为AI还存在另一种独有的问题。上海科技大学的论文中提到“生成式AI的平庸陷阱”。AI技术可以帮助人们产出“够用”的内容，这对能力较弱的员工有帮助，但研究发现，这反而可能降低高效员工的生产率，因为他们会因此变得不那么努力。企业终将学会更高效地利用AI，而AI模型本身也将持续改进。如果越来越多的证据，能证明这项技术在提高工作效率方面确实具有变革性，更多企业就会意识到AI是不可或缺的。即使真有这一天，现阶段的停滞也表明，从AI中获得经济回报的过程将比人们想象中更慢、更不均衡、成本更高。在AI采用率快速提升之前，企业要实现足以支撑5万亿美元投资的收入，仍遥不可及。
