隨著有關AI炒作可能過度的警告悄然浮現，美國一些科技股在昨夜遭到了拋售。

　　在本輪AI浪潮中扮演“賣鏟人 ”角色的英偉達 ，周二下跌了3.5% 。與此同時
，“AI軍工第一股
”Palantir重挫了9.4%，芯片設計公司Arm也下跌5%
。

　　AI概念股的集體重挫 ，導致科技股占比較高的納斯達克綜合指數周二收盤下跌了1.4%
，創下8月1日以來的最大單日跌幅。標普500指數也下跌了0.7% 。

　　對此，不少華爾街交易員將部分AI概念股下跌的原因 ，歸咎于麻省理工學院分支機構周一發布的一份重要報告
。該報告與OpenAI首席執行官奧爾特曼當天有關人工智能泡沫可能正在形成的言論一同，令年內愈發不可一世的AI浪潮
，遭遇了“當頭棒喝”。

　　一位美國科技基金的交易員表示，麻省理工學院的報告顯示 ，高達95%的企業從其生成式AI投資中獲得的回報為零
，“這個故事讓人們感到恐懼 。 ”

　　麻省理工報告究竟說了什么？

　　這份題為《生成式人工智能的鴻溝：2025年商業人工智能的現狀》的報告顯示，盡管企業在生成人工智能上已花費了300至400億美元 ，但95%的公司迄今并未能獲得商業回報。

　　這項研究的重點在于“GenAI鴻溝
”
。研究發現盡管人們爭相整合強大的新模型
，但只有大約5%的AI試點項目實現了收入的快速增長；絕大多數項目停滯不前，對企業利潤表幾乎沒有產生任何可衡量的影響。

　　這項研究基于對150位企業領袖的訪談、對350名員工的調查以及對300個公共AI部署的分析 ，描繪出了成功案例和停滯項目之間的清晰鴻溝 。

　　麻省理工學院NANDA項目的研究貢獻者Aditya Challapally表示
，“一些大公司的試點項目和年輕的初創公司在生成式AI方面確實表現出色
。例如，有些由19或20歲年輕人領導的初創公司 ，其收入在一年內從零躍升至2000萬美元
，”這是因為他們專注于一個痛點，執行到位 ，并與使用他們工具的公司建立了明智的合作伙伴關系。

　　但在數據集中的95%的公司里，生成式AI的實施效果不佳 。核心問題是什么？不是AI模型的質量
，而是工具和組織雙方的“學習差距 ”
。雖然高管們常常歸咎于監管或模型性能，但麻省理工學院的研究指出 ，問題在于企業集成過程存在缺陷。

　　Challapally解釋稱
，像ChatGPT這樣的通用大模型工具因其靈活性而在個人使用中表現出色，但在企業應用中卻會停滯不前 ，因為它們無法從工作流程中學習或適應工作流程 。

　　數據還揭示了資源分配的不匹配
。目前
，超過一半的生成式AI預算用于銷售和營銷工具，然而麻省理工學院發現最大的投資回報率往往來自后臺自動化——消除業務流程外包 、削減外部代理成本以及簡化運營。

　　成功的AI部署背后是什么？

　　麻省理工的報告認為 ，公司采用AI的方式至關重要 。從專業供應商處購買AI工具并建立合作伙伴關系的成功率約為67%
，而內部構建的成功率僅為前者的三分之一(約22%)
。

　　這一發現在金融服務和其他高度監管的行業中尤其具有現實意義，在這些行業中 ，許多公司正在2025年構建自己的專有生成式AI系統。然而
，麻省理工學院的研究表明，這些單打獨斗自行開發的公司失敗率要高得多 。

　　Challapally指出 ，接受調查的公司通常不愿分享失敗率?！皫缀跷覀兯街?，企業都在嘗試構建自己的工具
，”他說，但數據顯示購買的解決方案能帶來更可靠的結果
。

　　報告還顯示 ，AI帶來的勞動力市場顛覆已經開始
，尤其是在客戶支持和行政崗位。與大規模裁員不同，公司越來越多地選擇在職位空缺時不再填補 。大多數變化集中在那些因被認為價值較低而先前被外包的工作上
。

　　對負面消息趨敏感

　　可以說 ，這份報告的發布正值人們對科技股高估值擔憂日益加劇之際。市場再度開始對任何有關人工智能的負面消息都十分敏感
，這一點顯而易見——正如1月DeepSeek橫空出世所引發的美股市場動蕩一樣 。

　　周二的拋售進一步表明，在經歷了數月的人工智能驅動的狂熱之后 ，任何質疑人工智能商業可行性的證據
，都有可能再度引發市場回調
。

　　從走勢來看，周二的下跌也恰恰是由今年一些表現最佳的股票下跌所致。甲骨文和超微半導體(AMD)是自5月中旬以來表現最好的五只大盤股中的兩只 ，這兩家公司分別下跌了5.9%和5.4% 。在應用內投放廣告的AppLovin下跌了5.9%
。

　　專注于科技領域的Irving Investors投資組合經理Jacob Sonnenberg表示
，“市場此前一直很火爆，而周二你會看到很多非常熱門
、勢頭強勁的股票開始出現輪換。
”

（文章來源：財聯社）