81%在加钱，11%看到回报：AI的账为什么算不过来

Gartner 上周开年度 IT Symposium/Xpo。会上放出一组数：81% 的 CIO 说今年还在加 AI 预算，44% 的 CEO 承认自己没法向股东证明 AI 赚回了钱。两句话出自同一场会。

同一周，阿波罗全球管理首席经济学家 Torsten Slok 发了一份五张图的笔记，把标普 500 拆成两半看：七大科技巨头的人均营收，通胀调整后从 2022 年的 55 万美元涨到今年接近 80 万；剩下那 493 家从 2019 年起就卡在 55 万上下。利润率的线在 2023 年三季度分开，巨头往上，其余走平。笔记 10 月 24 日发在阿波罗的 Daily Spark 上，标题是《No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector》。

六组数摆在一起

Gartner 那批数里还有三个更小的。13% 的 CIO 说公司拿到了显著甚至变革性的价值，11% 的 CFO 看到了清晰回报，58% 的 CIO 觉得降本压力比去年更大。

最小的是 4%，只有 4% 的 CIO 有把岗位按"人和 agent 怎么分工"重新设计过的计划。

前三个说的是回报证明不了，这一个说的是改造还没开始。分析师 Alicia Mullery 在台上只说了六个字："Volume is not value"，量不等于价值。她说缺的那两件事很具体：事前把每个用例值多少钱定下来，以及什么时候该走开。

收益说不清，成本算得清

两百人的公司买 200 个 AI 席位，销售拿它写跟进邮件，以前一小时三封，现在能写八封。

多出来的那五封最后记在谁账上？可能多约到两个客户，也可能五封都没人回，这个数没人算得出来。财务那边是另一幅样子：席位费按月扣，token 按量走，权限管理和安全审计还要单列一笔，每一笔都精确到分。

一个人省下的时间标不了价，公司掏出去的钱却每分都对得上科目：Copilot 一人一月 30 美元，底下还得先有 M365 E3 那 39 美元；两百个人，一年 165,600 美元。差的那一截不会消失，它原样落到要做汇报的那个人头上。

试点里人人都说好用

试点阶段的数据通常漂亮。McKinsey 今年的调研里，80% 的受访者说 AI 让个人产出提高了；Deloitte 那边，三分之二的人拿到了效率提升。这两个数都真实，可它们量的是同一件事：单个岗位的手感。

再往上一格就不一样。McKinsey 那 80% 里，只有 37% 说 AI 影响了公司的 EBIT；Deloitte 那三分之二里，只有 20% 说收入真的涨了。手感和账本之间夹着脏数据、权限墙、审批流，还有谁都不愿意改的考核指标。

Gartner 的 David Furlonger 说得更绝，在旧的工作方式上继续叠加 AI，价值问题解决不了。

token 从增长项改成了成本项

Slok 笔记里最该抄下来的是这句：美国主流企业正在往回撤，开始把 token 支出看成压在利润率上的成本中心，而不是增长来源。同一份笔记里他还写，大多数公司并不需要最新的模型，也不愿意为它掏钱。

归类一变，AI 预算就要跟差旅、外包、广告费抢同一笔钱。抢预算的规则是下个季度能省多少，不是三年后能变成什么。

能对上账的 AI，长什么样

Gartner 同场还给了一个更硬的数字：超过 3.5 万亿美元的 AI 基建投入，如果收入对不上，到 2030 年可能面临减值。

Slok 在笔记最后写，AI 可能是个很好的计算器，可商业里的智力主要是判断。

如果你正在公司里推 AI，汇报时换个说法。别写"效率提升 30%"，那个数没人能验；改成这个月砍掉了哪几个环节、少了几轮返工、多接了几单。

4% 那个数字对打工人是另一层意思：绝大多数公司还没想清楚人和 agent 该怎么分工。会用工具的人这两年不缺，缺的是能把一条流程拆成哪段给人、哪段给机器的人。

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