高盛警示：AI采用趋势放缓，企业为何难以落地？ - 指南

近期，高盛、阿波罗与MIT的多份报告共同揭示了一个冷却的事实：尽管AI资本投入持续火热，但企业端的实际采用率正在放缓，甚至出现下滑。

投资与采用的错位

在硬件层面，超级科技巨头们依旧大手笔投入。高盛的报告显示，美国企业在第三季度继续加速建设AI基础设施，仅数据中心投入就高达数千亿美元。然而，在企业实际使用层面，采用率仅从9.2%小幅提升至9.7%，增长曲线明显趋缓。

换句话说，AI基础设施的投入与企业的真实应用正在脱节。资本热情尚未完全传导到实际业务中。

大型企业进入“冷静期”

更引人注意的是，大型企业的AI采用率开始下降。阿波罗基于普查局120万家企业的分析发现，雇员规模在250人以上的公司中，AI应用比例不增反降。这意味着，经历了初期的探索热潮后，大型企业正进入“手艺幻灭期”，开始重新审视AI在生产与管理中的价值。

此种回落提醒大家：AI并非“即插即用”，而是需更深度的流程重塑与技术整合。

投入高，回报低？

MIT的研究更是泼了一盆冷水：95%的企业没有从生成式AI投资中获得回报。根源在于企业内部的“学习差距” 和 整合困境。许多AI工具最初是为个人用户设计的，缺乏适应企业麻烦场景的能力，而企业自建系统的成功率更是不足三分之一。

相比之下，那些借助成熟供应商“购买”AI能力的企业，落地成功率要高得多（约67%）。这表明，AI的成功落地更依赖于生态与服务体系，而非单纯的算法堆砌。

给开发者与中小企业的启示

对于开发者和中小企业而言，这些数据带来的启示很明确：

• 不要盲目追逐潮流：先明确业务痛点，再匹配合适的AI能力。

• 降低试错成本：避免自建“巨无霸”系统，选择轻量化、模块化的方案。

• 关注资料与整合：AI落地的核心在于能否与现有业务流程顺利结合。

在实践中，我们观察到一些企业正在通过云服务商或AI平台的模块化能力来应对落地难题。例如，MateCloud就强调为中小企业提供标准化工具 与 可组合的AI解决方案，让企业无需承担庞大的前期研发投入，就能在营销、客服或数据分析等环节高效接入AI功能。这类方式显然更符合当前的应用现实。

结语

资本与市场的热度之间，AI正走过从狂热到冷静的过渡期。对企业而言，AI的价值并不在于是否“用上了最新模型”，而在于是否真正消除了业务问题。

高盛的“增速放缓”、阿波罗的“采用下降”与MIT的“零回报”警告，都是提醒我们：AI的落地是一场长期的系统性工程，而非一场速战速决的竞赛。