知名风险投资人 Chamath Palihapitiya 在最新一期播客节目中发出严厉警告：美国企业界正将数千亿美元砸向人工智能，但生产力数据远未跟上支出步伐，这可能正在掩盖“史上最大的资本配置错误”。

他的核心论据来自对 标普 500 成分股的拆解。剔除 英伟达、云服务商、半导体设备商等直接受益于 AI 基础设施建设的科技巨头后，剩下的“标普 493”自生成式 AI 进入主流以来，每股收益增长约 9%。但 Palihapitiya 估算，其中仅有 0% 至 2% 真正来自 AI 带来的生产力提升，其余增长几乎完全由通胀环境下的定价权和激进的股票回购所驱动。换句话说，大多数购买 AI 的企业尚未将其转化为真实的经营改善。

这一判断与 普华永道 2026 年 CEO 调查 的数据高度吻合。该调查显示，56% 的 CEO 表示 AI 既未增加收入也未降低成本，只有 12% 的 CEO 同时实现了增收与降本。行业甚至为此创造了一个术语——“试点炼狱”：企业在小范围试点中成功展示了 AI 能力，却难以将其大规模部署以产生可量化的财务收益。

更关键的变化在于预算归属的转移。AI 支出正从实验性的创新预算转入 核心运营预算，这意味着审批权从创新团队移交到了首席财务官手中。CFO 们开始用审视传统资本开支的眼光来质问 AI 项目：这笔钱投下去，回报率能否超过 无风险利率？如果答案是否定的，那么企业还不如把现金留在资产负债表上。Palihapitiya 强调，资本是有成本的，当 AI 支出持续翻倍甚至翻两倍、三倍时，它最终必须证明自己能带来高于国债收益的回报。

当然，Palihapitiya 并未全盘否定 AI 的长期价值。他承认，互联网、云计算和智能手机都经历过“先烧钱、后产出”的阶段，AI 未必永远属于“投入大于产出”的类别。但他提醒投资者，市场在第一阶段被 AI 的惊人能力所折服，而第二阶段将冷酷地要求 利润率扩张、生产力提升和可衡量的盈利增长。

这一视角对产业链不同环节的含义截然不同。对于英伟达和超大规模云服务商而言，其营收仍直接受益于旺盛的基础设施需求，短期冲击有限。但对于那数千家斥巨资采购 AI 服务的企业来说，聚光灯正在从“AI 能做什么”转向“AI 赚回来的钱是否比花出去的更多”。Palihapitiya 认为，未来市场的赢家将是那些能用硬财务数据——而非炫目的演示——回答这个问题的公司。

当前，企业级生成式 AI 支出在 2025 年已达到约 370 亿美元，同比增长超过三倍。当如此庞大的资金洪流撞上超过半数 CEO 的零回报反馈时，AI 投资叙事的裂痕正在显现。投资者或许需要少问“AI 是否有效”，多问“AI 是否划算”。