知名風險投資人 Chamath Palihapitiya 在最新一期播客節目中發出嚴厲警告：美國企業界正將數千億美元砸向人工智慧，但生產力資料遠未跟上支出步伐，這可能正在掩蓋“史上最大的資本配置錯誤”。

他的核心論據來自對 標普 500 成分股的拆解。剔除 輝達、雲服務商、半導體裝置商等直接受益於 AI 基礎設施建設的科技巨頭後，剩下的“標普 493”自生成式 AI 進入主流以來，每股收益增長約 9%。但 Palihapitiya 估算，其中僅有 0% 至 2% 真正來自 AI 帶來的生產力提升，其餘增長几乎完全由通脹環境下的定價權和激進的股票回購所驅動。換句話說，大多數購買 AI 的企業尚未將其轉化為真實的經營改善。

這一判斷與 普華永道 2026 年 CEO 調查 的資料高度吻合。該調查顯示，56% 的 CEO 表示 AI 既未增加收入也未降低成本，只有 12% 的 CEO 同時實現了增收與降本。行業甚至為此創造了一個術語——“試點煉獄”：企業在小範圍試點中成功展示了 AI 能力，卻難以將其大規模部署以產生可量化的財務收益。

更關鍵的變化在於預算歸屬的轉移。AI 支出正從實驗性的創新預算轉入 核心運營預算，這意味著審批權從創新團隊移交到了首席財務官手中。CFO 們開始用審視傳統資本開支的眼光來質問 AI 專案：這筆錢投下去，回報率能否超過 無風險利率？如果答案是否定的，那麼企業還不如把現金留在資產負債表上。Palihapitiya 強調，資本是有成本的，當 AI 支出持續翻倍甚至翻兩倍、三倍時，它最終必須證明自己能帶來高於國債收益的回報。

當然，Palihapitiya 並未全盤否定 AI 的長期價值。他承認，網際網路、雲端計算和智慧手機都經歷過“先燒錢、後產出”的階段，AI 未必永遠屬於“投入大於產出”的類別。但他提醒投資者，市場在第一階段被 AI 的驚人能力所折服，而第二階段將冷酷地要求 利潤率擴張、生產力提升和可衡量的盈利增長。

這一視角對產業鏈不同環節的含義截然不同。對於輝達和超大規模雲服務商而言，其營收仍直接受益於旺盛的基礎設施需求，短期衝擊有限。但對於那數千家斥巨資採購 AI 服務的企業來說，聚光燈正在從“AI 能做什麼”轉向“AI 賺回來的錢是否比花出去的更多”。Palihapitiya 認為，未來市場的贏家將是那些能用硬財務資料——而非炫目的演示——回答這個問題的公司。

當前，企業級生成式 AI 支出在 2025 年已達到約 370 億美元，同比增長超過三倍。當如此龐大的資金洪流撞上超過半數 CEO 的零回報反饋時，AI 投資敘事的裂痕正在顯現。投資者或許需要少問“AI 是否有效”，多問“AI 是否划算”。