企业对生成式AI的盲目投资导致近400亿美元浪费，95%的公司未能从中获得实际回报。

生成式AI热潮下，企业投入近400亿美元却收效甚微

根据麻省理工学院（MIT）NANDA（网络代理与去中心化AI）项目的最新报告，美国企业在生成式AI（Generative AI）领域的投资已高达350亿至400亿美元，但绝大多数企业并未从中获得实质性回报。报告显示，95%的企业在AI项目上几乎没有任何收益，仅有5%的企业成功将AI工具大规模应用于生产。

该报告基于对52位企业高层的结构化访谈、300多个公开AI项目的分析以及对153位商业专业人士的调查。报告指出，生成式AI的“鸿沟”并非由于基础设施、学习能力或人才不足，而是因为AI系统在数据保留、适应性和持续学习方面的局限性。

报告强调，生成式AI的部署率极低，仅有5%的定制企业AI工具能够进入生产阶段。尽管聊天机器人因其易用性和灵活性在某些场景中表现良好，但在关键工作流程中，由于缺乏记忆和定制化能力，它们往往无法胜任。

一位未具名的CIO在访谈中表示：“今年我们看了几十个AI演示，但真正有用的可能只有一两个，其余的要么是包装，要么是科学实验。”

报告还指出，生成式AI仅在技术和媒体与电信两个行业中产生了实质性影响，而在其他行业（如专业服务、医疗保健、零售、金融服务、先进制造业和能源材料等）中，其影响微乎其微。

此外，生成式AI的广泛应用正在改变就业市场，尤其是在技术和媒体行业。超过80%的高管预计未来两年内将减少招聘规模，尤其是在客户支持、行政处理和标准化开发等非核心业务领域。

报告建议，企业应将AI投资集中在能够带来实际业务成果的领域，如潜在客户筛选和客户保留，而不是将大量预算用于营销和销售。同时，报告指出，像OpenAI的ChatGPT这样的通用工具在企业中的表现往往优于定制的企业AI工具，原因在于员工对ChatGPT的界面更为熟悉，使用频率更高。

报告总结称，成功跨越生成式AI鸿沟的企业将AI采购视为业务流程外包，而非简单的软件即服务（SaaS）采购。这些企业要求深度定制化，推动前线员工采用，并根据业务指标对供应商进行问责。

评论主要围绕生成式人工智能（GenAI）的现状和未来发展展开，观点分为支持和质疑两派。

质疑派观点： 1. GenAI存在泡沫，投资过热：多位评论者将当前GenAI的热潮与2000年的互联网泡沫相提并论，认为VC的盲目投资和缺乏实际商业计划可能导致未来的崩溃。 - JCM9: "There’s no question we’re in a 'GenAI' bubble... this whole thing looks like a dumpster fire burning next to a gasoline truck." - at-fates-hands: "The arms race to throw money at anything has 'AI' in their business name is the same thing I saw back in 2000."

2. 技术应用有限，无法替代人类：部分评论者认为GenAI在某些领域（如代码搜索、医疗诊断）有潜力，但无法完全替代软件工程师或客服等职业。
   • mrsilencedogood: "But anyone expecting anything like Gen AI (being able to replace a real software engineer, or quality customer support rep, etc) is going to be disappointed."

支持派观点： 1. GenAI在特定领域有实际价值：评论者指出，GenAI在提高效率（如支持和管理流程）和解决复杂问题（如代码搜索）方面具有显著价值。 - fancyfredbot: "Cutting 'between five and 20 percent of support and admin processing' is really valuable." - mrsilencedogood: "Now, LLMs have a decent shot at figuring it out."

2. 投资是学习和创新的必要成本：部分评论者认为，尽管存在风险，但投资GenAI是探索未来技术的必要过程，不应被视为浪费。
   • jstummbillig: "That is not 'lighting money on fire', that is how all learning happens."

其他观点： 1. 数据真实性存疑：有评论者对文章中提到的投资数据表示怀疑，认为这些数字可能是企业为了税务目的而编造的。 - throwmeaway222: "There is no real source for this data other than 'executives' that only think in numbers."

2. 技术应用的门槛高：评论者指出，只有少数高技能工人和经理能够有效利用GenAI技术，大多数项目可能因误解技术能力而失败。
   • DiscourseFan: "Only workers who are very highly skilled at utilizing the technology--and there are very few of those--are seeing benefits."

总结：评论者对GenAI的未来持不同看法，质疑派认为当前投资过热且技术应用有限，支持派则认为其在特定领域有实际价值，且投资是创新的必要成本。