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AI 投资回报率（ROI）的缺失何时会成为一个问题？
作者认为AI投资回报率正转为负值，并引用企业回报不佳及科技巨头财报中承认的变现问题作为证据。
- 企业AI部署回报率差，平均支出远超回报，且大多数公司改善甚微。
- 科技巨头高管承认在扩展和变现方面存在不确定性，需等待客户证明ROI才会调整IT预算。
- AI成本正在压缩利润率或由Salesforce等公司自行吸收，每用户收入可能下降。
我自己也持有一些科技股，但我希望我对这件事的判断是错的。我一直认为AI的投资回报率故事迟早会转向负面，只是没想到会在今年。但现在我信了。
ROI问题终将暴露
外部数据在各种来源中都高度一致：
• SAP委托对1600家公司进行了一项研究并自行发布：平均支出2670万美元，平均回报470万美元，净亏损
• 贝恩发现40%的部署项目改善幅度不超过10%，仅4%超过30%
• 44%的公司正用尚未实现的节余来资助下一个AI项目
• 普华永道发现20%的公司拿走了74%的回报，意味着大多数公司基本一无所获
• 亚马逊CEO在财报电话会上表示，企业主要赢得的领域是削减成本，而非新增收入
但真正的来源其实是META、MSFT、亚马逊、Salesforce和SAP实际财报电话会和MD&A。这些公司本该是在贩卖梦想的，所以当它们自己的话削弱了这个梦想时，就说明有问题。
扎克伯格在一次宣布1300多亿美元资本支出的电话会上说：“我并不认为我们对每个产品具体如何逐月扩展有非常精确的计划。”
萨提亚·纳德拉基本承认微软正等着自己的客户先证明ROI，然后IT预算才会真正转移：“IT预算将由业务成果进入IT预算以及从其他项目重新分配的组合来重塑。”翻译一下：客户自己还没在账上证实这一点。
Salesforce正在消化所使用AI模型的成本，并表示他们预计“毛利率保持中性”。增长很快，自己买单，但利润率尚未获益。
SAP将AI附加到66-90%的大交易中，这听起来很棒，直到你读到这种附加发生在订单录入阶段而非生产部署阶段，并且管理层警告转向消费定价“可能会暂时压缩每客户收入”。
削减成本是有限度的。Ed Zitron说得简单明了：如果ROI真的存在，人们早就谈论它了。但事实是每个人都在谈论AI最终会做什么。
为什么我认为今年就会爆发
我时不时参加科技聚会。几年前大家展示的是真东西——真正改变工作方式的工作流。现在每次都是老调重弹。上次我去的时候，所有人都在聊用AI做个人事情，而不是工作。除此之外，最近有几件事同时发生：
• 模型就是不像以前那样快速提升了，如果你天天用就能感觉到
• 本周我看了Gavin Baker的发言，他可是真金白银投半导体和AI初创公司的。他举的两个商业ROI例子是：用AI做摘要，以及一个朋友跟Claude聊了一小时来帮诊断女儿的病。然后他话锋一转谈到了AGI和UBI。这就是一个靠投资这个吃饭的人给出的乐观论点。
• Altman上CNBC说ROI的批评是公平的——如果数字好看你绝不会这么说
• Uber公开评论说他们在四个月内就用完了全年的AI代币预算
• GitHub Copilot、Salesforce和SAP都在从固定订阅制转向按用量计费，这意味着每家公司都将得到一个真实的数字，精确显示他们花了多少、拿回了多少。目前这个数字是隐藏的。但很快就不会了。
• Anthropic即将上市，其CFO今年早些时候的一份宣誓书显示累计总收入为50亿美元，而他们对外宣传的是年收入190亿美元。S-1文件将迫使对话中多一些诚实。
总之，我希望我是错的。
对于 Meta 来说，ROI 是个问题。他们没有付费订阅用户，除了广告之外没有收入保证。这个股票可能会继续下跌，很可能到 300/400 美元区间。他们今年在资本支出上花了 1500 亿，传闻说明年要花 3000 亿，而回报最多只有 200 亿（用于广告定向的 AI）。再加上股份稀释。2028 年之前不建议买入。
微软让我很困惑，我认为它会因此被重新估值。他们在医疗领域有根据地，每年能保证数十亿美元的收入，而且不会被放弃。那么多受保护的健康信息加上他们的加密方法，可不是闹着玩的。我认为一旦华尔街看到这个分析，意识到他们永远能盈利，就会扭转局面。
说得好。你有关于Meta明年资本支出传闻的消息来源吗？我持有一些，如果情况如此，我不想继续持有。
只是我在湾区很多在那工作的朋友一直在卖出，并继续接受他们的“股票赠予”，但他们并不持有。这令人担忧。扎克伯格显然也希望股票市盈率在8-10倍，因为FTC将继续就他们的垄断案上诉——他希望如果保持低成本，他们就无法拆分公司……这可能会拖到2030年。
谢谢
嗯，看看他们的利润增长
他们明年赚不到 3000 亿来支付资本支出。他们会背负债务好几年。
你在说什么？如果你看Meta的资本回报率，过去三年尽管累计花了1340亿美元的资本支出，它一直稳定在50%左右。如果你看增量总资本回报率（这考虑了总固定资产而不是净固定资产，并用EBITDA作为盈利指标，以消除折旧政策变化的影响），增量总资本回报率仍然非常健康，达到26%。如果你能在每投入的一美元上赚取26%的回报，你会不会尽可能多地投入？而且你正看到这一点，Meta将第一季度营收增长加速到33%，2026年可能接近30%。以30%的增长计算，新增收入约600亿美元，假设平均EBITDA利润率为50%，在1350亿资本支出上获得300亿，ROI为22%。然而我们知道广告的增量收入有很高的增量利润率（有人说高达80%）。取65%的中值，增量EBITDA接近400亿，对1350亿的ROI为29%。广告是最清晰的ROI用例，如果你和Meta的人聊过，这正是推动他们广告业务增长的原因，因为整体广告市场肯定没有增长30%。全球广告市场整体增长约6%，而Meta已经是如此大的玩家，所以我们可以说没有AI，他们的增速会更接近全球广告市场增速。因此，在估计的600亿增量收入中，可能有450到500亿来自AI部署，且利润率很高。
我同意业务很出色，但你也需要考虑
1)情绪——华尔街讨厌这只股票，并将继续抛售，直到资本支出降低，但不会降低。随着7月份财报临近，你将看到再跌20%。
2) 扎克伯格更希望公司估值接近低于1万亿美元，理想股价在300美元左右，市盈率接近10。联邦贸易委员会将继续上诉，宣布该公司垄断并分拆，保持低估值可能有助于他赢得上诉。
这些是不同的问题。你说ROI是问题，但我证明了不是。我同意市场情绪很差，但那是因为人们不认为他们拥有领先模型。你断言股票会下跌20%是猜测。同样，扎克伯格希望市值低于1万亿美元也是推测。ROI不是问题，市场对它的情绪才是，这是两个不同的问题。
让我困惑的是为什么 MSFT 被如此忽视。它们深深嵌入全球企业和政府中，即使有稍微更好的平台，切换成本也高得离谱。它们是所有数据的守门人，也是所有其他 AI 玩家需要接入的平台。
我猜 Google 可能会变得有竞争力，但它们的销售触角还没能伸得那么远。
对于 Meta，我看不出有什么愿景能支撑这么高的支出，但它们会用 AI 更精准地投放广告、创建更好的营销档案。那里面是有钱的。
这太短视了。怀疑论甚至逆向观点本身没问题，但这样断言显得很愚蠢。全世界都在押注这场革命。不是每个人都能赢，不是每个人都能执行好，但每个拥有领域知识和专业意见的人都在大力投入。
铁路曾面临同样的质疑，经过几十年才成为全球最大的行业。
电力、电话、计算机，甚至互联网，都需要时间。AI 已经在某些领域提升了生产力。
Anthropic 已经声称第二季度将盈利，我们还没看到财报，但由于他们计划今年上市，很难想象他们会公然撒谎。
怀疑是好事，但当全世界都在推动这件事，而你如此自信地认为自己是对的、别人都错了时，听起来就像那些想对新冠疫苗“做自己的研究”然后喝漂白剂的人。
调整后 EBITDA 盈利。大概是调整了所有资本支出后吧，哈哈。
我想同意，但“大家都在做”是一个论点，但不是好论点，尤其是你在寻找好机会时。Anthropic的ARR是基于马斯克打折他们算力的时期，如果你再看一下那篇帖子，你会看到官方文件说50亿美元，但他们在媒体上宣传的是190亿。
我认为你最好的论点就是直接举例说明实际收入的增长，而不是模糊地引用旧技术。事情需要时间，但我并不是在争论技术十年后是否会进步。我想知道的是，缺乏ROI何时会成为问题。
我的回复直接针对那个“高度怀疑”AI能盈利的人。
争论点不在于每个人都在做。争论点在于他为什么如此确信所有人都错了。
AI绝对是未来，但如果那个未来还需要10-20年才能实现商业化，那lmao
我认为这会对整个经济都有帮助。它能让人们更高效。我觉得像巴西这样欠发达的国家会真正受益。
每次出现这个论点时，我总是看谷歌。那是我最了解的公司。
到目前为止，谷歌的 ROIC 在整个建设过程中保持稳定。这意味着他们在资本支出上获得了不错的 ROI。即使把折旧表调整为 3 年，ROIC 仍然在 20% 以上。显然，他们能够将 AI 用于广告，这帮了他们很多。我认为只要七巨头通过各自的渠道正确部署 AI，就不会有问题。
我最担心的是独立的 LLM。我对它们的财务模型不够了解，但我想知道订阅收入是否会最终超过现金消耗？如果代币化是我们坚持的方向，那么它就会被商品化（奔向最便宜的代币）。我认为这对它们不利。有人对模型有看法或事实依据吗？
我认为他们不会从这些资本支出中获得高回报，这有点像 1920 年代的汽车公司。
大规模投资，近 2000 家汽车公司，每个人都因为这项新技术而兴奋，结果呢？只有少数幸存下来，而且它们过得也不怎么样。
我看不到这些钱能收回且人人赢利的未来。公司可以用 AI 削减成本，但这必须与价格相关。
我不认为大公司会消失，因为它们有像 Google 那样的不同业务分支，但我不认为 AI 能带来那么高的回报。
下一个流动性问题。
看到 Ed Zitrons 的名字我就不读了。
那些研究基本上是胡说八道。
即使在LLM首先可应用的行业中，衡量生产力本身也非常困难。
也有例外（如呼叫中心等）。
但总的来说，无论是企业还是许多个人，现在都觉得为AI token付费是正常的。
因此，我完全不认为ROI是不可能的，特别是考虑到计算成本随时间呈二次方或指数级下降，取决于衡量标准。
是的，大多数研究都是胡说八道，但考虑到其中一些来自销售这些产品的公司，仍然有趣。我认为人们并不觉得为token付费是正常的；实际上，大多数人订阅套餐，并不知道自己实际花了多少token。许多企业也一样，但转向按用量定价使其更加透明。人们可能对每月200美元的订阅感到满意，但不会每月花3000美元买token。
不管他们按token付费还是“固定费率”订阅，最终对ROI来说并不重要。这更像是一个定价模式问题，但对ROI不是决定性的。
这类似于手机资费套餐，提供商会根据客户偏好和使用模式来决定提供什么。
各类企业以及个人都在为之付费，这才是关键。
在黑客马拉松中，参赛团队会获得Claude等产品的AI积分。
在法律领域，大量研究工作将比人类更便宜/与人类结合时能显著提升结果。
另外，很容易过度思考/过度研究：优势如此明显，应用如此成熟，这个市场没有理由不继续增长，而且如今为数字服务付费是正常且被接受的。
估值是否合理是另一个话题，但我看不到根本性问题。