Trots hundratals miljarder dollar i investeringar och nästan konstant hype, har artificiell intelligens inte gett någon mätbar ekonomisk utdelning för företagens Amerika utanför tekniksektorn. Det är det centrala påståendet i en not publicerad den 24 oktober av Torsten Slok, partner och chefsekonom på Apollo Global Management, i byråns Daily Spark-serie.
"Trots massiva investeringar och utbredd hype kring artificiell intelligens har tekniken levererat noll ekonomisk utdelning till företagens Amerika utanför tekniken", skrev Slok. Anteckningen väckte snabbt stor uppmärksamhet på nätet och blev en av de mest diskuterade länkarna på Hacker News inom några timmar efter publicering. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Vad data visar
Sloks argument vilar på tre diagram byggda från Bloomberg, Macrobond och Federal Reserves data:
1. Intäkten per anställd stiger för Mag 7 – Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia och Tesla – men är fortfarande oförändrad för de andra 493 företagen i S&P 500.
2. Vinstmarginaler berättar samma historia: expanderar för teknikjättarna, platt för S&P 493.
3. Produktivitetstillväxt visar inga tecken på en AI-ökning. Slok citerar den användningsjusterade Total Factor Productivity-serien som underhålls av Federal Reserve Bank of San Francisco, som inte visar någon böjning sedan generativ AI-användning accelererade.
Mönstret är viktigt eftersom S&P 493 är där det mesta av den amerikanska ekonomin faktiskt bor - sjukhus, tillverkare, återförsäljare, banker och logistikföretag. Om AI vore en teknik för allmänt bruk som redan förändrar företag, hävdar Slok, att transformationen borde vara synlig i det aggregerade antalet av den icke-tekniska ekonomin. Än så länge är det inte det.
Avvikelsen hjälper också till att förklara ett besvärligt faktum i denna investeringscykel: den enorma avkastningen som tillskrivs AI har nästan helt tillfallit en handfull hyperskalare och chiptillverkare, medan den stora majoriteten av börsnoterade företag har absorberat stigande teknologibudgetar utan att visa motsvarande intäkter eller marginalvinster. I Sloks inramning är det inte en tillfällig fördröjning som är unik för den här cykeln - det är den synliga signaturen för en teknik vars fördelar förblir begränsade till dess säljare.
Token-utgifter blir ett kostnadsställe
Det kanske mest slående påståendet i noten är hur vanliga företag ompositionerar AI i sina budgetar. Istället för att behandla modellanvändning som en källa till tillväxt, skriver Slok, "the mainstream corporate America drar sig tillbaka och börjar se symboliska utgifter inte som en källa till tillväxt utan som ett kostnadsställe som tynger marginalerna."
Han drar en skarp kontrast till det riskstödda start-ekosystemet, där AI-tokenkonsumtionen fortsätter att klättra. Skillnaden, i hans berättande, är nödvändigheten: företag med riskstöd bygger produkter ovanpå de senaste modellerna, medan etablerade företag "inte behöver den senaste modellen och är ovilliga att betala för det."
"Så länge agent AI och symboliska utgifter är begränsade till en liten del av ekonomin kommer de makroekonomiska effekterna av AI att vara mycket begränsade", skriver Slok och citerar AI-utgiftsdata från Ramp AI Index.
'Intelligens är mestadels omdöme'
Notens mest citerade passage tar upp varför billigare intelligens kanske inte leder till fetare marginaler även när modellpriserna faller.
"AI kan vara en fantastisk kalkylator, men i affärer är intelligens mest bedömning", skriver Slok. "Bedömandet beror på sammanhanget, och svaret varierar med vilken människa eller vilken modell du frågar."
Han går vidare och hävdar att AI saknar de sociala förmågor som kommersiellt förtroende bygger på: "AI förstår inte ansvarighet, förtroende, kultur, oskrivna regler, etiska avvägningar eller rättvisa, som alla formar ryktesrisk och i slutändan driver intäktstillväxt och vinstmarginaler."
Sloks slutsats är rak: "AI-historien kommer att avgöras i S&P 493, inte Mag 7, och än så länge finns det inga bevis för att intäktstillväxt eller marginaler förbättras utanför tekniksektorn."
Viktiga varningar
Det finns skäl att behandla domen som preliminär snarare än slutgiltig. Produktivitetsstatistiken har historiskt sett släpat efter teknikspridningen med år – elektrifiering och datorer följde liknande mönster, med uppmätta vinster som kom långt efter att kapitalet togs i bruk. Platta marginaler kan också återspegla konkurrensdynamik som inte är relaterad till AI, och intäkt per arbetare blandar otaliga icke-tekniska faktorer.
Det är också värt att notera källan: Apollo är en av världens största alternativa kapitalförvaltare, och Slok har varit en uttalad röst i debatten om huruvida utgifterna för AI-infrastruktur ekar dot-com-bubblan. Hans företags perspektiv är att en kreditinvesterare tittar på datacenter för lånefonder med hävstång – en synvinkel som formar, men inte ogiltigförklarar, analysen.
Ändå landar lappen i ett känsligt ögonblick för AI-handeln. Offentliga marknader har koncentrerat en enorm andel av denna cykels vinster i en handfull hyperscalers, och investeringsfallet för resten av marknaden beror alltmer på bevis för att AI-verktyg lyfter vinster bortom företagen som säljer dem. På den specifika frågan – den som har störst betydelse för om högkonjunkturen breddar eller stannar – är Sloks svar, den 24 oktober, att bevisen inte har kommit.
Källa: Apollo Global Management — The Daily Spark---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
