2024年6月，高盛一份研究報告震動了硅谷。這份報告拋出了一個被稱為"6000億美元問題"的尖銳質(zhì)疑：對人工智能基礎設施的巨額投入，能否產(chǎn)生相稱的回報？

MIT經(jīng)濟學家Daron Acemoglu在報告中指出，未來十年AI對美國GDP的拉動可能只有0.93%到1.16%，遠低于投資者演示文稿和大會主題演講中流傳的烏托邦式預測。"現(xiàn)在業(yè)界聽到的很多說法都是夸大其詞，"他直言。兩個月后，Acemoglu因?qū)φ沃贫扰c經(jīng)濟增長關系的研究，獲得2024年諾貝爾經(jīng)濟學獎。

這種承諾與現(xiàn)實的落差，正在以驚人速度重塑公眾對技術的態(tài)度。當政府用算法系統(tǒng)拒絕醫(yī)保賠付或檢測福利欺詐，當企業(yè)投入數(shù)十億購買失敗率高達95%的工具，當公眾反復被告知超級智能即將到來而聊天機器人仍在編造法律引用時，技術進步與社會信任之間的契約正在崩解。

問題不在于AI是否有用——在特定、明確的應用場景中，它顯然有用。問題在于，當整個社會基于尚未存在、可能永遠不會以宣傳形態(tài)出現(xiàn)的能力來做戰(zhàn)略決策時，會發(fā)生什么。

到2025年底，AI行業(yè)已進入Gartner分析師正式定義的"幻滅低谷期"。生成式AI一年前還處于"期望膨脹頂峰"，如今已滑入早期采用者報告性能問題、投資回報低迷、技術能力被系統(tǒng)性高估的地帶。企業(yè)試圖將生成式AI從試點項目推向生產(chǎn)系統(tǒng)時，與現(xiàn)有基礎設施的集成帶來技術障礙，數(shù)據(jù)安全擔憂則讓部分公司完全限制部署。

數(shù)字令人警醒。MIT 2025年7月發(fā)布的《生成式AI鴻溝：2025年企業(yè)AI現(xiàn)狀》報告——基于52場高管訪談、153位領導者調(diào)研及300個公開AI部署案例分析——顯示，95%的生成式AI試點項目未產(chǎn)生可衡量的損益影響。