看板 Stock作者 icrose (人本良心)標題 [新聞] MIT 研究：**生成式AI**落地困境，95% 企業投資回報為零時間 Wed Aug 20 22:27:01 2025
原文標題：MIT 研究：**生成式AI** 落地困境，95% 企業投資回報為零
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發布時間：2025-08-19 22:15
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markdown 麻省理工學院 NANDA 計劃發佈最新研究報告，揭示了 生成式 AI在企業落地過程中面臨的嚴峻挑戰。 報告指出，儘管企業在生成式 AI 專案上投入了數百億美元，但只有 5% 的組織真正將 AI 工具大規模整合到生產系統中。 這一發現引發了業界對 AI 部署效率和投資回報率的深刻反思。
生成式 AI 鴻溝：部署困境與挑戰
NANDA 計劃的報告基於對企業領導者的深入訪談、公開 AI 專案的分析以及對行業從業者的調查。 報告的核心觀點是，造成所謂“生成式 AI 鴻溝”的原因並非基礎設施、學習或人才的不足，而是 AI 系統難以長期留存數據、難以適應變化以及難以隨時間持續學習。 這導致了定製化 AI 工具在生產環境中的低部署率。 報告特別指出，雖然 聊天機器人在試用和靈活性方面表現出色，但在關鍵工作流中，由於缺乏記憶與定製能力，往往難以發揮實際價值。
行業影響與人才結構變動
報告顯示，少數公司確實從生成式 AI中獲益，主要集中在科技、媒體與電信行業。 對於其他行業，如專業服務、醫療與醫藥、消費與零售、金融服務、先進位造和能源與材料，生成式 AI 的影響相對有限。 值得關注的是，生成式 AI正在加速行業人才結構的調整。 在科技與媒體領域，超過 80% 的高管預計將在未來 24 個月內放緩招聘。 報告認為，由生成式 AI 推動的人員縮減主要發生在那些經常外包、流程高度標準化的非核心商務活動中，例如客戶支援、行政處理和標準化的開發任務。 這表明，AI 自動化正在對傳統崗位帶來衝擊。
從採購到合作：跨越生成式 AI 鴻溝的關鍵
報告認為，能夠跨越這道生成式 AI 鴻溝的公司，是把 AI 採購當作業務流程外包來做，而不是當作一份軟體訂閱來買。 這些公司會要求深入的定製化，從一線推動採用，並讓供應商為業務指標負責。 報告引用了一位企業律師的觀點，她所在的中型律所對一款售價 5 萬美元的專業合同分析工具並不滿意，而 ChatGPT憑藉其靈活的交互方式和反覆運算能力，更能滿足實際需求。 這反映出，通用 AI 工具在某些場景下，可能比定製的企業級工具表現更好。
未來展望
NANDA 報告的結論是，跨越 生成式 AI 鴻溝需要的是合作，而不僅僅是採購。 企業需要更深入地理解 AI 技術的本質，並將其與業務流程緊密結合。 同時，關注 AI 工具的長期適應性和學習能力，才能真正實現投資回報的最大化。 你認為，哪些行業會率先實現 生成式 AI 的大規模落地？ 哪些關鍵技術突破將加速這一進程？
心得/評論：
所以今晚暴跌的原因是：
1.老鮑還是死硬
2.奧特曼有史以來最悲觀表述
3.實際上95%的企業在AI的投資回報為零。市場清醒了。
明天A股肯定繼續不無小漲，歡迎來撿錢
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※ 作者: icrose 2025-08-20 22:27:01
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推 DDDDRR: 有5%有投報率 我以為不到1% 看起來穩1F 08/20 22:28
推 Fezico: 老黃：我賣鏟子，你挖不到金礦怎不想想你的問題2F 08/20 22:28
※ 編輯: icrose (123.52.231.224 中國), 08/20/2025 22:29:32
推 Muilie: 台塑還說要拉進去產線……3F 08/20 22:29
推 sim3000: 我看巨頭投資有回報啊 像微軟4F 08/20 22:30
推 sdbb: 最熱鬧的討論區應該在中國？富途牛牛之類的？6F 08/20 22:31
→ karcher: 小企業使用AI要考量機密洩漏以及配置內網AI進行訓練10F 08/20 22:32
→ sdbb: 親，您把批踢踢想得太偉大了12F 08/20 22:32
推 starport: 在想要不要跟波克夏一起買進醫療相關的剛需股13F 08/20 22:32
→ karcher: 的成本太高，小企業使用AI獲利的機率太低。大企業比14F 08/20 22:32
推 DALUGI: 買鏟子的人沒賺錢這件事 又拿出來討論?16F 08/20 22:33
→ karcher: 較有機會套用AI。17F 08/20 22:33
推 gladopo: 本來就是幾個巨頭佔到90%的東西，小蝦米要怎麼賺18F 08/20 22:34
推 abc12812: MIT的經濟學家去年就在黑AI了23F 08/20 22:36
推 DDDDRR: 不是 這個報告+奧特曼說話後才開始鐵的24F 08/20 22:36
→ Fezico: 這說法去年就有了，看不到落地方向。只是又被拿出來27F 08/20 22:38
※ 編輯: icrose (123.52.231.224 中國), 08/20/2025 22:40:17
推 gladopo: ai應用只有詐騙概念股meta大爆賺吧29F 08/20 22:40
推 Eide: 剩下5%賺走100%的錢32F 08/20 22:43
推 Ensidia: 阿就沒辦法啊 這個牽扯到國家安全的沒人敢停下35F 08/20 22:47
推 NoGaze: 學店哪懂future36F 08/20 22:47
推 goodevening: 法律跟醫療這種大量資料的工作 AI絕對有很大的幫助，但這都跟工業生產無關啊37F 08/20 22:52
噓 EDFR: 鬼故事怕QQQQQQQQQQQQQQQQQQ39F 08/20 22:52
推 jwiww: 你是沒看到微軟METAgoogle嘛？
一堆資服股這次業績會大好也是AI啊40F 08/20 22:55
噓 strlen: 就一篇垃圾報告 啊新創企業五年存活率連1%都沒有怎沒不報告一下？哪葛行業創業投報率大於5%的？
外面開店能長久賺的 有沒有1%都不知道 你時間拉長葛42F 08/20 22:55
推 goodevening: 資料統整LLM真的強很好用 但工業運用現在是要怎麼45F 08/20 22:58
→ strlen: 5到10年 99.99%都是死 企業本來就是倖存者偏差齁46F 08/20 22:58
→ strlen: 這經濟學家根本就是葛騙補助的垃圾學者 糞川就是要教訓這些低能學者才斷大學銀根
去算一下歷史紀錄創業失敗與目前還在營運的企業比啊AI有5%賺錢真他X的聖杯好嗎 那個行業投報率5%
路邊去加盟一間飲料店你覺得有5%機會你能活5年嗎 呵48F 08/20 22:58
推 e04su3: AI有回報的 就是特斯拉的FSD 其他都是家家酒53F 08/20 23:02
推 qwe78971: 5% 扣掉中國跟美國的巨頭 不知道有沒有1%55F 08/20 23:04
推 jorden: AI拉進產線 改進效率 的確就看到的那樣 砸大錢 只為90分進步到95分的意義56F 08/20 23:06
→ strlen: 就連股市都統計90~95%以上的人全都賠錢了 笑死58F 08/20 23:06
→ jorden: 消費端跟產量其實沒增進啊59F 08/20 23:07
→ strlen: 90分進步到95分很好啊 不然投資什麼能讓你5分？
浪費投資績效還倒扣10分的企業才是常態吧
一堆人是不是以為經營企業很簡單啊？就跟這葛經濟學家一樣？天真到不行耶 企業生存有多險惡
就你開間小店賣賣飲料 都有超高機率翻車惹....60F 08/20 23:07
→ potionx: AI必然是大者恆大的格局 除非有別人學不來的東西65F 08/20 23:10
推 roy2142: 不管怎樣 這報告就是讓我跌到失智了 qq66F 08/20 23:10
→ potionx: 95%都是趁風口跳上來的豬 風散了就準備現形了...67F 08/20 23:10
推 CYL009: 洗清雜質的時刻到了 以後就是獨佔事業 公司改名天網公司68F 08/20 23:13
→ strlen: 不只是AI所有的行業所有投資都馬是清洗雜質齁....雜質一定佔絕大多數 你抬面上看到活得好好的企業都是倖存者70F 08/20 23:13
推 hduek153: 這才是預期吧 大家都能搞出東西才厲害73F 08/20 23:17
→ roy2142: 發報告的人可能只是想空吧
就算是把大家知道的說一次但MIT就還是有效果74F 08/20 23:19
推 rancilio: 難道說前幾大科技龍頭花大錢砸AI都是笨蛋？
這些科技龍頭是實打實拿真金白銀出來買AI76F 08/20 23:22
→ rancilio: 這些公司裡面多的是MIT出來的，比這篇論文的作者笨79F 08/20 23:24
→ HKCs: 大廠都是做模型 其他人才是在做應用 應用的底層還是要依賴大廠的模型 等到有殺手級的應用 大廠再透過收購 丟錢研發就好80F 08/20 23:28
推 toty1101: 我記得訊連應該算有賺錢的生成式AI吧83F 08/20 23:36
推 cloud1030: AI 不是加分項 是必須品 我不曉得有那間85F 08/20 23:53
推 brass: 之前吹工業4.0 只是一樣的套路86F 08/20 23:54
推 OEC100: 一堆助理職缺都消失了，你還在投報率是089F 08/21 00:02
噓 HEINOUS: 醫療 分析報告 大學論文 小說 繪圖
這篇報告有幾趴是AI產生的都不好說90F 08/21 00:03
推 Brioni: 目前最多還是用在增加效率節省成本，但省成本跟打開新產業還是有差92F 08/21 00:14
推 MLARAI: META之前不是大賺？94F 08/21 00:15
→ OEC100: 人力成本成長越快AI價值越高，所以一些高薪產業和公司反而越快導入，同樣是碼農，7巨頭狂導入使用一些薪水本來就不高的小軟體公司則是完全不用95F 08/21 00:24
推 hedonist: 其餘那5%的企業買了95%的伺服器98F 08/21 00:39
推 avmm9898: 很好 必須讓AI停止發展100F 08/21 00:41
推 nalthax: 客服很不行吧，問什麼都沒用101F 08/21 00:44
→ sid3: ai沒錯 是他們不會用103F 08/21 01:58
推 edward0811: 生成式AI越走越偏，耗費大量電力
生成式AI註定失敗的，鏟子和電力太貴104F 08/21 02:14
推 a1252352: 電力太貴不就核電了，什麼理由106F 08/21 03:27
→ dildoe: 創投就是撈錢比較多啊 實際收到錢 那就真的變產業了107F 08/21 04:26
噓 a1277034: Ai目前投降一間少一間，大型公司的不會輕易放棄，現在是軍備競賽，撐到最後的第一品牌才能賺大錢，谷哥不是示範給們看了110F 08/21 06:02
推 wolver: AI 目前看就醫學跟遊戲 比較有未來113F 08/21 06:39
推 mainsa: 核電也很貴好嗎 死是看太多洗腦文以為核電真的有便宜嗎？114F 08/21 06:53
推 kducky: 鬼故事也太早了吧 還沒週末啊116F 08/21 07:10
推 cancelpc: 那是巨頭，且AI智慧也進步不多
以微軟而言落地可以以Office加入一些自動化生成巨集報表
一堆企業大數據都假的，更不要說有能力訓練，建模給自己專頁領域用
光以前ERP就靠一堆速成軟體公司弄，還不是一塌糊塗況AI落地，得先有自己的數據，專業，看有沒有辦法請到專業AI建模，訓練的公司來弄
最近公股行庫一堆恐龍，上了微軟的AI(行銷班)，都以為隨手可弄
一堆連EAI都沒做到，DW只放兩個月明細資料，連一季的分析統計都做不到,,,去識別化也沒有...
連簡單的RPA就一塌糊塗
甚至一堆不是AI的效果，都當成是AI才有的
把成交統計資料及時更新(看板)，也當成AI。反正一堆公司又可以用AI兩個字騙一堆專案了117F 08/21 07:11
推 uei1201: GPT現在訂閱的現金流不夠燒嗎？133F 08/21 07:24
→ cancelpc: 連之前深度學習都...
一堆大企業不敢訂，怕公司資料外洩
畢竟不小心把公司資料丟上去問，就好笑了。
連網站都封鎖，別說訂閱了
很多都是私底下員工自己訂，處理自己的工作用
公司越大越怕死(資安)
有點軟只是想推它的365
不算落地
落地得要有資料，建模，訓練能力
大公司怕死，小公司沒資源
連EAI,DW,大數據,RPA一堆都是假的，就別想太多134F 08/21 07:25
推 l145678p: 樓上can大的推文心有戚戚焉，這時候就覺得銀行真的錢多到錢可以亂花哈。這種順應潮流的專案，通常只是要達成長官kpi，後續維護跟應用根本沒人在乎，嘻嘻，最後搞出一堆垃圾。145F 08/21 07:46
推 cancelpc: 之前連BI都玩不出來的，就別AI了149F 08/21 07:47
推 ImMACACO: 簡單說進入門檻高 小資本的陣亡比例極高150F 08/21 07:49
推 cancelpc: 落地?把gpt建在自己內部?離線,或單向更新有可能，但一定不如訂閱便宜，畢竟想更新AI。不串接內部資料(也方便控制資料流向，權限)效果不大。不可能連小職員都能問到高層才能知道的資料吧
上班路上回的，有點亂。反正(每次)一定是泡沫。但科技不會消失，只會被淘汰。AI之後只會變成日常一部分。151F 08/21 08:02
推 jorden: AI先出現殺手級應用吧 不然真的很可怕158F 08/21 08:20
推 Toge: 2000年網路泡沫了，然後呢？你我現在不是就在用網路嗎？
工業4.0離網際網路出現隔了多久？為什麼要一直唱衰呢159F 08/21 08:53
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