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一項分析指出，企業投資人工智慧（AI）的成效，在科技業以外仍不明顯。Apollo合夥人暨首席經濟學家托斯滕・斯洛克（Torsten Slok）以美國大型科技公司以外企業的營收、利潤率及生產力指標為依據。
斯洛克於10月24日在Apollo公開的分析中表示，排除「Magnificent 7」後，S&P 493企業的營收與利潤率並未明顯改善，科技業以外也尚未出現AI帶動生產力成長的訊號。這是斯洛克的分析，並非對所有導入AI企業成效的全面統計。
斯洛克在10月20日於Apollo公開的另一份分析中指出，企業客戶的Token支出成長趨勢已放緩。Token是AI模型處理輸入與輸出時使用的單位，相關費用會隨用量而變動。他認為，客戶可能對價格變化敏感，進而減少用量或改用較便宜的替代方案。
斯洛克寫道，資料中心業務的重要變數，除了電力供應與設施規模，也包括客戶實際願意為運算服務支付的價格。他表示，企業客戶必須運用AI增加營收、提高利潤率或降低成本，才有能力持續支付高額費用。
他也分析，五家大型雲端企業的投資資本報酬率正在下滑，原因是收益成長速度落後於投資額增幅。這項指標反映投入資本能帶來多少收益。
另一方面，也有研究指出AI導入與生產力提升有所關聯。歐洲投資銀行（EIB）於2026年1月公開的研究分析超過1.2萬家歐盟（EU）及美國非金融企業，指出導入AI與勞動生產力提升4%相關。研究團隊表示，這項效果來自資本投資增加，而非裁減人力。
兩項分析的樣本與衡量項目不同。歐洲投資銀行研究檢視勞動生產力；斯洛克則以美國大型企業的營收、利潤率及運算支出，分析投資回收情況。僅憑生產力提升，難以判斷資料中心投資是否獲利；同樣地，也不能只根據美國大型企業的財務指標，就否定所有企業的生產力效益。
本報先前曾報導，Apollo對Ramp資料的分析顯示，前10%的客戶占模型服務支出的99.5%，也占新型雲端服務業者支出的99%。企業採用AI的普及速度，與大型基礎設施支出擴大的速度可能有所不同；這也是斯洛克此次分析所觸及的問題。
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