IBM CEO Arvind Krishna 与院士 Francesca Rossi 联手向 AGI 狂热泼冷水，指出其在经济回报上的“绝无可能”与认知逻辑上的本质局限。文章深度剖析了 IBM 坚持“增强智能”而非“替代智能”的商业哲学，以及通过“快慢思考”模型重塑 AI 可信度的技术路径。

MIT报告揭示，尽管企业斥巨资投AI却收效甚微，但九成员工正自费购买个人AI工具提高效率。这种“影子AI经济”反映了企业工具的僵化与个人AI的强大，打工人正用真金白银为真正的生产力投票。

麻省理工学院的一份报告犹如一盆冷水，浇灭了华尔街对生成式AI的狂热，揭示了高达95%的企业AI投资回报为零的尴尬现实，引发科技股大跌。这标志着市场正从对AI潜力的盲目追捧转向对其商业落地能力和实际投资回报的严苛审视，促使企业重新思考AI战略和资本配置效率。

全球企业对人工智能的投资热潮日益高涨，但许多公司因未能将AI视为战略转型基石而回报寥寥。本文深入剖析了企业AI投资的常见误区，强调摒弃盲目投入、洞察未来价值转移的重要性，并提出一套以价值为导向、涵盖技术、人才与流程的精准投资策略，以期在全球AI军备竞赛中实现可持续的竞争优势。

尽管人工智能热度不减，企业在将其技术转化为实在商业价值时却面临多重挑战：概念炒作与实际应用场景匮乏、高昂投入与有限回报、以及短期逐利与长期培育之间的鸿沟。这不仅考验着企业资本配置的效率，更迫使管理层在追逐技术潮流之余，回归到扎实的数据基础和员工能力建设，方能将AI的“情绪价值”转化为真正的生产力。

曾被视为AI领域新增长点的AI社交应用，正遭遇用户增长停滞与下载量断崖式下跌的困境。其核心问题在于技术瓶颈导致的用户体验差、内容高度同质化以及商业化模式的低效。行业普遍面临高成本与低留存的ROI挑战，未来发展亟需突破性的技术革新与融合传统娱乐内容生产模式的创新，以实现从数量到质量的根本转变。