極客網(wǎng)·人工智能8月25日 近期，MIT（麻省理工學(xué)院）發(fā)布的一份關(guān)于生成式人工智能領(lǐng)域的報告引發(fā)廣泛關(guān)注，報告中揭示的 AI 項目高失敗率與低商業(yè)化落地現(xiàn)狀，為當(dāng)前火熱的 AI 產(chǎn)業(yè)敲響了警鐘，也進一步加劇了投資者對 “AI 泡沫” 的擔(dān)憂。
這份報告通過嚴(yán)謹?shù)恼{(diào)研得出關(guān)鍵結(jié)論：在生成式人工智能投資領(lǐng)域，95% 的投資幾乎未為企業(yè)帶來收益，僅有 5% 的項目成功落地商業(yè)化。為支撐這一結(jié)論，調(diào)研團隊深入訪談了 150 名企業(yè)高管與 350 名員工，并對 300 個獨立 AI 項目展開全面審查，最終發(fā)現(xiàn) 95% 的 AI 試點項目不僅未能明顯提升企業(yè)利潤，也未實現(xiàn)有效的成本節(jié)省，商業(yè)化進程陷入停滯。
事實上，此前已有多份報告提及 AI 項目的落地困境，但均未產(chǎn)生如 MIT 報告這般強烈的行業(yè)震動。例如，2023 年 Capgemini 曾指出 88% 的 AI 項目未能進入實際應(yīng)用階段，S&P Global 在 2025 年初也提到 42% 的生成式 AI 項目被中途拋棄。相較于這些數(shù)據(jù)，MIT 報告進一步明確了 “高失敗率” 背后的核心問題 —— 并非技術(shù)本身存在致命缺陷，而是企業(yè)在 AI 應(yīng)用層面存在明顯短板。
報告分析認為，AI 模型能力不足僅是項目失敗的次要原因，個人與組織缺乏正確使用 AI 工具的方法、不懂如何設(shè)計適配 AI 的工作流、無法有效降低應(yīng)用風(fēng)險并挖掘 AI 實際價值，才是導(dǎo)致項目折戟的主因。以大型語言模型為例，其看似能通過平實語言接收指令，操作門檻較低，但要將其真正融入企業(yè)現(xiàn)有工作流程，不僅需要專業(yè)技術(shù)知識支撐，還需經(jīng)過大量反復(fù)試驗，這對企業(yè)的技術(shù)儲備與流程適配能力提出了極高要求。
沃頓商學(xué)院教授 Ethan Mollick 對此也有相似觀點，他指出企業(yè)多數(shù)現(xiàn)有流程是官僚主義與辦公室政治的產(chǎn)物，若強行讓 AI 模型遵循這類僵化流程，會極大限制 AI 價值的發(fā)揮。只有打破固有思維，允許 AI 自主探索實現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)的路徑，才能讓 AI 的真正效益顯現(xiàn)。這也解釋了為何初創(chuàng)公司往往能從 AI 中獲得更大回報 —— 這類企業(yè)沒有根深蒂固的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程，在 AI 應(yīng)用上更具靈活性與試錯空間。
報告還給出了一組極具參考價值的數(shù)據(jù)。在 AI 項目實施路徑上，直接采購現(xiàn)成模型和解決方案的成功率高達 67%，而企業(yè)內(nèi)部自建系統(tǒng)的成功率僅為三分之一。這一差距的關(guān)鍵在于，實際商業(yè)場景中，AI 模型的推理能力或幻覺率哪怕只有 5% 的差異，都可能導(dǎo)致最終結(jié)果天差地別。內(nèi)部自建不僅面臨技術(shù)攻堅難題，還需應(yīng)對流程適配、風(fēng)險管控等多重挑戰(zhàn)，失敗概率自然更高。
值得注意的是，MIT 發(fā)布這份報告的初衷是對整個 AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式進行審視與批評，而非直接勸說投資者離場。但在當(dāng)前 “AI 泡沫” 擔(dān)憂升溫的背景下，投資者卻將報告結(jié)論寬泛解讀，認為上市公司也存在類似風(fēng)險。
疊加英偉達、微軟、Alphabet 等 AI 相關(guān)企業(yè)股價近期明顯下跌，以及美國科技股市值因 AI 泡沫擔(dān)憂蒸發(fā)超萬億美元的市場現(xiàn)狀，MIT 報告無疑讓行業(yè)對 AI 產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)性展開了更深層次的思考 —— 若企業(yè)無法解決 AI 應(yīng)用層面的核心問題，僅靠狂熱投資推動的 AI 熱潮，恐難避免重蹈互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂的覆轍。
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