英伟达股价大跌背后：一份关键报告引发的连锁反应

随着市场对AI热潮可能过热的担忧悄然浮现，昨夜美国部分科技股遭遇明显抛压。

作为本轮AI浪潮中的核心硬件供应商，英伟达周二股价下跌3.5%。与此同时，被称为“AI军工第一股”的Palantir重挫9.4%，芯片设计公司Arm也下跌5%。

AI概念股的集体回调，拖累科技股权重较高的纳斯达克综合指数收跌1.4%，创下自8月1日以来最大单日跌幅。标普500指数同样下跌0.7%。

不少华尔街交易员将此次下跌归因于麻省理工学院分支机构周一发布的一份重磅报告。该报告与OpenAI首席执行官奥尔特曼同日关于“AI泡沫可能正在形成”的言论形成共振，为今年以来持续狂热的AI赛道敲响了警钟。

一位美国科技基金的交易员透露，麻省理工的报告显示，高达95%的企业在其生成式AI投资中未能获得实际回报，“这一数据引发了市场的普遍忧虑”。

麻省理工报告揭示了什么？

这份题为《生成式人工智能的鸿沟：2025年商业人工智能的现状》的报告指出，尽管企业已在生成式AI上投入300至400亿美元，但其中95%的公司至今未能实现可观的商业回报。

研究聚焦于所谓的“GenAI鸿沟”，发现尽管企业争相引入AI大模型，却仅有约5%的试点项目带来收入的显著增长。绝大多数项目陷入停滞，对企业利润几乎没有产生可衡量的贡献。

该研究基于对150位企业高管的访谈、350名员工的问卷调查，以及300个公开AI部署案例的分析，清晰勾勒出成功案例与停滞项目之间的显著差距。

麻省理工学院NANDA项目研究员Aditya Challapally表示：“少数大公司的试点项目和由年轻人主导的初创企业确实取得了突破。例如一些初创公司在一年内将收入从零推升至2000万美元——关键在于他们聚焦核心痛点、高效执行，并与客户建立了深度的合作伙伴关系。”

然而在剩余95%的企业中，生成式AI的应用效果并不理想。核心问题并不在于模型质量，而在于工具与组织之间存在显著的“学习差距”。尽管企业高管常将问题归咎于监管或技术性能，但麻省理工的研究表明，真正的瓶颈在于企业自身的集成能力不足。

Challapally进一步解释，像ChatGPT这样的通用大模型虽然在个人场景中表现优异，但在企业环境中往往难以融入实际工作流程，缺乏持续学习和自适应能力。

数据还显示出资源分配的错配：目前超过一半的生成式AI预算流向了销售与营销工具，然而研究显示，最大的投资回报实际上来自于后台自动化——例如替代业务流程外包、降低外部代理成本、优化运营效率等环节。

AI成功部署的关键是什么？

报告强调，企业引入AI的方式至关重要。从专业供应商采购AI工具并建立合作生态的成功率约为67%，而完全自研的成功率仅22%，不到前者的三分之一。

这一发现在金融等强监管行业中尤为显著——尽管很多企业计划在2025年自建生成式AI系统，但数据显示这类自力更生的尝试失败率明显更高。

Challapally指出，“企业往往不愿公开其AI项目的失败率。我们观察到几乎所有公司都在尝试自研工具，但数据明确显示，采购成熟解决方案能带来更稳定的回报。”

报告同时显示，AI对劳动力市场的重构已经展开，尤其体现在客户支持和行政岗位。企业并未大规模裁员，而是选择在岗位空缺后不再补聘。这些变化主要集中在以往被认为价值较低、常被外包的职能上。

市场对利空愈发敏感

可以说，这份报告发布正值市场对科技股高估值担忧升温的阶段。当前市场对AI领域的任何负面消息都显得格外敏感——正如今年1月DeepSeek模型发布时引发的市场波动一样。

周二的抛售进一步表明，在经历了数月AI驱动下的资本狂欢后，任何质疑其商业可行性的证据都可能触发获利了结与板块轮动。

从个股表现来看，此次下跌的主力正是今年以来的明星股。自5月中旬以来涨幅领先的甲骨文和超微半导体（AMD）分别下跌5.9%和5.4%，移动广告平台AppLovin也下跌5.9%。

Irving Investors科技板块投资组合经理Jacob Sonnenberg表示：“市场此前情绪过热，周二的走势显示出一批热门股正在经历资金轮动和估值消化。”

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