这个想法在Amy Webb周日例行长途骑行时完整地浮现——那是她不进行赛训时会做的骑行。正如她最近在LinkedIn上发帖所说：她交谈过的每一位CEO都在购买“富足”，却没有人为富足的代价做预算。毕竟，与CEO交谈正是她每天的工作。

现年51岁的Webb执掌Future Today Strategy Group，这家前瞻性与咨询公司由她于2006年创立，此前她在数据新闻领域的职业生涯激发了她对机器学习的兴趣。她还在纽约大学Stern商学院任教，并著有《The Big Nine》一书，该书指出九家美国和中国科技巨头将成为由人工智能和全面科技冷战塑造的世界中的主导力量。她习惯于走在时代前面——也习惯于因世界落后于她脑中的时间表而感到沮丧。

因此，当Webb告诉Fortune，她认为企业AI支出正走向某种崩盘时，她所描述的确切动态值得深思。“AI正在让生产变得廉价，”她说，“但它让公司里的其他一切变得更加昂贵。”她补充说，企业界正在经历某种类似于千禧一代和Z世代所熟悉的约会软件疲劳的东西。

“对约会软件来说，最好的事情就是永远不结婚，”Webb说，她看到同样的逻辑在无休止的生成式AI试点中上演。高管们告诉她，他们陷入了“试点炼狱”：应付没完没了的试点，拥有“巨大的生产力，但[他们]不知道该拿它怎么办”。这种现象并非她的客户独有：MIT Project NANDA于2025年发布的一份广受引用的报告发现，约95%的企业生成式AI试点没有产生可衡量的回报，这一发现在美国企业界引发了关于当前支出浪潮中有多少真正落地投产的激烈讨论。

风险投资人Marc Andreessen则在3月表示，大公司的员工超编高达75%，它们正把AI当作“万能药借口”，进行反映疫情期间过度招聘的裁员。Oxford Economics的另一项分析发现，尽管媒体标题夸张，被归因于AI的裁员仅占美国总失业人数的4.5%——这一差距凸显出，迄今关于AI的叙事更多关乎认知和内部重组，而非可衡量的劳动力市场变化。

“感觉就像在购买富足”

每年与100至150位CEO交流的Webb表示，她最关注的是一个独立于华尔街动向之外的泡沫：AI以一种奇怪的方式扭曲了工作，却没有真正改变工作本身。

“投资AI时，感觉你得到了很多东西，”Webb说。“感觉就像在购买富足。但这种富足最终会在日后付出高得多的代价。”这也不是长期投资与短期收益之间的经典权衡。“这是即时的满足感，紧接着的问题是：我能把它产品化吗？能把它放进工作流程吗？”AI给公司带来一种获胜的感觉——一种“我侥幸成功了的”感觉——而这正助长了当前的热情与采用。

与此同时，Webb表示，能找到可持续方式开展此类实验的公司，她一只手就数得过来。她的一位客户自年初以来已运行了14或15个生成式AI和智能体试点，并采用了亚马逊著名的“两个披萨规则”——任何团队都不能大到两个披萨喂不饱。没有一个试点实现了规模化。“他们吃掉了不少披萨。”

她指出，问题的一部分在于试点往往没有与法务和IT整合，因此高管们从未将试点嵌入基础设施，而是每次都从零开始。“这花了很多钱，”她说。这是早前企业技术周期中常见的模式——十年前的云迁移和数字化转型项目同样受困于停滞的推广——只是生成式AI的低前期成本使这个试点跑步机更容易踩上去，也更难被察觉。

数据也印证了这一模式。Bain & Company今年6月发布的一项针对951家全球公司的调查发现，在衡量过AI成本节约的公司中，近40%低于10%，尽管它们的回报目标是11%至20%。与Webb的观点一致，这一缺口并未减缓支出：90%的受访公司表示它们仍在增加AI预算。

淹没在演示文稿中

除了试点炼狱，还有被演示文稿淹没的问题。Webb回忆说，一位高管最近表示，其直接下属正经历某种决策瘫痪——不是因为信息太少，而是因为被太多无法消化的分析所掩埋。另一位高管向Webb将这一问题描述为“即时演示文稿”：过去需要一周制作的演示文稿现在一天就能完成，但同一个团队现在收到的数量是过去的五倍。她补充说，更糟的是，“Claude有点啰嗦的毛病”，在你只需要一页时产出十页。

“一家公司越多使用这些工具，”Webb说，“产出的想法就越同质化。”她澄清说，这与AI垃圾内容不是一回事——它是另一种东西。“如果某样东西不一定是人写的，但其余信息有用，我没意见。”

Webb说，她几乎会问她见到的每一位CEO同样的问题：如果AI明天释放了你10%的总产能，你会把它投到哪里？“到目前为止，我还没有得到答案。”她说，在所有被节省下来的时间里，似乎没有人负责收获这些生产力收益。“我敢打赌，在大多数公司，人们优先考虑速度，而不是创造新的思维方式。那样你就什么也学不到。”

心理学家已开始研究“认知卸载”现象——将脑力工作委托给工具而非亲自完成——最近的研究发现，当AI接管核心推理任务时，人们对成果的归属感会下降。这是在“自动化那些人们强烈感到自己拥有所有权的东西，”Webb说，并指出同样的张力也体现在好莱坞和媒体界关于真正创造力走向何方的争论中。她强调，从商业角度看，“AI的入门成本很低”，但随后成本会以很快变得“令人震惊地不适”的方式复利式增长。

清算何时到来？

Webb预计清算最早明年就会到来。“现在，很少有公司能够在未来两个季度内展示实际的可衡量变化，”她说，并称这是当前正在上演的故事的“第二章”。“随着华尔街开始追问企业所有生成式AI试点的情况并要求看到成果，我们可能会开始看到目标未达成的裂缝出现。”

与此同时，她拒绝接受简单的泡沫框架。“这不是一次正常的互联网泡沫和破裂，”她说。“所有这些富足和生产力都伴随着人们尚未计入的新成本。”

Webb补充说，这里碰撞的部分因素是代际和情感层面的，而不仅仅是财务层面的。商业互联网刚刚兴起时她正从事新闻工作，她记得在那次更早的转型中，“很多人被贬去了数字化岗位”，而这一决定背后几乎没有经过深思熟虑的规划。她认为类似的动态正在今天上演：掌舵AI革命的人，恰恰不是真正有能力理解他们所面对之物的人。

Webb解释说，问题的很大一部分在于，那些承受着采用AI压力——而且要求昨天就完成——的董事会和高管们，过去几十年积累的专业知识与之毫无关系。“没有一位CEO是因为人工智能专业知识而被聘用的，”她说。“这些人执掌组织是因为他们是出色的管理者，”而AI几乎是最不适合他们应对的技术。“AI不是一种技术，它是多种技术的总称，”她说，而且“规划需要数据——在这方面不能只凭直觉。”

她补充说，每一波新技术在当下都会令人感到迷失，而那些觉得自己不够熟练的人往往会抗拒它。最有可能有这种感受的，是那些年龄更大、成本更高的员工，而他们也最有可能被裁员。

Webb警告说，如果压力、经验不足与看似廉价实则昂贵的技术之间的这种错配持续下去，其结果可能远比市场崩盘更糟。“这不是经济挨了一击，而是经济做出奇怪的决定。”当Fortune问她是否在描述一场经济整体规模的AI幻觉时，她笑着说：“我要开始在课堂上用这个说法了。”

顺便一提，她自己的业务从未如此兴隆。“当外面存在可怕的 uncertainty（不确定性）时，”她说，“不确定性正是我们的专长。”

本文最初发表于 Fortune.com。