這個念頭是在 Amy Webb 週日的長途自行車騎行中完整成形的——那是她不在為比賽訓練時會進行的騎行。正如她近期在 LinkedIn 上發文所述，她交談過的每一位 CEO 都在購買豐裕，卻沒有人為豐裕的成本編列預算。畢竟，與 CEO 交談正是她每天的日常工作。

現年 51 歲的 Webb 領導 Future Today Strategy Group，這是她於 2006 年創立的趨勢預測與顧問公司，此前的新聞資料科學職涯激發了她對機器學習的興趣。她也在 NYU 的 Stern 商學院授課，並著有《The Big Nine》一書，書中點名九家美國與中國科技巨頭，將在由人工智慧與全面科技冷戰塑造的世界中占據主導地位。她早已習慣領先時代——也習慣於對世界落後於她腦中時程感到挫折。

因此，當 Webb 向 Fortune 表示，她認為企業 AI 支出即將迎來某種崩跌時，她所描述的確切動態值得深入關注。「AI 讓生產變得便宜，」她說，「但卻讓公司裡的其他一切都變得更加昂貴。」她補充說，企業界正經歷類似千禧世代與 Z 世代熟悉的交友軟體疲勞。

「對交友軟體來說，最好的情況就是永遠不要結婚，」Webb 說道，並認為同樣的邏輯正上演於無止盡的生成式 AI 試煉專案中。高階主管告訴她，他們深陷「試煉煉獄」：應付著源源不絕的試煉專案，「生產力大幅提升，但〔他們〕不確定該拿它怎麼辦」。這種現象並非她的客戶獨有：一份廣被引用的 2025 年 MIT Project NANDA 報告發現，約 95% 的企業生成式 AI 試煉專案沒有產生可衡量的回報，這項發現引發了美國企業界對目前這波支出究竟有多少真正進入生產階段的激烈討論。

創投家 Marc Andreessen 則在三月表示，大型公司的人力超編幅度高達 75%，並將 AI 作為裁員的「萬靈丹藉口」，這些裁員其實反映的是疫情時期的過度招募。另一份 Oxford Economics 的分析發現，儘管媒體標題聳動，被歸因於 AI 的裁員僅占美國總失業人數的 4.5%——這一落差凸顯迄今為止的 AI 敘事，更多是關於認知與內部重組，而非可衡量的勞動市場變化。

「感覺就像你在購買豐裕」

每年與 100 至 150 位 CEO 交談的 Webb 表示，她最關注的是一個有別於華爾街現況的泡沫：AI 以一種奇特的方式扭曲了工作，卻沒有真正改變它多少。

「當你投資 AI 時，感覺得到很多，」Webb 說。「感覺就像你在購買豐裕。但那份豐裕最終會在未來付出更高的代價。」這也不是長期投資與短期收益之間的傳統權衡。「這是即時滿足，接著的問題是：我能把它產品化嗎？我能把它放進工作流程嗎？」AI 給了公司一種獲勝的感覺——一種「我僥倖成功了」的感受——而這正推動著當前大部分的熱情與採用。

與此同時，Webb 說，能找到永續方式進行這類實驗的公司，她一隻手就數得出來。她的一位客戶自今年年初以來已執行了 14 或 15 個生成式 AI 與代理（agent）試煉專案，並採用亞馬遜著名的「兩個披薩法則」——任何團隊都不能大到需要超過兩個披薩才能餵飽。結果沒有一個專案成功規模化。「他們吃掉了很多披薩。」

她指出，問題的一部分在於試煉專案通常未與法務和 IT 整合，因此高階主管從未將其嵌入基礎架構，而是每次都從零開始。「那要花很多錢，」她說。這是早期企業科技週期中常見的模式——十年前的雲端遷移與數位轉型計畫同樣飽受推行停滯之苦——不同的是，生成式 AI 的低前期成本讓這台試煉跑步機更容易踏上、也更難察覺。

數據也反映了這個模式。Bain & Company 於六月發布、涵蓋 951 家全球企業的調查發現，在衡量 AI 成本節省的公司中，近 40% 的成果低於 10%，儘管其目標回報率為 11% 至 20%。與 Webb 的論點一致的是，這一落差並未減緩支出：90% 的受訪公司表示無論如何都將增加 AI 預算。

淹沒在簡報中

除了試煉煉獄，還有淹沒在簡報中的問題。Webb 回憶，一位高階主管最近表示，其直屬下屬正經歷某種決策癱瘓——不是因為資訊太少，而是因為被多到無法消化的分析淹沒。另一位向 Webb 將問題描述為「即時簡報」（insta-decks）：過去需要一週才能製作的簡報現在一天就能完成，但同一個團隊收到的簡報數量是過去的五倍。她補充說，更糟的是「Claude 有點囉嗦的問題」，在你只需要一頁的時候產出十頁。

「一家公司越多使用這些工具，」Webb 說，「吐出的想法就越 generic。」她澄清，這與所謂的 AI 垃圾內容不同——是另一回事。「如果某件東西不一定是人寫的，但其餘資訊有用，我並不介意。」

Webb 說她幾乎會問她遇見的每一位 CEO 同一個問題：如果 AI 明天釋放了你總能量的 10%，你會把它部署到哪裡？「到目前為止，我還沒得到答案。」她說，在所有被節省下來的時間中，似乎沒有人的職責是收割這些生產力收益。「我敢打賭，在大多數公司，人們優先考慮速度，而非創造新的思考方式。那樣的話，你什麼也學不到。」

心理學家已開始研究「認知卸載」（cognitive offloading）現象——將心智工作委託給工具而非親自完成——近期研究發現，當 AI 接管核心推理任務時，人們對成果的擁有感會下降。Webb 說，這是「自動化了一件人們非常自認擁有的東西」，並指出同樣的張力也 visible 於好萊塢與媒體界關於真正創造力將走向何處的辯論中。從商業角度來看，她強調「AI 的入門成本很低」，但隨後成本會以迅速變得「令人震驚地不舒服」的方式複合增長。

清算何時會到來？

Webb 預期清算最早將於明年到來。「現在，極少數公司能在未來兩季展示真正可衡量的變化，」她說，並稱之為目前正在上演的故事的「第二章」。「我們可能會開始看到因未達目標而出現裂痕」，因為華爾街開始追問企業內所有生成式 AI 試煉專案的成效，並要求看到結果。

與此同時，她抗拒簡單的泡沫框架。「這不是正常的網路泡沫與破裂，」她說。「這一切的豐裕與生產力都伴隨著人們尚未計入的新成本。」

Webb 補充說，在此衝突的部分原因是世代與情感層面的，而不僅是財務層面。當商業網際網路首次真正啟動時，她正在新聞業工作，記得在那波轉型中「很多人被降級到數位部門」，而這一決定背後沒有太多有意的規劃。她認為如今類似的動態正在上演——引領 AI 革命的人，並不是真正有能力了解自己面對的是什麼的人。

Webb 解釋，問題的很大一部分在於，面臨採用 AI 壓力——而且是昨天就要做到——的董事會與高階主管們，過去數十年建立的专业能力都與此毫無關係。「沒有哪位 CEO 是因為是人工智慧專家而被聘用的，」她說。「這些人領導組織是因為他們是傑出的主管」，而 AI 幾乎是他們最難應付的技術。「AI 不是單一技術，它是許多技術的總稱，」她說，而且「規劃需要數據——這種事不能只靠直覺。」

她補充說，每一波新科技在當下都令人感到迷失，而對它不覺得熟練的人往往會抗拒它。最有這種感受的，是那些年紀較大、成本較高的員工，而他們也正是最可能被裁員的一群。

她警告，如果壓力、經驗不足與看似便宜實則昂貴的技術之間的錯配持續下去，後果可能遠比市場崩盤更糟。「這不像經濟受到衝擊，而是經濟做出奇怪的決定。」當 Fortune 問她是否在描述一場全經濟規模的 AI 幻覺時，她笑著說：「我要開始在課堂上用這個說法。」

順帶一提，她自己的生意從未這麼好過。「當外頭有可怕的 uncertainty 時，」她說，「uncertainty 正是我們的專業。」

本文最初刊載於 Fortune.com。