AI狂潮降温，微软砍掉Claude许可，2.6万亿美元豪赌迎算账时刻？

AI最疯狂的时代，可能正在迎来一次冷静期。

过去几年，资本追着AI狂奔，企业争相购买模型、部署工具，仿佛“不上AI就会掉队”。但现在，一个越来越明显的信号出现了：连科技巨头都开始重新计算这笔账。

微软刚开放Claude Code内部使用不到半年，就开始取消大量许可；6000多名企业高管的调查显示，90%的公司还没有看到AI带来的明显生产力提升。

问题来了——AI到底是一场改变世界的技术革命，还是一场投入远远跑在收益前面的资本狂欢？

真正的变化，或许不是AI没价值，而是AI开始从“讲故事”进入“看回报”的阶段。

过去几年，AI行业最大的关键词只有一个：疯狂投入。

从大模型训练到企业应用，从芯片采购到软件订阅，全球公司都在加速下注。有人认为AI会重塑整个商业世界，有人甚至把它比作下一次工业革命。

但纽约大学商学院教授、企业家兼播客主持人Scott Galloway最近在《Office Hours with Prof G》中提出了一个不同角度。

他的判断是，AI正在进入一个新的阶段——从“实验时代”进入“投资回报率时代”。

这句话听起来简单，但背后的含义很重。

过去企业问的是：“我们是不是应该拥抱AI？”

现在企业开始问：“投入这么多钱，到底能不能赚回来？”

而这两个问题，代表的是完全不同的商业逻辑。

最能说明变化的案例，是微软对Claude Code许可的调整。

此前，微软曾向内部大量员工开放Claude Code使用权限，希望推动员工利用AI提高效率。

但仅仅几个月后，微软开始取消大部分直接云代码许可。

表面看，这是一次普通的软件采购调整。

但市场真正关注的是背后的成本问题。

AI工具和传统软件不同，它背后消耗的是大量计算资源和Token成本。当企业规模化使用时，一个员工觉得方便的工具，放大到数万名员工身上，可能就是一笔巨大的支出。

这说明一个现实：

AI工具很好用，不代表AI商业模式已经成熟。

个人体验和企业收益之间，中间还隔着一道鸿沟。

类似的问题，也出现在企业生产力数据上。

根据美国国家经济研究局（NBER）针对美国、英国、德国和澳大利亚6000多名高级商业主管的调查，约90%的公司表示，过去三年AI并没有带来可衡量的生产力提升。

更值得注意的是，虽然大量管理者已经开始使用AI，但使用深度并没有想象中那么高。

调查显示，约三分之二的高管经常使用AI，但平均每周使用时间只有约1.5小时。

这其实揭示了一个很有意思的现象。

AI已经进入企业，但还没有真正进入企业流程。

很多公司购买了工具，却没有改变工作方式；员工尝试了AI，却没有形成新的生产体系。

于是出现了Galloway提到的“AI疲劳”。

大家都知道AI重要，但每天面对不断更新的工具、模型和功能，也开始产生疲惫感。

这也是为什么越来越多研究开始重新审视AI的短期价值。

2024年，麻省理工学院相关研究发现，在大量基于视觉任务的工作中，人工智能自动化并不一定比雇佣人类更便宜。

研究指出，在77%的相关任务中，继续使用人工劳动的成本反而更低。

这并不是说AI没有价值。

恰恰相反，AI最大的价值可能正在从“替代所有人”转向“增强部分人的能力”。

比如程序员使用AI工具，可以明显提高单个任务效率。

但问题在于，个人效率提升，并不一定自动转化为企业利润提升。

一个工程师写代码速度提高，并不意味着整个公司的产品质量、市场竞争力和收入都会同步增长。

企业真正需要的是第二步：

如何把个人效率变成组织效率。

投资市场也开始出现类似分化。

Galloway表示，他并不看好当前部分AI股票估值，但依然看好AI技术本身。

这其实是一个重要区别。

技术革命和资本估值，并不是一回事。

互联网改变世界是真的，但2000年前后的互联网泡沫也是真的。

大量企业最终失败，不是因为互联网没有价值，而是因为市场提前透支了未来几十年的增长。

今天的AI可能也面临类似问题。

资本相信AI会改变未来，但问题在于，未来的价值需要多久才能兑现？

如果投资增长速度远远超过企业实际收益增长，市场自然会开始重新定价。

Galloway认为，AI行业可能会经历一段“投资回报令人失望”的时期，甚至出现较大幅度调整，但不会像2000年互联网泡沫那样彻底崩盘。

原因很简单：

互联网泡沫时期，很多企业没有真实商业模式。

而今天的AI，已经拥有真实用户、真实需求和真实应用场景。

只是距离全面改变商业效率，还有一段路。

这种变化，其实也影响着创业者。

在节目中，一位来自伦敦的25岁创业者询问，是否值得花2500欧元参加戛纳国际创意节体育营销专场。

Galloway给出的建议很直接：

不要去。

原因不是这个活动没有价值，而是创业早期最稀缺的资源不是曝光，而是现金流。

2500欧元只是门票费用，加上住宿、交通、餐饮等成本，实际投入会更高。

对于一个年轻创业公司来说，这笔钱可能更应该用于客户开发、产品优化或者建立长期合作关系。

这和他对AI投资的判断其实是一致的。

真正重要的不是追逐热点，而是判断什么能够产生回报。

从更大的背景看，AI行业正在经历一次从狂热到理性的转变。

过去，拥有AI标签就是优势。

一家企业只要宣布“正在布局AI”，资本市场往往会给予更高期待。

但未来，市场关注的问题会越来越现实：

你的AI项目节省了多少成本？

提高了多少效率？

创造了多少收入？

如果无法回答这些问题，再先进的技术也可能变成昂贵的展示品。

当然，这并不意味着AI浪潮结束。

相反，真正的竞争可能才刚刚开始。

早期阶段，比拼的是谁能最快拥抱AI；下一阶段，比拼的是谁能真正把AI嵌入业务流程。

那些只购买工具、追逐概念的企业，可能会逐渐退出舞台。

而那些能够找到真实场景、控制成本、提高效率的公司，反而可能在调整之后获得更大优势。

AI最大的考验，不再是技术有没有突破，而是商业世界能不能消化它。

狂欢结束之后，留下来的不会是喊得最大声的人，而是最懂得计算投入和回报的人。

未来几年，AI行业真正的分水岭，或许不是谁拥有最强模型，而是谁能证明：

这项技术，真的值得花钱。