摩根士丹利：美國企業 AI 投資見成效 獲利與生產力提升證據轉強

摩根士丹利 (Morgan Stanley) 最新報告指出，美國企業正提出更有力的證據，證明人工智慧 (AI) 投資已開始轉化為可量化的利潤與生產力提升。這項轉變緩解了投資人對於企業大舉投入 AI 支出卻尚未產生實質回報的疑慮。

AI 效益量化趨勢顯著

摩根士丹利分析超過 17,000 份企業財報電話會議和法說會簡報後發現，在第二季，提及 AI 可量化效益的企業比例持續上升，尤其是在已被視為 AI 早期採用者的公司中。

報告中的關鍵數據顯示：

• 在被歸類為 AI 採用者的公司中，有 40% 在第二季提到了至少一項可量化的 AI 效益，高於前一季的 37%，更遠高於一年前的 21%。
• 在更廣泛的標普 500 指數成分股中，約有 25% 的公司討論了可量化的 AI 效益，也高於一年前的 14%。

這顯示企業高層的論述焦點正從實驗性應用案例，轉向具體的商業成果，例如營收成長、成本節省和生產力改善。

跨產業擴散 財務效益成焦點

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報告指出，在所有與 AI 相關的討論中，財務效益（包括營收創造、降低營運成本和資本效率）佔比最高，其次是生產力提升。這股趨勢也不再局限於傳統科技業。

科技公司在揭露 AI 實質效益方面仍然最為積極，有 51% 的公司提出可量化數據。然而，通訊服務業 (44%) 和金融業 (37%) 也緊隨其後，反映 AI 技術正廣泛滲透至不同領域。報告引述的案例包括：

• Airbnb (ABNB)：透過 AI 降低客戶服務成本。
• 惠普 (HPQ)：目標是透過 AI 賦能的營運，每年節省 10 億美元。
• 威瑞森 (VZ)：報告指出已節省超過 2 億美元的能源成本。
• 埃克森美孚 (XOM)：利用 AI 將鑽井數據的分析時間從數年縮短至數週。

勞動力影響：營收與員工人數脫鉤

AI 對就業市場的影響也成為企業日益關注的話題。第二季約有 10% 的標普 500 企業討論了勞動力相關議題，高於一年前的 6%；在 AI 採用者中，此比例更高達 18%。

企業的論述重點並非大規模裁員，而是將 AI 視為一種工具，用以減緩招聘速度、自動化例行工作，並在不增加員工的情況下提升營收。摩根士丹利指出，成長最快的主題是「營收與員工人數脫鉤」(revenue-headcount decoupling)，即企業利用 AI 提高產出和銷售，同時保持員工人數相對平穩。