← На главную

Экономист Apollo не видит отдачи от ИИ вне технологического сектора

01.11.2026 22:10 · hackernews

Главный экономист Apollo Global Management Торстен Слок заявил, что масштабные инвестиции в искусственный интеллект пока не дали финансового результата крупным американским компаниям за пределами технологического сектора. Об этом пишет TechCrunch со ссылкой на его новую аналитическую заметку.

Слок рассматривает условную группу S&P 493: весь индекс S&P 500, из которого исключены Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia и Tesla. Такое разделение позволяет ему отделить показатели крупнейших технологических корпораций от остальных компаний индекса. В этой группе прибыльность и выручка на одного работника выглядят стабильными. Экономист не находит в этих показателях свидетельств того, что ИИ уже повышает производительность.

Его вывод сформулирован резко: несмотря на огромные вложения и широкий интерес к технологии, корпоративная Америка вне технологической отрасли получила от неё нулевую финансовую отдачу. Это оценка автора заметки по выбранным показателям, а не утверждение, что отдельные компании совсем не используют ИИ или не получают от него никакой пользы.

Слок также скептически отвечает на предположение, что остальным компаниям нужно лишь время, чтобы догнать технологических лидеров. Он сомневается, что бизнесу будет просто превратить становящийся дешевле машинный интеллект в более быстрый рост выручки и прибыли.

По его мнению, дело в различии между вычислительными способностями и управленческим суждением. ИИ может быть хорошим калькулятором, но в бизнесе важны ответственность, доверие, корпоративная культура, неписаные правила, этические компромиссы и представления о справедливости. Эти факторы влияют на репутационные риски, а через них — на выручку и маржу. Именно такой контекст, считает Слок, модели не понимают.

TechCrunch добавляет, что другие недавние исследования также не обнаружили значительного прироста производительности от ИИ. Таким образом, публикация ставит вопрос не о технических возможностях моделей, а о том, когда и каким образом внедрение отразится на измеримых финансовых показателях компаний.

Читать оригинал →