在《Motley Fool Hidden Gems Investing》的这一集中，Motley Fool 撰稿人 Rachel Warren 与 Boomi 董事长兼首席执行官 Steve Lucas 坐下来探讨了华尔街所缺失的东西：为什么下一波 AI 赢家不会是华丽的模型制造商，如何发现真正的 AI 策略和昂贵的旋转之间的区别，以及区分变革性技术和炒作的单一指标。
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完整的文字记录如下。
该播客录制于 2026 年 7 月 12 日。
史蒂夫·卢卡斯：视频领域是一家明确从人工智能中赚钱的公司。那是一家似乎赚了很多钱的公司。还有很多其他公司已经证明他们可以构建令人惊叹的模型并损失大量资金。
Rachel Warren：这是 Boomi 董事长兼首席执行官 Steve Lucas，他解释了目前谁在人工智能领域真正赚钱，谁没有赚钱。他是一位拥有 30 年企业软件经验的资深人士，之前曾以 47.5 亿美元收购了 Marketo。我是 Motley Fool 分析师 Rachel Warren。史蒂夫曾与数百位首席执行官坐在一起探讨人工智能时代，他所听到的内容可能会让你感到惊讶。我们讨论了即将到来的投资回报率计算，它将真正的人工智能获胜者与昂贵的实验区分开来。为什么下一波大受益者可能不是你想象的那样。我们希望您喜欢。
欢迎回到杂色傻瓜对话。我是 Motley Fool 分析师 Rachel Warren。今天，我们超越人工智能技术成熟度曲线，将重点放在执行、数据基础设施和真正的投资回报上。加入我们的是 Boomi 董事长兼首席执行官史蒂夫·卢卡斯 (Steve Lucas)。 Steve 是一位多任首席执行官，拥有近 30 年的企业软件领导经验，包括在 Salesforce 和 Adobe 担任高级职务。在担任 Marketo 首席执行官之前，他推动了巨大的转变，最终被 Adobe 以 47.5 亿美元的价格收购。目前掌管数据激活巨头 Boomi，为全球超过 30,000 家客户提供服务。史蒂夫在这里谈论人工智能的现状、企业技术预算的实际变化，以及投资者如何发现真正的赢家。史蒂夫，欢迎来到这个节目。
史蒂夫·卢卡斯：谢谢你，雷切尔。很高兴来到这里。
Rachel Warren：在过去的几年里，投资者似乎在很大程度上奖励了那些使用正确的人工智能流行语和财报电话会议来制定人工智能战略的公司。但我们似乎正在进入这一旅程的下一阶段，华尔街要求可理解的可衡量的业务成果和投资回报率。所以我很好奇公司需要做什么或要首先考虑什么才能真正实现这一目标？
史蒂夫·卢卡斯：首先，我认为你是完全正确的。在过去的几年里，我们已经从没有人工智能，到现在它已经存在了。向董事会施压，向公司的执行团队、首席执行官和领导者施压，要求他们将人工智能引入公司，制定人工智能战略。在我们看到压力不断增加的两年里，我们看到了代理人工智能在企业和所有这些事物中的诞生。我认为压力现在已经开始减轻。正如您所指出的，现在是关于回报的，我曾多次被引用说投资回报率取代了人工智能，毫无疑问，今天的情况就是如此。我只是认为这是左侧压力的巨大，再加上急于投入大量人工智能项目。但我们并没有看到企业所期望的高回报率。现在，随着人工智能的成熟，以及组织管理人工智能的方式的成熟，这种情况将会发生变化，但我们肯定会看到风向的变化。
雷切尔·沃伦（Rachel Warren）：您认为我们是否已经达到这样的程度：人工智能支出可能会拖累那些未能在这些投资上展现出有意义的回报的公司的收益，还是您认为现在真正做出这一决定还为时过早？
史蒂夫·卢卡斯：如果你看看美国的四大超大规模企业，以及他们去年和今年投入人工智能的资本支出金额，就会发现这就像煤矿里的金丝雀。去年大概是4000亿、4100亿左右。今年超过7000亿。对于公司来说。这是支出的非凡增长，显然，这并不能反映更广泛的市场，但它是更广泛市场的一个指标。更广泛的市场组织，他们在人工智能上的支出大幅增加。他们在软件应用程序上的支出下降了，而在基础设施上的支出也增加了。人工智能和基础设施似乎是大型组织的两大投资重点。
但我想我们是，你说的是空白支票。我认为这是一个完美的短语，我们正处于一个这样的境地：我走进一个又一个的董事会会议，一个又一个的首席执行官，我不断听到的是帮助我展示回报。在我们最初实施的这些项目之后，他们没有提供投资回报率。那就是它是真实的。它在市场上。这个问题正在被讨论，你也开始听到其他高管大声疾呼，那就是，让我们停止试图用这些恐吓策略来吓唬所有高管，让他们投资人工智能和商业，让我们帮助他们展示真实的回报率。
雷切尔·沃伦（Rachel Warren）：您之前提到您将参加这些会议，首席高管基本上会说帮助我们表明我们正在使其盈利或正在使其盈利。董事会是否正积极要求首席高管对这些投资负责？我们现在还看到一段宽限期吗？
史蒂夫·卢卡斯：宽限期是暂时的，不会太久。你看看发生了什么。我想如果你谈论这个隐藏成本。我最近发表了一篇白皮书，谈到了训练 GPT-2 的成本，我想我们大家都非常熟悉。这是我们第一次遇到这种令人眼花缭乱的技术，称为大语言模型或 GPT。训练 GPT-2 的成本（这是公开数据）大约不到 50,000 美元。易于管理，价格实惠。到 2026 年，我们将看到训练前沿模型的成本：超过 10 亿美元。这是非同寻常的，所以我们已经从二手车变成了航空母舰。现在，这一成本得到了投资者的大力补贴。 OpenAI 每月烧钱 30 亿美元。这是一个可靠的报告数字。你不可能永远每月损失 30 亿美元。无论技术多么具有变革性，组织都无法维持这些负面经济，因此这些成本将由某人承担。这将是消费者，这将是企业，企业本身。
我们还没有看到人工智能的全部成本，但是我采访过的每一位首席执行官，他们都说了同样的话，那就是我在人工智能上的支出从去年到今年增长了 10 倍、20 倍。你在新闻中读到，人们说，嘿，我们必须停止或停止这种人工智能支出。即使是爱花钱的埃隆·马斯克（Elon Musk），也对员工在特斯拉和 SpaceX 的支出设定了上限。这也是最近报道的一条新闻。关键是，虽然现在有一个宽限期，但大多数首席执行官在短期内，在接下来的六个月内将开始对人工智能内部的投资设定上限，然后在任何公司在人工智能上花费数千万、数亿、数十亿美元之前，在董事会层面看到真正的投资回报率的需求将会更高。
Rachel Warren：现在，我相信您提出多达 40% 的企业人工智能项目最终可能会被放弃，这是一个非常有趣的数字，它与您一直在谈论的内容相关。我想知道你是否可以深入探讨一下这种心态，以及失败的项目有哪些特征？他们与真正创造持久价值的人有何区别？
史蒂夫·卢卡斯：我们正处于人工智能实验的激烈时代。在某种程度上，你必须预料到人工智能项目会失败，部分原因是它们真的很容易启动。这需要五分钟，你会扭动指关节，然后要求 Cloud 或 OpenAI 处理你的业务数据。您可以非常轻松地开始。但发生的情况是你忽略了业务需求和战略结果，因为你可以开始使用人工智能进行迭代。我确实认为在某种程度上，我们的编码现在变得如此简单。使用人工智能获取或开始构建好的或坏的结果变得很容易，所以我们急于做这些事情，而我们忘记了结果投资回报率生产结果的基础知识，所以我们急于进入。这就是其中的一部分。其中一部分只是实验，看看什么有效，什么无效，哪里有投资回报率。
但即使是 Gartner 也表示，其中许多我们称之为代理项目，只是在企业内部工作的人工智能代理，这些项目要么会失败，要么无法返回结果，到 2027 年底就会被关闭。因此，有非常可信的分析组织指出了这一点。我也绝对相信这一点，而且我们每天都看到这一点。我认为现在我们仍处于宽限期的边缘。我不想说空白支票。但我认为很快这些成本就会得到控制。特别是当一些前沿模型组织的资金开始枯竭时，他们会将这些成本转嫁给消费者。