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KPMG《全球AI脉搏 Q2 2026》报告显示，76%的高层领导者认为AI正在带来商业价值，但只有7%已实现ROI，同时美国员工的抵触情绪翻了两番，达到20%。

根据Christian & Timbers的一项研究，帮助企业实施AI的前向部署工程师（FDEs）正成为最抢手的专家，预计到年底需求将飙升2100%。

OpenAI 探讨 CFO 如何通过 'Useful Intelligence per Dollar' 来衡量 AI 价值，该指标评估完成的工作与成本，而非仅仅 token 成本或采用率。

NEA合伙人Tiffany Luck在TechCrunch的Equity播客中谈到，企业仍在应对AI投资回报率问题，并提到了tokenmaxxing以及Uber和Meta等公司成本超支的趋势。

讨论了为什么95%的企业AI项目因治理、ROI和部署问题而失败，并推广了一位资深从业者编写的免费书籍，涵盖框架和模式。

Ed Zitron认为人工智能缺乏可衡量的投资回报率，指出了大量超支的案例以及LLM成本固有的不可预测性。文章批评了该行业无法量化回报的问题，并敦促人们保持怀疑态度。

尽管2026年全球AI支出预计达2.5万亿美元，但MIT的NANDA倡议报告指出，95%的企业生成式AI项目可衡量ROI为零。一位从业者对14个项目的第一手分析表明，预算分配不当、偏重模型工作而忽视数据基础设施是根本原因。

Gartner的一项研究表明，由AI驱动的裁员并未为企业带来预期的回报；高投资回报率（ROI）实际上与利用AI增强员工能力而非取代员工有关。