采用很广，使用很浅
先看没有争议的那半边：四国合计 69% 的企业报告目前在用 AI，美国最高 78%，澳大利亚最低 59%；被提及最多的应用是用大模型生成文本，41% 的企业在做。约 75% 的企业预计未来三年会在用 AI。 但强度是另一回事。超过三分之二的高管说自己在典型的一周里会用 AI，平均时长约每周 1.5 小时；CEO 用得比 CFO 和其他高管更频繁。一周 1.5 小时——这个数字放在「AI 正在重塑工作」的叙事旁边，本身就是一条信息：目前多数企业里的 AI 更像是一个偶尔打开的工具，不是嵌进流程的东西。
「没有影响」不等于「没有价值」
这份论文的结论需要读准：它没有说 AI 没用，说的是在企业层面可测量的回报目前仍然有限。生产率的口径是人均营收——一个足够粗、也足够诚实的指标：如果 AI 真的在大规模替代工时或放大产出，它应该出现在这里。 作者团队里有 Nicholas Bloom、Steven J. Davis、Jose Maria Barrero 这些长期做企业调查和远程办公研究的人，样本近 6000 家、跨四国，方法上是自报而非行政数据——这是它的边界：高管报的是自己的感知，不是核算出来的数字。
和其他证据放在一起看
同方向的旁证不少：普华永道 2026 年全球 CEO 调研覆盖 95 个国家 4454 位 CEO，56% 报告既没有收入收益也没有成本收益，只有 12% 两者都有。评论者普遍把它类比成索洛悖论——1987 年那句「到处都看得见计算机时代，唯独在生产率统计里看不见」。 不过要和本站几天前那条斯坦福用 ADP 工资单数据做的研究分开看：那份用的是行政数据，发现 22–25 岁在 AI 高暴露岗位的就业低了 19%；这份用的是高管自报，发现公司层面没感觉。两者不矛盾——一个测的是特定年龄段特定岗位的入口，一个测的是整家公司的总量，前者的变化在后者里可以被完全淹没。真正尴尬的是第三件事：甲骨文、Salesforce、汉莎、埃森哲、渣打都在裁员公告里提到过 AI，而这份调查里的高管说 AI 对就业没影响。 对读者的实际含义：如果你在给公司做 AI 投入的效果论证，人均营收这类总量指标短期大概率给不出你想要的数字。更可能站得住的是流程级的度量——某个环节的处理时长、返工率、单位任务成本，而不是把整家公司的产出除以人数。