据 TechCrunch 报道，一位 Apollo 经济学家认为，AI 对多数公司而言带来的财务回报为零。这一说法紧随有关 AI 采用率激增而财务回报仍不明确的报道，并与另一项发现同时出现：美国小型企业的 AI 采用率大幅上升。这两个信号并不矛盾：采用率可以上升，而可衡量的回报却持平，尤其是在部署成本未被归集到产生这些成本的工作流时。
对于构建 agent 的团队而言，实际后果是核算纪律。一个项目若在能够归集每个工作流成本之前就扩大规模，就无法将真实回报与补贴式试验区分开来。按工作流核算成本，意味着针对一项明确任务追踪 inference 支出、编排开销、人工审核时间和故障处理成本，再将其与所替代的基线流程进行比较。没有这一基线，一个看似高效的 agent 可能只是把成本转移到了无人核对的预算科目中。
该报道未说明这位经济学家评估了哪些公司或行业、零回报结论背后的方法，也未说明回报是如何定义的；这些细节在所提供的报道中并不明确。小型企业采用率数据同样未作进一步细分。对于任何要把这一结论推广到 agent 部署的人来说，这两处空白都很重要。在衡量手段跟上支出之前，站得住脚的立场是：在扩展每个工作流之前先对其进行埋点监测，并把未经衡量的规模扩张视为未结算成本，而非回报。