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MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势下载方式:

①通过浏览器下载

打开“MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.blog.blog.m.npefyd.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.blog.blog.m.npefyd.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

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🐋🛺🦁第三步：🐼 下载MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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4.点击进入MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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　　“眼角见

> 厂商新闻《MIT报告2.0？ Apollo：大企业 AI采用率呈下降趋势》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-09-09 20:45

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最近的两份研究不约而同地拉响警报：企业级人工智能（AI）应用正面临严峻挑战。

三周前，麻省理工学院(MIT)发布的研究称，高达95%的企业从生成式AI投资中获得的回报为零。上周日，阿波罗全球管理公司(Apollo Global Management)的首席经济学家Torsten Sløk又指出，美国大企业的AI采用率正呈现下降趋势。

两份研究揭示了AI技术从炒作到实际应用转化过程中面临的重大障碍。Sløk援引美国官方调查数据称，拥有250名以上员工的企业正在减缓应用AI的速度。这可能预示着企业对AI技术实际价值的重新评估。

MIT的报告则进一步剖析了这一现象背后的原因，指出问题不在于AI模型本身，而是企业内部整合策略存在缺陷。这两项研究结果已在市场引起强烈反应，导致纳斯达克指数创下自8月1日以来最大单日跌幅，英伟达等AI相关股票遭遇明显抛售。

大企业AI采用率陷入下滑

Torsten Sløk的分析基于美国商务部下属普查局每两周一次的大规模企业调查，该调查涵盖了120万家企业，询问企业是否在过去两周内使用过机器学习、自然语言处理、虚拟代理或语音识别等AI工具来帮助生产商品或提供服务。




以上图表呈现了美国普查局的六次调查移动均值。调查数据显示，雇佣250名以上员工的大企业的AI采用率正在下降。这一趋势表明，虽然市场对AI充满热情，但大企业在实际应用层面可能正经历"技术幻灭期"，开始重新评估AI工具的实际价值和投资回报。

这种采用率下降可能反映了企业在初期尝试后遇到的整合挑战，以及将AI工具转化为实际业务价值的困难。对于投资者而言，这一数据信号提示AI技术的商业化道路可能比此前预期更为曲折。

MIT研究揭示AI投资困境

MIT的NANDA项目于8月18日发布的报告《生成式AI鸿沟：2025年商业AI现状》提供了更深入的分析。该研究基于对150名企业领导者的访谈、350名员工的调查以及300个公开AI部署案例的分析，发现只有约5%的AI试点项目实现了收入的快速增长。

报告主要作者Aditya Challapally指出，问题的核心在于企业内部存在"学习差距"以及整合策略的缺陷。许多企业领导者错误地将失败归咎于监管环境或模型性能，而忽视了组织内部的适应和集成问题。

例如，像ChatGPT这样为个人用户设计的通用工具，虽然因其灵活性而广受欢迎，但在企业环境中却常常表现不佳，因为它们无法有效地从特定工作流程中学习或适应企业的具体需求。这种"一刀切"的应用方式导致了大量AI项目无法为企业带来可衡量的财务影响。

成功AI实施的关键差异

MIT的研究还深入分析了AI部署成功与失败案例之间的关键差异。少数成功的企业，特别是一些初创公司，采取了"聚焦单一痛点，精准执行，并建立智慧合作关系"的策略。Challapally提到，某些由年轻人领导的初创公司通过这种方法，"收入在一年内从零跃升至2000万美元"。

研究发现，超过一半的生成式AI预算被用于销售和营销工具，然而最大的投资回报实际上来自后台办公自动化，如削减业务流程外包和外部机构成本的应用场景。这表明企业可能在AI投资方向上存在误判。

另一个关键发现是"购买"优于"自建"。从专业供应商处购买AI工具并建立合作关系的成功率约为67%，而企业内部自行构建系统的成功率仅为三分之一。这一数据对那些投入巨资试图建立专有AI系统的公司构成了直接挑战。

市场反应与投资影响

MIT的研究结果上月对市场产生了显著影响。报告发布次日8月20日，美股科技股重挫，纳斯达克综合指数下跌1.4%，AI热潮的核心受益者英伟达下跌3.5%，Palantir和Arm分别重挫9.4%和5%。

据报道，一位接近某数十亿美元规模美国科技基金的交易员表示，"这个故事正在让人们感到恐慌。"

这种情绪转变与OpenAI首席执行官Sam Altman近期关于"投资者过于兴奋"可能正在形成AI泡沫的警告形成共振，进一步加剧了市场对AI技术商业化前景的质疑。

MIT报告发布正逢市场对科技股高估值的担忧日益加剧，纳斯达克100指数的预期市盈率为27倍，比其长期平均水平高出近三分之一。

对于投资者而言，这两份研究提供了重要的风险信号，表明需要审慎评估AI相关企业的估值和实际落地能力，而不仅仅关注技术突破和市场热度。AI革命可能仍在继续，但其商业化道路比预期更为复杂和漫长。

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