鉅亨投資雷達》還在泡沫？哈佛研究發現，AI帶動企業營收暴增近2倍

AI 真的能幫公司賺錢，還是只是泡沫？哈佛商學院近期針對 515 家高成長企業展開了一場震撼調查，揭開了「AI 變現」的終極祕密。研究發現，那些真正搶到 AI 財富紅利的贏家，早就打破了傳統的工作架構，甚至在「一場電話會議的時間內」就能徹底顛覆你想像的賺錢效率。究竟這群贏家，到底偷偷做了什麼改變？

1. 買了 AI 工具業績卻沒增加？哈佛揭密贏家的變現祕密

當 AI 工具快速普及，許多企業早已把 ChatGPT、Claude 或各種 AI 工具導入日常工作，但為什麼有些公司用了 AI，營收卻沒有明顯增加？這篇研究指出，問題往往出在 AI 還停留在「輔助工作」的層次，沒有真正進入產品開發、營運流程等能創造營收的關鍵環節。研究團隊將這個難題稱為 AI 映射問題（Mapping Problem），簡單來說，就是企業沒有把 AI 放在最能創造價值的位置。如果只是把 AI 當成處理行政雜務的助理，它能帶來的效果大多只是省下零碎時間；但真正跑出成績的贏家公司，看懂了這背後的關鍵差異，選擇把 AI 從「輔助工具」升級為「重組工作流程的核心」，直接嵌入產品開發、客戶測試與營運流程中，讓 AI 不只是提高效率，而是開始改變企業創造營收的方式。

以 AI 簡報工具 Gamma 為例，過去開發新功能，通常需要經過寫規格、畫設計圖、寫程式、QA 測試等跨部門接力，流程漫長又耗時。但 Gamma 打破了傳統開發模式，讓 AI 自動偵測使用者行為，並產生多套產品版本，原本需要一整個團隊溝通數週的流程，被壓縮成產品經理一人就能掌握的快速開發循環。另一個由 Ryz Labs 分享的 AI 原型開發案例，更展示營運效率出現跳躍式提升。以前要跨出創業的第一步，光是為了做個「樣品」去試水溫，往往就要耗費大量的時間與人事成本；但在導入 AI 流程後，創辦人一口氣就能做出好幾種樣品外，甚至直接在「一場與客戶的通話中」一邊聽回饋、一邊請 AI 修改，即可當場完成產品測試。這兩個案例，直接點出 AI 變現的關鍵，AI 的價值不只在於讓事情做得更快。當企業有能力用 AI 重新設計生產流程，產品交付速度會大幅提升，開發成本也會明顯下降，進而徹底重塑企業創造營收的效率。

2. 同樣用 AI，AI 原生企業案例營收高出 1.9 倍？

為了驗證 AI 究竟能不能真的轉化成企業績效，研究團隊針對 515 家高成長新創公司進行實驗，並將它們分成控制組與實驗組。兩組都能取得 AI 工具，也同樣擁有 API 額度、技術訓練等資源；真正的差別在於，控制組主要學習「怎麼使用 AI 工具」，實驗組則多了一層案例訓練，透過前面提到的 Gamma 與 Ryz Labs AI 原生企業案例，理解 AI 如何改變工作流程、團隊分工與商業模式，進一步學會如何把 AI 放進企業最能創造價值的位置。

結果顯示，這個差異很快反映在企業表現上。實驗組不只是多用了 AI，而是找到更多能真正推動業務成長的 AI 應用場景。相較控制組，實驗組的 AI 使用情境增加 44%、完成任務數增加 12%、取得付費客戶的機率提高 18%，最終營收更達到控制組的 1.9 倍。更關鍵的是，這些公司在成長加速的同時，並沒有同步增加人力需求，資本支出反而下降 40%，代表 AI 帶來的不是單純的成本節省，而是讓企業能用更少資源，完成更多工作、取得更多客戶，並創造更高營收。值得注意的是，實驗組新開發的 AI 應用，並不是集中在寫文案、整理資料、客服回覆這類較簡單的行政工作，而是高度集中在「產品開發」、「產品／策略設計」與「企業營運流程」等核心功能上。這代表真正看懂 AI 映射問題的企業，已經不再把 AI 當成效率小幫手，而是把它升級為核心產能的放大器。當 AI 開始深入產品創新、客戶驗證與策略決策，企業的競爭優勢也會從基礎的成本節約，進一步推向產品速度、商業模式與市場反應能力的全面升級。

3. AI 效益並非雨露均霑，前段班企業率先拉開差距

導入 AI 之後，真的能讓每一家企業都營收暴增、資本支出下降嗎？從營收數據來看，導入 AI 並沒有讓每家公司都立刻大賺錢。在收入排名比較後面的企業中，營收表現其實差不多，多數公司都還沒有明顯賺到錢。真正拉開差距的，是收入排名前 10% 的前段班企業。這代表如果企業只是把 AI 用在寫信、整理資料這類表面工作，沒有放進真正會影響收入的關鍵環節，就很難帶來明顯的營收成長。真正明顯勝出的，是那些懂得把 AI 用在產品開發、客戶測試與市場策略等核心環節的前段班企業，尤其在第 90 到 95 百分位數之間，實驗組與控制組的營收差距開始快速拉大。到了第 95 百分位數的頂尖區間，實驗組的贏家營收暴衝至逼近 50 萬美元，而只把 AI 當助理的對手卻停留在不到一半約 23 萬美元。再從「資本支出」來看，這群前段班企業在營收放大的同時，資本支出也更低。在第 90 到 95 百分位數，控制組需要約 270 萬美元來維持營運時，實驗組只需要約 200 萬美元，足足省下整整約 70 萬美元的資金依賴。這代表它們有能力用更少的資源，創造更高的成長。

當越來越多企業看到前 10% 的贏家透過流程重組展示了如此強悍獲利效率後，後續的導入需求也將被迫大規模擴散。隨著 AI 應用逐步滲透到金融、醫療、製造、零售等各行各業，市場對雲端運算、AI 伺服器、半導體與相關供應鏈的需求也有望持續擴大，成為 AI 長期投資趨勢的重要支撐。

鉅亨投資策略

AI 價值走向營收，美國市場成為布局核心

AI 真正的價值，在於企業能不能把它放進產品開發、客戶測試與市場策略等核心流程，進一步提升營收效率。對投資來說，美國是 AI 浪潮中最核心的受惠市場，從雲端平台、軟體服務到大型科技企業，都有機會孕育出下一批 AI 成長贏家。若看好 AI 長期趨勢，可透過美國股票型基金分散布局相關企業，更有效率地參與長期成長機會。

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