生成式AI的出现，打破了企业价值匀速增长的节奏。过去十年，全球企业价值迁移总金额达27万亿美元，其中三分之一集中在生成式AI兴起后的两年。
“近年来，市场开始加码奖励企业用AI创造未来价值的能力。”埃森哲大中华区AI与数据事业部总裁曹琦峰告诉第一财经，如果将企业价值与当期利润进行比较，十年间比率提升了25%，投资者愿意为企业未来增长支付更高溢价。
根据埃森哲近日发布的“2026中国企业数字化转型指数”（下称“指数报告”），中国企业正在经历近年来最快的一轮智能化跃迁。2026年中国企业数字化转型指数得分同比提升10分，创下近年最大单年涨幅。
但在硬币的另一面，仅10%的中国企业将数字基建投入转化为未来能力优势，而将未来能力优势进一步沉淀为绩效壁垒的企业则更为稀缺。
于是，AI基础设施的高昂沉没成本和当前羸弱的商业化落地能力形成鲜明反差，让资本市场产生一定的估值焦虑，“挤泡沫”的预期逐渐增强。与此同时，全球科技巨头的数字基建开始“急刹车”。
“企业们开始意识到，AI使用成本可能被低估了。”曹琦峰说。
企业价值迁移速度翻倍
企业价值（EV）衡量一家公司的整体价值，包括股权、债务和现金；息税前利润（EBIT）代表当前经营盈利能力。
两者对比可直观反映市场对企业的看法――比率越高，说明投资者越看好企业的未来增长潜力。
根据指数报告，过去十年（2014-2024年）间，全球企业价值迁移共计达27万亿美元。20%的头部企业（按营收规模衡量）为新进入者，25%的原领先企业则退出前列。
其中，三分之一的全球企业价值迁移集中发生在2022-2024年间。“2022年生成式AI爆发以后，企业价值迁移的速度开始变得越来越快。此前很长一段时间，EV一直处于比较匀速的迁移方式。”曹琦峰说。
聚焦中国，他认为，中国企业智能化快速提升，但大多聚焦既有竞争领域，仅10%形成未来能力优势。
所谓“未来能力优势”，即数字化转型指数得分位于行业前50%，且在自主智能(AI原生企业能力，重构决策、运营与创新方式)、价值密度（重构产品、服务、数据与连接，持续创造更高价值）和多极经营（在不同市场扎根经营、全球协同，跨市场放大价值与影响力）三大能力上，至少有两项位于行业前20%。
一方面，埃森哲相关调研显示，相较于外资企业，中国企业在AI投入上存在两极化，部分企业投入更加激进。
这一趋势，加速中国企业形成AI技术和产品上的优势。根据指数报告，2026年，中国企业在智能制造领域，数字孪生、智能研发等能力同步提升，分别提升了27和22个百分点；在数字核心建设上，数据治理成熟度提升了14个百分点。
与此同时，与2025年相比，2026年88%的中国企业先进AI应用跨过了试点阶段，44%的企业已经开始重新设计岗位要求。
但另一方面，在企业已普遍形成AI规模化投入的共识下，企业投入与价值实现之间仍有落差。指数报告显示，2026年，仅有14%的中国企业通过AI应用实现了显著价值提升。
“当前，中国企业更希望通过AI打开业务增长空间。”曹琦峰说。
不同行业对AI应用的迫切程度有所不同。埃森哲大中华区商业研究院院长邱静对第一财经举例说，在制药等亟待技术创新以突破创新瓶颈的领域，AI会率先成为撬动行业增量的杠杆。而垄断性行业或利润率长期保持稳健的行业领域，变革速度可能相对较慢。
但传统稳健型行业的护城河也并非无法被撼动。“尤其是‘一人公司’的快速崛起，或许会在不久的将来，会改写传统行业的竞争规则。”曹琦峰对记者补充称。
“词元税”焦虑
“原来大家觉得AI可以为企业省钱，现在大家渐渐发现AI可能更‘烧钱’。”曹琦峰认为，一直以来，AI使用成本被低估了。
他解释说，在静态测试中表现良好的单次调用，放大到企业真实场景中（往往涉及高频使用、多轮交互、跨工具执行），会迅速转化为持续性的成本支出。不同的拆解方式、工具调用路径和模型选择，会带来显著差异――同一任务，成本差距可达17倍。
“预算管理已成为全球企业的新焦虑。”曹琦峰举例称，优步（Uber）已在四个月内用完全年AI预算，并开始设置词元（Token）使用上限；Meta、亚马逊（Amazon）等相继取消以词元消耗为导向的内部排行榜。
他同时观察到，中国企业也面临类似约束，AI投入带动算力与调用成本同步放大，开始影响企业的盈利能力与回报节奏。
所以，曹琦峰认为，企业对AI的投入既需要坚持长期主义，也需要在短期内算好经济账，量化AI应用的边际成本。
当谈及中国企业AI投入的阵痛时，曹琦峰分析认为，可能存在内外多重因素。
一方面，受宏观经济与经营压力等影响，企业普遍倾向于降本增效。但在AI尚未实现稳定性、系统化的深度应用时，单点效率的提升极易被其他环节的损耗所稀释，加剧管理层焦虑；
另一方面，资本市场的评价体系自带自验证属性：若AI投入迟迟无法兑现阶段性成果，或面临监管不确定性，资本便可能选择撤出。随着词元成本持续走高，市场对企业盈利能否支撑AI估值，效率提升能否覆盖成本，自然更加审慎。
在曹琦峰看来,AI对企业的价值是毋庸置疑的。至于资本市场的“泡沫论”，本质上是对资本预期值与投资回报速率的担忧。
“长期来看，我持乐观态度。但短期内是否会出现资本投入速度超过价值产出的风险，仍待进一步观察。”曹琦峰预计，至少未来三年，“资本还不会失去耐心”。
