生成式 AI、Vibe Coding 与各类自动化工具快速普及，越来越多创业者开始追求“AI Maxing”：大量购买 Token、部署 AI Agent、快速开发 App，试图以更少人力完成更多工作。
然而，美国企业家、投资人 Alex Hormozi 却对这股潮流提出反思。他在近期一支以“Why AI Won’t make you rich in 2026”为题的影片中指出，许多人虽然每天大量使用 AI，Token 账单不断上升，实际收入却没有同步增加。
Hormozi 认为，问题不在于 AI 没有效率，而是企业错把“提高产出”当成“创造价值”。当 AI 让人有能力完成更多事情时，企业往往不是把资源集中在最重要的瓶颈，反而开始更快速地执行原本不值得执行的低优先级工作。AI 可能让企业变得更忙，却不一定让企业变得更赚钱。
Hormozi 将“杠杆”定义为投入与产出之间的差距：投入很少，却能获得大量回报，代表拥有较高杠杆；投入大量资源，最终只得到有限成果，则代表杠杆较低。
AI 无疑是一种高杠杆工具。一个人现在可以通过生成式 AI 撰写文案、分析数据、生成图片、制作程序，完成过去需要多人合作才能处理的工作。
但 Hormozi 强调，AI 的出现并没有取消其他形式的杠杆。
资本仍然可以放大投资回报；媒体内容可以一次影响数千甚至数百万人；团队则可以让企业同时推进更多工作。当资本、媒体、人才、品牌与 AI 等不同杠杆互相结合时，效果甚至可能是乘法，而不是单纯相加。
他也以大型 AI 实验室为例指出，即使这些公司掌握全球最先进的 AI 模型，仍然雇用数千名员工。这至少说明，在现阶段，AI 并未使人力、组织管理与专业判断失去价值。
Hormozi 观察，许多企业主导入 AI 后，由于个人与团队的工作容量上升，便开始执行过去没有时间处理的工作。
表面上看来，企业产能提高了；但这些过去被搁置的工作，往往正是因为重要性较低，才没有被优先完成。
结果是，企业开始用 AI 更快速地制作更多内容、开发更多功能、建立更多自动化流程，却没有先回答最核心的问题：这些工作真的会增加收入吗？
Hormozi 认为，缺乏 AI 有时反而迫使经营者做出更严格的排序，将有限的人力与资金集中在真正能改变营运结果的事项上。
当资源因 AI 而显得更加充裕，企业反而可能降低选择工作的门槛，让更多低价值任务进入执行流程。
Hormozi 并未全面否定 AI。他指出，AI 确实已经在部分商业场景带来实际效果。
例如，广告团队可以使用 AI 产出更多广告素材；销售团队可以部署 AI 业务代表，处理初步接触、资格筛选与信息回复；企业也可以通过自动化降低部分行政与交付成本。
一家公司可能真正缺少的是市场需求、品牌信任、具吸引力的产品、有效的销售流程，或能够持续提供高品质服务的能力。若企业的核心产品缺乏竞争力，即使后端营运完全自动化，也很难带来根本性的成长。
Hormozi 表示，若 AI 已经可以完美解决大多数企业瓶颈，那么大量采用 AI 的公司理论上都应该出现显著的收入增长；但现实并非如此。
原因是许多企业使用 AI 的位置，并不是收入增长真正受到限制的位置。
Hormozi 进一步指出，企业其实还有许多不需要任何 AI 技术，也能大幅提高杠杆的方法。
例如，一对一服务可以改为一对多的小组模式。若一名顾问原本一次只能服务一位客户，转为一次服务十人，单次投入所产生的收入与影响力，理论上便可能提高至原来的十倍。
企业也可以将需要预约的同步服务，改成非同步交付，减少人员必须同时出席的时间；或重新设计销售流程，提前教育潜在客户，让真正进入业务通话的顾客更了解产品，也更具购买意愿。
如此一来，公司可能不再需要十名业务人员进行大量低效率对话，而是只需要两名业务，即可服务筛选后的高意愿客户，完成相同甚至更多交易。
这些流程设计并不一定需要 AI，却可能比单纯导入聊天机器人更直接地改善企业的单位经济效益。
Hormozi 认为，企业经营中杠杆最高的行为，甚至不是使用 AI，而是做出正确的资源配置决策。
假设一个团队正准备投入大量时间执行一项工作，管理者若能及时判断这项工作已经不再重要，并直接取消整个计划，就能立即释放整支团队的时间。
相较之下，若管理者只是利用 AI 将这项工作自动化，最后仍然会产生一个不重要的成果。
因此，他提出一个核心观点：“判断某件事不再是优先事项，比将一件不重要的事情自动化更有效率。”
这项决策不仅节省单一员工的时间，而是同时提高整个团队、资金与营运系统的资源使用效率。相关节目摘要也将此概念形容为：AI 若被用于低优先级任务，只会让企业在没有实质影响的工作上变得更有效率。
Hormozi 指出，许多人现在把使用大量 Token、建立更多 Agent、开发更多 App，视为自己正在提高竞争力的证明。
但对企业而言，最重要的衡量标准并不是使用了多少 AI，而是导入 AI 后，是否真的增加营收、改善毛利、降低交付成本，或解除企业的主要瓶颈。
企业经营者应直接询问自己：“在我的公司导入 AI 之后，真的让我赚到更多钱了吗？”
若答案是否定的，问题通常不是 AI 本身没有价值，而是企业可能把 AI 用错了地方。
AI 的合理用途，应该是集中解决限制企业成长的关键问题，而不是因为工具能力增加，就开始制造更多原本不存在的工作。
Hormozi 将现阶段的 AI 比喻为企业突然获得一大批虚拟助理。
这些虚拟助理可以快速研究资料、整理内容、生成初稿、处理行政任务，甚至协助开发软件。但企业过去即使能够聘请低成本助理，也不代表一定能建立成功的品牌或提出优秀的产品。
企业之间仍然会比较产品质量、品牌信任、销售能力、服务体验与产品定位。好的产品仍然会与差的产品竞争，强大的品牌仍然会比缺乏信任的品牌更容易成交。
若公司提供的是一个缺乏吸引力的方案，AI 或许可以协助制作更多广告、写出更多文案、建立更完整的自动化漏斗，但这些效率提升未必能改变顾客不愿购买的根本事实。
Hormozi 最后总结，AI 确实提高了企业可使用的杠杆，但它没有取代资本、人才、媒体、品牌、流程设计与管理决策。
对多数企业而言，真正推动成长的因素依然没有改变：创造更多市场需求、提高需求转换率，以及持续交付高品质产品与服务。
AI 可以强化上述流程，却无法替企业决定应该优先解决什么问题。
每家公司拥有的资金、人力与时间，相较于市场上所有可能执行的事情都极为有限。企业能否把这些有限资源集中到最能推动收入增长的单一瓶颈，仍然是经营能力的核心。
在 AI 大幅降低执行成本之后，“做什么”的重要性，反而可能比“如何快速完成”更高。
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