特斯拉 (TSLA-US)、Meta (META-US) 与IBM (IBM-US) 在周三 (21 日) 盘后法说会上，分别谈及人形机器人的训练需求、AI代理购物的交易成长，以及企业对投资回报的要求，反映AI商业化在不同领域的进展与课题。

AI如何从技术愿景转化为实际业务，成为科技巨头财报季的重要焦点。

特斯拉将今年资本支出计划由3个月前预估的250亿美元，下修至200亿美元，减幅达20%。分析指出，旗下人形机器人Optimus仍需更多训练，才能投入真实环境，可能是支出调整的重要因素之一。

特斯拉执行长马斯克在法说会上透露，Optimus与自驾车的一大差别，在于特斯拉已有庞大车队可搜集驾驶资料，机器人却缺乏类似的资料来源，因此必须先制造机器人，再让它们透过自主练习累积经验。

马斯克将Optimus的学习过程比喻为幼儿成长，从起初动作不稳、不知道如何完成任务，逐步学会各种生活技能。他表示，特斯拉需要让Optimus大规模地探索与练习，才能提升机器人在真实世界执行任务的能力。

Meta 方面，执行长祖克柏透露，购物已成为旗下Muse AI代理最常见的用途，超过四分之一的使用者曾透过这项服务购物，平均每笔购买金额超过200美元。

祖克柏表示，金融科技公司Plaid告诉Meta，过去未曾在其他服务的串接工具上见过如此活跃的使用情况。Muse上线第一周，交易量便超出相关业者预期，Meta因此必须与支付业者Stripe合作，提高信用额度。

这段发言凸显Muse购物交易的初期成长，但祖克柏并未说明调高的是哪一类信用额度，也未提供逾期还款或坏帐数据，因此无法据此判断使用者是否出现过度消费。

相较于Meta聚焦交易需求，IBM执行长Arvind Krishna则点出，企业正更仔细检视AI支出能否带来实际回报。

Krishna 表示，大型企业越来越重视AI投资的真正报酬率，也开始担心部分支出失控，却未产生相应效益。

不过，他仍肯定AI的应用价值，强调AI带来的生产力提升、竞争优势及工作方式改变都是真实存在的，这也是他与企业高阶主管会面时持续传达的讯息。

三家公司的发言呈现AI商业化的不同面向：特斯拉着重机器人的训练进度，Meta看见AI代理购物需求成长，IBM则强调企业对投资回报的要求。

随着AI逐步进入实际应用，部署速度、使用需求与经济效益，正成为科技业必须回答的问题。