人工智能的性能提升速度正在超过其所创造的收入，这一差距正开始影响包括 iGaming 在内的各行业战略决策。根据 Moody’s 对 2026 年的展望，随着在算力和基础设施上的资本支出远远快于 AI 应用所产生的收入，市场对可能出现 AI 投资泡沫的担忧正在上升。该评级机构警告称，尽管 AI 的采用范围正在扩大，但价值获取将变得越来越不均衡。
对于 iGaming 运营商而言，技术进步与变现能力之间的不匹配已经在实际运营中显现。在接受 SiGMA News 的独家采访时，iGaming Centre 创始人 Martins Lielbardis 表示，目前最清晰的回报主要来自数据密集型、且在运营上界定明确的领域。
“我认为真正的回报在于运营商能够整理和处理的数据量，从而降低与欺诈和滥用相关的风险，同时也体现在将想法转化为真实产品所需的时间上，”他说。
这一判断与 Moody’s 的观点一致：AI 在常规任务、以文档为核心的流程或面向客户的工作中持续带来显著收益，但在复杂工作流中仍面临摩擦。在 iGaming 行业，欺诈检测、风险评分、客户支持自动化以及产品测试正好属于这些类别，使运营商无需对整个组织进行重构即可部署 AI。
然而，Lielbardis 警告称，并非所有应用场景都值得投入。“这种炒作可能和其他行业类似，公司会去追逐 AI，即便在并非真正必要的地方，”他说。这与 Moody’s 的展望相呼应，后者指出：“AI 的收益主要集中在任务层面的自动化，而非在企业层面实现系统性的效率提升。”
整理数据，而非追逐炒作
随着 AI 模型能力的不断增强，务实部署与以营销为导向的实验之间的分化愈发明显。Moody’s 指出，“AI 能力正在快速进步，由少数美国企业引领，其最新模型具备多模态和代理能力，并持续设定全球基准。”但该机构同时强调，“要将 AI 部署到企业运营中并创造实质性价值，需要对完整流程进行重新设计。”
对 iGaming 运营商而言，挑战在于如何将模型性能转化到受监管的真实运营环境中。欺诈防范系统可以基于历史交易数据进行训练，并在现有合规框架内进行调整；而面向玩家的个性化功能则往往涉及责任博彩规则、数据保护义务以及牌照条件。
因此，许多运营商依然保持选择性。AI 被用于缩短开发周期、自动化此前依赖人工的决策，但围绕完全自主的营销或动态定价的更宏大目标仍受到限制。Moody’s 预计，生产力提升将逐步增加，但在不同行业以及同一行业内部仍将高度不均衡，这也反映了这种谨慎态度。
“我认为 AI 的整体采用速度将是主要因素，但玩家参与策略可能才是拉开差距的关键驱动因素，这样你才能更好地预测和理解玩家行为。”
– Martins Lielbardis，iGaming Centre 创始人
算力成本与中端市场的挤压
不断上升的基础设施成本正成为大型运营商与其他市场参与者之间的一条关键分界线。Moody’s 表示，“AI 基础设施是一个关键瓶颈”，并警告称“对算力的需求将超过供给，从而赋予基础设施所有者定价权。”
Lielbardis 在 iGaming 行业中清楚地看到了这一压力。“拥有更大的资本，就意味着更强的能力和定制化水平，你已经可以看到，以前属于消费级的硬件价格正在上涨，在某些情况下甚至上涨了 2–3 倍，”他说。他补充道，当企业无法直接投资基础设施或专业团队时，取舍就变得不可避免。“如果一家公司负担不起自有的数据中心或专家团队，就只能外包，而这样就无法完全按照自身的具体需求进行定制。”
Moody’s 在更宏观层面上也呼应了这一担忧，指出少数云服务提供商之间的市场份额集中正在推高价格，并扩大资本充足企业与成本受限同行之间的采用差距。获取高性能算力日益需要长期承诺，这种模式更有利于资产负债表稳健的集团。
不均衡的获取方式重塑竞争格局
在其展望中，Moody’s 预计，在某些行业中，AI 将带来一种“赢家通吃大部分”的效应，规模和早期采用会相互强化。Lielbardis 在接受 SiGMA News 采访时表示，这一模式很可能会在 iGaming 行业中上演，但并非在所有职能上都同样明显。
“我认为 AI 的整体采用速度将是主要因素，但玩家参与策略可能才是拉开差距的关键驱动因素，这样你才能更好地预测和理解玩家行为，”他说。
在其对跨行业影响的评估中，该机构指出，行业领导者正在将 AI “嵌入其活动的多个阶段”，而较小的参与者则难以为转型项目提供资金。例如在金融服务领域，“领先者正利用 AI 以更低成本提供服务或更高效地运行关键流程，从而守住利润空间”，而其他企业则逐渐落后。
“我们正进入这样一个阶段：AI 的技术和规则可能在一个月内发生变化，而新的监管也可能非常迅速地出台。”
– Martins Lielbardis，iGaming Centre 创始人
监管环境与碎片化部署
除了成本和能力之外，监管差异也在为 AI 的部署增加复杂性。Moody’s 指出，从欧盟的《AI 法案》到中国的许可框架，不同的监管制度将进一步提高合规成本，并使全球化部署更加复杂。
Lielbardis 描述了一个快速变化、几乎不给长期确定性留下空间的环境。“我们正进入这样一个阶段：AI 的技术和规则可能在一个月内发生变化，而新的监管也可能非常迅速地出台，”他说。
开源潜力与运营风险
在成本不断上升的背景下，快速演进的开源 AI 模型可能成为一种制衡力量。Moody’s 指出，“开源系统可供开发者免费下载和修改，其发展速度非常快，已有多个模型系列正在缩小与领先专有系统之间的差距。”
随着 AI 越来越深度地嵌入工作流程，Moody’s 警告称，网络安全和 AI 模型相关的风险也在扩大，包括提示注入和模型投毒等漏洞。
尽管 AI 性能持续加速，但实现稳定回报的路径依然狭窄。正如 Moody’s 所言：“目前，资本支出仍远远超过 AI 应用所产生的收入。”
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