摘要:近期,人工智能领域的巨额资本开支引发了市场对其可持续性的担忧。服务器、电力、芯片、数据中心的投入如火如荼,不少投资者开始质疑:AI投资是否已经过热?但高盛最新研报指出,这场资本狂潮远未到顶峰。当前AI投资水平不仅具备可持续性,还可能是未来十年推动全球生产力与经济增长的核心动力。高盛认为,从历史视角看,AI投资规模并不算高。与铁路、电气化、互联网等技术周期相比,AI相关投资占美国GDP的比例目前不足
近期,人工智能领域的巨额资本开支引发了市场对其可持续性的担忧。服务器、电力、芯片、数据中心的投入如火如荼,不少投资者开始质疑:AI投资是否已经过热?但高盛最新研报指出,这场资本狂潮远未到顶峰。当前AI投资水平不仅具备可持续性,还可能是未来十年推动全球生产力与经济增长的核心动力。

高盛认为,从历史视角看,AI投资规模并不算高。与铁路、电气化、互联网等技术周期相比,AI相关投资占美国GDP的比例目前不足1%,远低于过去技术革命高峰期的2%至5%。换句话说,AI浪潮才刚刚开始。与此同时,AI对美国经济的拉动潜力极为可观。高盛测算,生成式AI的广泛应用有望在未来十年内使美国劳动生产率提升15%,为企业带来约8万亿美元的新增资本收入,其经济现值甚至可达20万亿美元,显著高于当前和未来数年的AI总投资额。
自2023年以来,AI基础设施投资进入加速阶段。仅2025年,美企在AI相关硬件和算力上的投资增量预计将达到3000亿美元。国家账户数据显示,AI相关支出年化增速较2022年提升2770亿美元,增长动力主要来自云计算、芯片和数据中心的持续扩张。近期,OpenAI相继宣布多项战略合作:与Oracle建立价值3000亿美元的长期合作关系、获得英伟达约1000亿美元投资、与AMD联手部署6GW GPU算力,并与Broadcom合作定制10GW级AI芯片。这些动作表明,AI产业链正向更深层的硬件基础建设延伸。

高盛指出,AI资本开支的持续性源于两大结构性驱动。其一是生产力提升带来的回报效应。从企业案例和学术研究看,AI可带来平均25%至30%的生产率增长,尽管目前仅约2.5%的岗位面临直接自动化,但AI在编程、客服、咨询等知识密集型领域的渗透正在加速。其二是算力需求的持续爆发。AI模型规模增长速度(年均400%)远快于算力成本下降(年均40%)。无论是模型训练还是推理应用,需求增长均在以数百倍的速度扩张。即使芯片能效提升,也难以完全抵消算力的指数型需求,这意味着AI基础设施投资仍将长期保持高景气度。

从宏观层面看,这场AI投资浪潮与其说是泡沫,不如说是又一次技术范式的重构。与互联网时代不同,AI的资本投入集中于底层算力与算法基础设施,其特征更接近工业革命时期的“基础建设投资”。在这样的背景下,高盛认为,当前AI投资不仅不过热,反而是经济结构升级的必要阶段。随着AI技术从模型研发走向产业应用,其对经济增长、企业效率与利润率的长期推动效应将逐步显现。
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