AI投资规模接近美国GDP的2%，但全国性挤出效应目前仍较温和

概览

报告评估美国AI投资是否正在显著挤出其他经济活动。高盛认为，尽管2026年AI投资规模预计接近6000亿美元，并已成为企业资本开支的重要组成部分，但目前全国层面的挤出效应仍相对有限。主要原因是超大规模云服务商此前可通过减少股票回购和增加借款融资，企业购买AI服务主要替代其他中间服务，而数据中心建设热潮又恰逢受补贴制造业厂房建设回落。与此同时，大量AI设备来自进口，部分半导体和服务活动未被GDP统计充分计入，因此AI支出总额、官方测量贡献与真实经济贡献之间存在显著差异。

核心观点

报告识别三条挤出渠道。第一，超大规模云服务商及AI服务购买者可能削减其他技术和软件支出，预计2026年新增挤出约300亿美元。第二，数据中心建设会在部分州争夺施工资源，但全国范围的材料短缺和建筑工资压力仍不明显，估算挤出其他建筑活动略高于100亿美元。第三，AI相关债务发行增加了市场久期和信用风险供给，估计使借款利率上升约5个基点，并压低企业投资约100亿美元。三项合计约挤出500亿美元最终支出。AI投资仍对经济增长形成正贡献，但无论其增长贡献还是挤出程度，都低于部分市场评论所宣称的水平。

分析框架

报告先估算AI相关设备、数据中心、电力基础设施、软件与服务支出的总体规模，再依据国民账户规则区分进口、最终支出、中间投入及统计漏计项目。随后通过企业资本配置、信息技术支出调查、州级建筑活动、施工工资、建筑材料供给、投资级债券发行与信用利差等证据，分别量化三条挤出渠道。最后将直接投资贡献与股票市场财富效应、能源及其他价格上涨、企业投资挤出等间接影响合并，比较官方测量GDP与真实经济活动的差异。

方法论与常识提炼

• 宏观传导框架挤出效应三渠道框架

  技术支出、建筑活动与融资成本

  分别评估AI投资是否替代其他技术支出、争夺建筑资源，以及通过债务发行推高非AI企业的融资成本。

• 国民经济核算支出法GDP分解

  进口、最终支出与中间投入

  将AI总支出拆分为国内最终需求、进口和中间投入，以解释近2%的GDP支出规模为何仅对应约0.5%的官方测量GDP直接影响。

• 情景估算融资供给冲击经验法则

  债券供给、利率与资本使用成本

  参照量化紧缩对长期利率的经验估算，并针对公司债信用风险进行调整，由AI相关发行规模推导约5个基点的借款利率影响及约100亿美元的投资下降。

• 综合影响评估直接与间接效应合并

  投资贡献、财富效应、价格冲击与挤出

  在直接投资贡献基础上加入AI相关股票财富效应、能源及其他价格上涨对居民实际收入的冲击，以及企业支出挤出，以评估更完整的增长影响。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• 美国实际GDP

  AI投资通过企业固定投资直接支持增长，但进口、统计漏计和其他支出挤出削弱官方测量贡献。

  优势

  AI资本开支规模大，并带动数据中心、电力基础设施、设备和知识产权投资。

  劣势

  大量技术设备依赖进口，部分半导体及服务活动未被正确计入最终投资。

  对比

  AI总支出接近GDP的2%，但官方测量的直接规模影响仅约为GDP的0.5%，对2026年增速的直接贡献约0.1个百分点。

  风险

  若挤出效应、能源价格冲击或融资成本上升加剧，净增长贡献可能进一步下降。

• 半导体与AI基础设施产业链

  AI投资扩张直接增加芯片、服务器、数据中心、电力设施及配套服务需求。

  优势

  需求增速快，AI支出已占设备投资约15%，长期基础设施建设需求仍强。

  劣势

  部分需求由进口满足，对美国国内产出的拉动弱于名义支出规模。

  对比

  相较一般企业设备投资，AI相关设备是当前资本开支增长的重要来源，但其国内增加值占比较低。

  风险

  资本开支回报不及预期、融资约束、统计口径误判以及供应链和电力瓶颈。

• 数据中心与工程建设

  数据中心支出已成为私人非住宅建筑的重要组成部分，并在部分州挤出其他项目。

  优势

  数据中心项目利润率较高，对施工、电气工程和电力基础设施形成强劲需求。

  劣势

  全国层面的建筑工资和材料短缺信号目前较弱，需求增量部分被制造业厂房建设下降抵消。

  对比

  数据中心占私人非住宅建筑支出约9%；在少数州，其占非住宅建筑支出的比重已达到约一半或更高。

  风险

  未来一至两年若建设规模继续上升，可能导致施工资源短缺、工资上涨、项目延误及更强的全国性挤出。

• 超大规模云服务商股票

  相关企业通过减少股票回购并增加借款，为AI资本开支提供资金。

  优势

  现金流基础较强，且目前对较高利率的容忍度较高，可继续支持AI投资。

  劣势

  资本开支可能超过现金流，回购减少和杠杆上升会削弱短期股东回报。

  对比

  与削减核心经营支出相比，超大规模云服务商此前更多通过调整回购和融资结构吸收AI投资。

  风险

  AI投资回报不确定、债务增长、自由现金流承压及估值对长期增长预期过度敏感。

• 美国投资级公司债

  AI相关融资已接近投资级债券总发行的四分之一，增加市场债券供给。

  优势

  非AI企业信用利差仍接近历史低位，显示当前融资外溢有限。

  劣势

  更多久期和信用风险供给可能小幅抬升全市场借款成本。

  对比

  报告估计AI相关发行仅使借款利率上升约5个基点，影响小于发行占比所显示的规模。

  风险

  发行继续加速、基准利率维持高位或信用风险重新定价，可能放大对非AI企业投资的挤出。

关键数据

• 2026年美国AI投资接近6000亿美元相当于美国GDP的近2%。
• AI支出占企业固定投资比重超过10%为近期季度水平；其中约占设备投资的15%。
• AI对官方测量GDP的直接规模影响约占GDP的0.5%明显低于AI总支出占GDP近2%的水平，主要源于进口和统计分类差异。
• 技术与服务支出渠道的新增挤出约300亿美元包括超大规模云服务商资本开支替代及AI服务对其他最终支出的替代。
• 建筑渠道的新增挤出略高于100亿美元假设过去一年约450亿美元AI相关建筑增量中的四分之一挤出其他建筑活动。
• AI相关债务发行的利率影响约5个基点预计由此压低其他企业投资约100亿美元。
• 三条渠道合计挤出约500亿美元仅统计国民账户中被视为最终支出的其他活动。
• AI对2026年官方GDP增速的直接贡献约0.1个百分点大量设备来自进口，且部分AI活动未被官方GDP统计充分计入。
• AI对真实GDP增速的直接贡献约0.3个百分点加入被误列为中间投入的训练用半导体投资及统计不足的芯片设计服务出口。
• 间接效应对2026年增长贡献的影响减少约0.1个百分点综合股票财富效应、价格上涨及企业投资挤出后的估算。
• 数据中心占私人非住宅建筑支出约9%自2024年以来快速上升，但同期受补贴制造业厂房建设下降形成部分资源对冲。
• AI相关融资占投资级债券总发行接近四分之一非AI企业信用利差仍接近历史低位，表明当前外溢影响有限。

影响与含义

宏观层面，AI资本开支仍是美国企业投资的重要增长动力，但不能将近2%的GDP支出规模直接等同于对美国GDP的贡献，因为进口和国民账户分类会显著削弱官方测量效果。行业层面，半导体、数据中心、电力基础设施和相关建筑服务继续受益，但高利润的数据中心项目已在部分州吸走施工资源。资本市场层面，超大规模云服务商以降低回购和增加借款支持资本开支，可能改变股东回报与杠杆结构；AI相关信用融资快速扩张，但目前对非AI企业融资成本的外溢仍小。未来一至两年，若数据中心建设按预测继续增长，而制造业厂房建设不再提供资源需求对冲，全国性建筑挤出和成本压力可能明显增强。

风险

• 数据中心建设若按预测继续扩张，可能在未来一至两年形成更明显的全国性建筑资源挤出。
• AI相关债务发行进一步增长可能抬升非AI企业融资成本，并压制更广泛的企业投资。
• 电力及其他投入价格上涨可能侵蚀居民实际收入和消费，从而抵消AI带来的财富效应。
• AI投资高度依赖进口设备，可能使名义资本开支增长无法转化为同等规模的美国国内产出。
• 超大规模云服务商资本开支超过现金流后，可能面临杠杆上升、回购减少或其他支出调整压力。
• 官方统计对半导体投资和芯片设计服务出口的分类或漏计，可能造成对AI真实经济贡献的误判。
• 企业AI服务成本虽然目前占信息技术预算比例较低，但若快速上升，可能加剧对软件及其他服务支出的替代。

后续跟踪

• 2026年AI资本开支是否达到接近6000亿美元的预测规模。
• 超大规模云服务商资本开支、自由现金流、债务融资和股票回购之间的变化。
• 企业AI推理成本占信息技术预算的比例，以及新增预算与削减其他支出的资金来源结构。
• 数据中心建设占私人非住宅建筑支出的比重及州级集中度。
• 建筑工人和电工工资、建筑材料供给及数据中心项目利润率。
• 受补贴制造业厂房建设回落后，是否仍能抵消数据中心对施工资源的需求。
• AI相关投资级债券发行占比、非AI企业信用利差和长期借款利率。
• AI需求对电价、居民实际收入和消费支出的外溢影响。
• 官方GDP统计对训练用半导体投资及芯片设计服务出口的核算调整。