高盛最新研判：AI投资热潮远未见顶，长期经济价值将大幅释放

【摘要】高盛报告指出，当前AI投资非但不是泡沫，反而是长期经济价值释放的序章。与历史技术革命相比，目前投资规模尚显温和，其驱动的生产力飞跃将创造数万亿美元的经济增量。

引言

当英伟达的市值一次次刷新纪录，当关于AI的讨论充斥在每一个角落，一个幽灵般的问题也开始在市场中徘徊——我们是否正处在一场巨大的泡沫之中？对泡沫的担忧并非空穴来风，历史的教训言犹在耳，从荷兰的郁金香狂热到世纪之交的互联网泡沫，每一次技术革命似乎都伴随着非理性的繁荣与最终痛苦的破灭。

然而，华尔街的巨头高盛却给出了一个截然不同的答案。在其最新发布的深度研究报告中，高盛的分析师们明确指出，这场由AI驱动的繁荣并非泡沫，而是才刚刚拉开序幕。他们认为，与AI所能带来的巨大潜在经济回报相比，当前的投资规模不仅是合理的，甚至是偏于保守的。

这篇文章将深入剖析高盛的这份报告，不仅仅是转述其结论，更重要的是拆解其背后的逻辑链条与数据支撑。我们将从投资规模的宏观审视出发，量化AI可能带来的经济回报，并将其置于百年技术革命的历史长河中进行对比。同时，我们也会探讨这场变革中的风险与不确定性，分析谁可能成为最终的赢家。这不仅是对一份报告的解读，更是一次对AI时代未来十年经济图景的深度思考。

一、📈 投资现状的宏观审视 AI热潮是泡沫还是序章？

市场情绪往往像一个钟摆，在过度乐观与过度悲观之间摇摆。要判断当前AI热潮的性质，首先需要跳出情绪的漩涡，用冷静的宏观数据来丈量其真实体温。高盛的分析正是从这里开始的。

1.1 投资规模的冷静衡量

一个普遍的观点认为，当前涌入AI领域的资本已经达到了惊人的程度。芯片、服务器、数据中心的支出屡创新高，似乎印证了市场的狂热。但如果将这一规模放入更宏大的坐标系中，结论可能会大相径庭。

高盛的核心论据之一是，以占国民经济总量的比例来看，当前美国的AI相关投资尚不足国内生产总值（GDP）的1%。这个数字本身可能有些抽象，但一旦与历史上的重大技术革命进行对比，其意义便立刻凸显出来。

表格1：重大技术革命高峰期投资占GDP比重对比

这张表格清晰地揭示了一个事实，与那些真正重塑了经济结构的技术革命相比，我们今天在AI领域的投入，从宏观经济的尺度上看，依然处于相当早期的阶段。无论是建设国家动脉的铁路，还是点亮千家万户的电力网络，亦或是连接全球信息的互联网，在其建设高峰期，社会资本的投入强度都远超现在。

所以，当我们看到科技巨头们动辄百亿美元的资本支出计划时，需要认识到，这并非单纯的投机，而是在为下一代经济形态构筑必需的基础设施。从这个角度看，说AI投资“过热”或许为时过早，它更像是一场马拉松的起跑阶段，而非百米冲刺的终点。

1.2 投资的可持续性逻辑

规模的相对温和只是一个方面，另一个关键问题是，当前的投资水平能否持续下去？高盛对此持肯定态度，其逻辑建立在一个正向的反馈循环之上。

这个循环的起点是企业对未来超额回报的坚定信念。生成式AI所展现出的潜力，让企业相信今天的投入，无论多么巨大，都将在未来通过成本节约、效率提升和模式创新获得丰厚回报。

这种信念并非空中楼阁。在许多已经部署AI应用的领域，生产效率的提升是肉眼可见的。例如，在软件开发领域，AI辅助编程工具能够将开发效率提升30%以上；在客户服务领域，AI客服可以处理超过80%的常规问询，大幅降低人力成本。这些早期成功案例，不断强化着企业持续投入的决心。

而要将这些潜力大规模释放，就需要一个极其关键的要素——庞大的计算能力。这正是当前AI投资的核心流向。无论是英伟达的GPU，还是亚马逊、微软、谷歌的云服务，本质上都是在为未来的AI应用提供算力支持。

因此，一个清晰的逻辑链条形成了：

1. AI应用展现出巨大生产力价值。

2. 企业为获取该价值，必须进行大规模前期投资，主要是算力基础设施。

3. 这些投资带来了初步的生产力提升，验证了投资的正确性。

4. 正向的验证结果，激励企业进行更大规模、更长周期的投资。

只要这个循环不被打破，即AI模型性能持续改进、应用场景不断拓宽，那么目前的整体AI投资水平就是可持续的。它不是无源之水，而是有明确预期回报作为支撑的理性商业行为。

二、💰 经济回报的量化预测 20万亿美元的价值蓝图

如果说当前的投资是“因”，那么未来的经济回报就是“果”。高盛报告中最引人注目的部分，莫过于对AI长期经济价值的惊人预测。这不仅为投资的合理性提供了最硬核的背书，也为我们描绘了AI时代经济的全景图。

2.1 宏观经济的巨大增量

高盛的经济学家们通过复杂的模型测算得出一个结论，若AI技术实现广泛普及和深度应用，有望为美国经济额外增加约20万亿美元的价值。这是一个什么概念？这相当于再造一个今天的美国经济。

为了更直观地理解，我们可以分解这个庞大的数字。在这20万亿美元的经济增量中，预计将有约8万亿美元以资本收入的形式，直接流入企业。这意味着企业的利润空间将得到极大拓展，股东回报将大幅提升。其余部分则会通过劳动力收入增加、消费者福利提升等形式，惠及整个社会。

这并非天方夜谭。回顾历史，每一次通用目的技术（General-Purpose Technology, GPT）的普及，都带来了经济总量的飞跃。蒸汽机、电力、内燃机、计算机，无一例外。AI，特别是生成式AI，正被普遍视为最新的通用目的技术，其渗透力和影响力可能超越以往任何一次技术革命。

2.2 生产力革命的核心驱动

这20万亿美元的价值从何而来？答案是劳动生产率的大幅提升。生产率是经济增长的根本驱动力，它意味着用同样的投入，能够获得更多的产出。

高盛的基准预测显示，在全面采用AI之后，美国整体的劳动生产率将累计提升约15%。这一过程并非一蹴而就，预计将在未来十年内逐步实现。15%的提升听起来似乎不如20万亿美元那么震撼，但对于一个成熟的经济体而言，这几乎是奇迹般的增长。在过去二十年里，美国年均劳动生产率增速仅在1%左右徘徊，AI带来的将是数量级上的改变。

这种生产率的提升将体现在多个层面：

• 任务自动化：大量重复性、流程化的脑力劳动将被AI接管，例如数据录入、报告撰写、信息检索等，将人类劳动力解放出来，从事更具创造性和战略性的工作。

• 劳动力成本节约：直接由任务自动化带来。企业可以用更少的人力完成同样的工作，或者在不增加人力的情况下，大幅提升业务处理能力。

• 决策辅助与优化：AI能够处理和分析海量数据，为企业的战略决策、市场营销、供应链管理等提供前所未有的洞察力，减少试错成本，提升决策质量。

• 加速创新：在科研、医药、材料等领域，AI能够大幅缩短研发周期，加速新产品和新技术的诞生，这本身就是一种更高维度的生产力提升。

表格2：AI投资的成本-效益简析

高盛明确指出，AI带来的长期生产力提升所产生的经济价值，将远远超过其前期投入成本。这构成了整个投资逻辑的闭环。企业现在投入的每一分钱，都是在为未来分享这块巨大的经济蛋糕购买入场券。

三、🏛️ 历史的回响 从铁路到互联网的启示

将视线从未来拉回到过去，历史总能提供宝贵的镜鉴。高盛在报告中反复将AI浪潮与历史上的技术革命进行对比，这不仅是为了证明当前投资规模的合理性，更是为了揭示基础设施建设周期中一些深刻的、反复出现的规律，尤其是关于风险和机遇的规律。

3.1 先发优势的神话与现实

一个普遍的认知是，在技术浪潮中，先行者能够抢占先机，建立难以逾越的壁垒，从而获得最大收益。这被称为“先发优势”。然而，高盛通过对历史的复盘，对这一“神话”提出了审慎的质疑。

报告指出，在基础设施建设周期中，“先行者”的最终表现往往并不理想。历史上有太多这样的例子。

• 铁路时代：19世纪的美国和英国，爆发了铁路建设狂热。最早投入巨资修建铁路的公司，承担了巨大的勘探成本、建设风险和市场教育成本。许多公司在激烈的竞争和过度的资本开支中破产倒闭。反而是后来者，在行业低谷期，以极低的价格收购了那些已经建成的铁路资产，并在此基础上进行高效运营，最终获得了更高的回报。

• 电信行业：20世纪90年代末的互联网泡沫时期，全球掀起了铺设光纤网络的狂潮。WorldCom、Global Crossing等公司投入了数百亿美元，建设了覆盖全球的海底光缆。然而，由于对带宽需求的过度乐观，导致了严重的产能过剩。这些先行者最终纷纷破产。而今天，我们享受的廉价高速互联网，很大程度上仍然运行在那些当年被“过度建设”的基础设施之上，而运营这些设施的后来者，则成了最终的赢家。

这个规律背后的逻辑是，基础设施的建设具有巨大的前期投入、高度的不确定性和长期的回报周期。先行者往往承担了最大的风险，却未必能构建起足够深的护城河。一旦技术路径发生变化，或者市场需求不及预期，其巨大的沉没成本就可能成为致命的负担。

3.2 AI时代的特殊性

那么，AI时代会重演铁路和电信行业的历史吗？高盛认为，情况更为复杂，需要辩证看待。

一方面，AI基础设施的某些特性，可能会强化先发优势。报告提到了一个关键概念——互补性资产。当某个领域的互补性资产（如生产设备、关键原材料）稀缺，且生产过程高度垂直整合时，先发优势会更为明显。

当前AI领域最典型的互补性资产就是高端AI芯片（GPU）。由于产能受限，能够率先获得大量高端GPU的公司，就能够在模型训练和推理服务上建立起暂时的领先地位。同时，像谷歌、微软这样能够自研芯片、自建数据中心、自研模型的垂直整合巨头，其先发优势也相对更强。

但另一方面，AI时代也存在削弱先发优势的强大力量。

• 技术变革极其迅猛：AI模型和算法的迭代速度是惊人的。今天最领先的模型，可能在半年后就被新的架构超越。这意味着，基于当前技术构建的优势可能是短暂的。先行者投入巨资训练出的模型，可能很快就会“过时”，其硬件设备也面临快速折旧的风险。

• 开源生态的崛起：与过去的封闭技术体系不同，AI领域拥有一个强大的开源社区。像Llama、Mistral等优秀的开源模型，正在快速追赶闭源模型的性能，极大地降低了后来者的进入门槛。企业不再需要从零开始，可以站在巨人的肩膀上快速构建自己的应用。

所以，在AI时代，先发优势不再是一个绝对的概念。它更像是一场动态的博弈。领先者需要不断地奔跑和创新，才能维持住自己的位置，稍有不慎，就可能被手握更先进技术、商业模式更灵活的后来者超越。

四、🧩 市场格局的动态博弈 谁将是最终的赢家？

基于对历史和当前技术特性的分析，高盛认为，当前AI市场的结构尚不清晰，难以确定今天的领先企业是否会成为长期赢家。市场的最终格局，将由多方力量共同塑造。

4.1 巨头壁垒的削弱

在AI发展的初期，人们普遍认为像OpenAI、谷歌这样的模型提供商将建立起类似操作系统一样的生态壁垒，形成赢家通吃的局面。但现实的演进，似乎正在偏离这个剧本。

一个非常重要的趋势是，企业用户正在主动采取多模型策略来对冲风险。它们不愿意将自己的核心业务完全绑定在某一个AI生态系统上。这种策略的背后有多重考量：

• 避免供应商锁定：将鸡蛋放在一个篮子里，意味着未来将受制于人，无论是在价格、服务还是技术路线上，都将失去议价能力。

• 追求最佳性能：不同的AI模型在不同任务上各有擅长。例如，某个模型可能在代码生成上表现优异，而另一个模型在创意写作上更胜一筹。企业希望根据具体需求，调用最合适的工具。

• 成本优化：随着模型数量的增多，供应商之间的竞争会加剧，从而推动价格下降。企业可以通过灵活切换模型，来获得更具成本效益的解决方案。

• 数据安全与合规：在某些场景下，企业可能需要将模型部署在本地或私有云，开源模型或更灵活的商业模型提供了这种可能性。

这种多模型并存、各取所需的“模型即服务”（Model-as-a-Service）趋势，正在实质性地削弱现有巨头的竞争壁垒。市场可能不会出现一个“AI界的Windows”，而更像是一个百花齐放、由众多专业模型共同构成的服务市场。

4.2 投资动力的持续性分析

尽管未来格局充满不确定性，但高盛认为，短期内企业持续投入AI的动力依然非常强劲。这主要源于两个持续的激励因素。

第一，早期已显现的生产率提升。正如前文所述，那些已经开始应用AI的企业，正在收获实实在在的好处。这些成功的“样板间”效应，会激励更多仍在观望的企业加速入场。

第二，模型性能的稳步改进。从GPT-3到GPT-4，再到未来的新模型，AI的能力边界在以肉眼可见的速度扩张。每一次模型的重大升级，都会解锁新的应用场景，带来新的商业可能性，从而刺激新一轮的投资和应用开发热潮。

基于这种判断，高盛预计2025年全年，全球与AI相关的支出将达到约3000亿美元。考虑到AI技术巨大的长期回报潜力，这一投资规模被认为是完全合理且可持续的。

投资的周期终将演变。高盛预测，随着AI投资周期逐渐从当前的基础设施建设阶段，过渡到未来的应用成熟阶段，投资的重点会发生变化。同时，硬件成本（如芯片价格）会随着规模效应和技术进步而持续下降。届时，投资的增速终将趋于平稳。但在那之前，当前的技术背景仍然非常有利于AI投资的持续高速推进。

4.3 估值争议的背后

最后，我们回到最初的问题——泡沫。除了投资规模，市场对泡沫的担忧更多集中在相关公司的估值上。许多AI概念股的市盈率、市销率高得惊人，这是否意味着它们被严重高估了？

高盛与摩根士丹利等机构的战略分析师对此也进行了分析。他们指出，如果仅仅看传统的估值指标，确实会得出“估值过高”的结论。但这种看法可能忽略了AI公司的几个独特性质。

• 盈利增长的确定性：与互联网泡沫时期的许多“只有故事没有利润”的公司不同，当前的AI领军企业（如英伟达、微软）拥有实实在在的强劲盈利和现金流。它们的增长不是基于遥远的预期，而是基于当下真实且旺盛的市场需求。

• 超高的利润率：AI软件和服务的边际成本极低，这使得相关业务能够拥有非常高的利润率。一旦前期研发和基础设施投入完成，后续的规模扩张带来的几乎都是纯利润。

• 现金流的健康度：领先的AI公司通常拥有健康的现金流状况，这使它们能够持续进行高强度的研发投入，形成正向循环。

所以，分析师们认为，若综合考虑盈利增长、现金流和利润率等因素，当前AI相关股票的估值并未像批评者所声称的那样被严重高估。市场是在为一种高增长、高利润、高确定性的未来支付溢价。当然，这并不意味着股价不会波动，但从基本面来看，其估值背后有坚实的业绩作为支撑，与纯粹的投机泡沫有本质区别。

总结

通过对高盛报告的层层剖析，我们可以勾勒出一个关于AI投资热潮的完整画像。它并非一场由非理性情绪驱动的投机泡沫，而是一场基于坚实经济逻辑和生产力变革预期的长期结构性投资。

我们看到，与波澜壮阔的历史技术革命相比，当前AI的投资规模尚属温和，远未触及“过热”的红线。其背后，是对未来数万亿美元经济增量和15%生产力飞跃的巨大期望，这种期望正在被早期应用领域的成功案例不断证实，从而形成了可持续的投资动力。

当然，前路并非一片坦途。历史的经验告诉我们，在基础设施建设的浪潮中，先行者未必是最终的赢家。技术路径的快速迭代、开源生态的崛起以及企业用户的多模型避险策略，都在重塑着市场的竞争格局，使得未来的赢家归属充满悬念。

整体来看，我们正处在这场伟大变革的开端。AI产业的长期发展空间和经济价值是巨大的，投资热潮才刚刚起步。对于身处其中的企业、投资者和个人而言，需要保持敏锐的洞察力，关注技术迭代的速度、互补资产的稀缺性以及市场结构的变化。只有这样，才能在这场注定将重塑世界的浪潮中，既把握住长期的机遇，也规避掉潜在的风险。

📢💻 【省心锐评】

别再纠结泡沫了。AI是未来十年的生产力基建，现在不是估值太高，而是你的想象力还不够。真正的风险，不是买贵了，而是看懂了却没上车。