高盛报告：AI投资远未过热，三大因素驱动长期增长机遇

随着人工智能领域资本投入规模持续扩大，市场出现了不少过热讨论，但最新研究表明，当前投资水平不仅远未达到泡沫阶段，反而呈现出可持续的长期发展态势。高盛发布的行业分析报告指出，AI基础设施建设仍处于稳健发展轨道，其经济价值有望显著超越现有投资规模。

根据高盛测算，当生成式AI技术全面普及后，美国劳动生产率将在未来十年内提升15%。现有企业案例显示，AI应用可使平均生产效率提高25%-30%。值得注意的是，目前仅2.5%的岗位面临自动化替代风险，且这些岗位主要集中在编程、客户服务和专业咨询领域。这种效率提升正在转化为实质性经济收益，报告预计AI技术将为美国企业创造约8万亿美元的资本收益，即使在最保守的估算下，这一数字仍能维持在5万亿美元以上。

支撑AI投资持续性的核心要素在于技术发展的双重驱动力。一方面，模型规模年均扩张400%的速度远超算力成本年降40%的幅度，训练查询需求和前沿模型需求更分别以350%和125%的年增速持续增长。尽管芯片能效持续提升，但需求扩张速度仍使算力缺口持续扩大。另一方面，美国国家账户数据显示，2024年以来AI相关支出年化增长达2770亿美元，预计2025年仅上市企业的AI基础设施收入增量就将突破3000亿美元。

近期行业动态印证了资本对AI领域的持续加码。OpenAI在9月后连续宣布多项战略合作：与甲骨文达成3000亿美元云计算协议，获得英伟达1000亿美元投资，与AMD合作部署6GW+GPU算力集群，并与博通共建10GW定制AI芯片生产线。这些布局反映出科技巨头对算力基础设施的战略性投入。

从宏观经济视角观察，当前AI投资规模仍处于合理区间。历史数据显示，铁路、电气化、信息技术等产业革命高峰期，相关投资占GDP比重达2%-5%，而目前美国AI投资占比尚不足1%。高盛进一步测算，生成式AI技术将为美国经济创造20万亿美元现值收益，这一数字尚未包含海外利润、新兴应用场景及通用人工智能可能带来的增值空间。

值得关注的是，AI技术演进正在重塑产业格局。训练查询需求的爆发式增长（年增350%）与前沿模型开发（年增125%）形成双重驱动力，推动企业持续升级算力基础设施。尽管芯片制造工艺持续进步，但模型复杂度的指数级提升使得单位算力成本下降速度难以匹配需求增长，这种技术特性为持续投资提供了基本面支撑。

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