正文目錄一、 AI投資加速引發(fā)對AI泡沫的擔(dān)憂 4二、 參考?xì)v史經(jīng)驗，如何看待關(guān)于AI泡沫的爭論？ 三、 宏觀以及市場啟示 19風(fēng)險提示 21四、附錄 22圖表目錄圖表1：2025年以來，企業(yè)使用AI比例快速上升 4圖表2：2025年9月OpenAI的月度訪問量接近60億次 4圖表3：2025上半年，AI投資累計同比增速達(dá)到14.6%，遠(yuǎn)高于非AI投資的2.8% 4圖表4：2023年以來，美國數(shù)據(jù)中心建筑增加值大幅走高 4圖表5：2025年以來AIbubble的搜索熱度急劇飆升 5圖表6：2025年10月全球基金經(jīng)理認(rèn)為AI股票處于泡沫中的占比上升到54% 5圖表7：2023年以來彭博AI精選前二十市值快速上漲 7圖表8：10家AI創(chuàng)業(yè)公司的估值在過去一年增加1萬億美元 7圖表9：采購領(lǐng)域人工智能與自動化技術(shù)的成熟度演進(jìn) 7圖表10：2025年上半年AI投資占GDP之比達(dá)到1%左右 8圖表英國鐵路泡沫時期，資本支出規(guī)模一度達(dá)到GDP的6-7% 8圖表12：超大規(guī)模云服務(wù)提供商的資本支出銷售顯著低于互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅時期 8圖表13：風(fēng)險投資今年在AI領(lǐng)域投入遠(yuǎn)超互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期 8圖表14：貝恩咨詢預(yù)測到2030年需2萬億美元收入才能支撐算力需求，存在8000億美元缺口 9圖表15：AI產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)之間形成循環(huán)投資 10圖表16：AI可能是一種通用技術(shù) 圖表17：電力和信息技術(shù)這兩種顯著提振美國勞動生產(chǎn)率增速 圖表18：電力和信息技術(shù)對勞動生產(chǎn)率的提振經(jīng)歷了播種期和收獲期 12圖表19：新技術(shù)的擴(kuò)散速度在加快，而AI技術(shù)的普及曲線最為陡峭 12圖表20：美國歷史上重大技術(shù)創(chuàng)新時期往往伴隨著投機(jī)泡沫 13圖表21：1921-1929年美國實際GDP增速平均達(dá)到4.1% 13圖表22：道瓊斯指數(shù)在1924-1929年一度大漲288%，此后大幅下跌 13圖表23：互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期的納指走勢與關(guān)鍵事件復(fù)盤互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期的納指走勢與關(guān)鍵事件復(fù)盤 14圖表24：1999年開始聯(lián)儲連續(xù)加息觸發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅 15圖表25：歷史經(jīng)驗顯示，多種因素可能觸發(fā)泡沫破滅 15圖表26：微觀證據(jù)顯示，AI能夠顯著提供企業(yè)生產(chǎn)效率 16圖表27：一些研究顯示，AI對中低技能生產(chǎn)效率提升更明顯 16圖表28：頭部AI企業(yè)從成立到實現(xiàn)1億美元營收所需的時間顯著短于SaaS公司 17圖表29：當(dāng)前科技股估值仍顯著低于互聯(lián)網(wǎng)泡沫時 17圖表30：英偉達(dá)估值也低于互聯(lián)網(wǎng)泡沫時的思科估值 17圖表31：投資者當(dāng)前的樂觀情緒僅位于歷史中位數(shù)水平附近 17圖表32：當(dāng)前科技AI巨頭的資本支出占GDP之比超過互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期的電信服務(wù)公司 17圖表33：資本支出更高的企業(yè)跑輸資本支出更低的企業(yè)，與此前泡沫時期不同 17圖表34：我們預(yù)計聯(lián)儲未來仍有望降息2-3次 18圖表35：2026-2027年美國科技巨頭資本開支有望達(dá)到4700億和5100億美元 20圖表36：美股財富效應(yīng)對居民消費有所支撐 20圖表37：AI敞口較高的行業(yè)新增非農(nóng)就業(yè)趨勢甚至好于其他行業(yè) 20圖表38：被AI替代的行業(yè)偏向白領(lǐng)、中等收入群體 20圖表39：2026年美國通脹預(yù)計仍高于聯(lián)儲2%的目標(biāo) 21圖表40：歷史規(guī)律顯示，股票高估值將降低中長期股市回報 21表41：過 21圖表42：超大規(guī)模運營商總支出中資本開支上升影響企業(yè)回購和分紅 21圖表43：1825-2000年間的51項重大創(chuàng)新中73%在商業(yè)化后引發(fā)股市泡沫 22圖表44：新技術(shù)帶來的泡沫對比 23一、 AI投資加速引發(fā)對AI泡沫的擔(dān)憂2025年以來，AI在美國滲透加速，企業(yè)加碼AI相關(guān)投資，對美國經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生重要支撐。2025年以來，AI在美國滲透加速：美國企業(yè)使用AI的比率快速上升至10%附近，而RampAIindex所指示的企業(yè)AI付費的比率也在2025年快速回升（圖表1），特別是信息技術(shù)、金融等行業(yè)；而根據(jù)2025年4月MenloVentures與MorningConsult的調(diào)查1，61%的美國成年人在過去六個月中使用過人工智能，近五分之一的人每天都使用;OpenAI的月度訪問量持續(xù)增長，9月接近60億次（圖表2）。此外，互聯(lián)網(wǎng)巨頭資本開支大幅上升。臉書、微軟、谷歌、亞馬遜等美國超大規(guī)模運營商（Hyperscaler）2025年資本開支進(jìn)一步上升，指引顯示年度總規(guī)模超過3000億美元。AI相關(guān)投資對2025年上半年美國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)達(dá)到1個百分點左右，緩沖了關(guān)稅、驅(qū)逐移民等沖擊的影響（參見《美國的雙速經(jīng)濟(jì)格局及其資產(chǎn)價格含義》，2025/10/22）。2025年上半年美國AI相關(guān)投資季比折年增速連續(xù)兩個季度達(dá)到30%以上，而其他投資則因為不確定性等因素而整體偏弱（圖表3）。企業(yè)AI相關(guān)資本開支還拉動數(shù)據(jù)中心以及電力投資的大幅增長（圖表4）。圖表1：2025年以來，企業(yè)使用比例速上升 圖表2：2025年9月OpenAI的月度訪問量接近60億次50（%） BTOS估計 Ramp估計504540353025201510502023年1月 2023年8月 2024年3月 2024年10月 2025年5月

(億次7058605850403020102024/012024/042024/012024/042024/072024/082024/092024/102024/112024/122025/012025/022025/032025/042025/052025/062025/072025/09

每月ChatGPT網(wǎng)站訪問量Haver，Ramp Similarweb圖表3：2025上半年，AI投資累計同比增速達(dá)到14.6%，遠(yuǎn)高于非AI投資的2.8% 圖表4：2023年以來，美國數(shù)據(jù)中心建增加值大幅走高（十億美元）40%35%30%25%20%40%35%30%25%20%15%10%5%0%-5%內(nèi)需exAI/互聯(lián)網(wǎng)投資 AI/互聯(lián)網(wǎng)投資相關(guān)增速14.6%2.8%403530252015100201420152016201720182019202020212022202320242025Haver Haver1/perspective/2025-the-state-of-consumer-ai/伴隨著AI相關(guān)企業(yè)市值的大幅增長以及AI企業(yè)之間的循環(huán)投資，對AI存在泡沫的擔(dān)憂明顯上升。從google搜索指數(shù)來看，6月以來AI泡沫（AIbubble）的搜索量創(chuàng)歷史記錄（圖表5）；10月的全球基金經(jīng)理調(diào)查顯示，認(rèn)為AI股票處于泡沫中的占比上升到54%（圖表6）。即使是處于人工智能熱潮核心的人也發(fā)出警示：亞馬遜執(zhí)行董事長貝索斯認(rèn)為2，目前的AI投資潮可被視為一種工業(yè)泡沫，區(qū)別于2008年銀行信貸失控引發(fā)的金融泡沫；泡沫破滅后，雖然有很多公司會失敗、資本會損耗，但基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)積累和贏家將為社會帶來巨大利益。OpenAI首席執(zhí)行官奧特曼（Altman）表示3，AI整體來看對于經(jīng)濟(jì)是巨大的利好，但是投資者目前對于AI可能過度興奮（over-excitedaboutAI）；一些初創(chuàng)公司被給予巨額估值；一些企業(yè)會有巨大盈利，但一些企業(yè)會有巨額虧損。但是，也有較多投資者認(rèn)為當(dāng)前與互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期不同，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表更健康，企業(yè)盈利也更好。例如，聯(lián)儲主席鮑威爾在10月FOMC上也表示，與互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期不同，如今的AI巨頭擁有截然不同的收入、商業(yè)模式和利潤；摩根大通首席執(zhí)行官Dimon表示4，雖然部分項目可能泡沫化，但整體AI領(lǐng)域并不是一個泡沫5。具體來看，對AI是否存在泡沫主要存在以下爭議：圖表52025bubble的搜索熱度急劇飆升

圖表6：2025年10月全球基金經(jīng)理認(rèn)為AI股票處于泡沫中的占比上升到54%%）%） AIbubble:(美國)1009080706050403020100201720182019202020212022202320242025

54%41%42%37%2025年7月 2025年8月 2025年9月 2025年54%41%42%37%Googletrend 美林基金經(jīng)理調(diào)查的技術(shù)價值是否被高估？202510月314.9121（圖表-圖表IOAI當(dāng)前的年化收入僅為（5000億美元AIAI的潛力以及未來的AI技術(shù)價值上存在分歧。2/2025/10/04/amazons-jeff-bezos-at-italian-tech-week-ai-is-a-kind-of-industrial-bubble3/2025/08/18/business/openai-ceo-sam-altman-warns-of-ai-bubble-says-investors-are-overexcited-report4https:///jamie-dimon-ai-not-bubble-some-projects-not-work-out-2025-105https:///jamie-dimon-ai-not-bubble-some-projects-not-work-out-2025-10提升AIAI看，AI正在成為核心生產(chǎn)工具和競爭力的放大器，麥肯錫報告6指出，AI20%-40%0.2%-3.3%2.6萬4.4萬億美元的新增價值。悲觀派認(rèn)為，AI技術(shù)尚未成熟，商業(yè)化前景仍存重大不確定性。據(jù)Gartner公司稱7，用于采購的生成式人工智能(GenAI)已進(jìn)入幻滅低谷。從技術(shù)層面看，當(dāng)前的大規(guī)模語言模型（LLM）雖在文本生成、代碼輔助、語義理解等方面取得突破，但仍面臨幻覺（hallucination）問題—即輸出虛假或錯誤信息；縮放定律（ScalingLaw）8雖然尚未達(dá)到縮放定律的硬性極限，但正面臨著日益嚴(yán)峻的瓶頸和挑戰(zhàn)9；AI在PlanBench等需要多步推理和復(fù)雜規(guī)劃時依然表現(xiàn)不佳，在精度至關(guān)重要的領(lǐng)域里，人工智能的有效性依然存在局限10；通用人工智能（AGI）仍停留在理論和實驗階段，至少在可預(yù)見的數(shù)年內(nèi)難以落地。從應(yīng)用角度看，麥肯錫指出，八成的企業(yè)認(rèn)為AI應(yīng)用沒有帶來顯著的影響11；麻省理工學(xué)院（MITSloan）的研究顯示，95%使用AI的企業(yè)表示，尚未觀察到可量化的生產(chǎn)率提升；來自蘋果公司的ParshinShojaee等發(fā)布的研究指出，當(dāng)前的大語言模型在處理復(fù)雜、多步驟推理任務(wù)時會出現(xiàn)系統(tǒng)性崩潰，說明僅靠擴(kuò)大規(guī)模已無法提升AI的真實推理能力12。從商業(yè)前景看，AI能否帶來足夠收入存在較大不確定性。雖然AI帶來的收入增長迅速，但當(dāng)前的收入規(guī)模遠(yuǎn)低于數(shù)千億美元的相關(guān)資本支出。以O(shè)penAI為例，OpenAI當(dāng)前活躍用戶達(dá)到8億，但是訂閱用戶僅占5%，用戶使用量和用戶數(shù)量之間存在較大差距13。6https:///capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier7https:///en/newsroom/press-releases/2025-07-30-gartner-says-generative-ai-for-procurement-has-entered-the-trough-of-disillusionment縮放定律的核心思想是：隨著模型參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和計算量的增加，模型的性能會以可預(yù)測的方式持續(xù)提升。9https:///story/openai-ceo-sam-altman-the-age-of-giant-ai-models-is-already-over/10ArtificialIntelligenceIndexReport202511/capabilities/quantumblack/our-insights/seizing-the-agentic-ai-advantage/12/papers/the-illusion-of-thinking.pdf13/perspective/2025-the-state-of-consumer-ai/圖表7：2023年以來彭博精選前二十值快速上漲 圖表8：10家創(chuàng)業(yè)公司的估值在過去年增加1萬億美元（萬億美元） AI精選前20市值2025年2025年10月：23.2萬億美元上升16.1萬億美元年11月chatgpt7.1萬億美元252015105

OpenAIxAIAnthropicDatabricksFigureSSI27Scale16Perplexity18

420420571過去一年合計新增571萬億2024年10月規(guī)模 美TML132022/012022/072023/012023/072024/012024/072025/012025/0702022/012022/072023/012023/072024/012024/072025/012025/07Cursor

2025年10月相較2024年10月增量 元（十億美元0 200 400 Bloomberg FinancialTimes圖表9：采購領(lǐng)域人工智能與自動化技術(shù)的成熟度演進(jìn)Gartner爭議二：AI投資規(guī)模是否過大。2025AI領(lǐng)域，2025AI2024OpenAI近期與一系列機(jī)構(gòu)達(dá)成的交易，1萬億美元14AI投資規(guī)模是否過大存在明顯分歧。樂觀派認(rèn)為，當(dāng)前投資規(guī)模合理，基本面有穩(wěn)固支撐。根據(jù)我們的計算15，2025年上半年I投資占美國GP的%（圖表時期的投資狂熱。例如，19GDP的比重曾達(dá)到6-（圖表0世紀(jì)0（t-cmeGDP2%AIMeta（圖表14https:///content/4e39d081-ab26-4bc2-9c4c-256d766f28e2AI2022AI從絕對值來看AIPitchBookAI領(lǐng)域的2000（圖表。往前看，I收入與投資之間的缺口仍將持續(xù)，且可能會加大。科技巨頭每年數(shù)千億美元的數(shù)據(jù)中心投資，其產(chǎn)生的收入可能無法覆蓋折舊和資本成本，被批評更像CBInsights的分析年AI（（annualrevenuerunrate）600AI202550002025-2030AI5.2萬億美元17AI相關(guān)投資，2030AI2萬億0（圖表I18%的年復(fù)合增長率（CAGR）飆升，而全（尤其是在發(fā)達(dá)國家7%英格蘭銀行圖表10：2025年上半年投資占GDP之比達(dá)到左右 圖表11：英國鐵路泡沫時期，資本支出規(guī)一度達(dá)到GDP的6-7%英格蘭銀行1.4%1.2%1.2%1.0% 0.9%0.8%0.6%0.4%0.2%0.0%

0.1% 0.1%0.0%

0.6%0.6%-0.2%-0.1%2022/032022/092023/032023/092024/032024/092025/03HaverHaver圖表12：超大規(guī)模云服務(wù)提供商的資本支出/銷售顯著低于互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅時期 圖表13：風(fēng)險投資今年在領(lǐng)域投入遠(yuǎn)互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期（%）互聯(lián)網(wǎng)泡沫：電信企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)泡沫：電信企業(yè)AI熱潮：4035302520151051Q973Q971Q973Q971Q983Q981Q993Q991Q003Q00

資本支出/銷售

（十億美元）交易金額-以2025年為不變價調(diào)整后160.8122.9160.8122.9111.775.867.654.312.619.81.863.82.81200FinancialTimesPitchBook1Q223Q221Q233Q231Q243Q241Q25199819992000200120022003202020212022202320242025FinancialTimesPitchBook1Q223Q221Q233Q231Q243Q241Q2516https:///research/report/ai-trends-q2-2025/17https:///industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers圖表14：貝恩咨詢預(yù)測到2030年需2萬億美元收入才能支撐算力需求，存在8000億美元缺口（十億美元）距離2距離2萬億美元的總目標(biāo)，建立新數(shù)據(jù)中心仍存在缺口（2030）2萬億美元缺口：約8000億美元2700億美元5100億美元建設(shè)新數(shù)據(jù)中心所需的年資本支出為5000億美元（2030）4300億美元200150100500將所有本地IT遷移到云端 應(yīng)用AI將銷售、營銷和客支持成本降低20

應(yīng)用AI節(jié)省20的研發(fā)支出建立新數(shù)據(jù)中心的資金缺口貝恩咨詢爭議三：如何看待AI企業(yè)之間的循環(huán)投資？2025年AI產(chǎn)業(yè)鏈上游（芯片）、中游（模型研發(fā)）與下游（算力基礎(chǔ)設(shè)施）之間出現(xiàn)了愈發(fā)緊密的資金與需求雙重循環(huán)，典型案例包括英偉達(dá)（NVIDIA）、OpenAI以及甲骨文（Oracle）之間的交叉投資與訂單綁定模式18（圖表15）。這種現(xiàn)象讓人聯(lián)想到北電（Nortel）、朗訊（Lucent）和思科（Cisco）在互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期與初創(chuàng)互聯(lián)網(wǎng)公司之間的循環(huán)投資模式19。這種資金流與業(yè)務(wù)流的閉環(huán)在短期內(nèi)推動了AI基礎(chǔ)設(shè)施的快速擴(kuò)張，但也引發(fā)了對循環(huán)投資可能形成金融泡沫的爭議。樂觀派認(rèn)為，上述循環(huán)投資是產(chǎn)業(yè)協(xié)同下的健康繁榮，而非泡沫化循環(huán)。與互聯(lián)網(wǎng)泡沫的hope-and-hype（空想與炒作）不同，當(dāng)下AI頭部企業(yè)資金與業(yè)務(wù)的交叉綁定代表了AI產(chǎn)業(yè)鏈的戰(zhàn)略性互補(bǔ)與協(xié)同升級：生成式AI模型的訓(xùn)練與部署對算力需求大幅超出全球高性能GPU的供給；芯片企業(yè)、模型公司與云廠商的綁定能夠優(yōu)化資源配置，形成模型研發(fā)、硬件供給與算力管理的一體化體系，提高整體創(chuàng)新效率。悲觀派認(rèn)為，這是典型的金融自吞尾蛇，潛藏系統(tǒng)性風(fēng)險。悲觀派指出，上述循環(huán)投資中，資金在AI體系內(nèi)部循環(huán)流動，投資換訂單制造增長假象，掩蓋真實需求的放緩，在財務(wù)上構(gòu)成循環(huán)融資（circularfinancing）。上述循環(huán)融資導(dǎo)致需求被夸大、估值虛高、且容易形成系統(tǒng)性風(fēng)險傳染。因此，悲觀派將其比喻為金融自吞尾蛇：資本自我循環(huán)、反復(fù)放大，若AI商業(yè)變現(xiàn)未能在短期內(nèi)兌現(xiàn)，整個產(chǎn)業(yè)鏈可能出現(xiàn)多米諾式調(diào)整。例如，OpenAI當(dāng)前收入僅為130億美元/年，但其長期支出承諾已達(dá)數(shù)千億美。OpenAIOpenAIGPUAI訓(xùn)練數(shù)據(jù)中心；同OpenAIGPU集群。電信設(shè)備制造商通過投資初創(chuàng)互聯(lián)網(wǎng)公司推動后者采購自己的設(shè)備，從而在賬面上實現(xiàn)需求與利潤的同步增長。圖表15：AI產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)之間形成循環(huán)投資FinancialTime二、參考?xì)v史經(jīng)驗，如何看待關(guān)于AI泡沫的爭論？I可能是一種通用技術(shù)（GT，雖然有潛力顯著提振勞動生產(chǎn)率，但可能仍需要較長時間。根據(jù)我們此前的研究（參見《美國產(chǎn)業(yè)革命如何影響長期增長效率和中性利率》，4/63I可能是一種通用技術(shù)（GlPsecgsGs（圖表-圖表術(shù)從誕生到明顯提振勞動生產(chǎn)率存在較長時滯。新技術(shù)需要時間才能夠在社會中廣泛擴(kuò)1890年代21，301920年代（David,1990）22。類似的，計算機(jī)最早于1943年問世1980動生產(chǎn)率的明顯影響。著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家索羅在1987年提出生產(chǎn)率悖論：我們到處都看得見計算機(jī)，除了生產(chǎn)率統(tǒng)計中24。直到1995年，美國勞動生產(chǎn)率數(shù)據(jù)25才開始出現(xiàn)明顯上行。參考此前的經(jīng)驗，HelpmanandTrajtenberg（1994）提出通用技術(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的影響可以分為播種和收獲兩個階段，兩者可能間隔數(shù)十年，而電力革命和信息技術(shù)革命均符合這一特征（圖表18）。AI在社會中滲透的速度要超過其他技術(shù)，但我們預(yù)計顯著提振勞動生產(chǎn)率仍需要較長時間才能顯現(xiàn)。過去一百多年的歷史顯示，不同技術(shù)從發(fā)明到在社會中逐漸普及的速度在加快（圖表19），例如汽車（1880年代發(fā)明）普及率達(dá)到50%花費了40年左右的時間，而互聯(lián)網(wǎng)（1990年代發(fā)明）則只用了20年左右，而ChatGPT等AI應(yīng)用對居民硬件和固定投入的要求更低；ChatGPT誕生3年已經(jīng)被六成的民眾使用，10%的企業(yè)使用。但是其對勞動生產(chǎn)率的顯著影響仍可能需要較長時間才能顯現(xiàn)。AI雖然經(jīng)常被視為超智能／爆發(fā)式變革，但應(yīng)當(dāng)被理解為常規(guī)技術(shù)，與以往科技（如電力、互聯(lián)網(wǎng)、印刷術(shù)）一樣，決定其影響力的不僅僅是技術(shù)能力的提升，更重要的是部署（將技術(shù)放入產(chǎn)品或服務(wù)中）、擴(kuò)散（廣泛被組織、社會接受并日常化使用）、社會制度適應(yīng)（法律與制度常態(tài)化治理）（Narayanan和Kapoor，2025）。施密特26也提到，相信通用人工智能（AGI）或超級智能的引爆點，與技術(shù)發(fā)展史背道而馳，因為技術(shù)進(jìn)步和普及都是循序漸進(jìn)的;技術(shù)往往需要數(shù)十年才能廣泛應(yīng)用。華泰研究圖表16：可能是一種通用技術(shù) 圖表17：電力和信息技術(shù)這兩種GPTs顯著提振美國勞動生產(chǎn)率增速華泰研究ECB20在普適性和創(chuàng)新互補(bǔ)性上，AI重構(gòu)了人類知識檢索、創(chuàng)造、運用的基本方式，降低了知識傳播的成本、提高了知識共享水平、推動了人力資本水平的提高，同時，AI能夠與各行各業(yè)廣泛結(jié)合，提升生產(chǎn)的自動化水平、優(yōu)化生產(chǎn)的工藝流程；在動態(tài)發(fā)展性上，AI目前仍然在快速進(jìn)步，成本也在逐步下降，有望帶動生產(chǎn)率水平大幅提升。211879年愛迪生發(fā)明白熾燈；1882年美國紐約建立世界上第一個發(fā)電廠，同年，特斯拉發(fā)明了交流電系統(tǒng)，奠定了現(xiàn)代電力傳輸和配電的基礎(chǔ)；1895年美國加州加成了世界上第一個大型水電站。22PaulA.David(1990),TheDynamoandtheComputer:AnHistoricalPerspectiveontheModernProductivityParadox,AmericanEconomicReview,vol.80(May),pp.355–61.231971年美國研制出世界上第一臺微型計算機(jī)，個人計算機(jī)時代被開啟；1980年代個人計算機(jī)大規(guī)模進(jìn)入學(xué)校和家庭；1990年互聯(lián)網(wǎng)興起。24Weseetransformativenewtechnologieseverywherebutintheproductivitystatistics.25勞動生產(chǎn)率數(shù)據(jù)波動較大，直到1995年勞動生產(chǎn)率增速才開始明顯回升，如果從平滑后的勞動生產(chǎn)率增速來看，1980年代開始勞動生產(chǎn)率增速有所回升。26https://www.ny/2025/08/19/opinion/artificial-general-intelligence-superintelligence.html圖表18：電力和信息技術(shù)對勞動生產(chǎn)率的振經(jīng)歷了播種期和收獲期 圖表19：新技術(shù)的擴(kuò)散速度在加快，而技術(shù)的普及曲線最為陡峭ECBECB110100

發(fā)明普及率作圖（發(fā)明普及速度呈現(xiàn)加速趨勢）藍(lán)色系線條為1960-1990年發(fā)明紅色為1990后發(fā)明藍(lán)色系線條為1960-1990年發(fā)明紅色為1990后發(fā)明AI智能手機(jī)手機(jī)綠色為1900至1930年發(fā)明互聯(lián)網(wǎng)微電腦電能無線電電腦社交媒體家用冰箱彩色電視汽車有線電視微波爐

灰色為1900年前發(fā)明9080706001電子閱讀11 21平板電腦

31 41 51 61 71 81發(fā)明后年份Ourworldindata、NicholasFelton（NYT，2008）等歷史上，影響廣泛全社會生產(chǎn)力革命、重大技術(shù)創(chuàng)新都伴隨著投機(jī)性繁榮（例如咆哮的二十年代以及互聯(lián)網(wǎng)泡沫），甚至出現(xiàn)趨于泡沫化的階段。奈恩27分析了19世紀(jì)鐵路革命到20世紀(jì)末互聯(lián)網(wǎng)泡沫，發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新和金融市場存在相似的循環(huán)模式：技術(shù)突破→吸引資本進(jìn)入→投資過熱與泡沫化→泡沫破裂→市場整合與真正的結(jié)構(gòu)性變革。每次技術(shù)浪潮出現(xiàn)后，投資者往往相信世界進(jìn)入新時代，傳統(tǒng)估值規(guī)則失效，這種新時代敘事會放大市場繁榮，也掩蓋真實風(fēng)險。從事后看，技術(shù)確實能在長期提升生產(chǎn)率和社會財富，但短期內(nèi)，市場常被非理性情緒主導(dǎo)。席勒在《非理性繁榮》指出，投資者對技術(shù)創(chuàng)新反應(yīng)過度，導(dǎo)致股價大幅上漲。Sorescuetal（2018）的研究也證實，1825-2000年間的51項重大創(chuàng)新，73%的創(chuàng)新在商業(yè)化后引發(fā)股市泡沫28，股價相對基本面的偏離幅度平均為86%（詳見附錄圖1），且泡沫更可能出現(xiàn)在革命性程度高、具有潛在網(wǎng)絡(luò)外部性且公眾可見度高的創(chuàng)新中（Sorescuetal.,2018）。而舊金山聯(lián)邦儲備銀行（2008）發(fā)現(xiàn)，由于投資者對勞動生產(chǎn)率的真正提升反應(yīng)過度，美國歷史上重大技術(shù)創(chuàng)新時期往往伴隨著投機(jī)泡沫（圖表。例如0年代美股泡沫以及0世紀(jì)末的互聯(lián)網(wǎng)泡沫。咆哮的二十年代（RoaringTwenties）與美股泡沫復(fù)盤。1920年代美國正處于第一次世界大戰(zhàn)后的經(jīng)濟(jì)繁榮期，汽車流水線、商業(yè)廣播、制造業(yè)電氣化等新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，帶來城市化加速，中產(chǎn)階級興起。1921-1929年美國實際GDP增速平均達(dá)到4.1%（圖表21）。無線電、汽車（福特ModelT）、電力等驅(qū)動了相關(guān)企業(yè)盈利以及股價暴漲。聯(lián)儲在這一時期維持偏低利率（2-5%），投資者可以通過保證金交易（margintrading）借錢炒股，媒體炒作永不下跌的神話，進(jìn)一步推高股市，股市成為普通人致富的神話場所。股市從1924年開始加速膨脹，1929年下半年見頂，道瓊斯指數(shù)相對1923年底最大上漲288%，年化達(dá)到26%（圖表22）。1929年10月泡沫破滅，股市出現(xiàn)大崩盤，背后有多重因素：1929年3月聯(lián)儲警告股市杠桿風(fēng)險，并短暫提高利率；公用事業(yè)股丑聞曝光；英國利率上調(diào)導(dǎo)致美國資金外流。1929年股市泡沫破滅，疊加聯(lián)儲應(yīng)對失誤，導(dǎo)致美國經(jīng)濟(jì)陷入大蕭條，失業(yè)率最高上升至25%。羅斯福新政、美國退出金本位等最終幫助美國走出大蕭條。盡管大蕭條期間，新技術(shù)的投資銳減，技術(shù)擴(kuò)散放緩，但是上述技術(shù)創(chuàng)新在二戰(zhàn)后提升了生產(chǎn)力，推動了戰(zhàn)后的經(jīng)濟(jì)繁榮。例如，汽車業(yè)在戰(zhàn)后成為支柱產(chǎn)業(yè)，并促進(jìn)美國城市的擴(kuò)張；商業(yè)廣播等無線電通信技術(shù)奠定了現(xiàn)代媒體和電子產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，還推動了半導(dǎo)體和計算機(jī)的早期發(fā)展；制造業(yè)廣泛的電氣化提高了勞動生產(chǎn)率，并重塑了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，還刺激了家電的需求。27EnginesThatDriveMarkets:TechnologyInvestingfromtheRailwayAgetotheInternetAge作者根據(jù)West（1987）利用統(tǒng)計方法檢測股價是否顯著偏離內(nèi)生價值，如果顯著偏離則定義為泡沫。90年代互聯(lián)網(wǎng)泡沫與去偽存真。1970-80年代計算機(jī)在美國普及，1995年開始，互聯(lián)網(wǎng)通訊產(chǎn)業(yè)的迅速擴(kuò)張，相關(guān)行業(yè)投資增速明顯超過其他內(nèi)需部門。彼時美國勞動生產(chǎn)率也明顯回升，加之同期通脹也較溫和，美國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高增長與低通脹的新經(jīng)濟(jì)時代。股市估值脫離現(xiàn)金流約束，在新經(jīng)濟(jì)的敘事下，風(fēng)險偏好抬升，市場對公司的定價逐步從可驗證的盈利與現(xiàn)金流轉(zhuǎn)向單純的敘事邏輯。寬松的貨幣政策以及聯(lián)儲對市場的呵護(hù)形成Greenspanput，加大了市場的投機(jī)，市場參與者預(yù)期即使股市下跌或公司出現(xiàn)流動性困境，聯(lián)儲也會快速降息、提供流動性支持，故面對估值泡沫也敢于繼續(xù)參與。市場在2000年3月達(dá)到高點，此后事件逆風(fēng)與盈利兌現(xiàn)不足引發(fā)泡沫破裂。自2000下半年開始，美國企業(yè)訂單轉(zhuǎn)弱，計算機(jī)、軟件投資速度也明顯回落，疊加9·11事件與安然事件對市場信心造成沖擊：納指自2000年3月高點的5132跌至2002年10月1114的低點，最大回撤78%（圖表23）。不過，股市回落并未淹沒真正具有核心價值的公司，互聯(lián)網(wǎng)泡沫的破裂實質(zhì)是一個去偽存真的過程。截至2004年，1996年以來成立的互聯(lián)網(wǎng)公司中約有52%不再存在29，但具有核心競爭力的幸存者，如亞馬遜憑借其存貨管理與現(xiàn)金流優(yōu)勢，在經(jīng)歷95%的回撤后仍在未來十多年形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)并積累了巨額市值，且泡沫時期建設(shè)的大量高速通訊網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫與服務(wù)器架構(gòu)在此之后支持著美國經(jīng)濟(jì)與社會的發(fā)展。圖表20：美國歷史上重大技術(shù)創(chuàng)新時期往往伴隨著投機(jī)泡沫

標(biāo)普500實際價格指數(shù)（對數(shù)化）50

2090年代后期：互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及、計基于網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)模式的出現(xiàn)

20世紀(jì)初：高速鐵路旅行、跨大西洋無=理念（途電氣化輸電

1920年代：汽車大規(guī)模生產(chǎn)、公路和道路旅行、商業(yè)廣播、制造業(yè)廣泛電氣化

年代：電視的廣泛普及、郊區(qū)生活方式的出現(xiàn)、太空旅行5.55.04.54.0RobertShiller1871187918871896190419121921192919371946195419621971197919871996200420122021RobertShiller1929年9月： 道指于1929年下半年見頂，364 較1923年底上漲288年底：94圖表21：1921-1929年美國實際GDP增速平均達(dá)到4.1% 圖表22：1929年9月： 道指于1929年下半年見頂，364 較1923年底上漲288年底：94短期證券利率 實際GDP同比，右6%5%4%3%2%1%1921192219231924192519261927192819291930193119320%192119221923192419251926192719281929193019311932

25%20%15%10%5%0%-5%-10%-15%

3503002001501000

道瓊斯工業(yè)指數(shù)（月均值）Haver192101192205192309192501Haver19210119220519230919250119260519270919290119300519310919330119340519350919370119380519390919410119420519430919450119460519470919490129https:///2008/11/23/business/23proto.html圖表23：互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期的納指走勢與關(guān)鍵事件復(fù)盤互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期的納指走勢與關(guān)鍵事件復(fù)盤納斯達(dá)克綜合指數(shù)2000-01-10：2000-01-10：AOL同意以1560億美元的股票收購時代華納（TimeWarner），為史1997-05-15：亞馬遜（A）18美元股上市（按拆股折算相當(dāng)于1.50美元），當(dāng)日上漲上第二大并購。2000-03-10：納斯達(dá)克綜合指數(shù)創(chuàng)歷史收盤新高5048.62點。1998-11-13：31%。1996-04-12：雅虎上市首日股價翻倍以上飆升606%。被摘牌。1999-12-09：VALinuxSystems上市首日上漲…2004-09-08FrankQuattroneIPO判18個月監(jiān)禁。2004-08-19：谷歌1998-12-16：分析師HenryBlodget表示 （Google）上市，當(dāng)日收漲1996-12-05：美聯(lián)儲主席格林亞馬遜股價（當(dāng)時低于250美元）一年內(nèi) 18%。斯潘警告“非理性繁榮”。 將破400美元；該價格數(shù)周后即達(dá)到。2002-10-09：納指在熊市中見低1114點。5,0004,0003,0002,0001,00001995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Haver當(dāng)泡沫破滅后，大多數(shù)投資者可能遭遇重大損失，對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響程度取決于杠桿結(jié)構(gòu)和水平。1840年代鐵路、1890年代電力、1990年代互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅后，早期占據(jù)主導(dǎo)地20003月見頂，此后持續(xù)下跌，20021078%；而雅虎、亞馬遜等明星公司從高點一度下跌90%以上。但某種意義上，市場的繁榮與泡沫是技術(shù)擴(kuò)散過程中不可避免的代價，資本市場為科技的擴(kuò)散提供了必要的融資與激勵，最終通過大規(guī)模投資促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步以及普及。90%，但亞馬遜最終成為互聯(lián)網(wǎng)時代的贏家，在多個領(lǐng)域改變了美國經(jīng)濟(jì)，即使對在互聯(lián)網(wǎng)泡沫頂峰購買亞馬遜股票并持有至5015%泡沫破滅對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響程度跟杠桿QuinnJohnD300年的金融泡沫的比較歷史分析，泡沫的觸發(fā)因素包括政治火花（如政策、金融開放）或技術(shù)火花（如重大創(chuàng)新（如互聯(lián)網(wǎng)泡沫但歷史上看，泡沫何時破滅存在不確定性，利率上升、盈利預(yù)期落空、監(jiān)管變化，甚至金融欺詐都可能是觸發(fā)泡沫破滅的原因。盡管泡沫的形成表現(xiàn)出一些可識別的模式，但其破滅的時點卻存在較大不確定性，市場價格能夠在明顯脫離基本面的情況下持續(xù)上漲很長時間。此外，由于不同類型泡沫最后的宏觀影響存在較大差異，如果過早通過貨幣政策、監(jiān)管政策刺破泡沫，也可能是遏制了新技術(shù)的創(chuàng)新，對政策制定者來說面臨著權(quán)衡。這也是格林斯潘等政策制定者一度不愿意主動刺破互聯(lián)網(wǎng)泡沫的原因。但當(dāng)宏觀金融條件或敘事變化時，泡沫可能突然破裂。從歷史經(jīng)驗來看，利率上升會提高融資成本，削弱高杠桿投1847年英國鐵路泡沫與1929年美國股災(zāi)即在貨幣緊縮中爆發(fā)(Qnnd,0)，互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅也部分跟聯(lián)儲加息有關(guān)（圖表；盈利預(yù)期落空也可能使得投資者修正對新技術(shù)的過度樂觀預(yù)期，如2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫中大量未盈利企業(yè)估值快速坍塌；監(jiān)管或政策變化（例如補(bǔ)貼退坡、行政約束或財政收緊）也可能刺破泡沫；而財務(wù)造假也可能迅速引發(fā)信任危機(jī)，如0年南海公司（圖表30BoomandBust:AGlobalHistoryofFinancialBubbles圖表24：1999年開始聯(lián)儲連續(xù)加息觸發(fā)互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅 圖表25：歷史經(jīng)驗顯示，多種因素可能觸泡沫破滅6,0005,0004,0003,0002,0001,000

納斯達(dá)克指數(shù) 聯(lián)邦基金有效利率，右98765432

信貸收縮盈利預(yù)期落空鐵路與通信基礎(chǔ)設(shè)施投資過度鐵路與通信基礎(chǔ)設(shè)施投資過度空間被提前透支。需求飽和與產(chǎn)能過剩

觸發(fā)因素 說明 案例金融機(jī)構(gòu)收緊貸款或加息，杠桿投資者被迫平倉。觸發(fā)因素 說明 案例技術(shù)真正商業(yè)化速度低于預(yù)期，現(xiàn)金流無法支撐高估值。政府取消特權(quán)、削減補(bǔ)貼或引入監(jiān)管。

鐵路泡沫（1847）、1929華爾街、2000互聯(lián)網(wǎng)股票南海公司、互聯(lián)網(wǎng)泡沫密西西比泡沫、清潔能源板塊波動1 金融欺詐 破壞信，引系統(tǒng)售。

1720南海公司假賬、2001Enron通信欺詐案0 0 199519961997199819992000200120022003Haver Quinn與JohnD.Turner（2020）參考?xì)v史經(jīng)驗，考慮到AI相關(guān)投資的高增長趨勢目前看還在持續(xù)，目前討論是否證偽可能言之過早。當(dāng)前AI領(lǐng)域投資增長快、相關(guān)公司估值較高，但從發(fā)展階段看，判斷是否泡沫仍言之過早。如果相關(guān)趨勢持續(xù)，假以時日，這一新技術(shù)領(lǐng)域可能吸收更多的金融資源，估值泡沫化。另一方面，考慮到目前盈利持續(xù)兌現(xiàn)、流動性相對寬裕、供需格局緊張的背景，目前也不具備傳統(tǒng)意義上觸發(fā)金融市場預(yù)期劇烈調(diào)整的宏觀條件——即使短期市場對相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)計入較為樂觀的預(yù)期，但討論預(yù)期證偽也仍言之過早。具體來看，第一，AI的技術(shù)價值是否被高估的爭議，仍然有待時間去驗證，相關(guān)公司的高估值存在合理性，且并沒有觀察到樂觀情緒擴(kuò)散到其他領(lǐng)域。AI可能是一種通用技術(shù)，如果能夠在經(jīng)濟(jì)中普遍應(yīng)用，有提高勞動生產(chǎn)率的潛力。AGI可能存在較大不確定AGI，AI已有進(jìn)展如果能夠跟生產(chǎn)結(jié)合已經(jīng)能夠明顯提振勞動生產(chǎn)率。例如，大量微觀層面的研究顯示，AI被使用后能夠不同程度提高工作效率，且對低技能工（圖表6圖表IAI1億美元營收所需的時間顯著短于（軟件即服務(wù)（圖表I產(chǎn)業(yè)商業(yè)化進(jìn)程較為迅速。從科技板塊整體估值來看，當(dāng)前估值水平雖然偏高，但遠(yuǎn)低于互聯(lián)網(wǎng)泡（圖表（圖表ritl.（通過對美國前十名科技公司應(yīng)用三階段定價模型發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前市場定價美國科技巨頭未來幾年較高的增速，但并不是歷史罕見，估值是合理的。AIAI投資熱潮刺激經(jīng)濟(jì)中其他部門風(fēng)險偏好明顯抬升，可能像歷史上其他泡沫一樣，導(dǎo)致出現(xiàn)大范圍資產(chǎn)價格上2025AI企業(yè)投資增速明顯偏弱，而對美國個人投資者的調(diào)查也顯示，投資者當(dāng)前的樂觀情緒僅位于歷史中位數(shù)水平附近（圖表31/voxeu/columns/unpacking-us-tech-valuations-agnostic-assessment第二，AI投資規(guī)模是否過大不能簡單與歷史進(jìn)行類比，目前科技巨頭大多是因為需求上升而加碼投資，而金融市場對企業(yè)擴(kuò)大開支也仍然有約束。AIGDP（圖表CEO2025財年AI服務(wù)的興趣遠(yuǎn)超預(yù)期，計劃在未來兩年內(nèi)將其數(shù)據(jù)中心規(guī)模擴(kuò)大一倍322025年三季度財報中也強(qiáng)調(diào)，AWS的企業(yè)客AIGPUAIAI集群。此外，金融市場對于企業(yè)增加資本開支也仍然有約束。雖然20252026年自由3350（NiftyFifty）資本開支更高的企業(yè)表現(xiàn)更好，但當(dāng)前資本支出更高的企業(yè)股價甚至跑輸資本支出更低的企業(yè)（圖表。周期后AIAI企業(yè)越來越多依賴于債務(wù)融資以及循環(huán)融資，這可能加大體系的脆弱性，誤導(dǎo)投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)，是一個潛在的風(fēng)險因素。短期內(nèi)，AI企業(yè)之間的循環(huán)投資有助于實現(xiàn)技術(shù)協(xié)同和供應(yīng)鏈優(yōu)勢。但客觀上來說，循環(huán)投資可能導(dǎo)致信息不透明、且可能夸大真實需求，在周期反轉(zhuǎn)時形成踩踏，造成系統(tǒng)性風(fēng)險。但目前來看，AI產(chǎn)業(yè)鏈仍然在高速增長，資本開支計劃仍然較為AI商業(yè)化進(jìn)展以及相關(guān)需求的變化。第四，從傳統(tǒng)上泡沫破滅的觸發(fā)因素進(jìn)行類比，目前也不具備傳統(tǒng)意義上觸發(fā)金融市場預(yù)期劇烈調(diào)整的宏觀條件。從利率來看，雖然美國整體利率水平較高，但是聯(lián)儲仍然處于降6年前聯(lián)儲將再降息-3（圖表4性環(huán)境，與歷史上泡沫破裂前夕的貨幣政策快速收緊形成鮮明對比。從政策來看，特朗普AIAI監(jiān)管。從需求角度看，市場需求旺盛，AI算力至今仍是稀缺資源，尚未觀察到明顯的產(chǎn)能過剩跡象。綜合來看，是否會出現(xiàn)標(biāo)志性金融欺詐事件無法判斷，但在盈利持續(xù)兌現(xiàn)、流動性相對寬裕、供需格局緊張的背景下，即使短期市場對相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)計入較為樂觀的預(yù)期，預(yù)計金融市場預(yù)期不會出現(xiàn)劇烈調(diào)整。圖表26：微觀證據(jù)顯示，AI能夠顯著提供業(yè)生產(chǎn)效率 圖表27：一些研究顯示，AI對中低技能生效率提升更明顯40%

AI帶來的效率提升44.1%39.4%17.2%新材料研發(fā) 專利申請 產(chǎn)品開發(fā)44.1%39.4%17.2%斯坦福大學(xué)年度AI報告（2025） 斯坦福大學(xué)年度AI報告（2025）32https:///tech/ai/big-tech-is-spending-more-than-ever-on-ai-and-its-still-not-enough-f2398cfe?mod=hp_lead_pos233https:///content/c0eb23d8-ef45-4688-945c-8aa238237529圖表28：頭部AI企業(yè)從成立到實現(xiàn)1億美元營收所需的時間顯著短于SaaS公司 圖表29：當(dāng)前科技股估值仍顯著低于互聯(lián)泡沫時ForwardPE標(biāo)普500標(biāo)普500信息技術(shù)行業(yè)指數(shù)標(biāo)普500605040302010貝恩咨詢

01990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025Haver圖表30：英偉達(dá)估值也低于互聯(lián)網(wǎng)泡沫時思科估值 圖表31：投資者當(dāng)前的樂觀情緒僅位于歷中位數(shù)水平附近

市盈率PE（TTM）M1M2M4M5M7M8M10M11M12M13M14M15M16M17M18

（%）40 投資者對美國股市的樂觀情緒思科（1998思科（1998年10月-2004年4月） 英偉達(dá)（2025年1月-至今）20100(10)(20)(30)(40)(50)20142015201620172018201920202021202220232024彭博 Haver圖表32期的電信服務(wù)公司

圖表33：資本支出更高的企業(yè)跑輸資本支出更低的企業(yè)，與此前泡沫時期不同電信服務(wù)公司大型科技電信服務(wù)公司大型科技AI企業(yè)1.6%1.4%1.2%1.0%0.8%0.6%0.4%0.2%19911992199119921993199419951996199719981999200020012002

資本開支占GDP比例202020212022202320242025E2026E202020212022202320242025E2026E2027E圖表34：我們預(yù)計聯(lián)儲未來仍有望降息2-3次預(yù)測4.253.75預(yù)測4.253.753.503.253.753.256543211Q20222Q20223Q20224Q20221Q20232Q20233Q20234Q20231Q20242Q20243Q20244Q20241Q20252Q20253Q20254Q2025E1Q2026E2Q20263Q2026E4Q2026E01Q20222Q20223Q20224Q20221Q20232Q20233Q20234Q20231Q20242Q20243Q20244Q20241Q20252Q20253Q20254Q2025E1Q2026E2Q20263Q2026E4Q2026EHaver 預(yù)測三、宏觀以及市場啟示1-2投資預(yù)計維持高強(qiáng)度2026-2027年仍在繼續(xù)加碼資本開（Meta）的三季度指引，2026財年合計資本開支470028%202563%的增速有所放緩，但絕對值仍處歷史高位；20275100億美元；且從過去兩年的經(jīng)驗看，資本支出也存在繼續(xù)加碼的可能。此外，AI應(yīng)用滲透率仍有空間AI的采10%AI6個月計劃AI軟硬件及服務(wù)的需求將進(jìn)一步擴(kuò)大。全球數(shù)據(jù)中心建設(shè)或呈多元化202546%，而歐洲和15%8%。在地緣政治與數(shù)據(jù)主權(quán)的驅(qū)動下，歐洲、中國及中東等地區(qū)有望加速數(shù)據(jù)中心本土化建設(shè)。未來1-2年，科技巨頭仍在資本開支階段，AI滲透AI投資回報的證實以及證偽都還需要時間。2026AI相關(guān)投資維持偏高增速，2026年經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生支撐。2026GDP的1.5%2026年總需求仍將有明顯提振。另一方面，AI投資熱潮持續(xù)也有助于股市繼續(xù)維持上漲，通過財富效應(yīng)渠道提振美國消費20122.7美分/（/9/4%5量相當(dāng)于GP的%（圖表（I2AI的滲透對部分行業(yè)/商務(wù)支持等行業(yè)以及剛畢業(yè)的大學(xué)生群體，但目前還不是就業(yè)放緩的最重要原因。AI敞口較高的行業(yè)新增非農(nóng)就業(yè)趨勢甚（AIAIAI（受影響就業(yè)崗位收入水平和性均將下降；且如果沒有對沖措施，AI工具的快速滲透可能加大美國日益惡化的收入和財富分配失衡的問題。由于高收入群體的邊際消費傾向較低，假以時日，不排除這些變化會制約美國的總體消費增長。AI更多的關(guān)于財政可持續(xù)性和社會穩(wěn)定的憂慮（參見《海外財政可持續(xù)性前景堪憂，2025/11/4AI投資短期或加大通脹壓力，但中長期看可能有助于壓低通脹。一方面，AI投資提振總需求，短期或加大美國經(jīng)濟(jì)的通脹壓力。2025年美國經(jīng)濟(jì)遭遇關(guān)稅、驅(qū)逐移民以及DOGE等多重沖擊，經(jīng)濟(jì)動能整體放緩，但AI投資提供了明顯緩沖（參見《美國的雙速經(jīng)濟(jì)格局及其資產(chǎn)價格含義》2025/10/22）。2026年隨著關(guān)稅等沖擊的消退，財政政策和貨幣政策偏向支持性，預(yù)計美國經(jīng)濟(jì)動能將有所修復(fù)，AI投資將進(jìn)一步提振總需求，短期或加大通脹壓力。另一方面，中長期看，AI或有助于壓低通脹。AI有提高美國勞動生產(chǎn)率的潛力，有助于增加供給能力，從而壓低通脹。此外，AI可能對就業(yè)市場帶來結(jié)構(gòu)性壓力，降低勞動者議價能力，從而壓低工資和通脹?？紤]到AI對勞動生產(chǎn)率以及對企業(yè)市場的影響仍需要時間才會顯現(xiàn)的更加明顯，我們預(yù)計AI投資在2026年更多體現(xiàn)為加大美國通脹的壓力，我們預(yù)計2026年美國通脹雖然相對2025年下半年有所降溫，但是仍然高于聯(lián)儲2%的目標(biāo)（圖表40）。整體上，AI相關(guān)板塊的樂觀情緒有一定的基本面支撐，但如果估值進(jìn)一步上升，則相關(guān)資產(chǎn)的波動性以及對利率變化的敏感度也可能上升。2026年美國經(jīng)濟(jì)修復(fù)、AI敘事可能繼續(xù)高歌猛進(jìn)，疊加財政和貨幣政策均將保持寬松，相關(guān)行業(yè)的市值可能進(jìn)一步上升（參見《不均衡的經(jīng)濟(jì)再加速—2026年美國宏觀展望》，2025/11/2）。但是不容否認(rèn)的是美股，特別是AI相關(guān)企業(yè)估值水平較高，集中度達(dá)到歷史極值水平，市場脆弱性和波動性上升，持續(xù)的表現(xiàn)需要建立在AI投資周期維持強(qiáng)勁增長的基礎(chǔ)上。當(dāng)前AI領(lǐng)域估值已顯現(xiàn)泡沫特征，部分初創(chuàng)企業(yè)市銷率（PSR）超過100倍。標(biāo)普500當(dāng)前的估值水平仍低于互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅時期，但按照歷史規(guī)律，高估值將降低中長期回報（圖表41）。此外，標(biāo)普500指數(shù)中科技板塊權(quán)重高達(dá)35%，集中度創(chuàng)歷史新高，甚至超過互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅時期。假以時日，隨著AI投資占用的金融資源比例日漸增高，也需警惕聯(lián)儲意外緊縮（如在通脹上升的倒逼下）、或AI商業(yè)化前景不及預(yù)期以及其他外生沖擊均可能導(dǎo)致市場出現(xiàn)調(diào)整。例如，科技巨頭持續(xù)高額的資本開支擠壓了自由現(xiàn)金流，可能影響企業(yè)分紅與回購（圖表42），屆時投資者將更嚴(yán)苛地審視AI投資帶來的實際回報，若商業(yè)前景不及預(yù)期，市場波動可能加劇。圖表35：2026-2027年美國科技巨頭資本開支有望達(dá)到4700億和5100億美元 圖表36：美股財富效應(yīng)對居民消費有所支撐美元）AmazonMicrosoft美元）AmazonMicrosoft合計MetaGoogle6,0005,0004,0003,0002,000

居民消費 標(biāo)普500指數(shù)，領(lǐng)先兩個季度，右

60%50%40%30%20%10%1,000201602016

0%2027E-2%2027E-4%

95

05

15

0%-10%-20%25201720182019202020212022202320242025E2026E彭博 Haver201720182019202020212022202320242025E2026E圖表37：敞口較高的行業(yè)新增非農(nóng)就業(yè)勢甚至好于其他行業(yè) 圖表38：被替代的行業(yè)偏向白領(lǐng)、中收入群體（0

2021 2022 2023 2024

人千人）新增非農(nóng)就業(yè)千人）新增非農(nóng)就業(yè)exAI高敞口 AI高敞口新增非農(nóng)就業(yè)，右軸（千ChatGPT發(fā)布

法律服務(wù)證券投資保險代理經(jīng)紀(jì)保險及雇員福利基金非存款類信貸中介法律服務(wù)證券投資保險代理經(jīng)紀(jì)保險及雇員福利基金非存款類信貸中介公關(guān)代理保險公司活動投資商務(wù)支持服務(wù)軟件出版無形資產(chǎn)出租商業(yè)與計算機(jī)培訓(xùn)信貸中介及相關(guān)活動慈善基金會與捐贈服務(wù)旅行安排與預(yù)訂服務(wù)計算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計服務(wù)管理與技術(shù)咨詢服務(wù)網(wǎng)絡(luò)搜索門戶服務(wù)Haver 注：冷色表示新增就業(yè)人數(shù)下降，暖色表示上升Haver圖表39：2026年美國通脹預(yù)計仍高于聯(lián)儲的目標(biāo) 圖表40：歷史規(guī)律顯示，股票高估值將降中長期股市回報）CPI核心CPI（）CPI核心CPI3.63.2

30%25%20%5年年化收益率5年年化收益率

2025年10月水平10%2.85%2.4 0%1Q20242.01Q2024

10 15 20 25 標(biāo)普500PE2Q20243Q20244Q20241Q20252Q20253Q20254Q2025E1Q2026E2Q20263Q2026E4Q2026EHaver 預(yù)測 彭博2Q20243Q20244Q20241Q20252Q20253Q20254Q2025E1Q2026E2Q20263Q2026E4Q2026E表過 圖表42：超大規(guī)模運營商總支出中資本開上升影響企業(yè)回購和分紅（%） 資本開支與研發(fā)回購和分紅0

超大規(guī)模云服務(wù)商總支出占比（四個季度累計）2016201720182019202020212022202320242025IMF，2025年10月《全球金融穩(wěn)定報告》 彭博風(fēng)險提示AIAIAIAI們估計，從而帶來勞動力市場超預(yù)期走弱。熒光燈泡1938Yes11/19475/194826.43/1949點陣打印機(jī)1970Yes3/197911/1981171.21/19