市场如今对AI投资的焦点过于偏重硬件领域,然而,包括数据基础设施、企业组织重构与劳动力调整在内的「非硬件支出」其实正迅速扩大,规模与影响已不容小觑。
高盛全球经济研究团队分析师Joseph Briggs等人近期发布最新报告指出,美国AI相关硬件资本支出虽已达3,600亿美元、占GDP的1.1%,但这不过是故事的一半。
分析师将与AI相关、但不属于硬件设备的支出,统一归类为「无形资本投资」,范围涵盖专利、商标、品牌价值、软件、研发、员工培训,以及企业的组织管理能力等项目。
根据EU KLEMS数据库统计,目前无形资本投资在美国与英国已占整体投资的一半以上,G10国家的平均占比也接近48%。
回顾过去20年的变化,无形资本比重持续攀升的主要推力,来自组织资本以及数据库/软件投资的大幅成长,而这两大领域,正是当前AI代理导入过程中最核心、也是资金投入最庞大的方向。
报告从四个角度,尝试量化当前 AI「非硬件」投资的真实规模。
IT人力支出
在IT人力支出方面,过去两到三年间,与AI相关的IT职缺占比已提升至约四分之一,与多项企业调查显示20%至40%的IT预算正流向AI项目的结果大致吻合。
依据这项推算,非科技企业通过内部IT部门投入AI工具开发的年化支出,规模已达约1530亿美元。
管理层的时间与资源配置
至于管理层的时间与资源配置,调查指出,大型企业高阶主管约有三分之一的绩效评估已与AI策略成果连动,显示AI已连续多年跃升为美国企业决策层最核心的关注议题。
报告并引用Corrado-Hulten-Sichel方法论进一步估算,假设高层管理者约20%的工作时间投入组织创新,而其中又有35%聚焦于AI相关转型,则企业在AI组织资本上的年度投入已超过400亿美元。
人力重整成本
在人力重整成本方面,报告汇整了Block(XYZ-US)、Atlassian (TEAM-US) 、惠普 (HPQ-US) 、甲骨文 (ORCL-US) 、埃森哲 (ACN-US) 与 Salesforce(CRM-US) 等企业因 AI 导入而出现的裁员案例,推估每位受影响员工平均需承担约 8.4 万美元的重组成本。
目前AI对整体就业市场的实际冲击仍相对有限,对应的年化重整支出约为100亿美元。
然而,若按照分析师先前预估「AI最终可能取代6%至7%的劳动力」进行推演,整个AI普及周期内,美国企业在人力重组上的总成本,恐将上看8000亿至9000亿美元。
历史经验
从历史经验来看,报告引用EU KLEMS数据库的回归分析指出,ICT硬件投资与无形资产投入之间存在高度正相关。
历史数据显示,每新增1美元的硬件投资,平均会额外带动约2美元的无形资本支出,其中约1.3美元流向软件与数据资产,0.5美元投入组织资本,其余0.2美元则配置于其他无形资产。
若将这项历史乘数效应套用至当前AI硬件投资规模,意味着美国可能对应约7000亿美元的配套无形资本支出,而全球整体规模则有机会逼近1万亿美元。
分析师也援引亚特兰大联邦准备银行的调查数据作为佐证。 该调查涵盖软件、订阅服务、硬件设备、员工培训以及IT支持等多个面向,并预估2026年企业在AI相关领域的支出规模将达约2800亿美元。
数据管理龙头爆发,市场已给出答案
非硬件投资的快速升温,其实早已反映在市场与企业财报数据之中。
以数据管理与AI基础设施领域为例,Snowflake(SNOW-US)、Databricks与帕兰提尔科技(PLTR-US)等龙头企业,自2022年ChatGPT问世后,营收规模已成长超过三倍。
三家公司合计企业价值,也从2022年不到1000亿美元,大幅膨胀至2025年底超过6500亿美元。
云服务市场的爆发,同样显示企业正加速将资金投入 AI 相关基础建设与软件能力。
亚马逊(AMZN-US)AWS、微软(MSFT-US)、Google(GOOGL-US)与甲骨文等大型云端业者,其云服务收入已从2022年约2000亿美元,成长至目前超过5000亿美元。 市场更预估,整体规模在本世纪末前有望突破1万亿美元。
此外,相较于2022年底的预测,市场目前对2026年云服务收入的共识估值,已额外上修超过1500亿美元。
生产率「J 曲线」:短期压抑,长期爆发
分析指出,大规模无形资本投入,短期内往往压低GDP与生产率的统计数字,这是经济学中有据可查的J曲线效应。
原因在于,企业将资源导向内部 AI 工具开发、流程再设计与员工再培训时,这些支出在国民账户中被记为成本而非投资,对应的资产价值却无从计入。
报告估算,仅AI相关组织投资每年约500亿美元,就已导致美国GDP被低估至少0.2%; 若相关统计关系成立,低估幅度甚至可能高达GDP的2%。
换言之,美国近期生产率数据仍有显著的上修空间。
谁是下一代超级明星企业?
高盛援引经济学家《没有资本的资本主义》(2017)中提出的「四S框架」,指出无形资本天然具备可扩展性(边际成本趋近于零)、沉没性(难以转售)、溢出性(知识易被竞争对手复制)与协同性(不同无形资产相互放大价值)。
这种高固定成本、低边际成本的结构,天然有利于先行者。 历史数据亦已验证:过去40年,超级明星企业的营收份额与无形资本投资规模几乎同步攀升。
回归分析进一步显示,无形资本占比每提升1个百分点,未来2至4年内劳动力成本占增加值的比例将下降0.2至0.3个百分点。
报告的结论指出,今天率先在数据、人力与组织基础建设上有效投资AI代理的企业,很可能成为下一代享有超额估值的超级明星公司。
不过,高盛同时提醒两项前提:其一,AI 技术栈内部的利润分配仍高度不确定,芯片商与基础模型提供商同样有可能是最终的最大赢家; 其二,AI带来的生产率提升并非只有少数赢家独享,分析师维持先前判断,AI完全普及后,将推动发达经济体劳动生产率与GDP水平提升约15%













