高盛发现“在整个经济层面上，人工智能与生产力之间没有显著关系”，但在两个特定用例中提升了30%

美国企业界比以往任何时候都更频繁地谈论人工智能，但高盛的一项新分析揭示了董事会炒作与宏观经济现实之间的鲜明差距。

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在一份分析第四季度财报的研究报告中，美国高级经济学家 Ronnie Walker 指出，关于人工智能的讨论完全掩盖了本质上表现强劲的季度，核心企业收入（不包括能源行业）同比增长了强劲的4.6%。在市场热潮中，Walker 写道：“我们仍未发现生产率与AI采用在整个经济层面上存在有意义的关系。”然而，数据显示一些更大趋势的线索：两个特定本地化用例的报告生产率提升中位数约为30%。

Walker的分析为一场在华尔街引发震动的辩论增添了实质内容——许多关于AI吞噬经济的病毒式末日论文逐渐引发股市波动。AI高管Matt Shumer和顶级金融Substack Citrini Research都警告称，AI将在比许多人预期更早的时间内，具备更强的白领工作能力。微软的Mustafa Suleyman（“大部分甚至所有专业任务都能达到人类水平的表现”将实现自动化）；亚马逊的Andy Jassy（“你不再需要那么多人工”）；以及摩根大通的Jamie Dimon（“现在是开始考虑这个问题的时机”）等高管也加入了这一论调。

阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）具有影响力的首席经济学家Torsten Slok在周六的《每日火花》一文中写道：“近期市场叙事从‘经济强劲’到‘我们都将失业’的巨大转变，令人震惊。”他认为，市场开始相信“技术乐观主义者”关于AI生产能力的观点，而非美联储和经济学家的共识。

对像Slok这样擅长数据分析的专家来说，AI预期“引发关于失业率即将上升的宏观讨论”并不合理，因为他认为“美国经济由AI支出、工业复兴和‘一大漂亮的账单’驱动的基本经济故事没有变化。”Slok补充说，他认为这种叙事是错误的，AI的采用将远远超过这些病毒式文章中提到的12到18个月，经济过热的风险比失业率升至10%更大。

高盛至少认同Slok的观点，标题为“AI焦虑”，强调企业讨论远远超出实际落地的程度。70%的标普500管理团队在季度电话会议中讨论了AI，54%的团队特别将技术框架在生产率和效率上。然而，在提供具体数字方面，叙事就出现了障碍，支持沃顿管理学教授Peter Cappelli的研究，他曾与多家企业合作尝试AI应用，并对《财富》表示，生产率提升是真实的，但实现起来非常困难且成本高昂。

Walker写道，只有10%的标普500管理团队对AI在具体用例中的影响进行了量化，只有1%的团队量化了其对盈利的影响。此外，更广泛的经济采用仍然缓慢。虽然Russell 3000指数中的一半公司讨论了AI，但美国人口普查调查数据显示，目前不到20%的企业在任何业务功能中使用AI。

这里出现了“但”。

但AI在两个领域产生了显著影响

尽管没有实现经济层面的宏观影响，但成功整合并衡量AI的企业报告了显著的改善。高盛发现，量化AI驱动生产率影响的管理团队在特定任务上的中位数提升约为30%。

推动这些显著提升的两个主要领域：

• 客户支持

• 软件开发任务

在这些目标功能中，技术已经兑现了其变革承诺，显著简化了核心业务操作。

或许这也不是巧合，末日预言来自那些亲眼目睹30%的软件开发工作正被机器人取代的科技人士。风险投资亿万富翁Marc Andreessen十多年前曾预言软件将“吞噬世界”，但软件如今正被“吃掉”。高盛提供了一些线索，说明AI的胃口将会多大。

盈利数据表明，高盛认为局部生产率提升已经开始影响企业招聘策略，导致“对潜在生产率提升的预期下，招聘意愿出现初步的犹豫”。

Walker观察到，越来越多的管理团队在讨论裁员或招聘冻结时明确提及AI。提及AI的公司在过去一年中减少了12%的职位空缺，低于所有公司8%的减少幅度。虽然目前AI采用与整体劳动力市场结果之间的相关性仍然很小且统计上不显著，但高盛的基本预测是，长远来看，约6%到7%的工人——大约1100万个岗位——将被AI自动化取代。

即使没有广泛的生产率提升，AI也在大幅重塑资本支出。提供云计算和AI基础设施的“超级规模者”——大型科技公司，正推动前所未有的支出热潮。分析师将这些科技巨头的2026年资本支出预期上调至惊人的6670亿美元，比财报季刚开始时增长24%，比2025年增长62%。高盛预计，这一AI支出今年将为资本支出增长贡献大约1.5个百分点，但由于大量依赖进口资本品，其对整体GDP增长的净影响将只有0.1到0.2个百分点。

最终，高盛的研究描绘出一个转型中的经济图景。虽然华尔街被“AI焦虑”所困扰，科技巨头也在投入数百亿美元建设基础设施，但承诺的生产率革命仍主要局限于软件开发者和客户服务代表。对于更广泛的美国经济而言，AI革命的真正宏观经济效益尚未到来。

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