国金宏观宋雪涛｜全景式扫描AI对美国经济的影响

作者：宋雪涛

摘要

■核心观点

基本内容

1987年，罗伯特·索洛（Robert Solow）在对去工业化的相关书评中说：“除了生产力统计数据之外，你到处都可以看到计算机时代(You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics)”。彼时美国经济面临的困境是如何衡量信息技术与自动化对生产力和整个经济的影响，而当下也面临着类似的挑战。

AI在美国经济中的存在感变得越发明显：从GDP附加值的攀升到数据中心建造支出的高增，从科技行业更频繁的裁员到非科技行业更积极的“再培训”心态，从商业用电量的激增到广义建筑业景气度的提升，从持续拔升的科技股估值到外部融资带动的私人信贷发展。

当下AI淘汰赛正在缩圈，在巨额投入与尚不明确（乃至为负）的收益面前，头部企业互相投资与持股也是为了“共担”风险。美股和美国经济已经被深深的绑定在了AI这条船上，乃至全球经济、货币和财政也正被绑定，这也是特朗普在上任后要迅速推行“星际之门”，并展现积极姿态的原因——繁荣时，盟友是助推器；下坠时，盟友是缓冲垫。

2022年的AI横空出世产生了“影子财政”的效果，而2025年行业头部企业开始缩圈，聚合产业资源并持续宣布长远的规划则更像是“影子财政2.0”。对实体经济而言，AI支出的退坡和放缓对美国经济打击要远胜于已经处在衰退状态的地产与制造业。正因为此，增长视角，就业视角，产业视角，金融视角下的美国AI演进都将会被在2026年进一步检视。

可以说从实到虚，从产业、科技企业到增长、就业、金融，AI已经是房间里的大象。这也促使我们需要用更微观的视角来观察AI的演进。“非理性繁荣”还是“理性繁荣”，这将是2026年美国经济的核心主题。

风险提示

1）特朗普的政策不确定性加大，带来金融市场更明显的动荡和海外资金更快逃离美元。2）全球经济在关税越发明确的情况下受到更大影响，2026年全球同步宽松幅度超预期，甚至带来全球共振扩表，明显缓解长端利率压力。3）技术突破带来制造业回流加剧，美国生产成本明显降息，信用需求激增。4）数据测算存在误差。

正文

1987年，罗伯特·索洛（Robert Solow）在对去工业化的相关书评中说：“除了生产力统计数据之外，你到处都可以看到计算机时代(You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics)”。彼时美国经济面临的困境是如何衡量信息技术与自动化对生产力和整个经济的影响，而当下也面临着类似的挑战。

AI在美国经济中的存在感变得越发明显：从GDP附加值的攀升到数据中心建造支出的高增，从科技行业更频繁的裁员到非科技行业更积极的“再培训”心态，从商业用电量的激增到广义建筑业景气度的提升，从持续拔升的科技股估值到外部融资带动的私人信贷发展。

可以说从实到虚，从产业、科技企业到增长、就业、金融，AI已经是房间里的大象。这也促使我们需要用更微观的视角来观察AI的演进。“非理性繁荣”还是“理性繁荣”，这将是2026年美国经济的核心主题。

一、AI与经济：AI相关投资对美国GDP的拉动已经超过了科网泡沫，但正外部性仍然有限

从GDP的层面来看，2025年上半年，AI相关投资（信息处理设备与软件投资, IPE&S）拉动美国实际GDP增速1.57个百分点，超过了私人消费的拉动率（1.06个百分点）。如果从季度视角看，AI相关投资在2025年第一季度对GDP的拉动达到1.3个百分点，已经超过了科网泡沫时期的峰值（1999年第二季度，彼时拉动1.16个百分点）。

考虑到1999年美国实际GDP增速较高(4.5%左右)，实质上当下AI相关投资对美国经济的影响比科网泡沫时期更大。但是GDP拉动率的快慢与AI的泡沫化进程并无关联，AI投资的意义不在短期内拉动经济增长，而是形成所谓的第四次工业革命。

从名义附加值的角度看，过去两年信息处理服务(Data Processing)在美国GDP的占比大幅提升，从2013-2019年间的均值1.04%提升约0.7个百分点，至1.75%。而制造业产出占名义附加值的比重下滑近1个百分点，至9.98%；这是自1995年统计该数据以来，制造业附加值首次跌破10%，较1995年的16.1%大幅缩水；甚至可以合理推测这可能是工业革命以来美国制造业附加值占比的最低水平。

而如果从（人均）真实附加值的角度看，过去两年AI相关行业的增速则更加惊人。数据处理服务的人均真实附加值增速高达12.66%，比2013-2019年间的平均年化增速高近6个百分点；其余相关行业（信息技术业和电脑系统设计业）的增速也反映出了AI的高景气度。制造业虽也有所提升，但是与AI相关行业相比显得“微不足道”，过去两年年化复合增速仅有1.56%。

需要强调的是，当下AI与科网泡沫的可比性正在下降。从“泡沫破裂的最终烈度”来看，当下的AI叙事远高于科网泡沫。例如，当前美国对于信息技术设备与软件的投资增速和科网泡沫时期对通讯设备的增速相对一致，但当前对信息技术设备与软件的实际投资值是当年的90倍（1.48万亿美元对162亿美元），而美国实际GDP在此期间仅翻了一番。

这一轮与科网泡沫另一个不同在于，美国AI的宏观叙事实质上也体现为非美国家的微观盈利。这些非美经济体支撑了美国大量的AI相关设备投资进口量生产，并转化为了具体公司的盈利激增；尤其是从2024年至今的美国名义投资量高增也对应着进口量的大幅上涨。换言之，一旦AI泡沫破裂，非美经济体也无法独善其身。

从建造支出的视角看,AI相关设施投资也呈现出明显的增长态势。过去两年数据中心的建造支出翻了一倍，其占非住宅支出的比重从2022年底的约2%上行至5%，电力相关投资也在2022年底起经历了明显增长。但私人部门非住宅建造总支出自2023年初见顶后仍出现小幅下滑，这对应着其余建筑业类的持续疲软，例如商业综合体，办公楼等。

我们倾向于从2022年底至今，对于AI领域的投资可能对这些传统建筑业分项投资有一定的挤出作用：既包括了潜在的融资成本增加，也包括了建筑业人力成本的增长。

当下的高景气度与GDP的高增仅仅是大规模资本开支的直接结果，高景气度的外溢主要体现在三个领域：建筑业、电力部门、计算机设备。

美国商业用电量在过去三年呈现爆发式增长，相较于疫情前（2008-2019年）趋平的趋势而言，从2022-2025年间整个美国商业用电量的上行斜率已经看齐上世纪90年代末的水平；与之相对的，商业部门的平均电价也一路上行，较2019年增长约30%。

其中一个最重要的推动因素就是商业计算(Commercial Computing)用电量的激增。EIA预计商业计算消耗的电力增长速度将快于其他任何商业类别。截止2024年，其占商业部门电力消耗的约8%，到2050年预计将增长到20%。最终，计算消耗的电力可能比商业领域的任何其他最终用途都多。

值得一提的是，相较于两年前，最新的EIA年度展望将2050年的商业计算用电量水平从0.697 quads(等价约2040亿)上调至1.154 quads(等价3400亿度)，这显然是基于AI电力需求将大幅上升的预测。

算力中心投资提振了基建类和重工业类的建筑订单（也包括了拜登三大法案的影响）。过去两年美国制造业PMI几乎都处于收缩区间，但建筑业承包商的信心指数以及盈利水平并未明显下滑。

根据建筑业协会的统计，大约五分之一的承包商在9月份签订了数据中心项目的合同。虽然比例比8月份略低，但有数据中心工作的承包商的积压订单（12个月）明显高于没有数据中心的承包商（8个月）；考虑到美国传统地产业的疲软，私人部门资本开支引领的数据中心建造正在成为美国新基建的重要部分。

从产能利用率的角度看，与AI最直接相关的电脑极其周边产品产能利用率相较于2023年1月上升了约15个百分点，然而除此之外的高科技行业以及非高科技行业的产能利用率，依然低于2023年1月水平。电脑及其相关产品在耐用品新订单中“一枝独秀”，无论是核心资本品还是总订单（受到飞机等大额订单波动），都不如与AI关系最紧密的电脑及其相关产品从2023年1月起展现出的持续增长趋势。

二、AI与人：AI对生产力的提升和对就业的冲击都被明显高估

我们此前单就AI与就业的交互关系有过详细的讨论(《AI视角下的美国就业市场》，2025年10月14日)，我们引述一下主要结论：

总的来说，虽然美国企业使用AI技术的比例持续上行，但远未到对就业产生明显影响的时刻。当下看到的就业走弱更多是上一轮加息周期带来经济周期性疲软的滞后性反馈。同时，劳动力的囤积以及美国经济的软着陆减少了企业裁员的动机，保护了资深（Senior）员工的职位，而让年轻人成为了“低招聘、低雇佣”的受害者。

换言之，AI技术影响的是企业未来的招聘计划，既未来少招人，但与已经发生的裁员关联度有限。

AI技术的渗透率并未呈现爆发式增长（即过去6个月通过AI技术提供服务或生产商品的比例）。从行业视角看，在20余个大类行业中仅有6个的整体渗透率突破10%，其中信息技术业渗透率最高，渗透率约为25%。

且行业视角下，AI使用率与其占非农就业比重也呈现出不均衡性。

基于对Claude Token使用量的统计，计算机相关行业占全美就业人口的约3.4%，但调动了37.2%的Claude Token，传媒相关行业仅占全美1.4%的就业人口，使用量也占到10.3%——即5%的就业人口使用了约50%的AI数据用量。哪怕有冲击，也更多是结构性的。对于绝大多数行业，其行业人口和Claude使用量并不匹配且失衡明显，尤其是餐饮，销售，运输和行政等（对应非农的休旅酒店业和行政服务等）占美国就业比重超1/3，Claude用量不超过15%。

根据Trueup.io的数据，过去两年科技行业的总裁员数相对稳定，远低于2023年水平。只是因为AI关注度的提升，将其归因于AI技术发展的观点变得更多。例如，UPS作为2025年迄今为止裁员最多的美国公司（4.8万人），明确表示裁员与AI技术的相关性极其有限：3.4万人的裁员主要源自关闭 93 座网点运营，而不是用机器人取代人工；1.4万人的裁员与AI技术相关，但并非主要驱动。

进一步的，根据挑战者的就业调查，人工智能技术在2025年前10个月，只能排在裁员最主要因素的第六位，远低于Doge改革，和其余强宏观因素的影响。

对于那些真正使用人工智能的公司来说，其依然在探索如何将AI与工作流程更好的融合。最新的纽约联储的调查也证明了这一点，AI最主要的效用仍是“信息搜寻”，其次是“市场营销”（这也是目前AI落地最为清晰的领域）。而大家认知中真正提升生产力的技术，一般对应着应用新流程（New Workflows）和流程自动化(Process Automation)，但这两者的使用占比并不突出。

仅凭借简单的图表就把美国经济的结构性分化（劳动力疲软）归因于AI技术的冲击过于武断，就像在ChatGPT推出前，大家归因于“远程办公(Remote work)”与“技能差距(Skill Gap)”那样；至少在严肃讨论中，AI还不够为劳动力的疲软“背锅”。

美国头部科技公司在过去几年间的迅速上涨创造了巨量的财富，从美国居民部门的资产负债表角度看，从2023年第一季度到2025年第二季度，股权类类贡献了约20万亿美元的财富增长。整个美国居民部门权益类资产占净资产的比重达到1988年有统计数字以来最高水平（30.6%），这使得美国PCE占可支配收入的比重在疫情后依然保持在91%左右的水平。

尽管美股的的财富效应估计较为分散，但根据Oxford Economics的最新估算，净财富的显着增长推动了2020年至今约近三分之一的消费者支出增长，尤其集中在可选消费品。拥有401k养老金账户的广大美国工薪阶层至少获得了“账面”的财富增值，这毫无疑问拉动了过去几年美国私人部门消费的稳健增长。

三、AI与金融：私人信贷的脆弱性与AI泡沫相互共振

但在2025年，科技企业资本开支呈现竞争式增加格局，AI支出的可持续性开始受到质疑，特别是巨头们在OpenAI的串联之下，通过以供应链融资的形式再现“铁索连环”，互相加强了彼此的业绩水平和订单强度。

微软、Meta、亚马逊、谷歌和甲骨文，都面临各自的挑战，资本开支占经营性现金流的比重正在持续上升，尤其是压力更大的亚马逊和“孤注一掷”的甲骨文。META、谷歌和甲骨文在2025年都开始增加了对外部融资的依赖，特别是对AI投资可持续性的担忧。

随着META在两个月内以非公开与公开方式分别募资约300亿美元以支持数据中心的建造，以及Oracle 180亿美元的债券融资落地，整个美国金融系统对于AI敞口的脆弱性被放在聚光灯下。

2025年（截至11月），Hyperscaler（大规模云服务提供商）企业债的总发行量在1038亿美元（不包含贷款与私募信贷），规模加权利率为4.91%，而2024年全年发行量仅为201亿美元，规模加权利率4.75%。

从发行量的角度看，1038亿美元占2025年美国狭义科技(META分属通信行业，但亦纳入计算)行业债券发行量的24.76%，占广义科技行业（科技与通信）发行量的16.70%，占非金融企业债发行量的4.29%；这三个口径的占比均较2024年有着大幅提升。

可以说，对于Hyperscaler而言，2026年为了应对自由现金流的压力，料将更多依赖外部融资，这既有可能造成对其余资金需求的挤压，又可能倒过来加剧对于“展示盈利”的迫切需求。

除了公开发行外， Meta 宣布与 Blue Owl Capital管理的基金成立合资企业，以SPV结构为主体为路易斯安那州数据中心园区的开发和运营提供资金（共募资270亿美元），这也引发了对于非公开发行以及所对应的私人信贷的担忧：更不透明的监管，更高的融资成本以及抵押品价值的不确定性（数据中心盈利能力）。

我们认为这其中实质上存在三个担忧方向：首先是对于私人信贷(Private Credit)这个类别的担忧，而非针对某个特定行业（类似P2P）；其次是对于非银贷款规模在疫情以来猛增的担忧（类似影子银行）；最后是对于AI企业越发依赖外部融资的担忧（潜在的Payment-in-Kind，类似名股实债）。毫无疑问，AI融资泡沫担忧正在强化前面两个类别的脆弱性，但私人信贷面临的脆弱性也并不仅仅来自AI企业攀升的融资需求。

截至2024年底，全球私人信贷的总在管规模(AUM)从2010年底的约1000亿美元上涨至接近2.2万亿美元，零售类属性在管规模（以Business Development Company,BDC为主）从0增长至2800亿美元，占总规模约13%。

在整个私募信贷当中，直接借贷(Direct Lending)占据大头，这也是最为不透明的融资方式之一，其总规模为1.24万亿美元，其中美国的总直接借贷规模接近1.1万亿美元，较2020年翻了一倍。从行业角度来看，截至2023年底，TMT行业在全球范围内的私募信贷以直接借贷形式存在的敞口约为1500亿美元。

根据所有上市的商业发展投资公司（BDCs）发布的财报，以及新闻消息的不完全统计，美国私人信贷的总发行量从在过去三年分别为712亿美元、1538亿美元以及1138亿美元；其中科技行业分别为256亿美元、552亿美元以及369亿美元；2025年的平均每笔融资规模为1.14亿美元。

这些私募信贷行业的评级风险值得特别关注，这与2008年的次贷评级有些“神似”。根据IMF最新的《金融稳定报告》，对美国保险机构来说，其近90%的私募信贷评级是由小型机构完成（非三大头部机构），且这些信贷产品的评级仅投资双方知晓。这对于金融系统的其余非参与者而言，是完全的黑箱数据；到底如何评级这些非银金融机构所持有的私人信贷产品风险成为很大的挑战。

其次，过去两年美国本土银行总贷款规模增长约8%，而对非银机构贷款增长约75%，截至2025年10月，美国的银行机构向非银金融机构共计提供约1.27万亿美元贷款。根据穆迪的估计，其中约有3000亿美元的私人信贷敞口；这与全球视角下极快的私人信贷增速数据相呼应。

进入2025年后，非银机构贷款需求强劲对应着数据中心建造支出的高增与贷款需求（尤其是AI链条企业对于外部融资需求）的增加，其余信贷分项的疲软又对应了除数据中心外建造支出的疲软。

总的来说，在私募信贷领域，金融机构间互相持有敞口迅速扩张，内部产品评价不透明，零售资金参与比例增加，导致这个领域本身就存在脆弱性。叠加科技企业开始更加依赖外部融资，又给私募信贷领域加上了AI的脆弱性。

当下AI淘汰赛正在缩圈，在巨额投入与尚不明确（乃至为负）的收益面前，头部企业互相投资与持股也是为了“共担”风险。美股和美国经济已经被深深的绑定在了AI这条船上，乃至全球经济、货币和财政也正被绑定，这也是特朗普在上任后要迅速推行“星际之门”，并展现积极姿态的原因——繁荣时，盟友是助推器；下坠时，盟友是缓冲垫。

2022年的AI横空出世产生了“影子财政”的效果，而2025年行业头部企业开始缩圈，聚合产业资源并持续宣布长远的规划则更像是“影子财政2.0”。对实体经济而言，AI支出的退坡和放缓对美国经济打击要远胜于已经处在衰退状态的地产与制造业。正因为此，增长视角，就业视角，产业视角，金融视角下的美国AI演进都将会被在2026年进一步检视。

风险提示

1）特朗普的政策不确定性加大，带来金融市场更明显的动荡和海外资金更快逃离美元。

2）全球经济在关税越发明确的情况下受到更大影响，2026年全球同步宽松幅度超预期，甚至带来全球共振扩表，明显缓解长端利率压力。

3）技术突破带来制造业回流加剧，美国生产成本明显降低，信用需求激增。

4）数据测算存在误差。

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《全景式扫描AI对美国经济的影响》

报告信息

证券研究报告：《全景式扫描AI对美国经济的影响》

报告日期：2025年11月12日

作者：

宋雪涛 SAC执业编号：S1130525030001