2026年8月，当高盛研究部将一份关于全球人工智能投资的测算报告摆上桌面时，市场流传已久的那个数字——"美国五大科技巨头2026年资本支出约8000亿美元"——被彻底推翻了。经过修正后的真实图景远比此前认知更为宏大，也更为复杂：2026年全球与人工智能相关的投资将突破1万亿美元大关，其中美国本土投资接近6000亿美元。这一"一低一高"的结构性偏差，不仅是一个统计口径的技术问题，更折射出全球AI产业格局正在经历的深刻重构。
长期以来，华尔街习惯于用微软、谷歌、亚马逊、Meta和苹果这五家超大规模云厂商的资本支出作为衡量AI投资的代理指标。但高盛首席经济学家约瑟夫·布里格斯带领的团队指出，这一指标存在四个致命的结构性缺陷。首先，它视野过于狭窄，五大科技巨头仅占2026年AI相关供应的约40%，大量美国私营企业如OpenAI、Anthropic以及众多上市公司的AI投入被完全排除在外。其次，这一口径存在巨大的地理盲区，完全遗漏了中国、韩国及亚洲其他地区企业的AI资本开支，在全球化深度交织的AI产业链中，这是一个令人难以忽视的"灯下黑"。第三，基数污染问题严重——超大规模云厂商在2022年AI爆发前的资本支出已超过1500亿美元，这部分并非AI相关投入，简单将当前总资本支出等同于AI投资必然造成高估。最后，跨境错配使得归属关系变得模糊：美国科技巨头全球运营，其资本支出大量部署于海外，据高盛测算，美国云厂商约70%的项目位于本土，15%流向亚洲，9%流向欧洲，将总部在美国的公司支出全部计入美国本土投资显然失真。
正是基于上述四重修正，高盛构建了一个更为全面的AI投资测算框架。他们采用了三种独立方法进行交叉验证：增强型超大规模云厂商资本支出法、企业毛利润修正法，以及国民账户与贸易数据法。三种方法得出的结果高度一致——2026年全球AI投资将达到约1万亿美元，美国部分约为5810亿美元。自2022年以来，全球AI累计投资到2026年底将达到约1.8万亿美元。当三种截然不同的测算路径指向同一个数量级时，市场不得不接受一个事实：这场AI资本开支狂潮的真实规模，远比我们此前想象的更为庞大。
修正后的数据揭示了一个更为均衡的全球AI投资版图。美国以5810亿美元占据全球约57%的份额，依然是无可争议的AI投资第一大国。但这一比例同时意味着，超过40%的AI投资发生在美国以外——这是一个被市场普遍忽视的事实。从资金流向看，美国云厂商的资本支出有15%流向亚洲，这其中既包括数据中心建设，也涵盖半导体制造、组装及研发设施的布局。亚洲作为全球AI硬件供应链的核心枢纽，正在承接越来越多的上游投资。欧洲以9%的份额位居第三，在AI监管框架趋严的背景下，其本土算力基础设施建设正在加速。更值得关注的是，高盛将中国和韩国主要AI企业的投资明确归类为"美国境外"，这意味着当市场用"美国科技七巨头"的支出来衡量全球AI竞赛时，实际上系统性地低估了中国等国家在AI基础设施上的自主投入。随着各国将AI定义为国家战略竞争力的核心，全球AI投资的"多极化"趋势将愈发明显。
将AI投资置于宏观经济的历史坐标系中考察，更能理解这场资本狂潮的深层含义。据高盛测算，美国AI资本支出占GDP的比重将从2026年的1.8%上升至2027年的2.5%，并在2028年进一步达到2.8%。全球层面，这一比重将从2026年的0.9%升至2027年的1.3%和2028年的1.4%。布里格斯特别指出，这些水平与以往通用技术发展中观察到的占GDP2%-5%的投资峰值相符。这是一个关键的定性判断——它意味着，即便AI投资规模看似惊人，但从历史视角看，并未脱离历次通用技术革命如电力、互联网、铁路的投资轨迹。换言之，当前的AI资本开支狂潮并非"非理性泡沫"，而是技术革命初期的典型资本密集阶段。
然而，高盛也发出了审慎信号。成本通胀正在侵蚀实际投资增量——2026年美国AI硬件名义支出增量中约8%来自价格上涨而非实际扩张，这意味着2026年实际投资对经济的拉动可能弱于2025年。与此同时，统计口径的结构性低估使得AI投资对美国GDP的直接提振在官方数据中被部分"隐藏"：半导体采购未完全计入投资项，且AI硬件进口占比较高，导致其对实体经济的真实贡献强于纸面数据。这种"规模庞大与统计失真"的矛盾，构成了当前AI投资图景中最具讽刺意味的悖论之一。
对于市场最为关心的问题——AI投资增长何时放缓，高盛构建了一套"仪表盘"监测体系，涵盖中国台湾和韩国的半导体制造设备进口、相关PMI分项指标、进口价格、存储器采购及GPU租赁价格等领先指标。好消息是，所有指标目前均处于2022年以来的高位区间，显示短期内投资增长依然强劲。但来自中国台湾和韩国的贸易数据已预示，2026年6月至7月的增速可能出现温和放缓。这并不意味着周期的终结，但可能是第一轮"脉冲式"投资逐步进入平台期的早期信号。
透过高盛的测算框架，当前全球AI投资面临的深层张力愈发清晰。一方面，美国企业在AI投资中占据绝对主导地位，但其资本支出的近三分之一流向海外，这种"总部在美国、产能全球化"的布局使得AI投资的地理归属变得模糊，传统的"本土投资等于本土就业等于本土增长"逻辑需要重新审视。另一方面，从占GDP比重看，AI投资仍处于历次技术革命的历史区间内，但市场对其可持续性的焦虑却远超以往。这背后反映的，或许是AI技术本身的不确定性——与铁路、电力等物理基础设施不同，AI的"基础设施"具有更快的折旧速度和更高的技术迭代风险。高盛报告中提到的芯片经济寿命仅为4至6年，远低于建筑物的20年以上，正是这种焦虑的量化表达。
对于中国而言，这份报告提供了两个重要启示。首先，中国AI投资被系统性低估。由于市场过度依赖美国超大规模云厂商的资本支出数据，中国本土AI投资在全球叙事中处于"隐形"状态。事实上，中国拥有全球仅次于美国的AI企业数量、数据资源和应用场景，其真实投资规模很可能远超市场认知。其次，1.8万亿美元的累计投资意味着巨大的产业链机会。从半导体设备、数据中心建设、电力基础设施到光模块、存储器等硬件环节，中国在这些领域拥有完整的产业链布局，尤其是在光通信、服务器组装、散热系统、电力设备等"AI基建"配套领域，具备显著的产能和成本优势。即便在美国主导的AI投资周期中，中国供应链的嵌入深度依然不可忽视。
高盛的这份研报，本质上是为全球AI投资提供了一张更精确的航海图。1万亿美元不是终点，而是一个里程碑。当布里格斯写道"AI资本支出增长前景是目前宏观市场的主要不确定性来源"时，他实际上指出了这个时代最核心的命题：人类正在以一种前所未有的速度和规模，将资本押注于一种尚未完全证明其商业回报的技术上。这种押注是否理性？高盛的历史比较给出了一个相对乐观的答案。但历史也告诉我们，每一次通用技术革命的投资高峰期，都伴随着剧烈的洗牌、泡沫的破裂与价值的重估。1万亿美元的投资浪潮，正在重塑全球科技产业的地缘格局、资本流向和增长逻辑。对于参与者而言，理解这场浪潮的真实规模与结构，比追逐浪潮本身更为重要。毕竟，在万亿时代的序章里，最危险的从来不是投资太多，而是误读了投资的方向。
