2026-05-13 · Goldman Sachs · 宏观策略

高盛：AI无形投资催生超级明星企业

摘要公开阅读；PDF 仅限有效会员阅读与下载，所有会员权限相同。邮件登录

原标题：AI Agents, Intangible Capital, and the Next Superstars

摘要

高盛认为，AI智能体将带来显著的生产率提升和成本节约，但真正释放这些收益需要企业在AI工具、数据基础设施、软件、组织再设计和劳动力重组上进行大规模非硬件投资。当前公司财报电话会、数据管理企业收入、市值和云服务收入的变化显示，AI转型的无形资本投资已经在加速；美国非科技企业仅通过重新配置信息技术劳动力，相关投入就约为每年1500亿美元，管理层时间对应的组织资本投入超过每年400亿美元。若按照已出现的劳动力重组成本外推，AI采用周期内美国劳动力重组累计支出可能达到8000亿至9000亿美元；若历史上信息通信技术硬件投资与互补性无形投资之间的关系继续成立，全球非硬件AI投资未来可能超过1万亿美元。报告进一步指出，这类投资会造成典型的生产率J曲线：早期资源被转向企业内部的流程再造、数据积累和组织调整，其中相当一部分没有被GDP充分计量，因此近期美国生产率改善可能被官方数据低估。长期看，更有效投资和部署AI智能体的企业更可能获得更高收入份额、更低劳动成本和更高投资回报，并成为下一代“超级明星”企业。

主要观点

AI智能体的特殊性在于它们能够规划、推理并跨领域自主执行任务，突破了以往自动化过程中必须由人类在关键决策点介入的限制。随着采用范围扩大，许多岗位的任务内容将从亲自执行转向监督智能体执行，这意味着生产流程、岗位设计、数据权限、人类监督机制和组织架构都需要同步调整。

高盛仍不认为AI会立刻引发剧烈就业替代，核心原因不是技术潜力不足，而是企业将生成式AI和AI智能体嵌入日常生产需要时间和投资。企业必须解决数据安全、合规、人机责任边界以及劳动力重新配置等问题，许多潜在用例当前也尚未达到经济可行性，因此短期影响更多体现为组织准备和无形资本建设。

硬件投资已经非常庞大，但非硬件投资同样关键且被低估。美国国民账户中的AI相关资本开支已达到3600亿美元、约占GDP的1.1%，全球超大规模云厂商资本开支2025年达到4000亿美元并预计2026年超过7000亿美元；与此同时，AI整合、数据基础设施、软件工具和组织再设计等非硬件投入较难界定和计量，但公司行为和市场数据都显示其经济意义正在迅速上升。

企业层面的信号表明，非硬件AI支出已经达到数千亿美元级别。AI和数据管理相关重组在公司财报电话会中的提及在2025年明显上升；Snowflake、Databricks和Palantir等数据管理与基础设施公司的收入自2022年ChatGPT出现以来增长超过三倍，三家公司合计企业价值也从2022年不足1000亿美元升至2025年底超过6500亿美元，反映市场预期企业数据组织支出将继续快速增长。

云服务支出也显示AI转型正在加速企业云迁移。Amazon AWS、Microsoft、Alphabet和Oracle等公司的云收入从2022年的约2000亿美元翻倍至当前超过5000亿美元，并预计到本十年末超过1万亿美元；虽然其中一部分增长即使没有AI也会发生，但市场对2026年云收入的一致预期自2022年底以来上调超过1500亿美元，支持AI推动云迁移提速的判断。

高盛用四类证据估算当前非硬件投资规模：第一，AI相关信息技术岗位占比过去2至3年升至约25%，结合20%至40%的信息技术预算被分配给AI项目的调查，意味着美国非科技企业通过内部工程团队建设AI工具的年化投入约1530亿美元；第二，管理层将AI战略作为核心优先事项，按高盛采用的Corrado-Hulten-Sichel方法估算，AI相关组织资本投资已超过每年400亿美元。

劳动力重组会形成高额前置成本。高盛汇总已宣布AI驱动劳动力调整的上市公司案例后发现，每名受影响员工的重组成本平均约8.4万美元；当前因AI相关招聘阻力导致的就业增长放缓约为每月1万人，对应重组投入仍只有约100亿美元，但若按高盛长期假设AI最终替代6%至7%的劳动者外推，美国AI采用周期内劳动力重组累计支出可能达到约9000亿美元，若分十年完成则约每年900亿美元。

历史关系显示，硬件投入往往引发更大的互补性无形投资。基于EU KLEMS跨国和美国行业面板回归，高盛估计历史上每增加1美元信息通信技术硬件投资，会带动约2美元总无形投资，其中约1.3美元来自数据和软件、0.5美元来自组织资本、0.2美元来自其他无形资产；早期学术研究给出的乘数甚至达到5至10倍，因此本轮AI硬件周期未来可能带来美国约7000亿美元、全球约1万亿美元的互补性投资。

这些非硬件AI支出本质上是无形资本投资，包括软件、数据库、培训、组织知识、商业流程和数据资源等。过去30年，随着数字经济发展和经济从商品生产转向知识服务，无形投资在经济活动中的重要性大幅上升；EU KLEMS数据显示，无形投资如今在美国和英国已占全部投资的一半以上，G10整体约为48%，AI智能体部署会延续并强化这一趋势。

无形资本投资会导致官方统计低估当期GDP和生产率。企业把劳动力和资本投入流程再造、员工再培训、数据积累和新商业模式开发时，这些内部自建资产往往不会作为市场交易被完整计入投资，而相关人力成本却会压低当期产出；因此在技术周期早期，实际生产率改善常常先被隐藏，等无形资本开始产生可见产出后才体现为J曲线向上。

高盛认为美国近期生产率加速可能已经被低估。美国国民账户可能部分捕捉到AI相关自有软件投资，但云和数据服务只有在反复且持续用于一年以上生产时才计为投资，组织资本支出则更明显被排除在GDP之外；仅每年400亿美元管理层时间和100亿美元劳动力重组就意味着美国GDP至少被低估约0.2%，若互补性投资关系完全成立，低估幅度可升至GDP的2%。

AI相关无形投资会改变企业竞争格局。无形资产具有可扩展性、沉没性、溢出效应和协同效应，高前期固定成本与低边际成本的组合让已经具备数据、平台、组织效率和技术部署能力的企业更容易扩大规模、降低边际成本、抑制进入者并获得更高定价能力，因此行业内领先者与普通企业之间的差距可能进一步拉大。

历史数据支持无形资本上升与“超级明星”企业扩张相伴。美国长期IRS企业收入数据与无形资本数据表明，过去40年无形投资上升与头部企业收入份额扩大基本同步；虽然竞争政策放松和全球化也可能解释部分集中度上升，但关于超级明星企业市场力量的研究综述更一致地指向技术变迁，尤其是更高效部署新技术的企业获得市场份额。

AI价值在技术栈内部如何分配仍不确定，但终端行业内分化方向更清晰。半导体、基础模型或其他AI技术栈环节可能捕获长期价值的大部分租金，这一点报告没有给出确定结论；但在每个使用AI的行业中，更早、更有效投入数据、劳动力和组织基础设施的公司，更可能通过AI智能体提升效率并拉开与同行的差距。

无形资本强度上升还可能压低劳动份额。高盛用EU KLEMS数据回归发现，无形资本占比每上升1个百分点，未来2至4年增加值中的劳动份额会下降0.2至0.3个百分点，其中品牌、软件/数据库和组织资本等较少依赖互补劳动投入的类别影响更大；这意味着成功部署AI智能体的企业不仅可能扩张收入份额，也可能通过更低劳动成本提升利润率和投资回报。

论述逻辑

AI智能体具备规划、推理和自主执行能力 → 企业要把这种能力嵌入生产，必须先投入数据、软件、云迁移、岗位再设计、人类监督和劳动力重组 → 这些非硬件支出属于无形资本，且很多以企业内部投入形式发生，官方GDP和生产率统计在早期难以完整捕捉 → 技术周期先出现资源转向和统计低估，随后无形资本释放效率收益，形成生产率J曲线 → 无形资本的高固定成本、低边际成本、数据协同和规模经济使领先企业更容易扩大收入份额、降低劳动成本和提高回报 → 更有效部署AI智能体的企业将在行业内拉开差距，成为下一代超级明星企业。

关键展望

宏观生产率方面，高盛维持发达经济体在AI充分采用后劳动生产率和GDP水平提升约15%的基准判断。由于大量AI相关组织资本、云和数据服务、内部软件开发以及劳动力重组尚未被完整计入GDP，近期美国生产率改善可能已经超过官方数据所显示的幅度，未来当这些无形资本开始产生可衡量产出时，生产率J曲线的上行段将更明显。

AI投资规模方面，硬件周期仍将扩张，全球超大规模云厂商资本开支预计从2025年的4000亿美元升至2026年超过7000亿美元，AI投资有可能在美国GDP约2%的水平附近见顶。非硬件投资未来也可能升至与当前硬件投入相近的高位；按历史互补关系估算，美国可能达到约7000亿美元、全球可能超过1万亿美元，不过报告也提醒本轮硬件周期前置且集中于云厂商、数据中心和公用事业，短期乘数可能低于历史平均。