高盛认为今年AI实际投资有望超过1万亿
市场习惯用几家超大规模云服务商的资本开支来判断AI投资热度。这个数字目前大约是7940亿美元，但高盛认为，它并不能代表全球AI投资的真实规模。
重新纳入非美国企业和私募公司的投入，再剔除与AI无关的支出后，高盛估算，2026年全球AI投资约为1.019万亿美元，其中约5810亿美元发生在美国。
我更关注的不是数字从8000亿美元变成了1万亿美元，而是这次修正揭示了一个问题：我们一直在用一个方便统计的局部指标，代替整个产业的实际投入。
常用口径为什么失真
超大规模云服务商固然是AI基础设施建设的主力，但并不是全部。高盛的数据显示，它们在2026年AI相关供应中直接占比只有40%。美国私募企业、其他上市公司，以及中国和亚洲其他地区企业的投资，都可能被常用口径漏掉。
另一方面，云服务商的资本开支也不能全部算作AI投资。AI热潮出现之前，这些企业每年的资本开支已经超过1500亿美元，其中包括大量传统数据中心和其他业务投入。
地域判断同样容易失真。美国云服务商在全球经营，企业总部在美国，不等于资本开支都发生在美国。高盛估计，美国超大规模云服务商的资本开支约70%流向美国项目，15%流向亚洲，9%流向欧洲。
因此，原来的7940亿美元既低估了全球AI投资约2000亿美元，又高估了美国境内投资约2000亿美元。两个方向的误差同时存在，说明单看企业资本开支总额，很容易误判投资的规模、结构和落点。
三种算法都指向万亿美元
高盛没有只依赖一种修正方法。
第一种方法是在云服务商资本开支的基础上，补充其他上市公司、关键私募企业和非美国企业的AI投入，并以2022年的资本开支为基准，扣除原本就会发生的非AI投资。结果是1.019万亿美元。
第二种方法观察AI相关上市公司的毛利润预测相对2022年发生了多大变化，以此反推新增需求。结果约为1.06万亿美元。
第三种方法使用美国国民账户和全球贸易数据。按这一口径，截至2026年5月，美国AI相关硬件投资的年化规模约为4630亿美元，再加上约1000亿美元的研发和知识产权投资，美国AI投资已经接近6000亿美元。进一步推算全球规模，结果约为1.002万亿美元。
三种方法路径不同，结果却非常接近。这比某一个精确数字更有意义：全球AI投资达到万亿美元量级，并不是由单一假设推出来的偶然结果。
高盛进一步估算，2022年至2026年底，全球AI投资累计将达到1.8万亿美元。AI基础设施建设的体量和持续时间，都可能超过市场原先的认识。
投资周期可能还没有见顶
高盛预计，美国AI资本开支占GDP的比重，将从2026年的1.8%上升至2027年的2.5%，2028年进一步达到2.8%。全球口径则分别为0.9%、1.3%和1.4%。
这个水平与历史上通用技术建设周期中2%至5%的GDP峰值投资冲击大体相符。换句话说，当前投入虽然庞大，但放到重大技术基础设施的历史周期中，并没有明显脱离常见区间。
真正难判断的，不是AI投资规模大不大，而是增速何时开始放缓。
高盛建议同时观察中国台湾地区和韩国的半导体制造设备进口、相关PMI分项、进口价格、内存采购和GPU租赁价格等领先指标。目前这些指标仍处于2022年以来的高位，说明近期投资动能依然较强。不过，6月和7月的部分贸易数据已经显示，增速可能出现温和放缓。
我认为，对这种周期不能只盯着企业公布的资本开支计划。订单、设备进口、价格和租赁需求更接近真实建设进度，也更容易提前暴露拐点。
万亿美元不等于同等规模的增长
名义投资快速上升，并不意味着实际投入按相同比例增加。
美国官方数据显示，2026年以来AI相关硬件名义支出的增量中，有8%来自成本上涨，而不是实际投资扩张。如果这种趋势延续到下半年，2026年新增AI支出对实际投资的拉动可能弱于2025年。
AI资本开支对美国GDP的直接贡献也没有表面数字那么大。美国国民账户不把半导体采购计入投资品，同时AI硬件中进口占比较高，这部分在GDP核算时会被扣除。
因此，万亿美元规模说明的是一场更广泛、更持久的全球基础设施建设，却不能直接等同于万亿美元的新增产出，更不能简单推导出同等强度的GDP增长。
看AI投资，至少要把三件事分开：企业花了多少钱，实际增加了多少设备和能力，以及这些投入最终在多大程度上转化为本国经济增长。把这三件事混在一起，数字越大，判断反而越容易失真。