高盛8 月 2 日最新全球宏觀經濟報告《評估當前 AI 投資節奏》，徹底推翻市場單一依賴 “美國五大雲廠商資本開支” 判斷 AI 熱度的舊框架。
市場長期拿7940 億美元超大規模雲服務商 capex 當做 2026 年 AI 總投資標尺，但這份報告直接指出這套統計有四重致命缺陷，修正後三組獨立測算全部指向：2026 全球 AI 投資約 1.019 兆美元，美國本土落地 5810 億美元；2022 至 2026 年末全球累計 AI 投入均值 17890 億美元，接近 1.8 兆。
一句話核心結論：市場低估全球AI 總投入近 2000 億美元，同時高估美國本土 AI 投放 2000 億美元；AI 資本開支佔 GDP 比重將持續上行至 2028 年，當前所有先行指標仍維持高景氣，僅 6-7 月硬體進口資料出現溫和放緩訊號，疊加硬體通膨侵蝕實際產能，全年 AI 對美國 GDP 拉動效果會弱於 2025 年。
1 市面通用 7940 億雲廠商資料存在四大統計漏洞，完全無法反映真實 AI 投資體量
行業現在張口就引用的7940 億美元，只是Google、亞馬遜、微軟、Meta、甲骨文五家美股公開雲廠商 2026 全年資本開支預期，高盛信貸團隊直接給出核心結論：五大雲廠商僅直接覆蓋 2026 年 40% 的 AI 相關供給，其餘六成投資完全被這套口徑漏掉，漏洞集中四點：
1.漏掉美國本土關鍵玩家：AI 生態裡大量私營算力企業、細分 AI 裝置上市公司（光模組、液冷、AI 記憶體、推理晶片、資料中心電力裝置廠商）全部未納入統計，私營企業算力資本開支體量甚至單家就能突破百億美元量級。
2.完全剔除非美企業投入：報告重點點名中國、泛亞洲記憶體、晶片廠商（三星、SK 海力士、騰訊、阿里等產業鏈企業），這部分海外 AI 基建開支體量龐大，市面通用統計直接全部清零。
3.包含大量AI 浪潮前存量開支：早在生成式AI 爆發前，五大雲廠商年均固定資本開支就超 1500 億美元，機房、傳統伺服器、網路裝置支出和 AI 算力無關，現有統計沒有做剔除，虛增 AI 投資規模。
4.屬地完全錯位：美國雲廠商是全球化佈局，資本開支並非全部落地美國本土，高盛統計雲廠商公告項目分佈：僅69.4% 資金投在美國境內，15.2% 流向亞洲，9.3% 佈局歐洲，剩餘中東、其他發達經濟體、拉美分走剩餘份額。
2 高盛三重獨立測算交叉驗證，全球 AI 投資穩定落在兆區間，資料可信度拉滿
為規避單一測算模型假設偏差，報告搭建三套完全獨立核算體系，三組結果高度趨同，大幅降低測算誤差：
測算一：修正版雲廠商資本開支（報告基準核心口徑）
調整邏輯：剔除2022 年前非 AI 存量 capex、補充美國私營 + 細分 AI 上市公司、疊加全球非美 AI 企業開支，再按項目屬地拆分美國 / 海外規模。
最終結果：2026 全球 AI 總投資 10190 億美元；美國境內落地 5810 億，海外其他地區 4380 億。
分拆明細：美國上市雲廠商貢獻5300 億、美國私營企業 350 億、美國其他上市廠商 150 億；海外雲廠商增量 2340 億，海外上市 AI 企業合計 1380 億。
測算二：AI 產業鏈上市公司毛利潤預期修正法
規避產業鏈重複計算問題，對比2022Q3 至今記憶體、半導體、其他 AI 硬體企業毛利潤上調幅度，反映 AI 帶來的終端真實新增需求，而非中間品重複營收。
分項資料：記憶體行業利潤上調5390 億美元、半導體 4110 億、其餘 AI 硬體配套 1100 億，三者相加對應 2026 全球 AI 投資 10600 億美元。
測算三：各國國民帳戶+ 全球 AI 硬體貿易資料
美國採用商品流量法核算：截至2026 年 5 月，相較 2022 基準，AI 硬體年化增量 4630 億美元；報告通過貿易資料測算美國 AI 投資中樞 5450 億美元，疊加 AI 研發、智慧財產權投入後，美國全年 AI 投資落在 5450-5810 億區間。
海外國家依託AI 硬體淨進口與固定資本形成的強相關關係（相關係數 0.89）推算，全球整體 AI 投資 10020 億美元。
三組測算均值10270 億美元，報告取中樞判斷：2026 全年全球 AI 投資穩定在 1 兆美元等級；自 2022 年啟動算力周期至今，三組測算口徑下全球累計 AI 投入均值 17890 億美元。
3 中長期空間：AI 資本開支佔 GDP 持續抬升，2028 年美國達 2.8%，對標工業革命、網際網路通用技術周期
基於上市公司資本開支一致預期外推，高盛給出2024-2028 年 AI 投資佔名義 GDP 完整預測，資料清晰展現上行周期沒有拐點：
1.2026 年：美國 AI capex 佔 GDP 1.8%，全球平均 0.9%；
2.2027 年：美國升至 2.5%，全球 1.3%；
3.2028 年：美國峰值 2.8%，全球 1.4%。
行業歷史對標：鐵路、電力、網際網路等歷次通用技術革命，基建投資峰值佔GDP 區間為 2%-5%，當前 AI 賽道預測值完全落在歷史合理區間內。即便 2027 年市場一致 capex 預期大幅上修，佔比依舊不會突破歷史上限，不存在泡沫化透支的極端風險。
報告同時補充提示：美股投研團隊判斷當前市場對2027 雲廠商資本開支預期過於保守，後續存在持續上調空間。
4 短期景氣度拆解：先行指標依舊強勁，僅 6-7 月出現溫和放緩，硬體通膨削弱真實產能增量
市場近期開始博弈AI 資本開支增速見頂，但高盛搭建完整領先指標儀表盤，結論分化明顯：長期景氣無憂，夏季短期增速小幅回落，最大隱性利空是裝置成本通膨。
（1）全維度領先指標仍處 2022 年以來高位
核心跟蹤指標分為三大類，全部具備6 個月領先預判能力：
•裝置產能端：台灣半導體裝置進口、韓國半導體裝置進口；
•訂單景氣度：全球PMI 電子訂單、製造業積壓訂單；
•價格訊號：記憶體現貨價格、輝達GPU 租賃價格、韓國 / 台灣出口價格。
所有指標當前分位數全部處於歷史80% 以上高位，明確證明短期 AI 算力擴張的底層需求沒有走弱。
（2）韓、台先行外貿資料預警：6、7 月 AI 硬體進口增速溫和下行
韓國、台灣作為全球AI 記憶體、晶片核心供給地，外貿資料發佈時間比美國官方貿易資料早 5 至 60 天，是提前預判美國算力採購節奏的核心風向標。
基於兩地最新進出口資料建模預測，2026 年 6、7 月美國 AI 硬體進口、全球 AI 硬體淨出口增速會出現階段性回落，但報告特意強調：放緩建立在歷史極高基數之上，只是增速降溫，絕對投入規模依舊維持高位，並非需求崩塌。
（3）8% 名義增量來自通膨，2026 實際投資拉動弱於 2025 年
這份報告提出極易被市場忽略的關鍵變數：AI 硬體全面漲價帶來成本通膨，稀釋真實產能投放。
結合美國國民帳戶硬體細分價格指數（伺服器、半導體、機房暖通、電力基建）測算，2026 年初至今，美國 AI 硬體名義開支增量裡，整整 8% 純粹是價格上漲帶來，沒有轉化為實體算力產能。
如果下半年晶片、記憶體、機房裝置漲價延續，全年AI 名義資本開支帶來的實際固定資產增量會顯著低於2025 年；疊加美國國民帳戶核算規則不把半導體採購計入投資項、AI 硬體進口占比極高會抵扣 GDP 增量，AI 基建對美國整體 GDP 的拉動力度有限，不要高估算力開支對宏觀經濟的正向貢獻。
5 雲廠商曆年資本開支復盤：2019-2026 七年暴漲，2026 年規模較 2023 年擴張超 5 倍
報告附帶五大美國上市雲廠商2019 至 2026 年完整 capex 歷史資料，直觀感受 AI 驅動的開支爆發：
•2019 年合計 710 億美元；2020 年 970 億；2021 年 1310 億；2022 年 1580 億；2023 年小幅回落至 1540 億；
•2024 年跳升至 2370 億；2025 年直接翻倍到 4120 億；2026 年市場一致預期合計 7940 億美元。
分廠商2026 開支體量排序：Google體量第一，其次亞馬遜、微軟、Meta，甲骨文規模最小；從 2023 年 AI 爆發後，四家巨頭開支同步陡峭上行，7940 億對比 2023 年 1540 億，整體擴張幅度超 5 倍。
6 行業核心風險與跟蹤體系總結
1.統計認知風險：單一依靠雲廠商資本開支判斷AI 景氣度會出現雙重誤判，全球總規模被低估 2000 億，美國本土投放被高估 2000 億，分析行業周期必須納入海外廠商、私營算力企業；
2.增速放緩預警：以台灣、韓國半導體裝置、硬體進出口作為先行跟蹤指標，提前1-2 個月捕捉資本開支拐點，當前僅短期溫和放緩，中長期上行邏輯不變；
3.通膨隱性壓制：硬體價格上漲侵蝕真實算力供給，同等預算下可落地的伺服器、HBM、機房容量持續縮水，會拉長供需緊張周期；
4.中長期空間確定性：AI 資本開支佔 GDP 比重持續上行至 2028 年，美國峰值 2.8%、全球 1.4%，完全匹配歷史通用技術建設周期，兆級投資周期至少延續至 2028 年後。
現在市場大量散戶、機構簡單用雲廠商capex 漲跌判斷 AI 類股行情，讀完這份高盛報告就能發現這套分析框架漏洞極大。
一方面亞洲三星、SK 海力士、國記憶體儲、雲廠商的千億級投入完全被忽略，另一方面硬體漲價、產能屬地分流、私營算力廠商的增量全部不在統計範圍內。當下兆級 AI 投資周期遠沒走到中段，短期夏季增速小幅降溫只是階段性擾動，記憶體、高端 GPU、液冷、光模組、機房電力這些硬體賽道的供需緊張，至少會持續到 2028 年。
唯一需要持續跟蹤的兩個變數：一是韓台出口資料會不會持續走弱，二是硬體通膨幅度是否進一步擴大，這兩點會直接決定下半年產業鏈業績兌現力度。(有道調研)