9 月 18 日，馬斯克在 X 上斷言：“我估計 AI 明年將使美國 GDP 增速從約 2% 提高到約 4%，甚至更高。”
沒有公佈具體的推算模型，僅憑一句話就把全美經濟增速的預期翻了一倍。相比之下，聯準會官方對 2027 年的預估也只有 2.4%。
這個預測到底靠不靠譜？實際上，圍繞“AI 能拉動多少 GDP”這個問題，華爾街和學術界早已經算出了截然不同的兩本帳。
樂觀派：資本開支暴漲，資料中心蓋停不下來
樂觀派的代表是阿波羅全球管理（Apollo）的首席經濟學家托斯滕·斯洛克（Torsten Sløk）。他測算過一組資料：2027 到 2029 年，美國 AI 相關的資本支出每年將佔到 GDP 的 3% 左右——而在三年前，這個數字僅為 0.6%。穆迪的分析也印證了這一點：到 2027 年，科技巨頭砸向晶片和資料中心的資金將接近 1 兆美元。
這筆巨資已經在直接推高經濟資料。聖路易斯聯儲的資料顯示，2025 年前三個季度，AI 相關資本開支對 GDP 增速的貢獻分別達到了 0.90、0.22 和 0.16 個百分點。在個別季度，建資料中心對 GDP 的拉動甚至蓋過了居民消費。按照斯洛克的預測，僅 AI 這一個引擎，2026 年就能為美國經濟貢獻約 1 個百分點的增量——直接佔了正常增速的一半。
按這個邏輯看，馬斯克說的 4% 似乎並非毫無依據。但問題在於，GDP 的統計規則遠沒有這麼簡單。
悲觀派：大部分錢進了海外供應鏈，對本土 GDP 貢獻有限
高盛首席經濟學家簡·哈祖斯（Jan Hatzius）給出了完全相反的結論：AI 投資對 2025 年美國 GDP 的實際貢獻，可能基本為零。
分歧源於 GDP 的計算方式——GDP 統計的是本國境內創造的增加值，進口支出需要從總額中扣除。
高盛拆解過 AI 資料中心的成本結構：約四分之三的開銷花在了晶片和核心零部件上，而這些供應鏈大部分位於亞洲。正如哈祖斯所言，美國科技巨頭豪擲千金採購硬體，很大程度上是在拉動海外供應鏈地區的 GDP，而非美國本土。
同樣是這 1 兆美元，在斯洛克眼裡是每年佔 GDP 3% 的強力投資，但在哈祖斯的模型裡，相當一部分只是在統計報表上過了一趟手的“過路財”。
真正的瓶頸：AI 還沒有變成全社會的“生產力”
兩派爭論的核心，本質上是“投資驅動”與“生產率提升”的時差問題。
買晶片、蓋機房是當期顯性的資本開支，在帳面上立竿見影；但馬斯克看重的 4% 增速，核心邏輯是 AI 能夠徹底提升勞動生產率，讓每個工人每小時產出更多價值。
然而，技術投資轉化為全社會生產率向來存在漫長的滯後期。上世紀 90 年代網際網路普及初期，宏觀經濟資料上也曾出現過類似的“索洛悖論”——電腦無處不在，唯獨不在生產率統計裡。
企業端的反饋也印證了這種時差。在一項針對美歐澳近 6000 名企業高管的調查中，雖然有 70% 的公司已經引入 AI，但其中近 80% 的高管坦言，AI 目前對公司生產力還沒有產生任何可測量的影響。
馬斯克的預測之所以引發關注，是因為他給出了一個極其明確的數字賭注。到 2027 年過完，美國 GDP 增速究竟是穩在 2% 左右，還是真的能沖上 4%，統計資料終究會給出答案。 (向上資訊流)