AI支出拉動美國經濟，生產率提升仍待驗證
nashnova research
AI相關資本支出預計貢獻2026年美國經濟增長的三分之一，但全要素生產率數據顯示這筆錢尚未帶來真正的效率提升——當前增長靠的是大舉購置設備，而非技術突破。
AI到底點樣拉動經濟？
荷蘭國際集團首席國際經濟學家奈特利估計，2026年AI將貢獻美國經濟增長的三分之一，涵蓋計算設備、軟件和數據中心等多類投入。
聖路易斯聯儲今年1月的測算印證了這一判斷：2025年第三季度，AI相關類別佔美國GDP增長總量的39%。
這意味著→ AI對經濟的貢獻方式出乎意料——不是令人做事更快，而是企業和政府在大舉花錢買設備、建機房。
政府都加入花錢行列？
美國國防部今春提議在2027財年為新設的「AI武器庫」計劃撥款近300億美元，專門用於建設政府自有AI基礎設施。
這意味著→ AI支出不只是科技公司的事，聯邦政府正成為又一個大買家，進一步推高整體投資規模。
花咗咁多錢有咩副作用？
今年8月美國電價按年上漲3.8%，數據中心的巨大用電需求已將通脹壓力從科技行業蔓延到更廣泛的領域。
簡單來說＝ 數據中心要大量電力，電多了價格就漲，最終買單的是普通家庭的電費賬單。
花咗咁多錢，效率提升咗未？
阿波羅全球管理首席經濟學家斯洛克用全要素生產率（TFP，衡量「不額外增加人力或機器的前提下能多產出幾多」）來檢驗AI的技術貢獻。
三藩市聯儲數據顯示，自AI資本支出周期啟動以來，經利用率調整後的TFP未見任何加速跡象，目前略低於零。
這意味著→ 按照最能反映技術進步的指標來看，AI迄今幾乎沒留下痕跡。
咁「每小時產出」上升又點解釋？
美國每小時產出目前運行在約2.5%，明顯高於2005年後的均值，這一強勁表現常被援引為「AI已在發揮作用」的證據。
但斯洛克指出：每小時產出強勁而TFP持平，是資本深化的特徵，而非技術衝擊的特徵。
簡單來說＝ 產出增長是因為企業買了更多機器、僱了更多人，不是因為AI令同樣的人和機器變得更高效。
所以AI的生產率紅利到底兌唔兌現到？
斯洛克總結：AI目前獲得的功勞往往超出其應得的份額。
這反映出當前圍繞AI的敘事存在一個核心懸念——生產率紅利究竟是「何時兌現」還是「能否兌現」，將決定這輪資本支出狂潮最終是劃算的投資，還是一場昂貴的賭注。
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