摩根士丹利：AI投資對美國GDP貢獻約0.42個百分點
nashnova research
摩根士丹利測算，剔除常規活動後，AI熱潮帶來的新增投資對美國實際GDP平均貢獻約0.42個百分點——已屬實質性增長來源，但這筆賬遠不等於AI的全部經濟影響。
0.61和0.42——兩個數字差在哪？
摩根士丹利將AI投資拆成廣義和狹義兩套口徑：廣義覆蓋數據中心、電力、電腦、通訊設備、軟件等全部相關類別，2025年至2026年上半年對GDP平均貢獻約0.61個百分點。
狹義口徑以2010–2019年歷史趨勢為基準，扣掉「即使沒有AI熱潮也會發生的投資」，只看超額部分，貢獻降至約0.42個百分點。
這意味著→ 大約三分之一的「AI投資」其實是常規經濟活動，與AI有關≠因AI才發生。
貢獻在上升——但主要原因不是建得更多？
摩根士丹利拆解發現，2025年以來各半年度，基礎設施投資在扣除進口前的直接拉動大體在0.5個百分點附近，變化不大。
真正推高淨貢獻的是進口抵消減弱：2025年上半年進口抵消接近0.4個百分點，到2026年上半年已降至0.2個百分點以下。
簡單來說＝ 不是美國多建了很多，而是進口設備「少扣了一筆賬」，淨數字才好看了——若進口恢復正常，GDP貢獻可能隨之回落。
進口為甚麼突然少了？
摩根士丹利坦承，進口抵消減弱可能與統計記錄方式、企業囤貨、以及貿易限制前的集中採購有關。
現有證據不足以證明美國已大規模完成相關設備的本土替代。
這意味著→ 淨貢獻的「改善」可能只是暫時性的，一旦進口結構回歸常態，即便企業仍在高額採購，GDP數字也可能變差。
錢花在哪了——基建遠大於軟件？
2026年上半年，基礎設施投資貢獻約0.36個百分點，軟件約0.18個百分點，基礎設施約為軟件的兩倍。
按名義年化口徑，AI獨有投資約4,500億美元：基礎設施約3,900億美元，軟件約600億美元；電腦及外設約佔基礎設施支出的60%–70%。
這反映出 這輪AI經濟仍處於「修路架橋」階段，真正跑在路上的應用還很少。
軟件數字上去了，就說明AI在落地嗎？
摩根士丹利指出，軟件只是應用層的代理指標（proxy），統計既包括企業部署AI，也包括模型開發者自身的軟件研發投入，無法可靠拆分。
2026年第二季大型雲廠商研發支出約相當於資本開支的一半，但財報資訊不足以區分軟件開發、模型訓練和其他研發。
簡單來說＝ 軟件支出上升可能只是「造AI的人花了更多錢」，不代表「用AI的人變多了」——要證明應用真正擴散，還需看付費使用率、續約率、工作流程改變等經營端證據。
這筆賬還缺甚麼？
0.42個百分點只算了直接投資，就業、消費和其他行業的外溢效應均不在賬內，不能當作AI全部經濟影響的精確淨值。
摩根士丹利認為，判斷AI投資能否持續支撐增長，關鍵看兩個節點：一是設備訂單能否進一步加速，讓淨貢獻不依賴進口暫時回落；二是美國本土增加值能否真正提高，讓同等投資留下更多國內產出。
這意味著→ 數字好看≠趨勢確立，進口結構和本土產能這兩張底牌還沒翻開。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。