AI基建投資恐達7.6兆美元 高盛：回收速度仍是變數

人工智慧（AI）基礎建設投資規模，到2026年至2031年可能累計達到7.6兆美元（約1京176兆韓元）。不過，投資擴大要轉化為生產力與經濟成長，仍需要一段時間。

高盛（Goldman Sachs）在9月8日（當地時間）公布的《Understanding the Macro Impact of AI》報告中指出，AI轉型並非短期熱潮，而是持續數十年的結構性變化。報告並表示，目前AI投資對美國國內生產毛額（GDP）成長率的貢獻約為0.1個百分點。

揚·哈祖斯（Jan Hatzius）現任高盛首席經濟學家暨全球投資研究部主管，在同一份報告中表示，「AI的經濟效益，取決於企業全面採用的程度，以及實際工作流程中生產力的提升。」他進一步說明，僅靠大規模資本支出，並不會立即帶來GDP擴張或投資回收。

高盛全球研究院（Goldman Sachs Global Institute）在5月的分析中指出，包含運算設備、資料中心與電力基礎設施在內的「AI資本支出」，在2026年到2031年間可能累計達到約7.6兆美元。這並非已確定的支出計畫，而是根據AI晶片使用年限、資料中心建設成本、晶片架構，以及電力與人力瓶頸等假設所推算出的情境。

高盛表示，這項投資規模難以視為固定數字。若AI晶片汰換週期縮短，或資料中心的電力密度與冷卻設備成本上升，所需資本可能隨之增加；反之，若晶片使用年限延長或架構出現變化，整體投資規模則可能下修。

在基準情境下，AI資本支出預計從2026年的7650億美元（約1024兆韓元），成長到2031年的1.6兆美元（約2142兆韓元）。高盛強調，這項數字並非直接預測AI需求，而是以目前的晶片銷售展望為基礎，計算運算、資料中心與電力基礎設施所需的資本規模。

所謂AI基礎建設，泛指AI晶片與伺服器，以及資料中心、電力供應與冷卻設備等，用以維持服務運作所需的實體基礎。計算投資規模時，除了設備汰換週期與設施建設成本外，電力與人力的取得條件也一併納入考量。

也因此，實際投入金額可能因情境假設而與最終執行金額有所出入。高盛的分析並非針對特定企業提出確定的投資計畫，而是在目前需求與成本結構持續的前提下，推估所需的資本規模。

至於就業衝擊，高盛認為漸進式的結構調整，可能性高於急遽崩潰。哈祖斯在3月9日錄製的高盛資產管理（Goldman Sachs Asset Management）訪談中表示，AI每年可能取代100萬到200萬個以上的工作機會，但「工作不會就此終結」。他說明，應同時考慮新增聘僱與職務轉換的情況。

高盛9月的報告也引用哈祖斯的推估，認為10年後美國失業率與目前相比不會有太大差異。基準時點的失業率為4.1%，這項推估是根據美國勞工統計局（U.S. Bureau of Labor Statistics）2026年7月的資料所做出的個人推估。

圍繞AI投資經濟效益的爭論焦點，與其說是基礎建設支出的規模本身，不如說是資本轉化為實際生產力提升與獲利的速度。唯有企業採用範圍擴大，且工作流程中的效率確實獲得驗證，投資擴大才可能真正帶動經濟成長。

AI投資的經濟效益，取決於實際生產力提升與獲利轉化的速度，而非基礎建設支出的規模本身。

目前並無明確依據顯示，AI基礎建設投資擴大會直接反映在相關企業的獲利或股價上。

本刊此前曾報導，規模達7400億美元的AI支出可能對大型科技公司的現金流造成壓力。此次高盛的分析，同樣將大規模設備投資與實際經濟成果之間的時間差，列為主要爭議點。

高盛提出的7.6兆美元，並非已確定的投資金額，而是針對2026年至2031年設備、設施與電力基礎設施需求，依多項假設推算出的情境。AI投資的最終規模與回收速度，將取決於企業採用與生產力提升實際擴散的程度。