德國企業68%已使用或計畫導入生成式AI，廣泛應用僅7%

德國企業中有68%已使用生成式人工智慧（AI），或計畫在年底前導入；表示已廣泛使用AI的企業則占7%。這項調查在今年第一季訪問逾7,000家企業，結果刊於德國聯邦銀行（Deutsche Bundesbank）2026年6月月報。

德國聯邦銀行第一副行長薩賓娜·毛德勒（Sabine Mauderer）10月29日在法蘭克福AI週主題演講中表示：「AI需要資本。」她指出，企業必須備妥設備與軟體，也要投入員工訓練，才能將AI實際用於工作。演講稿強調，資金不只攸關技術開發，也關係企業導入與擴大應用。

毛德勒表示，不同規模的企業有不同融資管道。中小企業可廣泛利用歐洲銀行，大型企業可透過股票與債券市場籌資，新創公司則常仰賴創投。她也將如何把歐洲家庭資金導向生產性投資，以及協助新創取得下一階段成長所需資金，列為待解決的課題。

德國新創協會統計，今年上半年新成立的新創公司有3,053家，其中1,038家與AI相關。毛德勒表示，若新創企業無法取得擴大業務所需資金，可能會轉往歐洲以外尋找成長機會。

AI投資資金不只需要投入技術開發公司，也涵蓋資料中心、半導體與電力基礎設施，以及導入AI的企業所需設備、軟體與員工訓練費用。經濟合作暨發展組織（OECD）在《2026年全球債務報告》中，將9家大型科技企業2026年至2030年的資本支出預估總額列為4兆1,000億美元（約5,465兆3,000億韓元）。TokenPost先前也曾報導，AI資本支出擴大正對大型科技公司的現金流造成壓力。

歐洲債券市場也出現大型科技企業的融資活動。歐洲中央銀行（ECB）在8月的分析中估計，美國大型科技企業發行的歐元計價債券餘額約為400億歐元。當時未觀察到其他歐元區企業融資遭排擠的跡象，但分析也將此類融資對投資人資金配置與市場集中度的影響列為未來風險。

演講引用的研究《為機器儲蓄》（Saving for the Machines）以模型分析，即使自動化路徑相同，家庭儲蓄率的假設不同，成長率結果也可能不同。模型計算顯示，若家庭將儲蓄率最佳化，年成長率為11.7%；若將儲蓄率固定在美國2025年的23%，年成長率則為2.2%。基準情境下，10年期實質利率則由5.1%升至13.6%。論文指出，這些數字是特定假設下的模型結果，並非實際成長率或利率預測。

毛德勒表示，目前仍無法確定所有AI投資是否都能產生成效，也不清楚AI能在多大程度上提升生產力。