人工智能正以前所未有方式重塑实体经济
每一次重大技术变革都遵循熟悉的路径：先建设基础设施，再开发上层应用，资本结构则在该过程中逐步调整。但人工智能经济打破了这一模式，正以前所未有的速度重塑实体经济。要在这个时代胜出，企业领导人需要的不仅是技术本身，还需要敏锐的资本战略。
以往的历次产业革命的真正起点，并非相关技术工具问世之时，而是在资本就位实现其规模化发展之际。当前这场技术变革正由上一轮技术突破赋能：人工智能的算力需求正在牵引下一波能源建设。
我们2025年的《为人工智能时代供能》报告测算，未来十年基础设施投资规模超过5万亿美元，超过电气化和互联网建设的投资规模总和。但第二个转型层正在融合：人工智能正在重塑工业企业和市场，进而重塑整个实体经济。
变革同时出现
支撑人工智能经济所需的大部分建设仍在进行中，但人工智能带来的颠覆已经跑在这些基础之前。预计2026年全球超大规模云服务商资本开支将超过7600亿美元，约合每天20亿美元。全球数据中心供给从2019年的30吉瓦增长到2024年的57吉瓦，预计到2030年还将新增65吉瓦。资本正在不同地区同步流动：美国超大规模云服务商在总体数字上领先，但中东主权财富基金、欧洲在本土人工智能能力上的工业投资，以及亚洲围绕区域供应链的资本部署，已成为全球人工智能基础设施建设的结构性组成部分。2026年6月，谷歌同意每月向SpaceX支付约9.2亿美元，到2029年年中累计约300亿美元，以获得约11万块英伟达GPU的使用权。这表明，即使对最大的人工智能算力拥有者而言，算力需求也已经超过其按自身时间表建设算力的能力。
电网运营商正在优先处理那些三年前任何规划模型中都不存在的能源互联申请需求，而每一家主要制造商的电力配电设备都出现了多年积压。供需错配在各行业并不均衡，最先出现在市场周期最短的领域。
就目前而言，软件是第一个重要信号，而物理AI则是最终落地之处。今天，SaaS占全球GDP不到0.5%。实体经济，即人工智能几乎尚未触达的全球经济的另外约99.5%，包括制造、机器人、国防、建筑和能源，才构成了真正的机会。2025年，行业实验室发布了约90个重要人工智能模型，是2023年数量的两倍多；进入2026年后，这一速度进一步加快。始于软件业的颠覆，将随着智能被深度嵌入产品、工作流和决策过程而扩散到经济的每一个部门。
工业经济已经在规模化部署人工智能。西门子在德国安贝格电子工厂运行由人工智能驱动的预测性维护，使生产停机时间减少40%。Figure AI的人形机器人在南卡罗来纳州斯帕坦堡的宝马车身车间连续5个月以上每天工作10小时，累计运行约1250小时，参与生产了3万多辆汽车。这些都是工业范式正在围绕人工智能重建的明确信号。
图1 基准情景下人工智能资本支出总额估计
2026-31年覆盖算力、数据中心和电力的AI总资本支出估计约7.6万亿美元
来源：高盛全球研究院
风险资本
现有资本架构是为按序推进的建设模式而设计的，而不是为并行需求设计的。传统工具，例如投资级公司债、银团贷款、项目融资，无法单独同时支撑数字基础设施和人工智能在各行业的部署，人工智能基础设施投资规模超过了任何单一资本类别能够高效提供的范围。
新型融资工具正在出现。私人信贷安排如今能够为单个超过1吉瓦的数据中心园区提供融资。Vantage位于得克萨斯州的1.4吉瓦园区于2025年获得融资，支撑了有史以来规模最大的、超过250亿美元的数据中心建设融资。15 支主权财富基金和养老金基金已从被动配置者转变为整个基础设施上下游的直接共同投资者。通过资产支持证券（ABS）和商业抵押贷款支持证券（CMBS），将数据中心稳定现金流证券化的做法已经确立；投资级资本市场现在也在为仍处建设阶段的数据中心融资，机构投资者正在以三年前尚不存在的规模承担人工智能时代建设的施工风险。
没有人能够精确预测未来十年将如何展开。该融资总量基于高盛的四项供给侧假设：人工智能芯片的经济使用寿命、下一代数据中心的成本和复杂性、芯片与架构组合，以及电力、劳动力和设备瓶颈造成的周期拉长。模型将以难以完全预见的方式改进，基础设施建设速度可能快于或慢于当前预测，塑造资本流动的地缘政治力量也会带来任何框架都无法完全解释的意外。今天的规模测算假设现有模型架构将决定明天的算力需求，这是一个合理的基准情形；但如果世界模型与语言模型同步扩展，而不是取代语言模型，实际投资总量可能会被低估。
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作者：高盛全球并购业务主管 斯蒂芬·费尔德戈伊斯（Stephan Feldgoise）、高盛全球信贷融资主管 克里斯蒂娜·明尼斯（Christina Minnis）等人；国研网编译
来源：高盛（Goldman Sachs）