根据美联储工作人员发布的一篇研究论文,人工智能需求推动美国数据中心投资激增、并抬高了部分科技投入品的价格,但其对整体生产率和就业的影响仍然有限。这意味着,当前AI热潮对美国经济的推动,更多体现为数据中心建设、芯片及相关设备采购所带来的投资增长,而AI技术能否真正转化为广泛的企业效率提升和生产率红利,仍有待时间检验。
据悉,这篇题为
摩根士丹利的估算显示,超大规模云服务商和新兴云服务商的现金资本支出预计将继续增长,从2026年的9460亿美元升至2027年的1.66万亿美元,并于2028年进一步达到1.77万亿美元。和亚马逊占据了预计支出中的最大份额。两家公司合计现金资本支出预计将在2027年达到7300亿美元,并于2028年达到约7650亿美元。
不过,数据中心投资规模并不意味着同等规模的国内经济产出增长。
项目落地本身也存在不确定性。数据中心建设需要土地、电力、水资源、劳动力及大量设备,任何一项资源供应不足都可能推高建设成本、延迟项目进度。部分地方政府已经因电力和水资源需求而限制数据中心项目,电网接入排队、天然气轮机和芯片供应短缺也构成潜在瓶颈。论文指出,部分天然气轮机的交付周期已经从两年延长至五年以上。
数据中心建设热潮还推高了存储芯片、数据存储设备、裸电路板及已装配电路板等产品的价格。在截至2026年3月的12个月内,一类涵盖、音频、摄影及信息处理设备和媒体的个人消费支出价格上涨近8%;而此前三年,这类产品价格年均下降约3%。
论文指出,软件及配件价格上涨也是这一类别价格走高的重要因素之一,部分软件企业可能正在将新增AI功能的成本转嫁给用户。数据存储设备价格上涨同样对相关消费价格构成推动。
不过,
这意味着,AI基础设施建设在短期内可能通过芯片、电子设备、软件以及电力等环节推高部分成本,而生产率提升带来的降成本效果尚未充分显现。美联储研究人员认为,未来AI若能显著提高生产率,确实可能通过降低企业生产成本缓解通胀,但目前还无法观察到这一效果。
AI在消费者和企业中的应用范围不断扩大,但普及程度仍不均衡。2025年的一项调查发现,约50%的成年人在工作之外使用AI,主要用于信息搜集和写作;而截至2026年初的多项调查显示,超过40%的劳动者在工作中使用AI。不过,只有约10%的劳动者每天在工作中使用AI,说明这项技术尚未成为大多数员工日常工作流程的核心组成部分。
企业层面的调查结果差异较大。美国人口普查局的企业趋势与前景调查显示,约20%的企业采用AI;其他研究给出的比例则达到58%至78%。这种差异与调查问题的具体措辞、样本范围以及统计权重有关。总体而言,大型企业和成立时间较短的企业采用AI的比例更高,信息服务、金融活动以及专业和商业服务等行业的应用程度也相对领先。
不过,企业目前往往只在少数业务环节使用AI,例如IT、人力资源、营销、财务和战略管理,而不是将其全面融入整个组织。尤其值得注意的是,AI在研发领域的应用比例仍然相对较低,而研发恰恰可能是AI推动长期创新和生产率增长的重要渠道。
美联储研究人员认为,要实现持续且广泛的生产率提升,企业可能需要进一步将AI纳入核心生产流程,重新设计组织架构、自动化更多工作任务,并投入培训和管理等配套资源。仅仅购买AI工具或为员工提供使用权限,并不足以保证生产率大幅提高。
AI对劳动力市场的影响目前仍然喜忧参半。论文引用的一项研究发现,在大型语言模型推出后,22至25岁、从事AI高暴露度职业的劳动者就业人数,相较于其他年龄段的同职业劳动者以及AI暴露度较低职业的劳动者,下降了16%。其他研究也得出了相似结论。
与此同时,AI也可能带来岗位重新分配。一些企业更倾向于对受影响员工进行再培训,而非直接裁员。纽约联储的一项调查就发现,企业在面对AI可能影响的岗位时,报告员工再培训的比例高于裁员。
因此,AI对整体就业和失业的影响仍难以识别。当前受影响较大的职业群体在美国就业总量中占比相对有限,但随着企业采用AI的范围和深度不断扩大,这种影响未来可能进一步显现。
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