Goldman发现，“在整个经济层面，人工智能与生产力之间不存在有意义的关联”，但在两个特定用例中实现了30%的提升

(SeaPRwire) –   美国企业界对人工智能的讨论比以往任何时候都多，但Goldman Sachs的一项新分析揭示了董事会炒作与宏观经济现实之间的鲜明差距。

在一份分析第四季度收益的研究报告中，美国资深经济学家Ronnie Walker指出，围绕人工智能的讨论完全盖过了原本表现强劲的一个季度——核心企业收入（不含能源行业）同比增长了强劲的4.6%。在这种市场狂热中，Walker写道，“我们仍然没有发现生产力与人工智能在经济层面采用之间存在有意义的关系。”然而，数据揭示了更大变化即将到来的重要迹象：两种特定的本地化用例报告的生产力提升中位数约为30%。

Walker的分析为这场震动华尔街（以及许多散户投资者投资组合）的辩论增添了实质内容——几篇关于人工智能吞噬经济的病毒式末日文章引发了实际股市波动。 以及顶级金融Substack ，都警告称人工智能将比许多人认为的更有能力、更快地完成白领工作。包括Microsoft的 （“大多数（如果不是全部）专业任务的人类级表现将被自动化”）、Amazon的 （“你将不需要那么多人类”）和JPMorgan的 （“现在是开始考虑它的时候了”）在内的高管们也加入了这一讨论。

Torsten Slok—— 颇具影响力的首席经济学家—— 上周六表示：“近几周市场叙事从‘经济强劲’转向‘我们都将失业’的剧烈变化确实令人瞩目。”他认为，市场开始相信“技术乐观主义者”关于人工智能生产能力的观点，而非美联储和经济学家的共识。

对于像Slok这样的数据分析大师来说，人工智能预期“引发了关于失业率即将上升的宏观讨论”并不合理，因为他认为“由人工智能支出、工业复兴和《One Big Beautiful Bill》推动的美国经济强劲的潜在趋势并未改变”。Slok补充道，他认为这种叙事是错误的——人工智能的采用将比这些病毒式文章中提到的未来12至18个月长得多，经济过热的风险比失业率升至10%等情况更大。

Goldman至少同意Slok的观点，即市场情绪相当恐慌——其报告标题为“AI-nxiety”，并强调企业讨论远远超过了实际实施。创纪录的70%的S&P 500管理团队在季度电话会议上讨论了人工智能，其中54%专门将该技术与生产力和效率联系起来。然而，当涉及到提供具体数据时，这种叙事就站不住脚了，这支持了沃顿商学院管理学教授Peter Cappelli的研究——他曾深入几家尝试采用人工智能的公司，并 指出生产力提升是真实的，但实现这一目标需要大量努力，且实施成本很高。

Walker写道，只有10%的S&P 500管理团队实际量化了人工智能对特定用例的影响，仅1%量化了其对收益的影响。此外，更广泛的经济采用仍然缓慢。虽然更广泛的Russell 3000中有一半公司讨论了人工智能，但美国人口普查局调查数据显示，目前只有不到20%的机构将人工智能用于任何业务功能。

接下来是“但是”。

但人工智能在两个领域产生了显著影响

尽管缺乏全经济范围的宏观影响，但成功整合并衡量人工智能影响的公司报告了显著改善。Goldman Sachs发现，量化人工智能对特定任务生产力影响的管理团队报告的中位数提升约为30%。

推动这些显著提升的两个主要领域：

• 客户支持
• 软件开发任务

在这些针对性功能中，该技术已经兑现了其变革性承诺，显著简化了核心业务运营。

因此，末日预言来自那些亲眼看到30%的软件开发工作在机器人的推进下消失的技术人士，这或许并非偶然。风险投资大亨Marc Andreessen在十多年前曾预言软件将“吞噬世界”，但软件已经 。Goldman提供了一些线索，说明人工智能的“胃口”将比这大得多。

Goldman认为，收益数据表明本地化生产力提升已经开始影响企业招聘策略，导致“因预期潜在生产力提升而产生的初步招聘犹豫”。

Walker观察到，在讨论招聘冻结或裁员时明确提到人工智能的管理团队比例虽小但正在上升。那些在员工队伍背景下讨论人工智能的公司在过去一年中将职位空缺减少了12%，比所有公司8%的降幅更陡。虽然目前人工智能采用与广泛劳动力市场结果之间的相关性仍然很小且无统计学意义，但Goldman的基线预测是，从长期来看，6%至7%的工人（约1100万个工作岗位）最终将被人工智能自动化取代。

即使没有广泛的生产力提升，人工智能也在彻底重塑资本支出。“超大规模云服务商”（hyperscalers）——提供云和人工智能基础设施的大型科技公司——正在推动前所未有的支出热潮。分析师已将这些科技巨头的2026年资本支出预期上调至惊人的6670亿美元，较收益季开始时增加了24%，较2025年跃升了62%。Goldman Sachs预计，这种人工智能支出今年将对衡量的资本支出增长贡献约1.5个百分点，尽管由于严重依赖进口资本货物，其对整体GDP增长的净影响将仅为0.1至0.2个百分点。

归根结底，Goldman的发现描绘了一个处于转型中的经济图景。虽然华尔街被“AI-nxiety”所困扰，科技巨头向基础设施投入数千亿美元，但承诺的生产力革命仍然高度局限于软件程序员和客户服务代表。对于更广泛的美国经济而言，人工智能革命的真正宏观经济收益尚未到来。