文章核心观点 - 美国上市公司与人工智能相关的商业支出在2025年大幅增长，这些公司的投资构成了整体投资的大部分 [1] - 对财报电话会议的情绪分析显示，资本支出和研发资金的增长完全来自于对AI持乐观态度的大型公司 [1] - 尽管大型公司的市场集中度带来挑战，但乐观情绪指标表明，AI投资将继续推动未来的整体投资增长 [1] - 投资增长是美国经济在2025年的一个亮点，有证据表明AI是该强劲投资增长的主要因素 [28] AI投资趋势与宏观经济背景 - 2025年第三季度，信息处理设备、软件和数据中心建设支出占所有企业投资的三分之一，这是自1947年以来的最高份额 [2] - 这些类别的商业投资增长速度显著快于其他类别，形成了新兴的二分法 [2] - 许多分析师和媒体报道指出人工智能领域正在推动投资，并引发对美国经济增长可能过度依赖AI投资的担忧 [2] - 官方统计中没有AI行业的标准分类，因此难以评估信息处理设备和软件投资中有多少可归因于AI [3] - 根据BEA数据，可直接归因于AI的数据中心投资，仍仅占私人非住宅固定投资的1% [3] 研究方法与数据来源 - 研究使用美国上市公司的财务报告和财报电话会议，以提供AI是否正在推动投资的更直接证据 [4] - 尽管美国上市公司只有几千家，但它们约占整体非住宅固定投资的60%，并密切跟踪BEA国民账户中整体投资的变化 [4] - 通过分析财报电话会议的讨论文本，可以揭示企业对AI的情绪，并深入了解公司是否因AI而进行投资 [4] - 使用文本分析技术衡量每家公司季度财报电话会议中对AI的情绪 [5] - AI情绪的计算方法是，在AI相关句子中，正面词汇数量减去负面词汇数量，再除以电话会议中的总句数以衡量其重要性 [6] - 数据来源包括S&P Global的上市公司财报电话会议和Compustat数据库 [9][14][18][22] 企业对AI的乐观情绪 - 如果一家公司的AI情绪超过整个样本期间平均AI情绪一个标准差，则被定性为“AI乐观”公司 [7] - 对AI持乐观态度的公司比例从2016年的接近零，增加到2025年第三季度的近25% [7] - 这一增长源于在财报电话会议中讨论AI的公司比例增加，以及这些讨论AI的公司中对AI持乐观态度的比例增加 [7] - 2025年AI乐观公司的例子包括微软、Meta、亚马逊、谷歌、英伟达、苹果和特斯拉 [7] - 根据人口普查局2026年2月的最新商业趋势和展望调查，约三分之一的大型公司正在使用AI，这与图1的增长趋势相似 [10] AI乐观公司的投资增长 - 研究考察了厂房、财产和设备投资以及研发投资 [11] - 相对于非乐观公司，AI乐观公司在2023年的整体投资增长较低，但此后增长更高 [12] - 2025年前三季度，AI乐观公司的整体投资增长率比非乐观公司高出约25个百分点 [12] - 研发投资也呈现类似模式，AI乐观公司在2024年第一季度开始超越其他公司 [12] - 自2024年以来，所有上市公司以及AI乐观公司群体的资本投资均加速增长 [16] - 自2024年第一季度起，所有资本投资的增长都来自AI乐观公司，其他公司的投资增长总体为小幅负增长 [16] - 同样，在研发方面，自2024年第一季度起，所有的投资增长都来自AI乐观公司 [16] 巨型公司的主导地位与投资构成 - AI乐观公司对投资增长的贡献大部分来自最大的公司 [19] - 最大的AI乐观公司对投资增长的贡献自2023年以来显著加速，而较小的AI乐观公司则没有 [23] - 2025年，在所有AI乐观公司的实物资本投资11%的增长中，最大的AI乐观公司贡献了10个百分点 [23] - 在研发方面，2025年8%的增长中，最大的AI乐观公司贡献了7个百分点 [23] - 许多AI乐观公司并未显著增加投资，大型AI乐观公司的大部分贡献来自亚马逊、谷歌、微软和Meta [24] - 根据这些公司最近的财报电话会议，投资增长集中在信息技术基础设施和数据中心，这是由对AI基础设施的需求增长推动的 [24] - 例如，谷歌2025年第三季度的资本支出为240亿美元，绝大部分投资于技术基础设施，其中约60%用于服务器，40%用于数据中心和网络设备 [25] - 亚马逊2025年第三季度的现金资本支出为342亿美元，主要与AWS相关，以支持对AI和核心服务的需求 [25] - 较小的AI乐观公司对投资增长没有太多直接贡献，但它们对AI基础设施服务的需求为最大型公司的投资增长创造了激励 [25] - 较小公司的财报电话会议表明，它们将AI用于创新、产品开发和改善客户体验等，这反映了当前AI技术的通用性 [25] 潜在影响与未来展望 - 如果未来几年对AI服务的乐观需求预测未能实现，与AI基础设施投资相关的额外成本将主要由一小部分大型公司承担 [26] - 由于训练AI模型等高昂的固定成本，较小的公司可能依赖最大型公司提供的AI基础设施，这可能通过减少各种固定成本的冗余来提高AI技术增长的效率 [27] - 然而，这种最大型公司集中带来的市场力量也可能对AI服务的定价产生不利影响，从而可能减缓AI的采用和由此带来的生产率提升 [27] - 由于最大型公司对未来需求表示乐观，AI很可能在2026年继续成为整体投资增长的重要贡献者 [28]