行业与公司 * 报告由摩根士丹利研究团队发布 专注于人工智能（AI）采纳及其对未来工作影响的主题投资研究[1][5] * 研究范围覆盖标普500指数成分股公司 并涉及多个行业部门[4][27] 核心观点与论据 AI采纳的总体经济效益与市值创造潜力 * 公司采纳AI有能力重塑未来工作方式 分析表明标普500公司年净收益总额可达约9200亿美元[2][5] * 这9200亿美元的AI采纳收益可转化为标普500指数13-16万亿美元的长期市值创造潜力[2] * 该13-16万亿美元的市值潜力代表当前标普500市值的24-29% 或剔除七大科技股（Mag 7）后市值的36-45%（税后 净实施成本 使用从10年平均到当前22倍的市场市盈率倍数范围）[3] * AI采纳价值创造分析对AI赋能者和采纳者基本看涨 AI资本支出（到2028年全球在数据中心 芯片和服务器上总计约3万亿美元）的投资资本回报率（ROIC）具有吸引力[3] AI对就业的广泛影响 * 90%的职业将在某种程度上受到AI自动化和增强的影响[5][7] * 分析评估了“工作的未来”以及职位创造/破坏的潜力[5][7] 行业部门受影响程度 * 许多行业的潜在节省（税前 净指示性实施成本）超过2026年预期共识税前收益的50% 受影响最大的三个行业（必需消费品分销/零售 房地产管理与开发 交通运输）甚至超过100%[4][27] * 少数行业显示出较低的影响结果（技术硬件与设备以及半导体）[4][27] * 具体来看 必需消费品分销与零售 房地产管理与开发 交通运输以及医疗保健设备与服务等行业 AI价值创造总潜在市场（TAM）占税前收入的比例显著[7][8][28] AI能力持续快速提升的预期 * 如果AI能力如预期持续快速改进 AI采纳带来的价值创造规模将超过当前估计[7][13] * 有强烈证据表明AI能力提升速度是非线性的 智能AI任务持续时间（复杂性和能力的代表）每7个月翻一番[13] 两种AI形式的细分影响 * 智能AI（本质上是AI软件）比具身AI（人形机器人）对工作岗位的影响范围更广 但在许多（非全部）职业中彻底失业的风险较低（因为AI增强和将工作转向更高收入/利润率的潜力更大）[10] * 具身AI的影响范围较窄（受显著影响的职业较少） 但相对于智能AI其彻底失业的风险水平更高[10][24] * 约920亿美元的年净经济效益（在完全采纳水平下）占标普500总薪酬支出的41%（针对约90%有足够数据运行分析的标普500公司）[10] * 预计智能AI对标普500的经济价值创造潜力每年约4900亿美元（净实施成本 估计为客户收益的5%）相当于标普500 2026年预期共识税前收入的约15%[22][63] * 预计具身AI对标普500的经济价值创造潜力每年约4300亿美元（净部署AI增强人形机器人的估计成本为每小时5美元）相当于标普500 2026年预期共识税前收入的约13%[22][63] 价值创造的构成与平衡 * 经济价值创造是成本削减（减少人员编制 通过部署AI降低执行各种任务的成本）与新收入和利润率生成（解放员工时间以专注于更高附加值的活动 从而增加收入并提高利润率）的结合[11][97] * 这两种影响之间的确切平衡因行业和职业而异 关键标准包括：i) AI增强与自动化的比率 ii) 职业作为纯“成本中心”且任务集静态 明确的程度 iii) 员工有更多时间专注于创收/利润率提升机会所带来的增量价值创造潜力 iv) 通过减少/消除现在可由AI执行的较低附加值任务来释放的创造力程度[11] 其他重要内容 投资策略与主题 * 团队开发了多种主题投资策略 专注于最大化AI采纳收益并提供重要AI基础设施的能力[7] * 主题股票类别中 除AI采纳者类别外 显示最大潜在AI价值创造收益的还包括与生命科学相关的几个类别 以及国防和一些工业重的主题类别[30] 历史技术变革的借鉴 * 历史表明 从电气化到互联网的技术创新都带来了工作的重大变化 既带来颠覆也创造机会[42][112][113] * AI预计将遵循相同模式 一些角色被自动化 一些通过AI增强得到提升 同时还会创造全新的角色[45][112][113] 新职位的创造 * AI可能催生混合角色（如产品经理-工程师混合体）以及特定行业的新角色（如个性化策略师 AI产品经理 供应链预测员 智能电网分析师 预测性维护工程师 数字孪生工程师 计算遗传学家 蛋白质物理学家等）[49][50][52] 成功采纳AI的最佳实践预期 * 双重关注效率与创新[55] * 增强员工能力[56] * 培养人才与建立治理体系[57] * 带着紧迫感和目标行动[59] 银行与金融业的具体应用 * 银行研究团队预计效率改进将随着AI被全面接受而实现 但这可能需要5-10年时间[89] * 预计所有AI产生的成本节省将来自非面向客户的职能 收入增强有限 因为AI将成为标配[90] * 在财富和资产管理业务中 AI在销售与客户服务 产品开发 投资与研究 中后台职能等领域可带来显著的生产力提升（25%-50%）[93] 经济学家观点：AI如何重塑劳动力与经济 * AI将带来生产力提升 但对劳动力市场和经济的净影响以及时间框架尚不确定[149] * 历史表明 AI可能导致净就业创造 但仍可能存在 displacement 时期[150][151] * 潜在劳动力市场趋势（劳动力增长放缓 人口老龄化）可能指向更乐观的结果 AI可能解决工人短缺问题而非消灭工作岗位[158][159] * AI的影响可能需要较长时间才能在宏观经济数据中显现 测量问题可能导致生产力繁荣被低估[169][170][172] AI映射调查的重要见解 * 第四次AI映射分析显示AI暴露度和重要性的 broadening 达到数万亿美元规模[178] * 公司AI重要性变化存在明显的alpha generation迹象 体现在相对价格表现和盈利修正上[179] * 本轮AI“变化率”的最大赢家是消费和房地产板块[180] * 金融业的AI暴露度显著增加[181] * 亚太地区是显著的地区领导者[182] 私人市场的作用 * 自2018年以来 美国为人工智能与机器学习募集的私人资本增长了600%以上 2025年迄今（截至7月15日）的2750亿美元已超过之前七年的每一年总额[196][198]