市场上最常被引用的人工智能投资数据是超大规模数据中心在2026年的资本支出约为8000亿美元。高盛在8月2日发布的一份全球经济分析报告中指出，这一数字低估了全球人工智能投资规模约2000亿美元，同时高估了美国国内投资约2000亿美元。在剔除私营企业、非美国企业和非人工智能支出后，高盛估计2026年全球人工智能投资总额约为1.019万亿美元，其中美国投资约5810亿美元。三种独立计算方法得出的结论高度一致，表明全球人工智能投资正逼近1万亿美元。人工智能投资占美国GDP的比重将从2026年的1.8%上升到2027年的2.5%，并在2028年进一步升至2.8%。
常用的8000亿美元数字低估了全球损失2000亿美元，高估了美国损失2000亿美元
高盛指出，市场上常用的超大规模数据中心资本支出数据（约8000亿美元）存在四个问题。首先，它忽略了美国私营企业在人工智能领域的大量投资，而这些企业在人工智能生态系统中扮演着重要角色。其次，它忽略了非美国企业，特别是中国及更广泛的亚洲地区的人工智能投资。第三，在人工智能热潮之前，超大规模数据中心的投资额已超过1500亿美元，而且部分当前的资本支出与人工智能无关。第四，美国超大规模数据中心的业务遍布全球，部分投资发生在美国境外。
高盛逐一修正了上述问题。基于超大规模数据中心，高盛纳入了其他美国上市公司和私营公司的AI资本支出，以及非美国AI相关公司的支出。2022年及以后的现有投资水平被剔除，仅保留新增部分。同时，根据超大规模数据中心公布的投资项目所在地数据，高盛将全球总额分配到各个国家和地区。
调整后的结果为：全球人工智能总投资额约为1.019万亿美元，其中美国约占5810亿美元。市场普遍采用的8000亿美元数字低估了全球人工智能投资额约2000亿美元，同时高估了美国国内人工智能投资额约2000亿美元。高盛估计，美国超大规模数据中心运营商约70%的资本支出用于国内项目，15%用于亚洲，9%用于欧洲。
企业利润调整和官方贸易数据证实了1万亿美元的判决
高盛采用另外两种方法对上述结果进行了交叉验证。第一种方法基于对人工智能相关上市公司毛利润的预测调整。人工智能投资最终将转化为上游供应商的收入和利润增长；通过追踪人工智能相关公司毛利润相对于2022年水平的增长，可以反向推导出人工智能投资的规模。该方法预测，2026年全球人工智能投资额约为1.06万亿美元。
第二种方法基于官方国民账户和贸易数据。对于美国，高盛采用了商品流量法，将国内生产、净进口和库存变化相加，得出截至2026年5月，美国人工智能硬件年化投资额约为5000亿美元，加上约1000亿美元的人工智能相关研发和知识产权投资，总计约6000亿美元。在全球层面，高盛利用各国人工智能相关净进口数据与已知国家（例如美国）数据之间的相关性进行估算，得出全球人工智能投资额约为1.002万亿美元。
三种方法得出的数据高度一致：全球人工智能投资额约为1万亿美元，其中美国接近6000亿美元。高盛认为，这组数据为人工智能投资规模提供了一个可靠的基准。自2022年以来，预计到2026年底，全球人工智能累计投资额将达到约1.8万亿美元。
人工智能投资占GDP比重将升至2.8%，短期韧性依然存在
高盛利用上市公司资本支出的共识预测，推算出2027年和2028年的人工智能投资路径。人工智能投资占美国GDP的比重将从2026年的1.8%上升至2027年的2.5%，并在2028年进一步升至2.8%。全球人工智能投资占全球GDP的比重将从2026年的0.9%上升至2027年的1.3%，并在2028年升至1.4%。这些水平与历史上一般技术基础设施投资高峰期（2%至5%）的投资份额基本一致。
人工智能投资增速何时放缓是当前宏观市场的核心不确定因素。高盛编制了一系列领先指标，包括半导体制造设备进口、采购经理人指数（PMI）相关组成部分、进口价格、内存采购和GPU租赁价格。所有领先指标目前均处于2022年以来的区间上限，预示着短期内将持续强劲增长。
然而，根据台湾和韩国等较早公布贸易数据的经济体的数据，高盛的预测显示，人工智能相关投资在6月和7月有所放缓（从极高的水平温和回落）。美国官方数据显示，人工智能投资越来越受到成本上涨的驱动，而非实际投资额增长。2026年上半年，约8%的名义人工智能投资增长来自价格因素，而非实际投资额增长。如果这一趋势持续下去，2026年人工智能投资对实际GDP的提振作用可能小于2025年。由于半导体采购在美国国民账户中不计入投资品，且人工智能硬件的高进口含量在GDP核算中也被排除，高盛认为人工智能投资对美国整体GDP水平的影响仍然有限。
人工智能投资额正逼近1万亿美元。市场一直以来都用8000亿美元的数字来讨论人工智能投资，但高盛已经修正了这一数字。全球人工智能投资规模远超市场预期，而美国国内人工智能投资规模则低于市场预期。人工智能投资占GDP的比重正进入历史上一般技术基础设施周期的区间。市场对人工智能投资的认知框架本身也需要调整。
