重点摘要

· 2026年人工智能资本支出超出最初预期，推动企业盈利飙升
· 人工智能可能最终带来的广泛生产力提升（从而抑制通胀）尚未显现

人工智能(AI)正在以一种令最乐观的多头都感到惊讶的速度重塑市场和企业盈利。科技巨头们正在加大投入，2026年的人工智能资本支出远高于最初的预期。这股热潮直接体现在企业的资产负债表上，并助推了一轮重大的业绩上涨行情。

然而，有一个问题：这波大规模的人工智能支出是在推高通胀，还是最终会成为压低物价的通缩力量？

芝商所首席经济学家Erik Norland和NewEdge Wealth首席投资官Cameron Dawson认为，答案很复杂。这件事情的发展将很可能决定本10年余下时间的投资版图。

AI资本支出已成为市场引擎

年初时，大型科技公司预计资本支出增长约为30%，但目前的跟踪数据显示，全年增幅更接近60%-80%。这股激增的支出直接流入企业利润，第一季度利润增长达到27%，是分析师此前预测12.6%的两倍多。

“2026年初市场的最大推动力是AI资本支出的激增，”Dawson表示。“它带动了半导体、科技硬件、电力设备甚至更广泛的工业领域的大量需求。”

标普500指数营收增长

然而，Dawson敦促投资者仔细阅读这些数据。如果剔除科技巨头因投资其他公司而获得的一次性收益，其基础增长率看起来更接近16%。

“相对于预期，这仍然是非常出色的，”她说，“但并没有表面看起来那么疯狂。”

这些涨幅也呈现出狭窄集中的特点，半导体公司几乎贡献了指数层面的所有上行空间。标普500等权重指数与市值加权指数呈现出截然不同的走势，这种背离对于这一增长故事能维持多久至关重要。

短期内的通胀飙升

虽然许多人希望AI最终能成为一股通缩力量，但在现阶段，AI似乎正在推高而非压低物价。

由于对基础设施的不懈需求，存储芯片成本大幅飙升。承接数据中心建设项目的当地社区，其公用事业成本也在急剧上升。这种连锁反应波及到了消费电子、医疗设备和汽车制造商——它们都依赖于同一个芯片生态系统，而该系统目前正因AI相关的需求而处于紧绷状态。

“在AI推出的初期阶段，它实际上是在增加通胀压力，”Dawson说。“所有这些超级火爆的需求和AI资本支出的动态，都可能传导至部分消费品价格上。”

Norland补充了一个可能减缓这波繁荣的供给侧风险：氦气，这是微芯片制造中的关键投入。据报道，由于近期中东冲突，氦气价格有所上涨。一家工业气体供应商指出，恢复正常供应可能需要“相当长的一段时间”。

“几十年来，电脑软件和配件的成本平均每年下降约8%。但在过去十二个月里，却跳涨了约14%，”Norland说。“这对CPI（消费者物价指数）影响不大，因为该部分仅占指数权重的0.034%。然而，在美联储首选的通胀指标——核心PCE（个人消费支出物价指数）中，其权重高出35倍。因此，电脑芯片和软件成本的上涨，现在非但没有从核心通胀中扣除0.1%，反而每年还在推高物价水平0.1%-0.2%。”

K型经济的现实

跳出巨头公司来看，一个鲜明的经济脱节现象显现出来。收入最高的10%的家庭正在助推高端消费，这在很大程度上是由其AI提振的股票投资组合所带来的财富效应支出。与此同时，全国其他地区则经历着名义工资增长停滞，以及数十年来最低的储蓄率。

“第一季度，美国GDP以2%的相当强劲的速度增长，但大部分增长来自于资本投资，而大部分资本投资涉及数据中心的建设，这增加了经济活动，但并没有增加大多数人的个人福祉感，”Norland说。

这创造了一种局面：总体消费数据在账面上看起来很健康，但这仅仅是因为它们由一小部分人口支撑着。

“消费了约50%金额的顶层10%消费者正在推动整体消费支出走高，”Norland指出。“但对于绝大多数人来说，中间阶层消费者的支出基本上处于横盘状态。”

对于这些中间阶层的消费者，现实情况是实际工资增长停滞。“我们在2026年第一季度从企业那里听到，消费者在继续掏腰包的能力上开始达到极限，”Dawson警告道。

加油站的这种脱节现象使情况变得更加严峻，汽油和柴油价格脱离了原油价格走势，独自上涨。

“大型企业正在从一场巨大的超级周期中获益，这种强势掩盖了表象下的疲软，”Dawson补充道。“经济中某些部分的压力会在什么时候演变成更系统性的问题？”

为什么互联网类比有局限性

历史确实提供了一个长期乐观的理由。

2000年至2011年间，全球主要期货交易所的大宗商品价格经历了一场超级周期——原油价格从每桶20美元攀升至远超100美元——然而，大多数主要经济体的消费者价格通胀却保持在2%左右。Norland认为，原因在于互联网的广泛应用推动了数字生产力革命，有效地将年度生产力增长从大约1.5%翻倍至3%。

然而，根据Dawson的说法，那个时代的两个结构性“安全阀”已不复存在。

第一个是中国在2001年历史性地加入世界贸易组织(WTO)，这使得耐用品价格大幅下跌，并抵消了高昂的非耐用品成本。如今，在去全球化和关税背景下，这种缓解作用已不复存在。第二个是制度因素：美联储直到2012年才正式采纳2%的通胀目标。今天，核心CPI持续停留在2%以上，这使得央行在容忍大宗商品价格飙升时的灵活性远不如从前。

当前的股市表现可能更多与半导体需求有关，而非像互联网时代那样的AI生产力繁荣。标普500指数企业的利润率在过去两年中每年都扩大了超过100个基点，但如果剔除半导体行业，标普500等权重指数的利润率仍低于其2022年的高点。

“我们一直在论证的是，我们并不处于生产力繁荣期，我们处于经营杠杆繁荣期，”Dawson说。半导体公司承担着高昂的固定成本；当需求激增时，利润率会机械地扩大——这是商业模式的周期性特征，而不是新经济时代的证据。

“我们知道半导体行业的利润率在过去的周期中都会回归均值，”Dawson提醒道。“重力终将发挥作用。”

驱动一切的核心问题

AI支出、供应链压力和货币政策的这种交集，正在被相互关联的资产类别积极地计入定价中。

例如，在利率市场上，“好消息即降息”的时代似乎已经结束。两年期美国国债收益率已打破其多年的下行趋势，并在联邦基金利率之上交易，这表明市场正在为面对更高的通胀而计入长期暂停降息，甚至央行加息的预期。欧洲、英国、澳大利亚和加拿大的期货市场正积极开始计入紧缩预期。

“一切又回到了一个问题，”Dawson说。“AI资本支出究竟流向何处？”

如果企业投资能成功转化为整个经济的效率，AI可能会成为一股通缩力量，从而印证互联网时代的类比。Dawson指出，寻找证据的第一个地方是“超级核心”(supercore)通胀数据，该数据涵盖了剔除住房后的服务业通胀。截至2026年年中，该数据尚未向正确的方向发生有意义的移动。

如果它真的发生了，多头逻辑就会增强。在此之前，AI资本支出的繁荣值得乐观，但并非无条件的乐观。这项技术仍处于资源密集型的建设阶段，在承诺未来效率的同时，目前正在消耗大量的物理投入。

正如Norland所言，AI的论点仍然是一个“值得探索的有趣问题”，而不是一个定论。