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標題 [情報] 從投資數據看 AI 轉型所傳遞的訊號
時間 Sun Jun 14 02:17:25 2026
標題 [情報] 從投資數據看 AI 轉型所傳遞的訊號
時間 Sun Jun 14 02:17:25 2026
標題：
What Investment Data Implies about the AI Transition
從投資數據看 AI 轉型所傳遞的訊號
來源：National Bureau of Economic Research | NBER
網址：https://www.nber.org/papers/w35290
What Investment Data Implies about the AI Transition | NBER
Founded in 1920, the NBER is a private, non-profit, non-partisan organization dedicated to conducting economic research and to disseminating research ...
Founded in 1920, the NBER is a private, non-profit, non-partisan organization dedicated to conducting economic research and to disseminating research ...
內文：
The five largest U.S. technology firms spent $380 billion on capital
expenditure in 2025 and are forecast to spend roughly double that in 2026.
These firms risk bankruptcy unless expected profits grow commensurately.
We embed this observation in a two-sector open-economy model with rare
productivity booms. We calibrate the boom size to match the observed increase
in investment projected through 2027, implying that a boom raises AI-sector
productivity by a factor of roughly 2.7. We then calibrate a two-year window
of a 50% annual probability of an increase of the same magnitude, generating
a range of scenarios consistent with the wide variety of industry forecasts,
along with an elevated permanent probability tied to the valuation of the
aggregate market. The implied additional cumulative GDP growth ranges from 5
to 58 percentage points by 2030, with AI shares of the economy ranging from
8% to 39%. Long-term annual growth is in expectation approximately 7% but
with substantial risk. With risk aversion of 3, and an elasticity of
intertemporal substitution equal to 1, the risk-free rate increases by
approximately half a percentage point, and the equity premium rises by
approximately 3 percentage points.
https://www.nber.org/system/files/working_papers/w35290/w35290.pdf
(原始論文連結 全文73頁)
===
中文摘要
美國五大科技公司在 2025 年的資本支出達到了 3,800 億美元，且預計在 2026 年該支
出將大約翻倍。除非預期利潤能同比例增長，否則這些企業將面臨破產風險。我們將這一
觀察納入一個包含罕見生產力爆發的雙部門開放經濟模型中。
出將大約翻倍。除非預期利潤能同比例增長，否則這些企業將面臨破產風險。我們將這一
觀察納入一個包含罕見生產力爆發的雙部門開放經濟模型中。
我們對爆發規模進行校準，以匹配預期到 2027 年所觀測到的投資增長，這意味著生產力
爆發將使 AI 部門的生產力提升大約 2.7 倍。接著，我們校準了一個為期兩年、每年有
50% 機率發生相同幅度增長的窗口，進而產生了一系列與當前各大產業預測廣泛相符的情
境，同時包含了一個與整體市場估值掛鉤的較高永久性機率。
爆發將使 AI 部門的生產力提升大約 2.7 倍。接著，我們校準了一個為期兩年、每年有
50% 機率發生相同幅度增長的窗口，進而產生了一系列與當前各大產業預測廣泛相符的情
境，同時包含了一個與整體市場估值掛鉤的較高永久性機率。
預估到 2030 年，這將帶來額外 5 到 58 個百分點的累積 GDP 增長，而 AI 在經濟中所
佔的份額則介於 8% 到 39% 之間。長期年增長率預期約為 7%，但也伴隨著實質性風險。
在風險厭惡係數為 3 且跨期替代彈性等於 1 的設定下，無風險利率將上升大約 0.5 個
百分點，而股權風險溢酬則將上升大約 3 個百分點。
佔的份額則介於 8% 到 39% 之間。長期年增長率預期約為 7%，但也伴隨著實質性風險。
在風險厭惡係數為 3 且跨期替代彈性等於 1 的設定下，無風險利率將上升大約 0.5 個
百分點，而股權風險溢酬則將上升大約 3 個百分點。
===
內文重點摘要
核心研究目標與方法： 本論文由 Jessica Wachter 與 Jonathan Wachter 於 2026 年
6 月發表 。研究主旨是透過企業的「顯示偏好」理論，從美國科技巨頭龐大的 AI 基礎
建設投資數據中，反推並預估人工智慧對未來經濟增長（GDP）與資產定價的實質貢獻 。
驚人的資本支出規模： 亞馬遜、Alphabet、微軟、Meta 和甲骨文等五大科技公司，資本
支出從 2022 年的 1,550 億美元暴增，預計 2026 年將達到 7,550 億美元，占美國
建設投資數據中，反推並預估人工智慧對未來經濟增長（GDP）與資產定價的實質貢獻 。
驚人的資本支出規模： 亞馬遜、Alphabet、微軟、Meta 和甲骨文等五大科技公司，資本
支出從 2022 年的 1,550 億美元暴增，預計 2026 年將達到 7,550 億美元，占美國
GDP 的 2.4% 。這項龐大的投資規模若無法帶來對等的利潤增長，這些企業將面臨實質的
破產風險 。
雙部門模型與生產力跳升（2.7 倍）： 論文建構了一個包含 AI 部門與非 AI 部門的
雙部門開放經濟模型，並引入「罕見生產力爆發」機制 。為了合理化科技巨頭至 2027
雙部門開放經濟模型，並引入「罕見生產力爆發」機制 。為了合理化科技巨頭至 2027
年的累積投資額（達 2.45 兆美元），模型推算每次生產力爆發將使 AI 部門的生產力提
升約 2.7 倍
2030 年三大演進情境預測： 研究設定 2028 至 2030 年間每年有 50% 的最大不確定性
機率發生技術爆發，並延伸出三種情境
1. 溫和情境（Moderate，機率 25%）：
無新爆發，至 2030 年 AI 推動總體 GDP 額外累積增長 5.4%，AI 占經濟比重升至 8% 。
2. 轉型情境（Transformative，機率 50%）：
發生一次新爆發，GDP 額外累積增長 19.7%，AI 占經濟比重達 19% 。
3. 奇點情境（Singularity，機率 25%）：
發生兩次新爆發，GDP 額外累積增長 58.2%，AI 占經濟比重暴增至 38.7% 。
長期增長與資產定價衝擊： 在長期常態下（爆發機率回歸 4%），AI 將驅動整體長期年
均經濟增長率達到約 7% 。在風險厭惡係數為 3 的金融模型設定下，這巨大的不確定性
會導致無風險利率上升約 0.5 個百分點，而股權風險溢酬（ERP）則顯著拉高約 3 個百
分點 。
均經濟增長率達到約 7% 。在風險厭惡係數為 3 的金融模型設定下，這巨大的不確定性
會導致無風險利率上升約 0.5 個百分點，而股權風險溢酬（ERP）則顯著拉高約 3 個百
分點 。
透過嚴謹的資產與宏觀計量模型校準證實，當前美國科技巨頭的巨額資本支出並非單純的
泡沫，而是顯示出管理層預期 AI 生產力將迎來高達 2.7 倍的罕見跳升 。至 2030 年，
AI 有潛力成為主導美國 8% 至 39% 產出的核心經濟部門，並拉動高達 58% 的總體 GDP
累積成長 。然而，若此項高風險投資的獲利在 2026-2027 年無法與翻倍的投入同步增長
，該技術過渡階段將引發科技巨頭的集體財務與破產危機 。
泡沫，而是顯示出管理層預期 AI 生產力將迎來高達 2.7 倍的罕見跳升 。至 2030 年，
AI 有潛力成為主導美國 8% 至 39% 產出的核心經濟部門，並拉動高達 58% 的總體 GDP
累積成長 。然而，若此項高風險投資的獲利在 2026-2027 年無法與翻倍的投入同步增長
，該技術過渡階段將引發科技巨頭的集體財務與破產危機 。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.225.0.53 (臺灣)
※ 作者: jacknavarra 2026-06-14 02:17:25
※ 文章代碼(AID): #1gBPwzcd (Stock)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1781374653.A.9A7.html
※ 編輯: jacknavarra (36.225.0.53 臺灣), 06/14/2026 02:23:20
Have We Entered an Era of High Productivity Growth?（我們是否已進入高生產力成
長時代？）
發表機構：Federal Reserve Bank of San Francisco（舊金山聯臨準備銀行）
期刊期號：FRBSF Economic Letter 2026-14
發表時間：2026年5月26日
作者群：
Hamza Abdelrahman（舊金山聯儲 資深資深經濟研究員）
Andrew Foerster（舊金山聯儲 經濟學家兼顧問）
https://reurl.cc/N2WZWk
"Our analysis in this Letter indicates that the current data on productivity
do not yet provide definitive evidence that the U.S. economy has entered a
period of high productivity growth... broader efficiency gains (TFP) remain
unrealized so far."
（我們在本期報告中的分析表明，當前的生產力數據尚未提供確鑿證據證明美國經濟已進
入高生產力成長期……截至目前，更廣泛的全要素生產力（TFP）效益仍未實現。）
※ 編輯: jacknavarra (36.225.0.53 臺灣), 06/14/2026 02:46:07
![[圖]]()
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→ : 這意味著生產力爆發將使 AI 部門的生產力提升大約 2.7 倍。這句話是關鍵 資料怎麼來的指什麼AI部門？規模多大？還有多少進步空間？能維持多久不會潰縮？講1F 06/14 02:28
推 : 幫你簡單一句總結:台股會噴到2030年,屆時30萬點4F 06/14 02:28
→ : 清楚
其他可以先不用管5F 06/14 02:28
其他可以先不用管5F 06/14 02:28
→ : @yunf 其實這篇論文是用資本支出去反推出必須2.7倍管理層"預期"AI生產力將迎來高達 2.7 倍的罕見跳升如果五年內沒有達到2.7倍以上的生產力爆發......7F 06/14 02:32
→ : 就會變成一篇廢文10F 06/14 02:40
順帶一提 舊金山聯邦準備銀行官方報告（關於當前 TFP 生產力尚未爆發）Have We Entered an Era of High Productivity Growth?（我們是否已進入高生產力成
長時代？）
發表機構：Federal Reserve Bank of San Francisco（舊金山聯臨準備銀行）
期刊期號：FRBSF Economic Letter 2026-14
發表時間：2026年5月26日
作者群：
Hamza Abdelrahman（舊金山聯儲 資深資深經濟研究員）
Andrew Foerster（舊金山聯儲 經濟學家兼顧問）
https://reurl.cc/N2WZWk
Have We Entered an Era of High Productivity Growth? - San Francisco Fed Labor productivity gains over the past three years helped the U.S. economy expand steadily, even with near-zero employment growth. Combined with subst ...
"Our analysis in this Letter indicates that the current data on productivity
do not yet provide definitive evidence that the U.S. economy has entered a
period of high productivity growth... broader efficiency gains (TFP) remain
unrealized so far."
（我們在本期報告中的分析表明，當前的生產力數據尚未提供確鑿證據證明美國經濟已進
入高生產力成長期……截至目前，更廣泛的全要素生產力（TFP）效益仍未實現。）
※ 編輯: jacknavarra (36.225.0.53 臺灣), 06/14/2026 02:46:07
推 : 簡單翻譯 這些科技巨頭預測AI 5年內會有巨大突破11F 06/14 02:44
→ : 目前很明顯的是都是人造浪而且幼教問題日益嚴重 ai只少部分人知道怎麼使用而且未必能傳承 未來有一天故障極可能遇到沒有人有能力維修的窘境12F 06/14 02:44
→ : 會大幅度改變整個環境引導GDP大幅度上漲
沒做到就掰掰 估值全部重整15F 06/14 02:44
沒做到就掰掰 估值全部重整15F 06/14 02:44
→ : 目前都是資金在互炒已經很明顯17F 06/14 02:45
推 : 人不會修就讓ai自己修18F 06/14 02:45
→ : 一大堆高層暴斃
你在幻想
你連A I都控制不了 他怎麼可能自己修？19F 06/14 02:46
你在幻想
你連A I都控制不了 他怎麼可能自己修？19F 06/14 02:46
→ : Ensidia You get it.22F 06/14 02:49
→ : 到時候他要怎麼改就怎麼改 全部刪掉也是一種解決辦法就沒有問題了
你如果沒有辦法提供價值就淘汰社會不養米蟲
未來變成強權壓榨你的勞動力來補足2.7倍的拼圖就知道爽了
所有一線公務員都變成ai
就像當年電話轉接一樣把你當世足賽在踢
你被迫把自己搞成一隻卡皮巴拉
才能迎合社會的揉躪23F 06/14 02:49
你如果沒有辦法提供價值就淘汰社會不養米蟲
未來變成強權壓榨你的勞動力來補足2.7倍的拼圖就知道爽了
所有一線公務員都變成ai
就像當年電話轉接一樣把你當世足賽在踢
你被迫把自己搞成一隻卡皮巴拉
才能迎合社會的揉躪23F 06/14 02:49
推 : 相信會有技術奇點是對的
誰能相信當初只能拼出抽象派+蒙太奇怪物的AI現在能拼出那麼完整的圖
至少在拼拼圖上它是發生質的進化了32F 06/14 03:50
誰能相信當初只能拼出抽象派+蒙太奇怪物的AI現在能拼出那麼完整的圖
至少在拼拼圖上它是發生質的進化了32F 06/14 03:50
→ : 簡單問一句五年前你能預測到現在這狀況嗎36F 06/14 07:34
推 : 馬斯克說過了 未來存錢沒有用。未來GDP增長率是二位數甚至三位數增長。結論：買SpaceX37F 06/14 07:48
推 : 看起來重點就是，未來幾年如果投入大量資金發展AI的企業如果不能從AI獲利，不是破產還是破產。或許企業整合然後AI繼續蓬勃或是AI生產力獲利不足...這就不知道了。但感覺如果企業近來無法有足夠獲利，怎一直投入資金？？39F 06/14 07:58
→ : gdp雙位數成長有很多發生可能。10年債利率被壓在5-6%。通膨+7%左右。實質 GDP +2～3%44F 06/14 08:02
→ : 因為不投穩輸 會直接被打回上一個世代46F 06/14 08:03
![[圖]](https://i.mopix.cc/UF4zHd.jpg)
→ : 上面不都有人說這是反推風險提高程度已及時程26-27沒做到的話估值重新下修的變化了
至於2.7倍 你就說矽谷4人裁了3個人公司照樣營運就是對軟體公司來說就是假設同樣營收沒成長 生產力2.7倍剩下的零頭是token費48F 06/14 09:18
至於2.7倍 你就說矽谷4人裁了3個人公司照樣營運就是對軟體公司來說就是假設同樣營收沒成長 生產力2.7倍剩下的零頭是token費48F 06/14 09:18
→ : 你確定你知道你在說什麼嗎？53F 06/14 10:13
推 : 但是以目前O/A兩家token定價來看，裁三人，倖存那一個狂用的算力費用可能比裁掉的三個薪資還貴
那如果不用O/A，改用中國deepseek，那對於泡沫來說更是雪上加霜，美國陣營連營收都沒了54F 06/14 10:32
那如果不用O/A，改用中國deepseek，那對於泡沫來說更是雪上加霜，美國陣營連營收都沒了54F 06/14 10:32
→ : 那就是沒做到2.7倍 估值修正 崩崩啊XD
這論文就是自行假設三種最差 普通 最好情境
分別建模推測數學變化58F 06/14 10:36
這論文就是自行假設三種最差 普通 最好情境
分別建模推測數學變化58F 06/14 10:36
推 : 3個冗員怎麼跟AI比61F 06/14 10:46
→ : AI目前走向 「有機會」賺錢養回成本的 就是toB 而這塊市場原有價值都是已知 所以就算整個餅給AI分割掉（m$舊有那套沒救的意思） 也撐不住現在這個「已」漲價的算力..這代表要嘛是用更少算力能成事 不然就是算力要「更」賤價 換句話說 如果不是算力技術爆噴 就是AI模型往算力效率爆噴 都做不到 就會有成本瓶頸 因為市場舊有體制定價問題（跟機器人一樣 如果不夠便宜 沒辦法取代藍領）62F 06/14 11:57
推 : 破產？ 為啥70F 06/14 13:03
推 : 已反應71F 06/14 16:12
→ : 大部分人不需要高端AI啊 就跟沒有每個人用iphone
是一樣的狀況，AI未來只有馬斯克能看，車載發展到機器人，其他AI應用都是CPU一樣，效能過剩72F 06/14 17:34
是一樣的狀況，AI未來只有馬斯克能看，車載發展到機器人，其他AI應用都是CPU一樣，效能過剩72F 06/14 17:34
→ : 買台積根本沒差吧==
通吃75F 06/14 18:14
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