本文作者：龙玥阿克苏万能胶厂家

来源：硬AI

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市场对AI投资的关注过度集中在硬件，而数据基础设施、组织重设计、劳动力重组等“非硬件投资”正在快速攀升，其规模和影响已不容忽视。

盛全球经济研究团队分析师Joseph Briggs等新发布报告称，美国AI相关硬件资本支出已达3600亿美元（占GDP的1.1），全球大规模云厂商资本支出2025年达到4000亿美元，预计2026年将过7000亿美元。但这只是故事的半。

分析师测，美国企业当前AI相关劳动力成本已达每年1530亿美元，管在AI组织变革上的时间投入折为每年400亿美元；历史规律显示，每增加1美元硬件投资，将带动2美元形资本投入——据此，全球AI非硬件投资规模未来数年可能突破1万亿美元。

非硬件投资有多大？四个维度测

分析师从四个角度估了当前非硬件AI投资的规模。

，IT人力成本。 过去两三年，AI相关IT岗位占比已升至约25，与企业调查中“20至40的IT预用于AI项目”的数据吻。分析师据此估，非科技行业企业通过内部IT团队开展AI工具开发的年化投入约为1530亿美元。

二，管时间成本。 调查显示，大型企业管约三分之的绩考核和薪酬与AI战略挂钩，AI已连续成为美国企业管的头号优先议题。分析师参照Corrado Hulten Sichel（2005）的法论，假设管20的时间用于组织创新，其中35聚焦AI，由此AI相关组织资本投资的年化规模过400亿美元（基于美国约6000亿美元的管薪酬总额）。

三，劳动力重组成本。 分析师整理了Block、Atlassian、HP、Oracle、Accenture、Salesforce、Chegg、C3.AI等公司的AI驱动裁员数据，平均每名受影响员工的重组成本约为8.4万美元。

目前AI对就业市场的冲击仍有限——盛估计AI相关招聘阻力每月压低就业增长约1万人阿克苏万能胶厂家，对应当前劳动力重组投资约100亿美元/年。但若按分析师此前预测AI将置换6至7的劳动力来外，整个AI采用周期内美国企业的劳动力重组总支出将达8000亿至9000亿美元，若分摊至10年，则每年约900亿美元。

四，历史统计规律。 分析师利用EU KLEMS数据库进行回归分析，发现ICT硬件投资与形资本投资之间存在显著的统计关系：每增加1美元硬件投资，历史上会带动2美元形资本投入——其中数据/软件投资增加1.3美元，组织资本增加0.5美元，其他形资产增加0.2美元。

将这乘数应用于当前AI硬件投资规模，对应美国约7000亿美元、全球约1万亿美元的配套形资本投入。分析师同时引用亚特兰大联储的调查数据作为佐证——该调查涵盖软件、订阅服务、硬件、员工培训及IT支持等维度，估2026年企业AI相关支出约为2800亿美元。

数据管理公司的收入已经说明问题

非硬件投资的加速，在市场数据上已有迹可循。

Snowflake、Databricks、Palantir等头部数据管理和基础设施公司，自2022年ChatGPT出现以来收入已翻了三倍以上。三公司计企业价值从2022年不足1000亿美元，飙升至2025年底的逾6500亿美元。

云服务收入同样印证了这趋势。

亚马逊AWS、微软、谷歌、甲骨文的云服务收入从2022年的约2000亿美元增长至目前逾5000亿美元，市场预计到本十年末将突破1万亿美元。其中，万能胶生产厂家2026年的收入共识预测较2022年底已上调逾1500亿美元。

非硬件投资的本质：形资本

分析师将上述非硬件投资统归类为“形资本投资”，包括利、、、软件、研发、员工培训和组织管理能力等。

根据EU KLEMS数据库，形资本投资在美国和英国已占全部投资的50以上，G10整体占比约48。

过去20年，这比例的上升主要由组织资本和数据库/软件投资驱动——而这两类恰恰是AI和AI Agent部署中投入大的向。

生产率“J曲线”：当下的低估，是未来的惊喜

大规模形资本投入阿克苏万能胶厂家，在短期内会压低GDP和生产率的统计数字——这是经济学中有据可查的“J曲线应”。

原因在于：企业将资源转向内部AI工具开发、流程重设计、员工再培训时，这些支出在国民账户中被记为成本而非投资，对应的资产价值却不被计入。

分析师估，仅AI相关组织投资（管时间400亿美元+劳动力重组100亿美元，计约500亿美元/年）就已致美国GDP被低估至少0.2。若相关统计关系成立，低估幅度可能达GDP的2。

换句话说，美国近期生产率数据的还有空间。

谁会成为下代“明星”？

这是报告对投资者直接的启示。

盛援引经济学Haskel和Westlake在《没有资本的资本主义》（2017）中提出的“四S”框架，指出形资本与传统有形资本的根本区别：

可扩展（边际成本趋近于）

沉没（法转售，风险）

溢出（知识和实践容易被竞争对手复制）

协同（不同类型形资产相互叠加放大价值）

这种成本结构——固定成本、低边际成本——有利于先行者。历史数据已经验证了这点：过去40年，“明星”企业的收入份额与形资本投资规模几乎同步上升。

报告的回归分析进步显示，形资本份额每提升1个百分点，未来2至4年内劳动力成本占增加值的比例将下降0.2至0.3个百分点，其中、软件/数据库和组织资本的果为显著。

结论是：今天有地投资数据、劳动力和组织基础设施以部署AI Agent的企业，很可能成为下代享有额估值的明星公司。

盛也给出了两个值得注意的前提条件。

，上述分析并不涉及AI技术栈内部的利润分配问题。芯片厂商或基础模型提供商，同样有可能成为真正的AI明星——这取决于市场势力终在哪个环节积累，目前仍度不确定。

二，AI带来的自动化和业务流程标准化，将提升大多数企业的生产率，而不只是少数赢。分析师维持此前判断：AI将带来广泛的、全经济体范围的生产率提升，预计在发达经济体中，AI普及后将带动劳动生产率和GDP水平提升约15。

 

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