美国市场从未如此押注单一主题，但 AI 回报可能要等几十年

热点1：UnitedHealthcare和Humana将终止近100万人的Medicare Advantage计划2：玛莎·斯图尔特说，人们得用他们那“厚脑壳”想明白，“根本不存在平衡这回事”——即便85岁，她也早上7点就开始工作3：去年赚了3200万美元的联合航空CEO呼吁征收全国财富税和接近100%的遗产税：“我会交的”1：UnitedHealthcare和Humana将终止近100万人的Medicare Advantage计划2：玛莎·斯图尔特说，人们得用他们那“厚脑壳”想明白，“根本不存在平衡这回事”——即便85岁，她也早上7点就开始工作3：去年赚了3200万美元的联合航空CEO呼吁征收全国财富税和接近100%的遗产税：“我会交的”评论生产力亚洲美国市场从未如此专注于单一押注——但AI的回报很可能需要数十年才能兑现作者：Ming LuMing Lu作者：Ming LuMing Lu2026年10月21日，美国东部时间晚上9:30

Ming Lu是KKR的高级顾问合伙人，此前曾担任KKR亚太区执行主席。本文观点仅代表其个人。Ming Lu，KKR高级顾问合伙人。图片由Ming Lu提供。在Google上添加Fortune，获取类似内容。

美国人已对人工智能的变革力量押下了前所未有的赌注。过去50年的经济史表明，这笔赌注不会很快得到回报，至少不会按照市场预期的时间表兑现。

自镀金时代以来——1885年，铁路股票占纽约证券交易所活跃交易量的80%以上——美国经济还从未如此重度押注于单一主题。当泡沫在1893年恐慌中破裂时，三分之一的铁路公司破产，500多家银行倒闭，经济陷入长达四年的萧条。

如今这场狂热的AI建设可能正沿着类似的轨迹发展。AI相关资本支出已从五年前的近乎零飙升至约占美国GDP的2%。但这一次，AI押注所集中的公司数量远少于当年的铁路狂热。

今年1月，圣路易斯联邦储备银行报告称，信息处理设备、软件、研发和数据中心这四类投资——经济学家认为它们最接近AI投资的代理指标——在2025年前三季度占美国经济增长的39%，高于2000年互联网泡沫顶峰时期这些活动所贡献的28%。

Pantheon Macroeconomics计算得出，如果没有AI支出，去年美国企业的设备投资为负值。

消费也严重依赖AI。根据穆迪分析的数据，收入最高的20%人群目前约占美国全部消费者支出的60%。他们的财富来源是什么？AI股票上涨。

一个主题，所有市场

AI已成为美国资本市场各个领域的主导主题。

在股票市场，“七巨头”——Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达、特斯拉——合计市值达25万亿美元。这占标普500指数价值的35%，是自1929年股灾前夕以来少数几只股票集中度的最高水平。

另外，堪萨斯城联邦储备银行的研究显示，AI相关公司在投资级债券发行中的占比从2023年的2%升至2026年的10%，凸显出这类借款在信贷市场中日益集中。

在风险投资领域，2026年第一季度全球风险投资总额达到创纪录的3000亿美元，其中AI占81%，而仅四家公司——OpenAI、Anthropic、xAI和Waymo——就吸收了总额的三分之二。

其结果是一个自我强化的循环。超大规模企业今年将在芯片、数据中心和运行这些设施所需的电力上投入8000亿美元，支撑GDP增长。投资者推高AI股票，使最富有的20%人群的投资组合更加丰厚，而他们的支出又提振了消费。随着建设规模超出超大规模企业的现金流，新投资越来越多地通过债务和表外合作伙伴关系来融资。

美国经济增长引擎如今依靠的是一组范围狭窄、相互强化的驱动因素。如果其中一个停滞，其他因素也会失去动力。

国际清算银行在其2026年年度经济报告中警告称，AI的过度繁荣有可能以“漫长的投资萧条”告终。国际清算银行将“循环融资”列为核心脆弱点：对AI公司的投资中有一半以上来自其他AI公司，而接受投资的公司又用这些钱购买背后投资者的产品。利润是由投资者而非终端客户提供的资金。

迟来的交接

美国的AI押注建立在单一假设之上：到2027年，由基础设施驱动的增长将交接给由AI驱动的效率提升所带动的更广泛经济增长。

我认为这会比市场预期晚得多才会到来。

正如我几周前在《财富》杂志上所论述的，五十年的数字创新实现了广泛的消费者采用，却伴随着总体生产率增长的下降。这就是创新悖论：创新更多，增长更慢。

技术扩散呈现出双K形模式。消费者几乎立即采用；企业则慢如冰川。在企业内部，少数超级明星公司迅速拥抱新技术，而其余公司则难以加以利用。

美国经济的结构使情况更加糟糕。美国已从纵向关联的工业部门——创新可以自然地通过供应链传播——转向横向分布的服务部门，这些部门因依赖人的判断而抗拒转型。这些“停滞”部门，正如经济学家威廉·鲍莫尔所称，如今在发达经济体中约占GDP的一半。

企业还背负着削弱其活力的行政和监管合规成本，我估计这些成本如今已越过扼杀创新的临界点。

更添悖论的是：资本集中于AI相关公司，使经济其余部分缺乏为迎接AI做好准备所需的投资。如果医院、学校、物流公司和零售商无法投资于数字基础设施和劳动力再培训，那么支撑当今AI估值的广泛生产率提升就永远不会到来。

AI仍有可能打破这一悖论：与以往的数字化浪潮不同，它是一种能够推理和做出判断的认知技术，而这恰恰是释放劳动密集型鲍莫尔部门生产率所需要的。但只有经济广泛而深入地采用，才能实现这一潜力。企业需要将资本配置于员工和工作流程，而不仅仅是芯片和数据中心。

如果AI泡沫破裂，这可能是一线希望——由非理性繁荣的投资者提供融资的资产最终会重塑经济，使其变得更好。19世纪30年代的运河、19世纪80年代的铁路、20世纪20年代的电气化、20世纪90年代末的电信和互联网——每一次都以痛苦的崩溃告终，然而那些投机繁荣中创造的实体基础设施为随后数十年的繁荣奠定了基础。

数据中心、半导体和AI模型是否会被证明同样持久？也许吧。但这一过程将需要数十年，而不是数月或数年。短期内，押注越集中，潜在清算就越严重。

此前没有哪次泡沫同时横跨经济的如此多维度——GDP增长、消费者支出、股票市场、债务市场和风险投资全都系于同一个主题。

这不是经济起飞平台。这是历史性的脆弱。

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