[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"content-doc-dcio267ec8b5":3},{"user":4,"document":8,"mainDocument":27,"columnUrl":29,"subscription":30,"footer":42,"text":80},{"isAuthenticated":5,"isAdmin":5,"displayName":6,"avatarUrl":6,"nid":6,"groupLevel":7},false,"",-10,{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":21,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},"dcio267ec8b5","高盛拆解美股二季报：AI基础设施赚得盆满钵满，应用端利润仍像“画饼”","\u002Fdoc\u002Fdcio267ec8b5","col18178739ee","美股资讯","\u002Fcol\u002Fcol18178739ee","\u003Cp>\n\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan>美股投资网获悉，高盛策略师本·斯奈德指出，企业正以前所未有的速度加大人工智能(AI)投入，然而对多数公司而言，这项技术迄今尚未转化为实质性的盈利改善。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛在8月14日发布的一份报告中称，在今年第二季度财报季中，标普500指数成分股中仅有2%的企业量化了AI对盈利的具体影响;11%的企业则表示在软件编程、客户支持等特定领域已观察到可测量的生产率提升。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>不过，这些实现效率改善的企业，其盈利增长并未显著跑赢市场整体水平。数据显示，它们的中位数盈利同比增幅为17%，而那些未量化AI效率贡献的企业则为14%。高盛指出，这一差距在统计上并无显著意义。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>对投资者而言，这一发现有助于解释当前市场格局一方面，半导体制造商、云计算服务商等AI基础设施受益股持续获得青睐;另一方面，那些承诺未来效率提升的企业则受到普遍谨慎对待。基础设施支出已带来立竿见影的收入和利润增长，而企业借助AI提升效益的潜在回报仍难以衡量，或需数个季度才能逐步显现。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>AI基础设施驱动盈利增长\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>整体来看，第二季度财报季表现格外强劲。高盛表示，剔除与部分私募股权投资相关的非经常性收益后，标普500指数每股收益较上年同期增长31%。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>在超大规模企业及其他AI资本支出受益者中，盈利增幅高达54%，贡献了指数整体盈利增长的约一半。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>尽管如此，增长动能并不仅限于大型科技股。标普500指数成分股的中位数盈利增幅为14%;而剔除受益于油价上涨的能源企业后，非AI基础设施类公司的增幅同样达到14%。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>这种更广泛的改善，或有助于缓解市场对盈利增长过度依赖少数科技巨头的担忧。不过，基础设施供应商与AI应用型企业之间的表现差距依然显著。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛指出，投资者偏爱基础设施类股票，因为其收益立竿见影且相对易于追踪。相比之下，那些频频提及AI生产力计划的公司组合，过去几年的表现大致与标普500指数整体持平。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>企业支出加速扩张\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>种种迹象表明，AI带来的影响或在未来几个季度的企业财报中更加清晰可见。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛援引Ramp AI指数显示，企业每月人均AI支出已从年初的5美元升至7月的12美元;排名前10%的企业此项支出则从240美元飙升至650美元。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>在第二季度财报电话会议上，约7%的标普500企业讨论了AI部署成本。多数企业表示相关支出规模尚小，或强调将以审慎原则推进投资，也有企业称AI带来的收益已超过投入成本。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛估算，目前AI推理成本在标普500企业营收中所占比例不足0.5%。而其最新IT支出调查显示，89%的受访者表示AI支出占其IT预算的1%至5%。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>需要注意的是，上述估算并未涵盖AI部署相关的全部成本，如专业人员配备和技术基础设施建设等。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>现有预算内部腾挪支撑转型\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛的调查发现，约三分之二的企业通过从既有预算中调配资源来支持AI投入，而非完全依赖新增资金。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>具体而言，35%的受访者表示AI支出来自新增预算;18%通过成本效率提升项目筹集资金;另有18%从软件预算中调拨，11%从人力成本中转移，10%来自云服务预算，9%则源于数据分析支出。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛认为，IT预算内部的结构性调整，更可能在不同企业间重新分配利润，而不会显著改变标普500整体的盈利水平。但若人力成本被大幅削减，则可能产生更广泛的经济影响。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>不过就目前而言，劳动力市场所受冲击仍集中于市场营销、平面设计、客户服务及部分技术岗位，而数据中心建设带来的新增就业一定程度上抵消了上述岗位的减少。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛经济学家预计，AI最终将替代部分劳动力，但认为这一冲击将是暂时性的，且规模小于许多投资者的预期。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>软件行业冲击尚不明显\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>市场此前担忧，客户会借助AI自行开发应用，从而减少对外部软件供应商的依赖。但高盛发现，目前并未出现大范围的行业洗牌。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>在其IT调查中，仅有17%的受访企业表示计划增加内部软件开发、减少外购成品软件。高盛覆盖的软件公司中位数年度经常性收入(ARR)增速，从2025年第四季度的18%升至今年第一季度的22%，第二季度进一步加快至23%。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>当然，这并不意味着个体供应商便可高枕无忧。高盛提到，有报道称星巴克(SBUX)正研发内部AI工具，以取代部分由微软(MSFT)、IBM(IBM)等公司提供的软件。但从行业整体数据来看，尚未出现普遍的恶化趋势。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛筛选潜在受益标的\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛认为，劳动力成本较高、且大量岗位具备自动化潜力的企业，最终或将从AI中获益最多。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>目前，劳动力成本约占标普500企业总营收的12%，年规模约2.1万亿美元。各行业差异显著工业企业中占比达21%，信息技术行业为16%，而能源行业仅为5%。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>高盛从罗素1000指数成分股中筛选出劳动力成本较高、AI自动化替代潜力较大、且管理层曾在财报中提及AI相关效率提升的企业，名单包括科斯塔(CSGP)、美元树公司(DLTR)、eBay(EBAY)、亚瑟加拉格尔(AJG)、Axon Enterprise(AXON)、The Trade Desk(TTD)、爱彼迎(ABNB)、波音(BA)、洛克希德·马丁(LMT)、嘉信理财(SCHW)及摩根士丹利(MS)。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>但高盛也指出，这份筛选名单并不意味着这些企业已实现显著的AI降本增效——事实上，这批潜在受益者的盈利数据尚未显示出实质性的提升。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>就目前而言，AI的投资逻辑依然泾渭分明一边是基础设施供应商，利润已清晰可见;另一边是技术部署者，财务回报仍更多停留在预期层面。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>最专业的美股资讯,推荐美股大数据 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002FStockwe.com\u002F\">https:\u002F\u002FStockwe.com\u002F\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>如何识别美股市场异常波动？美国机构主力资金买卖情况，出货和吸筹，使用美股投资网VIP会员，2008年成立于美国硅谷，由前纽约证券交易所分析师Ken创立，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化模型，建立了一个股市数据库 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002FStockWe.com\u002F\">https:\u002F\u002FStockWe.com\u002F\u003C\u002Fa> 每天处理千万级股票数据：捕捉期权大单，实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻，精准交易信号第一时间发到您手机APP！\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>","https:\u002F\u002Fwww.tradesmax.com\u002Fimages\u002Fa_Stock\u002FG\u002FGS\u002FGS.jpg","2026-08-17T16:58:48","2026.08.17","2026\u002F08\u002F17",40867,[22],"GS","Article",0,"免费","success",{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":28,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},[22],"\u002Fcol\u002Fstocknews",{"visible":5,"marketingHtml":31,"services":32,"recentDocuments":41},"\u003Cfigure class=\"image\">\u003Ca 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