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
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)
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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。
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。
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。
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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
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
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 。
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 。