技术变革引发的生产力回报或需多年兑现，资本市场“不耐烦”了？

资本市场对生成式人工智能（GenAI）的全力押注，很大程度上基于投资者与科技巨头相信这将带来极其巨大的生产力回报。然而，历史经验表明，技术变革引发的宏观生产力提升通常需要数年甚至数十年的时间来兑现。

今年早些时候软件板块的剧烈调整已率先发出信号，公开市场的资本并不打算被动等待多年后才可能兑现的生产力回报。如果这一红利确实无法在短期兑现，这种“不耐烦”情绪是否最终会波及芯片需求、巨头资本支出乃至整个信用市场？

美国投资研究机构NDR主题策略首席专家肖西克（Pat Tschosik）在近期一场研讨会上对第一财经记者表示，这正是该机构试图强调的核心风险所在。“一旦超大规模企业的销售增速放缓，就是这种生产力兑现的空窗期与滞后期出现的信号，这将造成剧烈下跌，因此，大家最大的担忧就是陷入放缓。”肖西克称，资本市场正密切关注这一生产力兑现的进程。

技术变革与生产力的时间差

肖西克对第一财经记者分析称，从技术演进来看，从基础建设期过渡到下一代“杀手级”企业应用的大规模普及，中间客观存在时间差。“历史数据显示，资本支出与研发投入占国内生产总值（GDP）的比重，通常需要大约五年时间才能在宏观生产率上得到实质性体现。”肖西克举例称，亚马逊与Meta（前身为Facebook）当年均经历了6到8年的基础设施与商业模式迭代，才最终实现对大众市场的统治级应用。

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从经济学历史规律来看，技术扩散与生产力提升并非同步发生。斯坦福大学经济学家大卫（Paul David）在其1990年的经典论文中将“计算机革命”与“电气化革命”类比，称电力发电技术早在19世纪80年代已具备，但全球生产率的实质性加速直到20世纪20至40年代才大规模显现，中间相隔40至60年。这段滞后本身也分为两个阶段，早期工厂只是简单地把蒸汽机替换为电力驱动，能效提升有限；真正的生产率跃升，还是上世纪20年代工厂普遍采用“单元驱动”为每台设备单独配备电动机、重新设计整条生产线之后才大规模显现。这一“通用目的技术”（GPT）扩散滞后理论，后来被广泛用于解释IT投资领域的“生产率悖论”。

在当下的AI投资周期中，据高盛预测，超大规模云服务商资本开支将大幅攀升，2027年有望达到约1.1万亿美元；仅亚马逊、谷歌、微软、Meta四家2026年的资本开支指引，已是五年前（约2021年）的5~6倍。

针对当前应用端的发展状况，肖西克认为，目前AI在代码编写和文本处理等领域已经实现了“低垂的果实”，这也是Anthropic等头部AI厂商销售额实现指数级爆发的重要原因。然而，在医疗健康、工业制造等复杂领域的生产力提升仍需时日。

不过，“生产率兑现”在成本端的进度已经显现。全球宏观首席策略师卡利什（Joe Kalish）称，自2022年上半年经济放缓以来，美国生产率已出现明显反弹，目前同比上升2.2%，优于历史平均水平；作为替代指标的人均实际营收，目前正以年化约4.5%的速度增长，接近正常水平的四倍。与此同时，今年第二季度劳动力占总产出的份额自1947年有记录以来首次降至53%以下，单位利润率较此前低点回升10个百分点至18%，税后利润率也逼近14%的历史高位。

但肖西克仍认为，市场需要看到下一个“杀手级应用”跨越技术到企业生产力的鸿沟，才能支撑下一阶段资本支出的扩张。“我们正在通过跟踪企业10-K财报中提到AI的频次，与其人均销售额增长率的匹配关系，来密切监测这一生产力兑现进程。”肖西克对第一财经记者表示。

肖西克补充称，即便从长期视角来看AI具备确定的产业趋势，中间也完全可能出现剧烈的周期性回调。以2022年美股科技股调整为例，亚马逊股价当年跌幅超过50%，英伟达跌幅亦超过60%。数据中心建设在经历了资本支出的集中爆发后出现阶段性回落几乎是必然的，而关键在于该回落是否构成长期的买入良机，这最终仍将取决于AI商业变现的实际增速与企业级应用的落地。

信贷市场的传导链条

在信贷市场，卡利什用“融资缺口”（即企业资本支出与经营现金流之间的差额）来监测企业融资及信用周期所处的阶段。当该数值为负时，意味着企业靠自身经营就能养活投资；而当缺口转正，就意味着企业自身的造血能力已无法覆盖庞大的算力扩张，必须依赖外部举债。

卡利什将融资缺口占GDP的比重划定了一条2.8%的警戒线。历史经验表明，该指标每逼近这一警戒线，往往预示着市场顶部的到来。“1973年、1980年、2000年科技股泡沫见顶，以及2022年美股见顶前夕，该指标无一例外都逼近或触及了2.8%的红线，均引发了周期性熊市，其中三个最终演变成经济衰退。”卡利什表示，目前该指标正快速向零值移动，虽然尚未触及警戒线，但已是资本市场密切监测的核心变量。

与自由现金流恶化同步发生的，是庞大债务规模带来的信用隐患。卡利什解释称，当前美股债务总发行量较2023年硅谷银行倒闭时的低点已激增125%，升幅甚至超过了1995至1999年互联网泡沫时期。不过，与2000年前美联储连续加息至6.5%不同，当前美国利率维持在3.5%至3.75%区间，尚未显现出美联储主动扼杀周期的迹象，这也是当前与上一轮泡沫最显著的结构性差异。

尽管宏观利率尚算温和，但数据显示，巨头们的融资需求在成倍爆发，而债券市场的“接盘意愿”却在下降。根据美银证券今年1月的研究报告，2025年超大规模云服务商发行的公司债规模约1210亿美元，是过去五年平均水平的四倍以上；标普全球和摩根士丹利的报告显示，数据中心相关债务发行总规模接近翻倍至1820亿美元。预计2026年全球AI相关债务发行规模将逼近5700亿美元。与这一趋势形成鲜明对比的是，资产管理巨头阿波罗全球管理发现，超大规模企业债券的认购倍数已从年初的近5倍骤降至不足2倍。

同时，融资结构本身也在变得更不透明。据报道，在Meta规模为270亿美元的Hyperion数据中心项目中，私募信贷巨头Blue Owl持股80%，部分资金来自售予太平洋投资管理公司（PIMCO）等机构投资者的债务。这种“表外化”的融资安排，让外部投资者越来越难准确评估科技巨头真实的风险敞口。华尔街的风险感知也在同步上升，今年7月的美银调查显示，48%的全球基金经理将“超大规模企业资本开支”列为未来系统性信用事件最可能的触发因素，这一比例在短短两个月内飙升了14个百分点。

而对于所谓“循环融资”是否构成风险，卡利什从信用视角提示，科技债务的相对表现已经开始恶化，利差正逼近2001年的历史低点，这是必须密切关注的预警信号。肖西克则认为无须过度恐慌。他称，当前北美数据中心空置率极低（仅1%左右），说明算力产能正被切实投入使用和变现。即便未来部分高杠杆边缘企业爆雷，也更接近1999年铺设的“暗光纤”最终被巨头低价吸收、成为后续二十年互联网繁荣的铺路石的故事。真正的清算时刻，只会在数据中心空置率开始大幅上升、算力真正出现大面积闲置时才会降临。

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