近期，人工智能（AI）領域的資本投入規模引發市場熱議，但最新研究顯示，當前投資水平不僅未達過熱階段，反而具備長期可持續性。高盛發布的行業分析報告指出，AI基礎設施建設仍處于穩健發展軌道，其經濟價值有望遠超現有投入規模。

根據高盛測算，生成式AI技術全面落地后，美國勞動生產率將在未來十年內提升15%。目前已有企業案例顯示，AI應用可使平均生產效率提高25%-30%，盡管當前僅有2.5%的崗位面臨自動化替代風險，且主要集中在編程、客戶服務和專業咨詢領域。這種效率提升正轉化為實質性經濟收益，報告預計AI技術將為美國企業創造8萬億美元的資本收益，即使在最保守的估算下，這一數字也維持在5萬億美元以上。

支撐AI投資持續性的核心因素在于技術發展的雙重驅動。一方面，模型規模年均擴張400%的速度遠超算力成本年均40%的降幅，訓練查詢需求和前沿模型需求分別以350%和125%的年增速增長。盡管芯片能效持續提升，但需求擴張速度仍使算力缺口持續擴大。另一方面，美國國家賬戶數據顯示，2022年以來AI相關支出年化增長達2770億美元，2025年僅公開上市企業的AI基礎設施收入增量就預計達到3000億美元。

近期行業動態印證了資本對AI領域的持續加碼。OpenAI在9月后連續宣布重大合作：與甲骨文達成3000億美元的云計算協議，獲得英偉達1000億美元投資，與AMD合作部署6GW GPU算力集群，并與博通共建10GW定制AI芯片生產線。這些布局反映出科技巨頭對算力基礎設施的戰略性投入。

從宏觀經濟視角觀察，當前AI投資規模仍處于合理區間。歷史數據顯示，鐵路、電氣化、信息技術等產業革命高峰期，相關投資占GDP比重達2%-5%，而目前美國AI投資占比尚不足1%。高盛進一步測算，生成式AI技術將為美國經濟創造20萬億美元現值收益，這一數字尚未包含海外利潤、新興應用場景及通用人工智能（AGI）可能帶來的增值空間。

值得關注的是，AI技術演進正在重塑產業格局。訓練查詢需求的爆發式增長（年增350%）與前沿模型開發（年增125%）形成雙重動力，推動企業不斷升級算力基礎設施。盡管芯片制造工藝持續進步，但模型復雜度的指數級提升使得單位算力成本下降速度難以匹配需求增長，這種技術特性為持續投資提供了基本面支撐。