AI：2026年的双重经济风险——阿波罗全球管理公司Torsten Slok剖析上行与下行前景

Torsten Slok于2026年1月8日亮相CNBC《收盘钟声》节目，针对近期以人工智能为驱动的经济格局及市场走势发表了细致入微的观点[1]。作为阿波罗全球管理公司的合伙人兼首席经济学家，Slok处于观察人工智能相关资本支出如何影响宏观经济趋势和股票市场表现的战略有利位置。他将人工智能同时描述为“最大的下行与上行风险”，概括了随着2026年的推进，日益困扰投资者、企业战略家和政策制定者的核心不确定性[2][3]。

美国经济在2026年开局相对强劲，GDP增速和零售销售数据展现出的韧性超出部分分析师的预期[5]。然而，这种经济动能在很大程度上受到人工智能相关基础设施支出的影响，尤其是数据中心领域的支出，这一支出成为抵消贸易政策逆风及其他结构性挑战的强劲推动力。如今市场参与者面临的问题是，当前股票估值中隐含的生产率提升和盈利增长能否按照预期的规模和时间实现。Slok的分析表明，这一转型是一个关键的拐点，投机热情必须让位于可证明的回报[4][6]。

人工智能相关投资的规模已达到突破历史对比框架的水平。2025年，各大科技公司在人工智能基础设施上的总支出约为4000亿美元，同比增长70%，反映出企业为建立和维持技术领先地位面临的激烈竞争压力[7]。2026年的预测显示，这一支出将加速至超过5330亿美元，同比增长34%，尽管市场对投资回报的质疑日益加剧，但投资势头仍在延续[8]。德意志银行的长期预测显示，到2030年数据中心支出可能达到4万亿美元，凸显了当前人工智能发展所代表的跨十年基础设施投入承诺[9]。

这种资本密集度形成了一个核心的盈利难题，高盛分析师已愈发迫切地阐述了这一问题[7]。分析显示，投资需求与预期回报之间存在显著脱节：若要维持科技投资者已习惯的资本回报率，人工智能相关企业需实现超过1万亿美元的年盈利运行率。然而，市场普遍预测2026年人工智能相关收入仅约为4500亿美元，不足根据历史回报基准证明当前资本支出合理性所需水平的一半。这一缺口正是Slok等分析师所提出的“人工智能泡沫”担忧的核心，引发了市场预期是否已脱离潜在经济现实的根本性问题。

除盈利考量外，三类约束正逐渐显现，可能从根本上塑造2026年及未来人工智能的发展轨迹[9]。经济限制日益明显，训练前沿人工智能模型所需的资本支出接近部分G20经济体的总规模，且投资与边际性能提升之间的关系愈发不利。边际收益递减规律开始显现，这意味着持续的指数级性能提升可能需要超线性的资本投入，即便是规模最大的科技公司也难以承受。

物理约束同样带来严峻挑战。能源供应已成为数据中心扩张的限制性因素，关键地区的电网容量限制为新设施的建设地点和速度设定了硬性上限。专用半导体、冷却系统和电力基础设施的供应链瓶颈进一步复杂化了扩张计划，形成了延长项目周期、增加成本的战略依赖。这些物理现实表明，并非所有已宣布的数据中心项目都能按原计划推进，部分项目可能因融资条件收紧和利用率预期调整而面临延迟、规模缩减或完全取消。

组织约束构成了约束三元组的最后一环。将人工智能能力整合到现有业务工作流的过程暴露出仅靠规模法则无法解决的摩擦点。企业发现，要实现人工智能的潜力，需要大量的组织变革、员工再培训和流程重新设计——这些投入远超出人工智能系统本身的技术实施范畴。这种人力与组织层面的因素表明，人工智能的经济影响将通过复杂的自适应过程实现，而非仅凭技术能力自动达成。

Slok始终强调，华丽七巨头科技公司——苹果（Apple）、微软（Microsoft）、Alphabet、亚马逊（Amazon）、Meta、英伟达（NVIDIA）、特斯拉（Tesla）——近年来贡献了标普500指数约40%的总涨幅，这种集中度与人工智能叙事直接相关[2][6]。这种集中度为整体股票市场带来了不对称的风险状况，因为主要指数的表现日益依赖于一小部分估值基于人工智能相关成功预期的公司。

在人工智能下行场景中，这些公司将面临显著的业绩下滑，原因是数据中心支出因盈利质疑而大幅减速，且随着科技股估值下跌，财富效应逆转导致消费者支出下降。考虑到市场预期与基本面之间的缺口，这种回调的可能性不容小觑。而在上行场景中，人工智能的成功将验证当前估值，并推动生产率提升扩散至更广泛的经济领域，可能为与人工智能无直接关联的行业带来积极溢出效应。

第二个结构性担忧涉及潜在的劳动力市场冲击。部分分析表明，人工智能的成功应用可能对受影响行业的失业率造成压力，使部分易受自动化影响的行业失业率升至6%-8%[2]。这种劳动力市场动态为人工智能投资问题增添了政治和社会层面的考量，超出了纯粹的金融范畴。

2026年1月8日的最新市场数据显示，板块表现格局可能反映出市场正逐渐从人工智能密集型科技投资转向其他领域[11]。当日科技板块表现不佳，下跌0.95%，而能源板块上涨2.85%，必需消费品板块上涨1.70%，基础材料板块上涨1.61%。公共事业板块表现最差，下跌2.19%。这一格局表明，投资者正开始布局人工智能基础设施建设惠及能源和材料公司、而纯科技公司面临盈利压力的场景。

市场结构的演变不仅限于板块轮动。阿波罗的分析强调，越来越多的公司选择更长时间保持私有状态，导致私募市场对债务和股权融资的需求增加[4]。这一趋势对市场透明度、估值发现和投资机会获取具有重要影响，可能重塑整体经济中的资本配置方式。

2026年可能是企业级人工智能采用的拐点，企业正从董事会层面的讨论和试点项目转向可证明的投资回报阶段[12]。这一成熟过程更青睐实际应用而非通用能力，投资于特定人工智能应用（代码生成、检索增强生成系统、智能代理架构）的企业开始展现出显著的生产率提升。对于在这一格局中前行的企业决策者而言，区分能带来可持续价值的人工智能投资与受投机热情驱动的投资变得愈发重要。

高盛分析师Ben Snider指出，2026年人工智能资本支出的增速将开始放缓，这将促使交易员“在大型科技公司中挑选赢家和输家”[7]。这种选择性表明，并非所有当前的市场领导者都能产生足够的长期利润来回报投资者，随着2026年的推进，企业之间的差异化可能大幅扩大。

分析揭示了多个值得市场参与者关注的风险因素。Slok提出并经高盛分析验证的人工智能泡沫担忧是最重大的系统性风险，市场热情可能被证明被夸大，泡沫场景可能在年内出现[8]。对人工智能经济影响的乐观假设已催生了大规模的资本投入，这进一步放大了该风险。

华丽七巨头公司的盈利不及预期是近期的触发风险。若季度业绩未能展现人工智能驱动的生产率提升和盈利增长进展，股票估值可能面临下调。由于标普500指数的表现高度集中于这些公司，盈利不及预期对市场的影响可能远超单个公司业绩缺口的绝对规模。

资本支出缩减是次要的风险连锁反应。若盈利质疑持续加剧，人工智能相关资本支出的降幅可能远超当前预期，这将为已将自身定位为人工智能基础设施支持者的工业和能源行业带来二阶效应。

尽管存在重大风险，但人工智能转型仍为有准备的参与者创造了切实的机遇窗口。生产率突破场景仍具可行性，整体生产率数据可能显示人工智能驱动的增长，这将验证当前的投资水平，并扩大人工智能增强型产品和服务的可及市场。成功在全业务流程中实施人工智能的企业可能获得成本和能力优势，并随着时间推移不断强化这些优势。

企业级人工智能采用加速是另一个机遇方向。能证明人工智能应用带来切实投资回报的企业可能获得投资者的优先青睐，因为市场正日益区分赢家和输家。向实际人工智能应用的转型更青睐具备强大整合能力和现实投资回报预期的企业。

不断扩张的私募信贷市场为金融机构和投资者创造了机遇，因为越来越多的公司选择长期保持私有状态，私募融资需求随之增长[4]。信贷指标持续改善，违约率呈下降趋势，表明这一领域的信贷分配环境较为有利。

人工智能投资问题的关键解决窗口与2026年上半年重合。2026年第一季度的收益报告将提供人工智能驱动的生产率提升的初步证据，并可能影响全年的市场布局。到年中，企业级人工智能应用能否展现可证明的回报，将对2026年下半年及以后的资本配置决策产生重大影响。

2026年1月8日，阿波罗全球管理公司的Torsten Slok在CNBC节目中的发言凸显了一个对市场参与者、企业战略家和政策制定者具有重要意义的根本性经济不确定性。人工智能相关资本支出已达到前所未有的水平，2025年支出约为4000亿美元，2026年预计将加速至超过5330亿美元[7][8]。投资规模与预期回报之间的缺口——需要1万亿美元的年盈利，而市场普遍预期仅为4500亿美元——带来了当前估值可能无法持续的实质性风险[7]。

市场布局反映出不确定性日益加剧，近期交易格局显示出资金从科技板块向能源和材料板块轮动的迹象[11]。标普500指数的表现高度集中于华丽七巨头公司，这放大了上行与下行场景的影响，因为这些公司的命运与人工智能相关预期紧密相连[2][6]。

人工智能扩张的物理约束——包括能源供应、电网容量和供应链瓶颈——正日益影响部署地点和时间预期[9]。企业级人工智能采用正从试点项目转向可证明的投资回报要求，更青睐实际应用而非投机性能力[12]。

2026年G3国家的财政政策仍具扩张性，可能提供宏观经济支持，抵消人工智能相关的疲软[10]。然而，人工智能投资最终能否带来生产率提升和盈利增长，将是决定2026年是验证人工智能投资逻辑还是出现人工智能相关估值大幅回调的主要因素。