貝萊德：AI建設支出僅佔GDP 0.8%，仍處於早期階段

AI基礎設施支出目前僅佔美國國內生產毛額（GDP）的0.8%，僅為過去變革性投資的一小部分，顯示建設仍處於初期階段。

根據貝萊德（BlackRock）2026年主題展望報告，美國生成式AI基礎設施支出約佔GDP的0.8%，相比之下，1860年代英國鐵路佔比為4.5%，1920年代美國電力約佔2%。這家管理逾11兆美元資產的資產管理公司認為，這一比較顯示當前AI資本支出週期仍有數年的成長空間。

「以美國其他重大變革事件的規模來看，AI資本支出尚未達到這類投資的頂層水準，」貝萊德美國股票ETF主管Jay Jacobs在5月31日錄製的Motley Fool播客訪談中表示。「這個國家過去經歷過多次轉型，每一次轉型都需要巨額投資。」

Jacobs指出，衡量AI模型使用量的「代幣消耗量」（token consumption）去年增長了17倍，而非17%，大型語言模型提供商和企業客戶對算力的需求已超過供給。他補充說，市場論述已從擔憂過度投資轉向擔心投資不足，部分最強大的模型可能因產能吃緊而面臨運算受限的風險。

需求支撐資本支出

Jacobs表示，當前的建設與1990年代的電信泡沫不同——當年電信支出約佔GDP的1.5%，最終泡沫破裂——因為AI算力幾乎能立即變現。「這並非投機性地建設電信基礎設施，然後『只要我們蓋好，他們就會來』的情況。這是真正在即時滿足真實需求。」

報告指出，「代理型工作負載」（Agentic workloads）——能夠自主完成多步驟任務的AI系統——可能使運算密集度提升1,000倍。這股浪潮將遍及整個AI技術堆疊：電力與數據中心基礎設施、半導體（包括GPU和記憶體晶片）、專有訓練數據、大型語言模型以及應用層產品。

麥肯錫（McKinsey）預測，在AI算力、國家安全及供應鏈韌性的驅動下，到2040年全球累計基礎設施投資將突破100兆美元。Jacobs表示，儘管如此，標普500指數中基礎設施的平均配置比重僅約3%，這為長期投資者創造了他所謂的「配置缺口」。

主題型ETF作為精準工具

根據貝萊德數據，主題型交易所買賣基金（ETF）在過去十年間增長了11倍，但僅約12%的美國顧問投資組合持有主題型ETF，平均溫和配置比例為3.6%。該公司自身內部模型投資組合的主題配置則為7.5%。

Jacobs認為，行業基金在結構性成長主題的曝險上並不精準。「很多人認為投資科技板塊就能獲得AI曝險，」他說。「但正如我們今年所見，科技板塊中也包含了那些因AI崛起而遭受不成比例衝擊的軟體公司。」

展望未來三到五年，Jacobs強調AI與醫療保健的交集是一個被低估的機會，既能透過藥物發現加速營收成長，也能降低臨床開發成本。他還指出，從數位AI過渡到實體AI——機器人技術與自動駕駛車輛——正成為日益重要的討論議題。

對於評估這些主題的投資者，Jacobs建議一套以三個問題為核心的分析框架：技術的成熟度、其應用場景背後的機會規模，以及這些機會實現的機率。「如今我們在AI領域所處的位置，實際上正處於一個非常早期但卻甜蜜的階段，」他表示。「但我們已有足夠的證據相信，這股趨勢將會持續下去。」

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。