摘要

本報告提出一個核心論斷：AI 已不再是經濟中的邊際變數，而是一股正在重塑通膨路徑、利潤分配、資本流動與資產定價的結構性力量。我們提出一個十年兩階段框架——2025—2030年為「資本支出驅動的通膨階段」，2031—2035 年為「生產率驅動的反通膨階段」——並認為當前市場的調整（實質利率上行、長天期債券承壓、信用利差保持韌性、AI 股票走強）正是這一框架被定價的早期階段。

基於這一框架，我們得出三點主要結論。第一，長天期名義資產仍將承壓，實質利率的上行尚未結束。第二，浮動利率信用產品與高品質股票是當前階段的最優配置工具。第三，日本資本回流構成美債市場低機率、高衝擊的尾部風險，應納入風險預算予以考量。

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一、研究問題與分析框架

1.1 研究問題

傳統宏觀框架將 AI 視為生產率衝擊，並據此推斷其對通膨的影響是單向的——即長期反通膨。然而，這一框架忽視了一個關鍵事實：兌現AI 生產率紅利所必需的資本投入，本身就是一次前所未有的通膨衝擊。

本報告將圍繞三個層層遞進的問題展開。其一，AI資本支出週期的規模、構成與時間分佈如何？其二，這一週期已在多大程度上扭曲了通膨、利潤、勞動報酬份額與貿易格局？其三，市場對這一兩階段路徑的定價進展到了哪一步，又有哪些錯誤定價尚待修正？

1.2 分析框架

我們以「資本支出—通膨—利率—資產價格」的傳導鏈條作為分析主軸，將AI 週期拆解為兩個階段：

二、第一階段：資本支出驅動的通膨

2.1 資本支出週期的體量

我們預計，2026 年全球前五大 AI 超大規模廠商的資本支出將達到 1.1 萬億美元，相當於美國 GDP 的 3.3%——這一數字將超過同年美國國防開支的預測值。從更宏觀的視角看，我們估算全球 AI 相關的累計投資需求將超過90 萬億美元，涵蓋能源、資料中心、水資源、銅、鋰、土地、頻寬與電網基礎設施等多個領域。

這些數字共同指向一個判斷：AI 資本支出的體量已經達到與歷史上少數幾輪重大基礎設施週期相當的級別。其對要素價格——電力、銅、鈾、水、土地、先進晶片——的拉動效應既持久又缺乏彈性。這構成了第一階段通膨的微觀基礎。

2.2 已經顯現的扭曲效應

AI 週期對實體經濟的扭曲，已經在多個資料維度上清晰可見。

GDP 結構的兩極分化

2026 年一季度，美國實質 GDP 按年率折算增長 2%，但表象之下是經濟結構的兩極分化。科技設備投資增長43%，軟體投資增長 23%，資料中心建設增長 22%；與此同時，住房、商業建築與運輸設備投資全部下滑，個人消費僅增長 1.6%。粗略測算，AI相關經濟類股增長約 31%，而非 AI 經濟類股僅增長 0.1%。

我們的測算表明，在扣除進口因素後，半導體相關支出對GDP 的淨貢獻僅為 0.4 個百分點（總貢獻為 1.7 個百分點）。這意味著，AI 週期對 GDP 的拉動作用被進口大幅稀釋。

貿易格局的反轉

AI 硬體高度依賴進口——先進半導體、HBM 記憶體、專用設備——這是一季度美國進口大幅增長、貿易逆差擴大的核心原因。映象的另一端，是台灣貿易順差達到GDP 的 24%，以及韓國 KOSPI 指數年初至今上漲 78%。這意味著，關稅政策與 AI 週期正在背道而馳：前者旨在收窄貿易逆差，後者卻在系統性地將其擴大。

資本與勞動的分配剪刀差

標普 500 一季度獲利預計同比增長 27%，但「七巨頭」貢獻了其中 61% 的增長，而其餘 493 家公司的獲利增長僅為 16%。與此同時，一季度勞動報酬按年率折算僅增長 3.1%，經通膨調整後實質下降0.5%。勞動報酬在企業部門總產出中的佔比降至 54.1%，為1947 年有記錄以來的最低水準。

AI 正在系統性地將經濟租金從勞動力一方，轉移到資本與少數主導企業一方。這種分配效應不僅具有經濟意義，也帶來政治影響——它將作用於監管路徑、稅收政策乃至期中選舉格局。

2.3 財富—再投資的自我強化循環

第一階段通膨的持續性，源於一個自我強化的循環：AI資本支出推升科技股估值與利潤 → 美國家庭財富每年增長約 15萬億美元（在 184 萬億美元的基數上）→ 財富效應支撐消費，並帶動 AI、能源、基礎設施的新一輪投資 → 名義增長保持高位 → 這又反過來強化了進一步加大 AI 資本支出的合理性。

我們預計，美國家庭財富將從 2025 年底的 184 萬億美元，升至 2027 年底的約 214 萬億美元。這一循環的關鍵含義在於：只要資本支出週期沒有出現內生性拐點，名義經濟「持續偏熱」的狀態就具有自我延續的動能。2026年一季度美國名義 GDP 同比增長 6.0%——這一數字與包含 1970 年代末至 1980 年代初高通膨時期在內的過去 50 年平均水平相當——正是該循環正在執行的直接證據。

2.4 定價進度：實質利率，而非通膨預期

一個關鍵觀察：當前市場的調整，主要是透過實質利率的上行來完成的，而非透過通膨預期的崩塌。

5 年期 5 年遠期通膨交換穩定錨定在 2.45%，10 年期實際殖利率維持在 2.0% 附近，10 年期美債名義殖利率則已突破 4.60%。技術分析顯示，殖利率有進一步上探4.55%—4.75% 區間的可能。市場對聯準會政策路徑的預期已經發生顯著切換：一個月前還在為年底前 9 個基點左右的降息定價，如今已轉為對 16 個基點升息的定價。我們也將自身的兩次降息預測，從原本的2026 年 9—10 月推遲到了 2027 年 7—9 月。

這一組合（穩定的通膨預期 + 上行的實質利率 + 長天期突破）背後的經濟含義十分清晰：市場接受了AI 資本支出的現實與持續性，但拒絕再為長天期名義資產支付溢價。

三、第二階段：生產率驅動的反通膨

3.1 成本曲線的根本性重塑

第二階段反通膨的微觀基礎，在於 AI 對多個關鍵行業成本曲線的重塑。我們列舉其中一些最具代表性的案例：新藥研發週期從 10 年壓縮到30 天，成本從數十億美元降至數百萬美元；數以百萬計的新材料在數週內被發現；電池、農業、天氣預報與能源系統的核心成本結構正在被系統性地重構。

值得強調的是，這些並非邊際改善，而是數量級層面的成本下降。當這些效率提升在2030 年代初期開始向終端價格傳導時，反通膨衝擊的量級可能堪比 1990 年代末的網際網路週期——甚至更早的電力革命。

3.2 反通膨傳導的時點判斷

為什麼是 2031—2035 年？反通膨的實現節奏受到三重因素的約束。第一，AI 能力必須從模型層，逐級傳導至應用層，最終再傳導至終端商品與服務價格。第二，資本支出週期必須先行完成——只有基礎設施先建成，效率紅利才有可能釋放。第三，勞動力市場需要時間消化調整，畢竟這是一場以十億計勞動者為單位的技能再分配過程。

這三重因素共同決定了一個 5—10 年的傳導視窗，這也是我們將反通膨階段定位在 2031—2035 年的基本依據。

3.3 市場已經開始定價

一個常被忽視的事實是：正因為市場已經開始為2030 年代的 AI 反通膨壓力定價，通膨預期才能在高名義增長環境下保持穩定。5 年期 5 年遠期通膨交換錨定在2.45%——在如此高的名義 GDP 環境下，此一水準處於歷史偏低區間——本身即是這一定價的證據。

四、跨資產傳導與配置啟示

4.1 利率與債券

長天期尚未見頂。在「名義經濟持續偏熱 + 資本支出延續 + 勞動力市場尚未鬆動」的組合下，名義利率曲線長天期缺乏下行催化劑。我們將 10 年期美債殖利率上行至4.55%—4.75% 區間作為基準情境。

日本資本回流是關鍵尾部風險。日本投資者持有約 1 萬億美元的美國公債，是全球最大的海外持有方。本週日本10 年期國債殖利率升至 2.73%（為 1997 年 5 月以來最高），30 年期國債殖利率首次突破4%。日本主要資產配置機構的態度已經發生明顯轉變，多家大型機構管理人已發出訊號：增量資金將不再流向海外債券。資金流向資料印證了這一輪動：2026年 3 月，投資者向日本主權債基金淨流入約 7 億美元，創下單月流入紀錄。

但需要指出的是，過去 12 個月日本投資者仍淨買進約 500 億美元的海外債券——大規模回流尚未發生。我們判斷，在高市政府推行的財政擴張政策下，日本公債的供需格局指向殖利率的進一步上行。這構成了一種低機率、高衝擊的尾部風險：一旦日本機構啟動系統性的美債拋售，對美債供需平衡的衝擊將是實質性的。

4.2 股票

AI 主題：基本面穩固，但短期需要避險保護。年初至今，美國 AI 資料中心組合跑贏低所得非必需消費組合近 100 個百分點。我們對 AI 類股整體仍持建設性觀點，但也意識到市場正進入一個相對缺乏催化劑的視窗期，持有未避險多頭部位的報酬對稱性已經惡化。在我們看來，以當前的隱含波動率水平，為寬基AI 組合購買短期下檔保護具有吸引力——大約 1 個月期、接近平值的賣權結構成本在 1.7% 出頭，考慮到年初至今的漲幅以及當前持倉所蘊含的集中度風險，我們認為這一權利金水準是合理的。

結構性避險：做多 AI，放空低品質股票。在近期市場普跌之後，低品質股票的估值已進一步脫離基本面，自然形成了一個不錯的放空切入點。這一避險組合的吸引力，在於它同時押注於AI 基本面的真實性，與非 AI 估值膨脹的不可持續性。

能源安全：非 AI 方向中信心最高的主題。在能源類股內部，我們偏好美國本土太陽能與歐洲電力，將其作為更廣義的能源安全主題的表達方式。前者受益於期中選舉前政治焦點對電價的關注；後者在我們看來，提供了一種少有的組合——持倉擁擠度低，同時獲利調升的廣度處於歷史高位。

消費：不宜繼續追空。低所得非必需消費、中等所得非必需消費等子類股年初至今累計跑輸標普 500 指數10—15 個百分點；空頭部位已較為擁擠，任何短期的獲利超預期都可能觸發軋空。

4.3 信用與浮動利率產品

浮動利率優於久期。在第一階段，浮動利率信用產品——BB 級 CLO、槓桿貸款、機構 MBS 浮動利率 CMO——相對於天期資產具有結構性優勢：它們既能捕捉強勁名義經濟帶來的信用品質改善，又能規避實質利率上行帶來的天期損失。

在長天期賽道內部：市政債與投資級信用優於國債。對於必須持有天期部位的投資者而言，長天期市政債與投資級信用比國債更具吸引力，因為前者並不需要依賴利率下行，即可透過利差壓縮兌現超額報酬。

信用利差仍有進一步壓縮空間。2026年高收益債利差峰值（335 個基點）顯著低於 2025 年峰值（435 個基點），且出現時點更早，反映出川普政府在期中選舉臨近之際，對市場風險的容忍度有所下降。

五、風險情境

我們識別出三種可能挑戰核心結論的情境。

情境一：AI 資本支出週期提前見頂。如果超大規模廠商在 2026 年下半年或 2027 年開始出現「去庫存」訊號——訂單放緩、利用率下降、單位經濟模型惡化——第一階段通膨邏輯將面臨根本性挑戰。這種情境下，長天期資產的價格修復可能遠早於市場共識發生，與此同時，AI股票與浮動利率產品則會同步承壓。

情境二：日本資本回流加速。如果日本機構從當前的「涓滴式」流出，轉為系統性拋售，1 萬億美元的潛在供給壓力將對美債殖利率產生實質性影響。這種情境下，日圓升值將呈現先慢後快的節奏，全球美元資產將面臨普遍的估值壓力。

情境三：第二階段反通膨提前到來。如果 AI 生產率紅利的傳導速度超過 5—10 年的基準假設（例如 AI 代理 在 2028—2029 年實現規模化應用），提前到來的反通膨衝擊將使長天期資產從被壓制狀態切換為受益狀態。我們認為，納斯達克 100 指數在過去六週內 25% 以上的上漲，可能正是這一切換比預期更早啟動的初步訊號。

六、結論

AI 同時扮演著兩種角色：未來五年的通膨推動者，以及之後五年的反通膨工程師。這並非一次週期性的科技類股輪動，而是一次具備改寫成本結構、勞動力市場與金融體系潛力的文明級重構。

對投資者而言，有三點判斷至關重要。第一，第一階段尚未結束——長天期名義資產仍將承壓，浮動利率信用與高品質股票是更優的配置工具。第二，AI 主題的基本面真實且可信，但短期估值與持倉需要避險保護。第三，跨階段的拐點訊號——資本支出峰值、反通膨兌現的時點、日本資本回流的節奏——是未來 12—24 個月最需關注的尾部風險。

比方向性判斷更為緊迫的，是構建一種能夠同時為兩個階段佈局的能力：既參與第一階段的通膨紅利，又為第二階段的反通膨轉折保留充足的調倉空間。

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