根据高盛策略师本·斯奈德的高盛分析，尽管企业加大了人工智能(AI)的分析投入速度，但大多数公司尚未实现实质性的美股盈利提升。高盛在8月14日发布的季度基础巨资报告中指出，今年第二季度标普500成分股中只有2%的财报公司详细列出了AI对盈利的具体影响；11%的公司在特定领域如软件开发和客户支持上观察到可测量的生产率提升。

然而，设施这些受益于效率提升的涌入应用公司，其盈利增长与市场整体水平相差无几。端盈数据显示，利仍它们的高盛中位数盈利同比增幅为17%，而未量化AI影响的分析企业则为14%。高盛认为，美股这一差距在统计上并不显著。季度基础巨资

对于投资者，财报这一发现有助于解释当前市场情况：半导体和云计算服务的设施基础设施股受到高度关注，而承诺未来效率提升的公司则受到谨慎对待。基础设施支出的直接效益迅速体现在收入和利润上，而AI带来的潜在收益仍较难估量，可能需要几个季度才能逐步显现。

AI基础设施推动盈利增长

整体来看，第二季度财报表现极为强劲。高盛表示，剔除与私募股权投资有关的非经常性收益后，标普500指数每股收益同比增长31%。

在超大规模企业和其他受益于AI资本支出的公司中，盈利增幅达到54%，对整体盈利增长贡献约一半。

尽管如此，增长势头不仅限于大型科技股。标普500成分股的中位数盈利增幅为14%；剔除因油价上涨受益的能源公司后，非AI基础设施的公司增幅同样为14%。

这种更广泛的改善或有助于缓解市场对盈利过于依赖少数科技巨头的担忧。然而，基础设施供应商与AI应用型企业间的表现差异仍显著。

高盛指出，投资者更偏好基础设施股票，因为其收益可快速显现且相对容易评估。相比之下，那些频繁提到AI生产力计划的公司过去几年的表现大致持平于标普500指数整体。

企业支出加速增长

迹象表明，AI的影响将在未来几个季度的财报中展现得更为明显。高盛引用Ramp AI指数数据显示，企业每月人均AI支出从去年初的5美元上升至7月的12美元；排名前10%的企业则从240美元飙升至650美元。

在第二季度的财报电话会议上，大约7%的标普500企业讨论了AI部署相关的支出。多数企业表示相关支出仍然较小，或强调将谨慎推进此类投资。同时，也有企业表明AI带来的效益已高于成本投入。

高盛估算，目前AI推理成本在标普500企业营收中的占比不足0.5%。以及最新的IT支出调查显示，89%的受访者称AI支出占其IT预算的1%至5%。需要注意的是，这些估算未涵盖AI部署相关的全部成本，如人力资源和技术基础设施建设。

现有预算中的资源再分配支持转型

高盛调查发现，约三分之二的企业通过现有预算内部的资源调配来支持AI投入，而非完全依赖新增资金。具体而言，35%的受访者报告AI支出来源于新增预算；18%通过提升成本效率项目筹集资金；另有18%从软件预算中调拨，11%源于人力成本，10%来自云服务预算，9%则是从数据分析支出中转移。

高盛认为，IT预算内部的结构调整更可能在企业之间重新分配利润，而对标普500整体盈利水平影响不大。然而，若人力成本被显著削减，则可能会对经济产生更广泛的影响。

目前，劳动力市场受到的冲击主要集中于市场营销、平面设计、客户服务和部分技术岗位，而数据中心建设所带来的新增就业在一定程度上抵消了上述岗位的减少。

高盛经济学家预测，AI最终将替代部分劳动力，但冲击将是暂时性的，且规模小于许多投资者的预期。

软件行业的冲击尚不明显

市场曾担忧，客户会借助AI自行开发应用，减少对外部软件供应商的依赖。然而，高盛发现，目前并没有出现广泛的行业重组。

在其IT调查中，仅有17%的受访企业表示计划增加内部软件开发，减少外购软件的依赖。覆盖的软件公司中位数的年度经常性收入(ARR)增速，从2025年第四季度的18%上升至今年第一季度的22%，第二季度进一步加快至23%。

当然，这并不意味着所有个体供应商都能高枕无忧。高盛提到，有报道称星巴克正在研发内部AI工具以取代部分由微软、IBM等公司提供的软件。但从行业总体数据来看，尚未出现普遍恶化的趋势。

高盛筛选出潜在受益公司

高盛认为，劳动力成本较高且具备自动化潜力的公司将最终从AI中获益最大。

目前，劳动力成本在标普500企业总营收中的占比约为12%，年规模约2.1万亿美元。各行业差异显著：工业企业中占比达到21%，信息技术行业为16%，而能源行业仅为5%。

高盛从罗素1000指数成分股中筛选出劳动力成本较高、AI自动化替代潜力大的且管理层在财报中提到AI相关效率提升的企业名单，包括：科斯塔、美元树公司、eBay、亚瑟·加拉格尔、Axon Enterprise、The Trade Desk、爱彼迎、波音、洛克希德·马丁、嘉信理财及摩根士丹利。

尽管如此，高盛也指出，这份筛选名单并不意味着这些企业已经实现显著的AI降本增效——实际上，这批潜在受益者的盈利数据尚未显示出实质性的提升。

目前，AI的投资逻辑已较为清晰：一方面是基础设施供应商，利润清晰可见；另一方面是技术部署者，财务回报仍主要停留在预期阶段。