高盛：AI资本支出热潮将难以继续支撑S&P 500盈利

一句话看懂：高盛首席美股策略师本·斯奈德指出，AI 资本开支今年贡献了 S&P 500 近一半的盈利增长，但这一推动力预计在 2027 年明显减弱，即使算力投入仍在继续增长，也难以单独支撑大盘盈利动能。

事件核心：发生了什么

据 Business Insider 报道，高盛首席美国股票策略师本·斯奈德在最新客户报告中给出判断：AI 投资热潮今年为 S&P 500 贡献了接近一半的盈利增长，这一“顺风”明年起将开始消退，即便大型科技公司的资本开支仍在扩张。

斯奈德的核心逻辑有两条。第一，半导体利润率今年大幅走高，使指数盈利对芯片价格变化格外敏感；高盛行业分析师预计供应紧张会持续到 2027 年，但利润率扩张的速度明年就会放缓。第二，大型科技公司此前的利润中还包含来自私人投资的账面收益，这部分并非真实现金流，若明年“其他收入”完全消失，按可比口径将给 2027 年 S&P 500 盈利增速带来约 8 个百分点的拖累。

需要说明的是，斯奈德并未预言 AI 泡沫即将破裂，他的基准情形是未来两年盈利增速显著放缓。

为什么重要

过去两年，算力、芯片与大模型训练需求是美股盈利叙事的主轴，市场也习惯把 AI 资本开支等同于确定性增长。高盛这份观点提示了一个容易被忽略的错位：资本开支继续增长，不等于盈利贡献继续放大。当芯片供给逐步跟上、价格与利润率回落，产业链上游的利润弹性会先于需求见顶。

对 AI 行业而言，这意味着估值逻辑可能从“投入规模”转向“投入产出比”。云厂商和模型公司是否能把算力换成可计费的产品收入，将比单纯公布资本开支数字更关键。目前公开信息显示，这一转向仍属预期，尚未在财报中得到验证。

对用户/开发者/创作者的影响

如果芯片价格和云算力成本随供给宽松而回落，开发者调用大模型 API、跑训练与推理的单位成本有望改善，图像生成、视频生成等算力密集型应用的定价空间也会更宽。反过来，若上游利润率收缩传导为投资收缩，部分闭源模型的迭代节奏和免费额度可能收紧，开源模型的性价比优势会更突出。对创业者和内容创作者来说，把工作流绑定在单一 API 或单一算力供应商上的风险值得重新评估。