市場如今對 AI 投資的焦點過於偏重硬體領域，然而，包括資料基礎設施、企業組織重構與勞動力調整在內的「非硬體支出」其實正迅速擴大，規模與影響已不容小覷。

高盛全球經濟研究團隊分析師 Joseph Briggs 等人近期發布最新報告指出，美國 AI 相關硬體資本支出雖已達 3,600 億美元、占 GDP 的 1.1%，但這不過是故事的一半。

分析師將與 AI 相關、但不屬於硬體設備的支出，統一歸類為「無形資本投資」，範圍涵蓋專利、商標、品牌價值、軟體、研發、員工培訓，以及企業的組織管理能力等項目。

根據 EU KLEMS 資料庫統計，目前無形資本投資在美國與英國已占整體投資的一半以上，G10 國家的平均占比也接近 48%。

回顧過去 20 年的變化，無形資本比重持續攀升的主要推力，來自組織資本以及資料庫／軟體投資的大幅成長，而這兩大領域，正是當前 AI 與 AI 代理導入過程中最核心、也是資金投入最龐大的方向。

報告從四個角度，嘗試量化當前 AI「非硬體」投資的真實規模。

IT 人力支出

在 IT 人力支出方面，過去兩到三年間，與 AI 相關的 IT 職缺占比已提升至約四分之一，與多項企業調查顯示「20% 至 40% 的 IT 預算正流向 AI 專案」的結果大致吻合。

依據這項推算，非科技企業透過內部 IT 部門投入 AI 工具開發的年化支出，規模已達約 1530 億美元。

管理層的時間與資源配置

至於管理層的時間與資源配置，調查指出，大型企業高階主管約有三分之一的績效評估已與 AI 策略成果連動，顯示 AI 已連續多年躍升為美國企業決策層最核心的關注議題。

報告並引用 Corrado-Hulten-Sichel 方法論進一步估算，假設高層管理者約 20% 的工作時間投入組織創新，而其中又有 35% 聚焦於 AI 相關轉型，則企業在 AI 組織資本上的年度投入已超過 400 億美元。

人力重整成本

在人力重整成本方面，報告彙整了 Block(XYZ-US) 、Atlassian (TEAM-US) 、惠普 (HPQ-US) 、甲骨文 (ORCL-US) 、埃森哲 (ACN-US) 與 Salesforce(CRM-US) 等企業因 AI 導入而出現的裁員案例，推估每位受影響員工平均需承擔約 8.4 萬美元的重組成本。

目前 AI 對整體就業市場的實際衝擊仍相對有限，對應的年化重整支出約為 100 億美元。

然而，若按照分析師先前預估「AI 最終可能取代 6% 至 7% 的勞動力」進行推演，整個 AI 普及週期內，美國企業在人力重組上的總成本，恐將上看 8000 億至 9000 億美元。

歷史經驗

從歷史經驗來看，報告引用 EU KLEMS 資料庫的回歸分析指出，ICT 硬體投資與無形資產投入之間存在高度正相關。

歷史數據顯示，每新增 1 美元的硬體投資，平均會額外帶動約 2 美元的無形資本支出，其中約 1.3 美元流向軟體與數據資產，0.5 美元投入組織資本，其餘 0.2 美元則配置於其他無形資產。

若將這項歷史乘數效應套用至當前 AI 硬體投資規模，意味著美國可能對應約 7000 億美元的配套無形資本支出，而全球整體規模則有機會逼近 1 兆美元。

分析師也援引亞特蘭大聯邦準備銀行的調查數據作為佐證。該調查涵蓋軟體、訂閱服務、硬體設備、員工培訓以及 IT 支援等多個面向，並預估 2026 年企業在 AI 相關領域的支出規模將達約 2800 億美元。

數據管理龍頭爆發，市場已給出答案

非硬體投資的快速升溫，其實早已反映在市場與企業財報數據之中。

以資料管理與 AI 基礎設施領域為例，Snowflake(SNOW-US) 、Databricks 與帕蘭提爾科技 (PLTR-US) 等龍頭企業，自 2022 年 ChatGPT 問世後，營收規模已成長超過三倍。

三家公司合計企業價值，也從 2022 年不到 1000 億美元，大幅膨脹至 2025 年底超過 6500 億美元。

雲端服務市場的爆發，同樣顯示企業正加速將資金投入 AI 相關基礎建設與軟體能力。

亞馬遜 (AMZN-US) AWS、微軟 (MSFT-US) 、Google(GOOGL-US) 與甲骨文等大型雲端業者，其雲服務收入已從 2022 年約 2000 億美元，成長至目前超過 5000 億美元。市場更預估，整體規模在本世紀末前有望突破 1 兆美元。

此外，相較於 2022 年底的預測，市場目前對 2026 年雲端服務收入的共識估值，已額外上修超過 1500 億美元。

生產率「J 曲線」：短期壓抑，長期爆發

分析指出，大規模無形資本投入，短期內往往壓低 GDP 與生產率的統計數字，這是經濟學中有據可查的「J 曲線效應」。

原因在於，企業將資源導向內部 AI 工具開發、流程再設計與員工再培訓時，這些支出在國民帳戶中被記為成本而非投資，對應的資產價值卻無從計入。

報告估算，僅 AI 相關組織投資每年約 500 億美元，就已導致美國 GDP 被低估至少 0.2%；若相關統計關係成立，低估幅度甚至可能高達 GDP 的 2%。

換言之，美國近期生產率數據仍有顯著的上修空間。

誰是下一代超級明星企業？

高盛援引經濟學家《沒有資本的資本主義》（2017）中提出的「四 S 框架」，指出無形資本天然具備可擴展性（邊際成本趨近於零）、沉沒性（難以轉售）、溢出性（知識易被競爭對手複製）與協同性（不同無形資產相互放大價值）。

這種高固定成本、低邊際成本的結構，天然有利於先行者。歷史數據亦已驗證：過去 40 年，「超級明星」企業的營收份額與無形資本投資規模幾乎同步攀升。

迴歸分析進一步顯示，無形資本占比每提升 1 個百分點，未來 2 至 4 年內勞動力成本占增加值的比例將下降 0.2 至 0.3 個百分點。

報告的結論指出，今天率先在數據、人力與組織基礎建設上有效投資 AI 代理的企業，很可能成為下一代享有超額估值的超級明星公司。

不過，高盛同時提醒兩項前提：其一，AI 技術棧內部的利潤分配仍高度不確定，晶片商與基礎模型提供商同樣有可能是最終的最大贏家；其二，AI 帶來的生產率提升並非只有少數贏家獨享，分析師維持先前判斷，AI 完全普及後，將推動發達經濟體勞動生產率與 GDP 水準提升約 15%