AI燒錢卻還沒賺錢？華爾街點名真正贏家不是你以為的那些科技股

CMoney 研究員

・ 2026 年 08 月 16 日

企業瘋買AI、資本支出飆升，但據 Goldman Sachs 分析，真正有可見獲利的仍集中在半導體、雲端等基礎設施供應商，多數導入AI的企業尚未展現顯著獲利差異。AI支出多由既有預算挪用，對整體獲利與就業的影響恐將緩步、但持久發酵。

美股企業投入人工智慧的腳步正在急速加快，卻還看不到「立竿見影」的獲利成果。根據 Goldman Sachs 策略師 Ben Snider 最新報告，在第二季財報季中，標普500（S&P 500, 指數代碼：SP500）公司裡，真正量化AI對獲利影響的只有約2%，即便有約11%企業指出在軟體撰寫、客服等特定領域出現可測量的生產力提升，但其整體盈餘成長中位數為17%，與未量化AI成效企業的14%相比，差距在統計上並不顯著。

這樣的數據，說明了一個殘酷現實：現階段市場願意用真金白銀給高估值的，並不是喊著「我們在用AI」的企業，而是提供AI基礎設施的廠商，尤其是半導體與雲端運算。Goldman 指出，第二季整體標普500每股盈餘(EPS)年增約31%（扣除部分私募投資收益），其中受惠於AI資本支出的「超級雲端」（hyperscalers）與相關供應商獲利暴衝54%，幾乎貢獻了指數一半的成長。這也解釋了為何市場資金持續湧向晶片與雲端巨頭，如 NVIDIA(NVDA)、Microsoft(MSFT)等，而對一般企業的AI生產力故事仍保持保留態度。

值得注意的是，這一波獲利榮景並非只集中在少數科技巨頭。Goldman 的統計顯示，標普500中位企業的盈餘成長約為14%，若排除受油價推升的能源股，非AI基礎設施族群也有約14%的成長。換言之，整體企業體質並不差，這也緩解了市場對「只剩幾檔AI股在撐盤」的疑慮。不過，在「誰因AI真正賺到錢」這件事上，供應端與使用端的差距依然巨大：賣算力與雲服務者獲利已經寫在財報裡，導入AI的使用端企業，則多還停留在投資期、回收尚未清楚。

從支出面來看，企業確實開始把AI寫進預算。Goldman 引用 Ramp AI Index 指數指出，7月企業「每位員工每月AI支出」中位數從年初的5美元一路升至12美元，前10%高支出企業更從240美元飆升到650美元，顯示部分企業已大舉導入各類AI工具與服務。不過，目前僅約7%的標普500公司在財報說明會上明確談及AI導入成本，且多數管理層強調支出規模仍相對有限，甚至宣稱短期內效益已足以抵銷成本。Goldman 估計，以推論（inference）成本來看，AI相關支出目前僅佔標普500營收的不到0.5%。

更關鍵的是，這些AI支出大多不是「加碼預算」，而是「重分配」。Goldman 的IT支出調查顯示，約三分之二的企業是從既有預算挪用：35%來自新增預算，18%透過效率提升計畫釋出資金，另外則從軟體、雲端服務、分析工具及人力等項目中撥轉。對整體股市獲利而言，這種「左手換右手」的支出結構，較像是重新分配獲利至新受惠者，而非整體獲利大爆發。然而，一旦有更多企業從人力預算騰挪資源投向AI，自然就難以避免對就業市場帶來壓力，尤其是那些高度標準化、可被自動化的工作。

目前，AI對勞動市場的衝擊仍是「局部且可控」。Goldman 經濟學家指出，就業影響主要集中在行銷、平面設計、客服以及部分科技職位，這些職務的需求有放緩跡象，但同時資料中心建設相關的工程與技術職缺又部分抵消了衝擊。整體而言，他們預期AI最終確實會取代部分工作，但規模可能比市場憂慮的要小，且屬於一段時間內可被消化的「漸進式震盪」，而非瞬間掀起的「失業海嘯」。

對軟體產業而言，市場另一大疑問是：企業會不會乾脆自己用AI寫程式，削減對外部軟體供應商的依賴？Goldman 的調查結果顯示，目前僅約17%的受訪企業表示會因為AI而提高內部自建軟體比例。反而在財報數據上，Goldman 所追蹤的軟體公司中位數年化經常性收入(ARR)成長率，已從2025年第四季的18%，逐季加速到今年第二季的23%。這意味著，儘管個別廠商難免被客戶自建系統取代，從整體產業來看，尚未出現大規模「被AI吃掉」的崩壞情況。

Goldman 也試圖從產業結構來找出未來可能的AI贏家。依照勞動成本占營收比重、工作內容可被自動化程度、以及管理層在公開場合談及AI提升生產力的頻率，篩選出一批潛在受惠股，包括 CoStar Group(CSGP)、Dollar Tree(DLTR)、eBay(EBAY)、Arthur J. Gallagher(AJG)、Axon Enterprise(AXON)、The Trade Desk(TTD)、Airbnb(ABNB)、Boeing(BA)、Lockheed Martin(LMT)、Charles Schwab(SCHW)與 Morgan Stanley(MS)等。不過，Goldman 也坦言，這份名單更像是「具備條件」而非「已實現」。截至目前，這些公司在財報上還看不出因AI帶來的實質獲利躍升。

對投資人而言，整體圖像愈來愈清晰：AI題材可分為「賣鏟子的」與「挖金礦的」兩種。前者——如晶片、雲端、資料中心與關鍵軟硬體基礎設施供應商——其營收與獲利成長已經「落地」，市場自然願意給予溢價；後者——導入AI嘗試提升效率與服務的終端企業——則多半仍停留在「故事階段」，財務回報還需時間驗證。未來幾季，隨著企業AI支出金額與用途更透明，誰能把生產力紅利轉化為EPS成長，才會真正浮上檯面。

另一方面，AI支出目前多由既有IT與人力預算挪用，短期內對整體標普500獲利貢獻有限，但卻重新塑造了產業間的贏家與輸家。當企業逐步習慣在預算中編列AI項目，且勞動成本約佔標普500營收12%（部分產業更高），一旦自動化帶來的節省開始在財報上實質反映，AI的「第二波獲利高潮」才可能真正到來。在那之前，市場對AI題材的選股，也許仍應聚焦在那些已經用數字說話的基礎設施供應商，同時仔細觀察高勞動成本產業中，誰率先把生產力故事寫進損益表。