媒体当地时间 11 月 11 日报道称，若生产率红利迟迟无法向整体经济扩散，支撑巨额 AI 投资、乃至寄望 AI 缓解通胀的乐观逻辑都将面临考验。
报道指出，市场看多 AI 的逻辑可以概括为：投向数据中心的数万亿美元资金有望提升整个经济的生产率，进而覆盖资本开支以及为此举借的巨额债务，由此带来的通胀降温也将为美联储放松货币政策创造空间。
这一逻辑成立的前提，是生产率红利能够在各行业间广泛扩散。从最新数据看，生产率确实在提升，但扩散迹象尚不明显。
美国劳工统计局当地时间 11 月 5 日公布，三季度非农企业部门劳动生产率按年率计算增长 3.6%，远高于市场预期的 2.7%，单位劳动力成本则下降 0.7%。
AI 乐观派对此欢呼不已，但仅一天后，摩根士丹利的美国经济团队便发布报告，拆解了这轮生产率增长的真正来源：截至 2026 年二季度的过去一年，美国人均产出同比增长 2.4%，其中 2.0 个百分点来自 12 个 AI 高暴露度行业，其余 52 个行业合计仅贡献 0.4 个百分点。
据媒体粗略计算，样本中约 19% 的行业贡献了美国约 83% 的生产率增长。
增长集中于高 AI 暴露行业
摩根士丹利依据美国官方的分行业产出和就业数据，选取 64 个行业作为研究样本，并借助一项衡量各行业职业受 AI 影响程度的学术指标，将其按暴露度分为高、中、低三组。
过去一年，高 AI 暴露组的人均产出增速约为 7% 至 8%，中等暴露度组增速放缓，低暴露度组则出现萎缩。
细分到具体行业，集中程度更加突出。数据处理与互联网出版业生产率同比增长 27.0%，且逐季加速；证券与投资业增长 17.6%；出版业（含软件）以及计算机系统设计业均增长约 9%，这些行业恰恰是建设、销售或交易 AI 热潮的行业。
而在就业人数众多的传统行业，医院生产率仅增长 0.3%，建筑业持平，卡车运输和综合商品零售分别下降 11.4% 和 11.8%。
即便在高 AI 暴露行业内部，表现也参差不齐。计算机制造业在产出下滑的同时仍在招聘，人均产出从 2025 年底的增长 13.0% 转为二季度的下降 1.1%。媒体报道指出，这对寄望硬件建设持续推高生产率数据的人而言值得警惕。
被视为 AI 颠覆 " 重灾区 " 的法律服务业同样未见起色，由于产出停滞而就业人数增加，该行业生产率下降了 1.8%。
资本深化而非技术扩散
摩根士丹利六个月前首次开展同类分析时就认为，生产率增长来自 AI 相关行业的资本深化，而非更广泛经济领域的业务流程变革。新增两个季度数据后，这一结论并未改变，集中程度甚至有所上升。
美国另类资产管理公司阿波罗的首席经济学家 Torsten Slok 也指出，全要素生产率停滞而每小时产出稳步增长，正是资本深化而非技术冲击的典型特征。
高盛的 AI 应用追踪数据同样印证了这一点：目前仅有 24.6% 的美国企业在日常业务中使用 AI，而信息、专业服务和金融行业的采用率已接近 50%，与摩根士丹利榜单的前列行业高度吻合。
AI 乐观派认为扩散需要时间，电力和信息技术都花了十年甚至更长时间才在总量数据中体现出来，但在这场 " 生产率繁荣 " 开启近两年后，高暴露度行业的贡献占比仍在上升，尚未出现向其他行业扩散的迹象。
媒体报道指出，若扩散迟迟无法实现，高盛预计的 2026 年至 2030 年美国劳动生产率年均增长约 2.3% 将难以达成，而这种集中格局可能持续到资本开支周期见顶回落、高暴露度行业产出随之降温为止，届时美国经济将背负 AI 投资留下的债务，却未能收获广泛的生产率提升。
报道还指出，在此之前，美国的生产率繁荣将呈现 " 双速 " 格局：少数 AI 高暴露度行业的生产率快速增长，其余行业则增长乏力甚至萎缩。
