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Overview2026年富达全球投资展望—— 富达分析师调研观点：AI逐渐为企业创造价值
2025年12月27日
摘要：富达国际遍布全球主要市场的分析师团队就人工智能（AI）对企业基本面的影响进行深入分析、探讨及解读。我们相信，这些“在地”的一手观点将对投资决策带来益处。
Punam Sharma，欧洲股票研究主管
John Stavis，亚洲股票研究主管
核心观点：
- 富达国际全球分析师团队一直密切关注企业如何通过AI创造价值，以及这些投资在企业实际运营中产生的影响
- 同时关注数据中心等更广泛的AI基础设施建设，并分析潜在的受益行业
- 在评估AI对各行业的影响时，分析师们重点关注AI对就业和经济增长的连带效应
一年前，富达国际大多数分析师认为AI对2025年企业盈利的影响较为有限。当时的普遍看法是，非科技领域的企业将面临更长的技术落地与收益实现周期。
然而，我们也同时指出，多数分析师预计AI效益将在一年后开始兑现。最新的富达全球分析师调查已印证此观点：近一半的分析师表示，预计 AI 将在 2026 年对公司盈利能力产生积极影响，这一比例在去年只有约四分之一。
负责美国银行业的分析师Lee Sotos表示：“带来这一变化的原因是企业采用AI的紧迫性提高了。一年前银行的AI应用场景还只是泛泛而谈的，如今已在规划具体的实际解决方案。”
企业如何通过AI变现？
Sotos 指出，虽然目前银行业的大多数AI应用都侧重于降低成本，但银行也在积极探索如何通过AI促进收入增长。
Sotos表示：“目前我们看到银行业的创新主要集中于资本市场相关的销售与交易。此外，AI也逐步运用到客户端。比如当客户到访时，AI赋能的系统会向银行销售人员提示新产品的潜在销售机会，或在理财方面为客户量身定制投资策略。”
为客户提供更个性化的服务正成为全球多地银行应用AI的主要场景之一，此举有效提升了运营效率、优化了客户体验并增强了欺诈检测能力。此类创新举措（例如精准营销或利用生物识别技术进行欺诈检测）所依托的技术虽可归为AI范畴，但与近期兴起的大语言模型（LLMs）关联度较低。值得指出的是，LLMs的影响力正逐步加大。在与多家大型银行高管团队交流之后，专注于亚太地区银行业务的分析师Gaurav Jangale指出：“聊天机器人已开始替代部分银行业的前台岗位。”
AI助力企业提升运营效率，从而增加收入金融行业被分析师列为未来12个月内最有望通过AI获益的三大行业之一。另外两大行业包括通讯服务及医疗保健。
对于位居首位的通信服务而言，覆盖该行业的分析师普遍预计，AI将在未来一年内将为部分相关企业带来积极影响。
专注日本市场的分析师Kazayuki Soma表示：“过去12个月，通过与上市公司管理层的多次交流，我更加确信AI能够提升电信运营商的运营效率。”他进一步举例说明：“以基站为例，这些保障移动通信的地面服务器，可通过AI灵活开关，从而实现更高效的能耗管理。”
在其他行业，分析师也开始注意到AI正推动效能提升，应用范围已从石油天然气、采矿延伸至零售消费等领域。负责中国必需消费品与运动服饰行业的分析师Alex Dong指出，从运动服饰的设计创新，到快餐门店的运营优化，AI驱动的效率提升已贯穿多个环节。
谷歌、Meta、亚马逊和微软等科技巨头，也在探索如何运用AI刺激消费端收入。负责半导体行业的分析师Jonathan Tseng指出：“一个非常简单的办法，将现有的广告资源内容和AI生成的内容结合。”这些巨头拥有庞大的用户基础与收入规模，因此，AI相关收入很可能成为这些企业整体营收的重要构成，即使其贡献度仍难以精确量化。
若AI在企业的渗透率继续提升，一个必然结果是它的影响将超越单个企业的边界，将向整个产业生态传导。
AI加速应用带来数据中心建设加快
数据中心及相关基础设施的大规模建设，是AI浪潮中最先产生、也最为直接的衍生效应。
专注于澳大利亚金属与采矿行业的分析师Sam Heithersay指出：“支撑AI运行的数据中心属于高能耗设施，因此，市场上对铜等金属的需求将显著增加。”
能源分析师Randy Cutler补充道：“绿色能源显然已经难以满足需求，天然气发电的必要性不言而喻。”
北美资本品分析师Shreeji Parekh对此表示认同，他指出，市场开始重新关注能够稳定发电的电厂。“数据中心的全天候运行特性更需要由天然气、核电或煤炭来支撑，可再生资源很难满足，即使配备电池储能也很难实现，目前可再生能源搭配的储能系统最多仅能维持4小时。”
AI加速应用给就业与薪酬结构带来深刻变化
总体而言，企业近期对人工智能的应用似乎主要集中在降低成本方面，而最大的成本节约途径就是降低员工工资。
在美国，企业每年薪酬支出超过13万亿美元，即便AI仅取代其中一小部分，也意味着广阔的商业前景。目前已有迹象表明，AI正逐步降低企业对劳动力这种生产要素的依赖。
“我跟踪的多家公司已实现15%至20%的营收增长，但员工人数并未增加，”中国医疗行业分析师Lizheng Zhu表示。
历史上来看，就业增长乏力与失业率上升是经济疲软的重要信号。尽管失业率攀升确实会通过税收下降而影响政府财政，但也有观点认为，此次AI带来的变革可能有所不同。就业岗位减少与薪资下行压力带来的收入水平降低，确实会削弱劳动者的消费能力。然而，社会富裕阶层或将受益于“财富效应”，AI驱动下的企业效率提升有望推高其股票投资组合的价值，从而在一定程度上抵消对整体GDP的冲击。
观点激辩：2026年AI将走向何方？
企业向分析师们介绍的各类AI项目，未必都能实现预期的理想收益。但归根结底，所有上述前景都取决于一个核心问题：AI能否兑现其创造价值的承诺？
目前而言，对此下定论还为时过早。
Jonathan Tseng指出：“大型企业正在引入代理型人工智能（Agentic AI）系统，用来简化其现有业务流程。但这绝非一朝一夕之事，因为人员与流程的变革往往需要更长的周期。”与此同时，AI悲观论者对AI基础设施的大规模投入频频摇头，认为这很可能导致产能过剩，进而损害企业价值。更值得警惕的是，许多AI模型公司的盈利前景仍不够明朗，其资金消耗规模远超现有营收数倍，商业模式面临严峻考验。
分析师Josh Han An Xin在谈及他所覆盖的一家大型AI模型公司时表示：“若当前投资计划全部落实，我看不到任何能够实现盈亏平衡的可能。”然而，若选择置身事外，同样面临落后于时代的风险。Jonathan Tseng指出：“目前AI模型仍在持续改进，产品化进程也非常迅速。只要这个基石稳固，其他一切都会水到渠成。相反，若仅凭过时的数据与过去的模型便全盘否定现在AI的价值，这就像当年有人看见莱特飞机便断定大众航空绝对不可能实现一样。”