报告测算显示，当前美国AI基础设施投资的强度，已经超过了上世纪美国铁路大建设、电气化普及以及互联网泡沫时期的历史峰值。作为本轮投资的核心载体，数据中心建设正在从根本上重塑美国经济的运行版图。

大量新建算力园区在全美范围内落地，直接创造了数十万个建筑施工、设备运维、技术服务类新增就业岗位；围绕AI芯片制造、算力运营、配套电力保障的产业链快速膨胀，也催生了一批新的科技领域亿万富翁，成为当前美国经济中最具活力的增长引擎。2025年的最新宏观数据显示，AI基建投资已贡献了几乎全部的美国年度GDP增量，如果剔除数据中心建设带来的拉动，美国经济将直接落入接近衰退的区间。

但这份研究同时发出明确警示，当前规模空前的AI基建扩张，其资金来源高度依赖债务融资，大量投资并非来自企业自有现金流，而是通过债券发行、项目贷款、长期租赁等方式撬动外部资金完成。这种高杠杆的扩张模式，使得整个AI基建产业链的运行韧性极为脆弱：一旦后续AI下游应用的商业化落地速度不及预期，行业扩张的节奏戛然而止，高债务堆积形成的压力将快速传导至金融体系，由此引发的冲击波将席卷美国经济的各个角落。

值得注意的是，报告发布的时间节点，恰好与当前市场对AI基建融资环境的研判形成呼应。此前清华大学五道口金融学院业界导师杨庆宏的相关研究就指出，不同于历史上美国铁路、电气化、互联网三次技术革命爆发时，联邦政府处于财政盈余、主动缩减债务融资的宽松环境，当前美国联邦财政赤字高企，政府与科技巨头同台争抢长期市场流动性，流动性约束才是决定本轮AI基建扩张边界的核心因素。

高盛此前发布的研报也显示，2026年美国AI领域总投资规模将接近6000亿美元，占GDP比重约2%，AI相关融资已经占到美国投资级债券总发行量的近四分之一，长端利率上行的压力正在逐步向AI基建项目传导。

业内分析人士指出，布鲁金斯学会本次发布的10.3万亿美元测算值，相比今年3月的初版估算上调了2万多亿美元，主要原因是过去半年AI算力需求增长持续超出市场预期，单座顶级AI数据中心园区的建设成本已经攀升至80亿美元以上，配套的电网升级、冷却系统、绿电供应等相关附属投资的规模也在同步扩大。当前美国多地数据中心的电网并网等待周期已经拉长至4年，物理层面的电力基础设施瓶颈，正在进一步推高AI基建的整体投资成本。

Stijn van Nieuwerburgh在论文结尾特别提醒市场参与者，历史上美国经济从未出现过单一行业持续以GDP 3%以上的占比吸收社会资本的情况，当前没有任何历史经验可以完全参照。在享受AI基建带来的增长红利的同时，监管部门、投资机构和产业方都需要高度警惕债务杠杆快速累积带来的尾部风险，避免行业扩张中断后，局部的产业波动演变为全局性的宏观经济冲击。

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