圣路易斯联储分析约49万份财报电话会：企业谈及AI生产率时多表达未来预期

作者 Serdar Ozkan , Aakash Kalyani , Nicholas Sullivan

要点

对美国上市公司 49 万份财报电话会议文字记录的分析表明，人工智能（AI）已经改变了高管谈论生产率的方式，尽管其影响尚未在总体生产率数据中清晰显现。
近年来，关于生产率的讨论有所增加，但更显著的是，围绕生产率的讨论中，以 AI 为中心的占比大幅上升。
大多数关于生产率的讨论都着眼于未来，尤其是涉及 AI 时。财报电话会议文字记录中提及 AI 的生产率相关句子，约 95% 都指向未来的增长。
高管主要以积极的口吻描述 AI 对生产率的影响，这表明他们普遍抱有乐观态度。

自 2022 年底 ChatGPT 发布以来，人们普遍期待人工智能（AI）能够提高生产率。但总体生产率数据迄今显示的信号较为温和：截至 2026 年第一季度的四个季度内，经利用率调整的全要素生产率仅增长 0.07%。这一数据来自旧金山联储，反映的是 2026 年 6 月 4 日的更新，该更新截至 2026 年 7 月 20 日仍为最新版本。在这篇博客文章中，我们利用季度财报电话会议，衡量企业高管如何讨论生产率、AI，以及预期生产率改善的时间。

企业高管亲述 AI 生产率

我们的分析基于 S&P Global 提供的约 49 万份财报电话会议文字记录，涵盖 2000 年至 2025 年间 5,198 家美国上市公司。财报电话会议适用于此项研究，因为它们定期举行，涵盖广泛的公司，并能以可比的方式展现管理者如何随时间讨论业绩、成本、投资和预期。

要从数百万句文本中发现并解读企业对生产率的讨论，需要分两步进行：

首先，我们扫描了每份财报电话会议文字记录，提取所有包含生产率相关词语（如“高效”和“效率”）的句子，以及前后紧邻的句子作为上下文。这一步有意采用宽泛标准，因此也会捕捉到一些无关用法，例如提到一次“富有成效的会议”。
其次，我们将每个匹配句子及其上下文交给开源大语言模型（LLM）Qwen3-3B，以提取若干关键信息。LLM 判断讨论是否也涉及 AI；公司描述的生产率是上升、下降还是保持不变；以及发言者描述的是已经发生、正在发生，还是预期未来发生的情况。经判定与企业生产率无关的句子会被标记并剔除。

最终得到的是一个包含约 910,955 条带标签的生产率句子的数据集，每条句子都关联到一家企业和一个季度。这使我们不仅能够衡量企业谈论生产率的频率，还能比较与 AI 相关的生产率讨论和其他生产率讨论在时间、语气和内容上的差异。

接下来的章节将讨论文本分析的结果。

生产率讨论中关于 AI 的占比大幅上升

在讨论 AI 之前，值得注意的是，在样本期内，业绩电话会议中关于生产率的整体讨论有所增加。下图首先展示了每份文字记录中被标记为与生产率相关的句子占比，并采用四季度滚动移动平均进行平滑处理。2020 年，这一序列大幅下滑，尤其是在新冠疫情暴发后的最初几个月，当时业绩电话会议主要聚焦于需求、供应链和劳动力市场动荡等紧迫问题。随着企业逐渐走出危机应对模式，生产率讨论有所回升，之后继续增加。到 2025 年，与生产率相关的句子在业绩电话会议文字记录中的占比已高于疫情前。

生产率讨论的构成变化更加显著。（见下一张图。）在 ChatGPT 首次亮相之前，既提及 AI 又与生产率相关的句子占比接近于零。2023 年，这一比例迅速上升，2024 年趋于平稳，随后在 2025 年再次加速增长，到当年年底约占生产率相关句子的 15%。换言之，企业谈论生产率的整体频率有所增加，但更显著的是，企业越来越多地从 AI 的角度来讨论生产率。

此外，企业谈论 AI 的方式也发生了变化。为说明这一变化，我们计算了已识别句子中某些二元词组（由两个词组成的短语）的出现频率。（见下图。）2023 年，在大型语言模型（LLM）首次问世后不久，使用频率最高的 AI 相关二元词组是“生成式 AI”。从 2025 年开始，“使用 AI”和“AI 工具”的使用频率上升，而被动且含义模糊的“生成式 AI”则逐渐不再流行。

AI 讨论主要聚焦于预期

一个自然的问题是，企业是在报告已经实现的生产率提升，还是在表达对 AI 未来效益的乐观预期。对与 AI 相关和无关的生产率句子进行时态分类，可以直接回答这个问题。

下图显示，大多数生产率讨论都着眼于未来。这种模式在与 AI 相关的句子中尤为明显。2000 年至 2025 年的所有季度中，约 95% 的 AI 相关生产率句子提及未来收益，而无 AI 相关生产率句子中的这一比例约为四分之三。2023 年和 2025 年也都呈现出同样的模式，这表明即使在 ChatGPT 发布后的最初阶段过后，关于 AI 提升生产率的讨论仍然着眼于未来。企业如今可能正在围绕 AI 进行投资、试验和重组，但可衡量的生产率效应大多仍有待显现。

AI 生产率情绪绝大多数为正面

高管主要以积极的方式描述了与 AI 相关的生产率影响。（见最后一幅图。）在与 AI 无关的句子中，2000 年至 2025 年的所有季度里，75% 描述生产率有所提高，约 20% 描述没有变化，只有很小一部分描述生产率下降。与 AI 相关的句子则更加一边倒：95% 描述生产率有所提高，描述生产率下降的比例微乎其微。由此呈现出的图景是高管们强烈的乐观情绪：在同一语境中谈论 AI 和生产率的公司，通常会将 AI 描述为提升生产率的力量。与这种情绪一致，持积极 AI 态度的公司也增加了投资。在旧金山联储 2026 年的一篇文章中，Aakash Kalyani 和 Huiyu Li 使用财报电话会议文本识别出对 AI 持积极态度的公司，并显示到 2025 年，这些公司的投资增长显著高于其他上市公司。他们发现，近期资本支出和研发增长主要由对 AI 持积极态度的公司推动，尤其是投资于 AI 基础设施的大型科技公司。结合我们的证据，这表明公司不仅在积极谈论 AI 提升生产率的潜力，而且至少有一部分公司正在进行实现这些收益所需的投资。

结论

综合来看，证据表明，AI 已经改变了企业谈论生产率的方式，尽管其影响尚未清晰体现在总体生产率统计数据中。高管们越来越多地将生产率提升与 AI 联系起来，而且这种联系绝大多数是积极的。但这些讨论仍主要着眼于未来。目前，财报电话会议反映的与其说是已普遍实现的生产率提升，不如说是企业部门正积极投资、试验并期待 AI 带来未来收益。我们将继续关注，未来财报电话会议中与 AI 相关的生产率讨论是否会从对未来的预期转向已实现的收益。

注

这篇来自旧金山联储的文章反映了 2026 年 6 月 4 日的更新，该版本截至 2026 年 7 月 20 日有效。
与这种情绪一致，持积极 AI 态度的公司也增加了投资。在旧金山联储 2026 年的一篇文章中，Aakash Kalyani 和 Huiyu Li 使用财报电话会议文本识别出对 AI 持积极态度的公司，并显示到 2025 年，这些公司的投资增长显著高于其他上市公司。他们发现，近期资本支出和研发增长主要由对 AI 持积极态度的公司推动，尤其是投资于 AI 基础设施的大型科技公司。结合我们的证据，这表明公司不仅在积极谈论 AI 提升生产率的潜力，而且至少有一部分公司正在进行实现这些收益所需的投资。