摘要：2025年9月，中金研究部国际组前往美国调研了三十余家企业，包括科技、制造、消费、金融等领域，深入了解美国经济动态、制造业回流现状、AI产业趋势、终端消费市场景气度。

Abstract

摘要

2025年9月，中金研究部国际组前往美国调研了三十余家企业，包括科技、制造、消费、金融等领域，深入了解美国经济动态、制造业回流现状、AI产业趋势、终端消费市场景气度。

美国AI应用如火如荼，Agent呈垂直化、场景化趋势

根据调研观察， 企业对AI应用的渗透率和信任度都在增加，每家企业都提到AI贡献主要体现在降本增效， 典型应用包括代码编程、客服、企业业务流程助手，这基本成为企业标配。趋势上，我们看到早期用户正从AI Agent试用阶段进入规模部署， 云厂商和大模型开发者正重点向垂直行业转型， 开发垂直场景的智能体提升用户粘性和价值增量、巩固护城河。头部企业也倾向自主整合以满足通用模型无法覆盖的垂直需求，从预训练开始构建模型，携手科技行业头部公司共建垂直Agent。此外 围绕法律、金融、医疗等专业场景的AI Agent创业涌现， 通过建立行业认知壁垒、模板化输出解决方案使商业模型形成闭环，虽然商业化处在早期，企业在探索定价方式从按席位向按量、按价值创造转变。

美国再工业化步入实施阶段，政策、资本、技术、需求共振，但应放低短期进度预期

调研公司普遍认为制造业回流是长周期决策的过程，制造业对经济的拉动重要性是企业共识，而投产拐点将呈渐进式而非跨越式增长， 目前新增投资以棕地扩建、现代化改造、设备更新为主，新绿地项目边际上在增加；短期内关税是抑制下游资本投资节奏的主要因素，企业普遍在紧密关注成本和需求侧的变化，更稳定的预期会带来投资信心的边际改善。从下游来看，数据中心是得到验证的最为强劲的领域，物流仓储需求强劲，汽车投资审慎，食品饮料、日化等消费品制造投资稳定。

我们认为影响美国再工业化进度的因素主要来自劳动力成本和供应链配套。 根据不同制造业企业交流，美国平均工人成本约为中国5倍，尤其熟练工短缺、零部件配套缺位，导致产能爬坡慢，但爬坡稳定后生产效率有所提升；另一方面，美国的用电成本与中国相当，土地成本占优但建设成本较高，整体制造成本和中国相比仍有一定差距，企业也会综合不同区域的定价、规模、效率平衡产能布局。同时制造企业普遍通过自动化产线、AI工具提升效率。

关税后企业如何应对？ 根据交流提到，2025年以来关税和加速折旧政策催化了钢铁、汽车生产回流，部分汽车主机厂计划将产线转回美国。在成本传导方面，头部企业主要通过调整生产布局、优化成本结构和产品组合应对关税压力，但尚未广泛面向客户提价。

美国消费呈降级趋势，低收入群体受通胀挤压，企业盈利能力仍有韧性

2023年起受通胀及收入增长滞后影响，美国消费乏力，低收入消费者可支配收入缩减，优先满足基本需求，更关注绝对价格，零食购买偏好从大包装转向低价小包装。企业通过产品创新、供应链优化、灵活定价等“自助”策略应对，如亿滋推小包装、Taco Bell创新鸡肉品类。长期看，企业依托外出就餐比例提升、新兴市场零食增长等结构性增量以及多元化布局增强韧性。关税生效后消费企业普遍采取选择性提价，成本并未大面积传导给消费者，部分供应链从中国向东南亚转移。AI在美国消费企业中广泛应用，降本增效具体体现在优化人力、预测消费行为、精准营销等方面。

Text

正文

科技：企业对算力需求乐观，AI应用呈垂直化趋势

在AI基建驱动下，FactSet预计2025年美国通讯服务行业资本开支增速为41%，其他主要国家和地区（欧洲/日本/新兴市场）为个位数增长，带动全球通讯服务资本开支增速达到27%。通过调研，我们感受到美国算力基础设施处于需求扩张与技术迭代加速阶段，算力需求因AI应用渗透、企业自主技术栈布局而持续增长，我们交流的服务器、交换机厂商对5个季度内的AI需求可见度高，少部分企业从AI应用的测试阶段迈入生产（即规模部署）阶段，尽管AI应用商业化仍在早期，企业普遍反馈看到明确的降本增效贡献、投资回报模型逐渐跑通，各领域AI Agent产品如火如荼涌现。

算力需求持续增长的主要驱动： 1）AI应用渗透率提升（B端Agent工作流的普及以及C端视频生成、游戏交互等多模态应用），2）同时AI应用也加快企业云迁移进程，3）AI Agent需要针对不同特定领域的小语言模型，带动了定制化模型开发与部署。4）主权云。SAP将加大在欧洲的云运营支出，主要扩展主权云服务，服务器厂商也提到来自中东、北美、欧洲等地主权云和主权AI的需求在增加。

图表1：美国TMT行业资本开支领先全行业

资料来源：FactSet，中金公司研究部

图表2：美国通讯服务行业资本开支领先全球

资料来源：FactSet，中金公司研究部

图表3：主要云厂商资本开支同比

资料来源：Bloomberg, FactSet，中金公司研究部

图表4：美股四大云厂商营收体量持续增长

资料来源：Bloomberg, FactSet，中金公司研究部

AI Agent迈向规模化部署

企业端AI应用开始走向规模化部署。 根据头部服务器厂商反馈，其3,000家企业客户中，少数正从AI应用的测试阶段进入生产阶段，客户需要看到投资回报率达到一定目标才愿意大规模投入。头部交换机厂商反馈，企业开始为推理需求提前投资，虽然在相对早期。我们认为随着应用铺开，企业端（而非头部数家大型云厂商）需求分化，对于交付、安装、实施、运维服务的诉求各异，将利好在渠道和售前售后端长期深耕的IT企业。

降本增效是所有企业都提到的AI应用在当前阶段的主要贡献， 特点是以企业端需求为核心驱动，代码编程、客户服务（通过Agent工作流提升效率）等生产力工具是美国目前应用普及率较高、收入前景明确的方向。我们与调研的美国公司IR团队交流，大部分都提到已在团队内部运用AI工具。以零售交易平台Robinhood为例，多数的客户服务案例已由AI独立处理，覆盖从基础问题到复杂业务的全流程，大幅降低人工成本，工程团队利用AI 工具加速代码编写。工程机械头部企业卡特彼勒通过技术委员会，评审AI工具的内部应用与客户解决方案，持续引入经审批的新工具以适配不同场景。

AI Agent场景垂直化，头部企业直接合作趋势加深。 我们观察到，在大模型日趋商品化的背景下，美国头部云厂商和大模型厂商正重点推进垂直场景整合，以加深护城河，目前能真正实现端到端的企业集成、深度融入工作流的Agent产品还在早期。垂直化是目前市场探索的主要方向，本质是将通用能力与特定行业需求深度融合，构建驱动AI Agent的小模型，搭建适配特定场景的AI智能体，把行业知识变成工程化的解决方案。在这个趋势下，掌握知识产权和高质量专有数据的各行业头部企业也尝试转向自主开发或定制化模型，接入预训练到训练后调整的全流程，甚至从零构建垂直模型，以满足自身业务需求，他们倾向选择“自主研发+外部生态合作”的模式。比如罗克韦尔自动化基于工厂经验积累，与微软、英伟达等科技行业头部企业合作，将AI应用于自动化平台编程、设备数据分析、工程师培训方面。餐饮头部企业百胜，通过英伟达协助训练和微调模型、提供AI Agent应用程序开发支持，共同开发下一代语音AI技术用于门店服务。我们认为未来多agent并存的趋势下，具备统筹管理的平台如云厂商以及具备分发能力的企业将占据话语权。

AI Agent在法律、金融、医疗、零售等领域的应用。 以法律领域为例，AI Agent能够处理合同审查、诉讼支持等任务，输出符合行业规范的模板化结果。在金融领域已从探索阶段进入初步规模化应用阶段，覆盖风险防控、客户服务优化、智能支付等方面，以支付领域为例，Mastercard通过AI构建了覆盖实时支付、交易及反洗钱的全链路信用评分体系。医疗领域，通过采集通用人群的MRI、X光、超声等影像数据训练模型，生成可能遗漏的病灶提示、预后评估及治疗方案、自动完成病历记录。

挑战：数据质量（如人工标注数据、历史判例更新）与集成能力（端到端工作流整合）构成核心壁垒， 前 者影响模型准确性，后者影响用户粘性。我们认为拥有高质量数据源的能力和数据工程能力同样重要，以SAP为例，依托数十年积累的业务流程knowhow（ERP、CRM等）构建业务语义基础模型，结合Databricks 的数据工程能力整合第三方数据，计划2025年底推出40个垂直AI Agent。

AI商业化，从按量、按功能收费向价值创造转型

AI功能普遍初始采用门槛低，兼顾核心业务的可预测性与用量弹性，推动定价从 “功能使用” 向 “价值创造” 转型。 部分 SaaS企业保留核心产品的席位制定价，同时对AI新功能采用基于使用量的定价。在这种模式下，企业通过设置免费额度以降低初期使用门槛，待客户验证功能价值后，再通过超额部分按需收费推动付费转化。以法律AI企业为例，采用双层收费结构，基础案件覆盖1000页，复杂案件再额外收费，体现根据场景复杂度和客户需求动态调整定价的灵活性。SAP为例，从本地部署向云端迁移过程中，通过向客户交叉销售（如核心ERP扩展至采购、HCM模块）能提高收入乘数，我们预计未来结合AI服务达到5倍，体现了AI融入既有产品增加潜在收入的潜力。

美国在AI政策监管上呈现放宽趋势， 州级透明化措施和联邦监管放松推动更多资源投入AI领域，尤其在医疗健康等传统监管严格的垂直领域，政策松绑将加速新应用场景涌现。

制造：再工业化步入实施阶段，产业配套、劳动力供给需时间完善

19世纪中后期，美国曾经历了快速的工业化，1880年代末期美国制造业占全球比重超过1/3，奠定全球制造业中心的地位。1960年代后美国制造业开始对外转移，轻工业品和重化工品生产逐渐从劳动力成本高的地区转移到新型工业化国家，伴随美国的金融、地产等现代服务业快速发展，制造业实际增加值占GDP比重从15%左右降至90年代的11%-12%，占全球制造业比重从70年代近30%下滑至80年代20%。2008年开始，美国政府通过补贴、减税、贸易壁垒、扶持创新、劳动力培训、放松监管等系列举措持续加码制造业回流，2010年后制造业增加值占全球比重稳定在16%左右，2023年小幅提升至17.1%，2024年制造业实际增加值占GDP比重为10.2%，多年基本保持稳定，但低于主要制造业大国20%-25%的水平，考虑生产性服务业，美国整体生产性服务业+制造业占GDP比重与中国相近，为65%左右。

再工业化趋势初步成形。 根据我们与美国头部的机械、自动化、钢铁等制造业企业交流，肯定制造业的重要性是一个基本共识，除了直接创造制造业岗位，制造业复兴能通过乘数效应带动相关服务行业就业和实体需求，资本聚集、政策支持、技术红利为美国再工业化提供支撑。政策层面，制造业企业对于2021-2022年美国一系列补贴政策对产能回流的影响反响平淡，认为实际带动有限，我们认为由于当时补贴驱动下厂房项目规划先行，产能爬坡往往滞后多年；但企业普遍反馈看到了2025年以来关税和大而美法案的设备加速折旧政策带来的短期催化，比如在钢铁行业领域，钢铁关税生效后今年美国钢铁和汽车进口量均明显下降，本土产能利用率相应提升，部分欧美汽车主机厂也将部分墨西哥产线转回本土，并推进电池产能布局，制造业基础的结构性重塑正在发生。2025年以来，多家全球公司宣布了对美国制造和研发部门的投资，当前累计金额达数万亿美元。

产业配套、劳动力供给需时间完善。 企业也普遍提到劳动力成本贵且熟练工种不足、配套设施不完善是当下主要问题，导致新产能爬坡慢，难以让再工业化进程实现阶跃式突破，同时短期内关税不确定性是抑制客户投入的掣肘，我们认为再工业化的核心在于重建完整的产业链配套、通过技术提升效率弥补劳动力短期问题。

短期从各下游需求看， 我们观察到数据中心是建设需求最强劲的领域；物流领域，新建仓储履约中心和仓库自动化升级的需求景气度较高；汽车投资需求仍然审慎，投资情绪受到需求不振压制；消费领域，食品饮料、家用个护等领域尽管新增资本开支不多，但客户愈发重视并愿意加大自动化产线、安全等现代化改造投入以提升运营效率，在过去被视作锦上添花的功能如今已逐步成为标配。

图表5：各国制造业增加值占该国GDP比重（实际值，本币计算）

资料来源：Haver Analytics, 中金公司研究部

图表6：各国制造业增加值占全球份额（名义值）

资料来源：Haver Analytics, 中金公司研究部

图表7：今年以来计划在美国扩产的各行业头部企业（不完全整理）

资料来源：公司公告，中金公司研究部

图表8：美国制造业建设支出结构

资料来源：Haver Analytics，中金公司研究部

美国再工业化的主要制约：劳动力、产业配套不足

调研企业普遍提到的再工业化制约主要来自劳动力和产业配套， 但企业布局产能除了考虑单点制造成本差异，还会根据自身成本结构综合评估生产规模、当地需求、区域协同、运输成本等因素。从制造成本方面，美国的主要劣势在劳动力成本端，工人工资平均约为中国5倍，用电成本接近，土地成本较中国低但建设成本高，综合看熟练劳动力（如涉及操作设备的技术工）短缺问题突出，且区域供应链和基础设施配套欠缺，除了直接零部件配套、维修工人支持，割草、铲雪等隐形服务不完善也抬升运营成本。家电企业提到，美国缺乏支撑绝大多数产品的配套基础设施，如电路板、加热元件和电机等核心部件无法就地生产，近岸如墨西哥也欠缺电源线、PCB等零部件配套。

美国劳动力市场呈现结构性短缺特征，熟练劳动力不足且成本贵是现实。 微观层面，根据我们交流的制造领域公司，和设备相关的岗位平均时薪（含保险、福利待遇等，不考虑加班费）在25-30美元，年薪中位数6-7万美元，和我们草根调研交流的Uber司机年薪相当，高技术要求、用工环境较为恶劣的工种（如钢铁行业）平均工人年薪能达到10-12万美元，而普通包装工人年薪基本在3-4万美金（和餐厅服务员相当）。此外，工会协议限制、移民政策收紧、通胀不同程度推升了劳动力供给端和成本端压力。

技术与劳动力培训体系完善是缓解劳动力矛盾的主要方式，企业反馈实际生产效率爬坡后与中国接近。 通过交流反馈，美国工人普遍缺乏实际操作经验，平均工业素养低于中国长三角、珠三角产业工人。但美国工人更具备契约精神，严格遵循标准化操作流程，从培训周期看，在钢铁、汽车零部件行业，通过3-6个月基础培训即可达到熟练水平，虽爬坡阶段较中国更长，但爬坡期稳定后和其他地区素质和效率没有太大差异。

技术层面，制造业企业普遍反馈运用自动化技术驱动效率提升，同样产量对应的劳动力需求逐年减少。 汽车零部件企业通过自动化改造，将美国工厂的直接人工成本占比降至与国内接近水平，对冲了美国劳动力价格的劣势。企业普遍通过推进工厂自动化（如AGV机器人、机械手）、设备智能化（如远程控制施工设备）降低对熟练工的依赖；同时注重加大培训投入，与职业学校合作培养技术人才，敏实集团通过E-learning、企业大学等工具提升工人技能。以我们调研的跨境电商、汽车零部件工厂为例，在物料搬运环节，除了传统叉车+操作员，也普遍在投入AGV、AMR移动机器人等自动化设备。整体来看，配备自动化控制系统以实现规模化制造是美国制造业的标配，但再进一步的设备互联，即实现补贴设备与产线之间的数据联通，这一渗透率当前不高，我们认为提升数据共享率是下一步促进制造业提升效率的主要途径。生成式AI已融入头部企业日常软件业务开发（如每日产出数千行代码），并用于简化系统设计、运营流程。

此外我们观察到，在机械品牌选用方面，中国和美国企业在美工厂普遍对于传统的拣货车、叉车、上架车等设备倾向采用性能稳定耐用的海外品牌；但在自动化新领域，如AGV、AMR移动机器人，能看到更多中国品牌。

关税短期加速生产本土化，但延缓客户投资决策

调研企业在关税后主要通过供应链区域化调整、成本优化、选择性定价等策略应对，贸易不确定性也使大量资本性投资暂时保持观望态度，需政策明确后释放项目需求。

关税加速生产本土化进程，产能回流支持本土需求。 我们交流的钢铁企业提到，钢铁关税生效后美国汽车客户将海外如韩国的产能向美国本土转移，汽车和钢铁进口量均明显下降，本土产能利用率提升，但新工厂的投产仍需时间；汽车零部件企业也会跟随主机厂产能回流趋势，投资美国新产线，同步调整供应链布局；我们交流的某跨境物流企业在关税后增加3D打印手机壳等轻制造业务，将仓储服务延伸至简单生产环节，规避成品进口关税，开拓了新业务机会。此前主要在中国生产的消费品公司提到关税后已将部分生产向东南亚转移。

企业通过精细化成本管理抵消关税冲击。 多数制造业公司反馈关税后还未将成本向下游传导，卡特彼勒提到在未明确政策走向前，暂未采取激进的成本转嫁措施，而是通过优化生产流程与库存管理降低隐性成本。

AI在美国制造业广泛应用

AI技术正深度渗透美国制造业全链条，从设计研发到生产运维，从软件工具到硬件控制，成为企业应对劳动力成本压力、推动再工业化进程的关键。

AI已渗透至自动化系统各层级产品与业务流程，发挥生产数据的价值成为普遍趋势。 罗克韦尔通过嵌入生成式AI辅助其自动化平台FactoryTalk Design Studio编程，降低大型应用的重新编程成本，充分发挥其丰富的代码库资源价值，公司通过生成式AI技术每日产出数千行可用代码，已成为日常开发工作的重要支撑。克利夫兰钢铁的工厂中，AI应用于高架起重机定位、设备监控等场景，现场人员很少，员工主要承担设备维护与系统监控职责。卡特彼勒利用AI分析设备运行数据，进行设备预测性维护，生成优先服务线索供经销商触达客户。

AI应用深化需突破数据、成本、生态瓶颈。 1）数据层面，制造业应用依赖海量真实场景数据，尽管通过模拟数据可部分弥补，但真实生产环境的复杂工况仍需长期积累，而且工厂实操中对精准度的要求远超其他领域，需要模型端持续优化降低幻觉。2）成本层面，AI技术的初期投入与持续研发对中小企业构成压力，头部自动化企业提到其早期对AI的战略性投资已度过利润表拖累期，但中小企业往往难以承担类似初始成本。3）生态层面，AI与制造业的融合需跨领域协同，包括硬件设备的兼容、上下游深入打磨垂直模型以适应不同工况场景的变化。

图表9：美国机场广告牌，为制造回流投资

资料来源：中金公司研究部

图表10：美国燃料电池装置

资料来源：中金公司研究部

消费：中低端消费承压，整体呈降级趋势

高通胀下消费承压，企业通过多元布局维持韧性

根据草根调研，我们认为美国经济整体依然稳健，但消费市场整体呈现降级趋势，低收入群体消费从2023年底承压至今。企业通过创新产品、优化供应链、灵活定价及渠道调整等策略积极应对，长期增长信心依托结构性增量和多元化布局。关税影响尚未完全传导至普通消费者，从上游到终端的价传导周期通常需要半年至一年，因此我们对美国消费的前景持谨慎态度。

中低层群体消费面临压力。 我们交流的企业普遍认为当前4.2%-4.3%失业率在健康水平，同时也存在餐厅服务员、工人等岗位收入艰难覆盖购房/日常消费等需求、且工资涨幅滞后于通胀的低质量就业，消费者因关税、通胀担忧购买行为更趋审慎，比如通过消耗前期囤货（如因担忧港口罢工而囤积的日用品）和延长使用周期（如减少洗衣次数、降低洗发水用量）降低即时消费。我们交流的头部零食企业观察到过去12-18个月，美国消费市场增长放缓，尤其低收入阶层的工资增长未能跟上通胀水平，实际可支配收入收缩，优先满足蔬菜、肉类等基本需求，对包装零食等非必需消费品的购买量显著减少。高收入群体则未出现明显降级消费，更关注产品性能与创新。

企业应对需求不振的“自助”self-help策略：聚焦于产品创新、供应链优化、灵活定价。产品端， 零食头部企业亿滋国际探索蛋糕、糕点等高增长细分领域；Taco Bell通过“主导鸡肉品类”战略，结合无骨鸡肉等产品创新，覆盖不同人群的蛋白质消费偏好，同时通过固定食材的组合创新（如Taco Bell 99%的创新无需依靠新食材），在驱动交易增长的同时保持运营效率；名创优品拓宽产品矩阵覆盖多场景需求，以“家庭全客群覆盖”为目标，在核心产品盲盒玩具的基础上，拓展美妆、时尚T恤、食品饮料等品类，提供家庭一站式消费体验。 供应链端， 宝洁通过区域化生产，即在各运营区域建立本地基地以降低运输成本，同时建立专门团队评估成本效益和供应稳定性以优化采购效率。 定价策略上， 我们交流的消费企业普遍提到采取选择性提价而非全面涨价，如亿滋国际仅针对特定SKU提价，同时减少低效促销，并推出小包装产品（如3美元奥利奥）满足低收入群体需求，平衡利润与销量，宝洁也提到推出不同规格包装满足不同人群的目标价位。

企业长期增长信心源于结构性增量与多元化布局。一方面，全球消费市场存在结构性增长动力： 根据百胜交流提到，美国消费者外出就餐支出占总食品支出比例十年间提升了7个百分点，25岁以下群体外出就餐支出占比较10年前同年龄段水平提升了2.5个百分点；根据亿滋国际，新兴市场如印度、东南亚的人均零食消费持续增长，美国家庭中饼干、巧克力等品类的渗透率明显低于薯片等，渗透率有持续提升空间。 另一方面，企业通过多元化布局增强抗风险能力： 宝洁依托丰富的日用品组合与区域化生产抵御单一市场波动；百胜通过Taco Bell的独特定位逆势增长；名创优品通过拓展美妆、3C等非IP品类分散单一IP风险，同时以拓展露天广场大店模式提升销售效率；面对美国渠道迁移的趋势，消费品企业也普遍谈到针对不同渠道特性（如会员制商店、电商），相应调整产品投放策略，填补渠道覆盖空白。

关税后举措？消费品企业采取部分产品提价以传导关税影响，但提价幅度不明显。 小家电头部企业SharkNinja对高性价比产品实施阶梯式提价，相对于超高端竞品（如Jura咖啡机）仍具价格优势；名创优品也采取类似的逐品分析模式，针对不同产品选择性提价。供应链端，SharkNinja、名创优品都相应进行了向东南亚的转移。

图表11：Fast food信用卡观测销售额同比

资料来源：Bloomberg, FactSet，中金公司研究部

图表12：Fast casual信用卡观测销售额同比

资料来源：Bloomberg, FactSet，中金公司研究部

图表13：咖啡、饮料等销售额同比

资料来源：Bloomberg, FactSet，中金公司研究部

图表14：Casual dining信用卡观测销售额同比

资料来源：Bloomberg, FactSet，中金公司研究部

图表15：调研圣何塞泡泡玛特门店

资料来源：中金公司研究部

图表16：调研美国Chipotle门店

资料来源：中金公司研究部

数据驱动，AI为消费品企业降本增效

消费领域中的海量用户行为、门店运营、供应链等数据在AI赋能下有广泛的应用基础，我们交流的企业普遍将数字化转型作为战略优先，在业务中深度嵌入AI工具，让企业将资源从低效流程转移至核心业务（如产品创新、品牌营销）。

降本： 某零售企业基于门店位置、面积、客流量等变量开发劳动力模型，计算最优员工数量与工时，降低人力成本，并利用AI推进店铺改造，快速验证新陈列、新品类的效果；百胜通过AI将原本需要数小时的任务（如营销内容生成）缩短至几分钟级别，降低管理费用。

增效： 某消费企业进行模型训练模拟“虚拟消费者”，通过场景化测试预测消费者在价格调整、产品创新等变化下的行为轨迹，为决策提供量化依据。宝洁通过数据看板追踪线上渠道的用户转化路径，利用社交媒体数据分析识别用户行为中的潜在需求，优化广告投放策略。百胜利用AI生成千万封定制化电子邮件，根据用户偏好（如素食者）推送对应产品，部署语音AI系统降低顾客流失率。

来源：小夭看天下