民主黨反對 AI？

作者：貝葉斯之美

當政治口號遇上產業利益：透過美國兩黨之爭，看清AI資本市場的真正邏輯。2026年美國中期選舉之後，市場上又出現了一種熟悉的敘事：民主黨贏了，美國AI產業要遭殃；數據中心建設可能受限，科技巨頭的資本開支將受到衝擊，AI牛市因此面臨系統性風險。這種說法聽起來似乎邏輯完整。但如果我們稍微拉長歷史，就會發現一個非常值得追問的問題：

2022---2024年，美國總統是民主黨的拜登。2023---2024年，美國AI產業經歷了什麼？

是生成式AI爆發、算力需求井噴、科技巨頭資本開支擴張，以及英偉達等AI龍頭企業歷史性的盈利增長。

難道這些事情發生在另一個美國？如果民主黨天然反對AI發展，那麼為什麼美國AI革命最重要的商業化爆發期，恰恰發生在民主黨總統執政期間？

當然，市場上漲不等於政府政策一定正確。但是，歷史事實至少提醒我們：把民主黨執政與AI產業衰退直接畫等號，在邏輯上過於粗糙，在經驗上也缺乏充分支持。比黨派標籤更重要的，是對真實政策、經濟利益和產業傳導機制的理解。

一、先尊重歷史：民主黨執政時期，AI 究竟漲了多少？

不妨先看幾組數字。

2022年，納斯達克綜合指數下跌33.10%。

2023年，納斯達克上漲43.42%。

2024年，納斯達克繼續上漲28.64%。

僅2023---2024兩年，納斯達克累計漲幅就達到約84.5%。

再看AI產業最具代表性的公司------英偉達。

根據英偉達向SEC提交的年度報告，其數據中心業務收入：

FY2023：150.05億美元；

FY2024：475.25億美元；

FY2025：1,151.86億美元。

短短兩個財年，數據中心業務收入增長約7.7倍。這裡的FY2025截至2025年1月26日，主要反映2024年的業務發展。與此同時，Meta在2024年的資本開支（包含融資租賃本金支付）達到392.3億美元，微軟2024財年購置物業及設備的現金支出達到444.8億美元。這些開支並非全部屬於AI，但充分說明當時大型科技企業正在進行規模龐大的基礎設施投資。

這些數字並非輿論推測，而是企業正式披露的財務數據。需要強調的是，2023---2024年美國處於民主黨總統、兩黨分治國會的政治格局，不能將上漲完全歸功於民主黨。同樣，2022年民主黨控制白宮和國會兩院時，科技股依然大跌。

這說明什麼？

科技股漲跌從來不是政黨變量的一元函數。2022年的科技熊市與美聯儲快速加息、實際利率上升、估值壓縮密切相關；2023---2024年的AI牛市則受到技術突破、企業盈利上修、資本開支擴張和風險偏好修復的共同驅動。

如果用一個政黨就能解釋科技股漲跌，那麼同一位總統任內的2022年熊市和2023年牛市，根本無法同時解釋。

二、拜登政府真的反對 AI？不如看看它究竟做了什麼

比市場漲幅更值得研究的，是當年的實際政策。

第一，2022年8月，《芯片與科學法案》正式簽署。

該法案為美國半導體產業及相關計劃撥款527億美元，其中約390億美元用於半導體製造激勵，約110億美元用於研發。這項法案獲得了跨黨派支持，並非民主黨單獨完成。但它確實在拜登執政期間簽署和實施。其核心目標之一，就是強化美國半導體製造能力，減少關鍵技術供應鏈的脆弱性。

半導體是AI算力基礎設施的重要組成部分。若說當時的聯邦政府全面反對AI產業發展，就很難解釋這類大規模產業政策的存在。

第二，2023年10月，拜登簽署AI行政令EO 14110。

很多人今天提到這項行政令，只記得安全測試、算法風險和政府監管。但完整文件不僅涉及風險管理，還包含支持AI創新、促進競爭、吸引人才、推動科研和政府應用的內容。這份行政令體現的是一種政策組合：既希望AI發展，也希望AI受到一定治理。可以爭論其合規成本是否過高，或者部分安全要求是否抑制創新。但不能把"對AI進行監管"直接改寫成"反對AI技術發展"。

第三，2024年9月，白宮主動協調AI數據中心建設。

9月12日，拜登政府召集超大規模雲廠商、AI企業、數據中心運營商和電力公司，討論大型AI數據中心、電網建設、清潔能源、項目審批和勞動力需求。隨後，白宮推動成立AI數據中心基礎設施工作組，協調有關部門解決建設瓶頸。這恰恰證明，當年的民主黨政府已經意識到：AI競爭不僅是算法競爭，更是GPU、能源、電力、數據中心和基礎設施交付能力的競爭。

第四，2024年10月，AI正式進入美國國家安全戰略核心。

拜登政府發布NSM-25國家安全備忘錄，要求美國保持先進AI領域的領先地位，並協調計算基礎設施、研發和國家安全應用。甚至到了2025年1月14日，拜登離任前夕，又簽署EO 14141，專門推動美國AI基礎設施建設，其中包括要求國防部和能源部識別適合建設先進AI數據中心的聯邦土地。

當然，行政令不代表項目已經建成，政策目標也不等於最終效果。但至少從政策文本和行政行動來看，所謂"民主黨反對美國AI發展"的概括，與這些事實並不相符。

三、真正的區別：支持 AI 技術，不代表無條件支持科技巨頭

這裡需要引入一個重要區分：支持一個產業發展，與支持該產業所有公司保留全部利潤，並不是一回事。

拜登政府一方面支持半導體和AI基礎設施，另一方面也加強科技反壟斷、AI安全治理和出口管制。

2024年1月，美國FTC正式調查微軟與OpenAI、亞馬遜與Anthropic、谷歌與Anthropic等合作關係，關注大型科技公司是否通過資金、算力和合同優勢限制競爭。

2022年和2023年，拜登政府還陸續加強對華先進計算芯片出口管制。這些政策確實可能影響科技企業的收入、成本和競爭優勢，不能輕描淡寫。但它們針對的是市場結構、國家安全和技術擴散，不等於美國政府希望本國AI產業停止創新。

從經濟學角度看，這裡存在三種不同利益：

國家希望擁有先進AI技術。

企業希望通過AI技術創造利潤。

公眾希望AI發展帶來的成本與收益得到合理分配。

三者大體可以一致，卻不可能永遠完全一致。

因此，一個政府完全可能一邊補貼本土半導體製造，一邊限制部分高端GPU出口；一邊推動AI數據中心建設，一邊要求大型科技公司承擔更多電網成本。把這些不同層次的政策壓縮成一句"支持AI"或"反對AI"，反而會遮蔽真正值得投資者研究的問題。

四、2026 年的爭議，本質上已經轉向：AI 擴張究竟由誰買單？

為什麼2026年數據中心突然成為美國地方選舉的重要議題？

答案首先在於AI基礎設施擴張開始產生越來越顯著的外部成本。美國能源部2024年發布的研究顯示，2023年全美數據中心耗電約176太瓦時，占全國總用電量的4.4%。研究預計，到2028年，數據中心用電可能達到325---580太瓦時，占全國用電量的6.7%---12.0%。

注意：這是當時的情景預測，不是已經實現的用電量，但它清楚揭示了問題的規模。數據中心不僅需要GPU，還需要新增發電能力、輸電線路、變電設施、冷卻系統、水資源和土地。

誰來承擔這些基礎設施成本？如果大型科技企業獲得算力和商業利潤，而部分電網建設成本通過公共事業費率轉嫁給普通家庭，地方政治阻力就會自然上升。這種阻力並非必然來自對AI技術的反感，它也可能來自對電價、土地利用、環保和公共補貼的擔憂。

2026年1月，民主黨參議員Cory Booker等人提出《Power for the People Act》，要求大型數據中心承擔相關電網擴張成本，減少普通居民的負擔。

但值得注意的是，這種立場並非民主黨獨有。2026年9月，眾議院以417票贊成、3票反對通過共和黨主導的《Ratepayer Protection Act》，許多民主黨議員同樣投下贊成票。該法案隨後在參議院以57比43的程序性投票未達到推進所需的60票門檻。反對的民主黨參議員認為，法案只是要求各州考慮有關標準，缺乏強制效力；共和黨則強調應尊重各州監管權限。

這起事件說明，雙方對保護居民電費承擔者的目標存在相當程度的重疊，但在約束力度和執行方式上仍存在分歧。真實政治分歧，往往比媒體概括出來的兩黨對立複雜得多。

五、不能否認：民主黨候選人的數據中心限制主張，確實可能產生實際影響

理性分析也不能走向另一個極端------認為所有限制AI基礎設施的表態都是競選口號。

2026年11月3日中期選舉後，路透社報導稱，得州州長選舉獲勝的民主黨候選人Gina Hinojosa承諾暫停新的數據中心項目審批，直到制定更明確的社區和消費者保護規則。得州在美國規劃中的數據中心容量中占有重要份額。因此，審批暫停即使不影響最終AI需求，也可能改變項目交付時間、地區配置和融資回報。

但另一個事實同樣值得注意：在這次選舉之前，共和黨籍得州州長Greg Abbott也已經採取措施，暫停部分新的電網接入，並加強對數據中心項目的審查。2026年9月，至少五個州的共和黨候選人提出或加強了數據中心限制主張。這使得將地方數據中心爭議完全解釋為"民主黨反AI"，缺乏充分依據。

新的州長競選承諾是否落實，還取決於行政權限、州議會、公共事業委員會、既有合同以及司法審查。媒體宣布勝選也不等於相關限制已經正式生效。反對某些數據中心項目的選址或補貼，與反對AI本身，不是同一個命題。但同樣不能忽視：即使長期AI需求仍然強勁，項目延期也可能造成真實的現金流損失。對於高槓桿、依賴項目投運和持續融資的數據中心開發商，這種風險尤其重要。

六、 美國兩黨在 AI 問題上，存在一個不能忽略的共同經濟約束

AI已經不是單純的軟體技術問題。

它關係到半導體製造、國家安全、軍工應用、雲計算、能源投資、科研競爭以及美國大型科技企業在全球市場中的競爭地位。這意味著，無論哪一黨掌握政治權力，都必須面對多種同時存在的經濟激勵。

一方面，先進AI可能提升生產率、擴大經濟產出並創造新的產業機會。另一方面，AI基礎設施需要大量電力、資本和公共資源，也可能帶來就業衝擊、市場集中和成本轉嫁問題。

兩黨對這些問題的重視程度和政策工具並不完全相同，但都不可能僅憑一句競選口號消除這些約束。

這裡還可以討論政治人物的個人投資持倉。佩洛西家庭、部分民主黨議員及相關國會議員交易跟蹤ETF具有可觀察的科技股敞口，這是一條值得研究的利益線索。但公開持倉存在披露滯後、金額區間較寬以及家庭成員與議員本人持倉需要區分等問題。更不能因為某位議員家庭持有NVDA，就斷言其一定不會支持影響數據中心利潤率的監管。

投資持倉能夠提供經濟激勵方面的信息，卻不能替代對立法投票、行政行為和政策執行的直接分析。比觀察政治人物口袋裡有什麼，更重要的是檢驗他們最終讓什麼政策生效。

七、 資本市場最容易犯的錯誤：把政策敘事直接等同於盈利變化

從投資角度看，一條負面政治新聞真正影響股票價值，至少需要經過一條傳導鏈：政治事件 → 政策文本 → 行政執行 → 項目經濟性 → 企業盈利預期 → 估值與風險溢價。

任何一個環節都可能中斷，也可能與市場最初的猜測不同。例如，某州提高數據中心電網接入成本，可能導致開發商項目IRR下降；但若最終只是由雲廠商承擔更多能源費用，GPU需求未必同步下降。

又例如，項目延期可能利空特定地區的數據中心開發商，卻使已經擁有充足電力和接入容量的存量設施更加稀缺。如果資本市場將這些差異全部簡化為"AI板塊利空"，就可能出現不同公司之間的錯誤定價。

用因果歸因框架，可以把風險拆成三個競爭假說：

H1：AI產業的最終需求受到政策實質壓制。需要觀察企業削減資本開支、訂單取消、算力需求下修等證據。

H2：AI需求仍然存在，但基礎設施建設成本被重新分配。需要觀察電網接入費用、項目延誤、開發商利潤率和投資回報率。

H3：政治事件只是市場重新定價的觸發器。真正放大跌幅的可能是高估值、擁擠倉位、去槓桿、期權對沖及流動性不足。

第三種情況尤其值得警惕。

2022---2024年的經驗已經說明，企業盈利、貨幣政策和估值變化可以在同一政治環境下產生截然不同的市場結果。

2026年的AI市場同樣如此。即便長期技術需求沒有改變，龐大的資本開支、融資成本和高Beta倉位，也足以引發劇烈調整。

因此，長期看多AI，並不意味著每一次下跌都應立即買入，更不意味著可以忽略組合風險。

真正有價值的Buy the dip，應當建立在對基本面、估值和流動性的獨立判斷之上，而不是對某個政黨的簡單樂觀或悲觀。

八、 最值得反思的，不是民主黨對 AI 的態度，而是投資者的分析方式

回顧整個AI週期，我們會發現一個常見的認知問題：

市場喜歡用簡單的政治標籤，解釋複雜的產業變化。

民主黨贏了，AI可能受監管，於是科技股要跌。

共和黨贏了，監管可能放鬆，於是科技股就要漲。

這種敘事傳播效率極高，但在資產定價中往往遺漏最重要的中間變量。

2023---2024年的AI牛市，沒有因為拜登政府實施AI安全監管而停止；2026年的AI基礎設施爭議，也不會因為共和黨支持美國技術競爭力就自動消失。

政策可能改變建設成本，卻未必改變需求；可能損害某些企業的利潤，卻不一定損害整個產業；也可能帶來真實的項目延誤，不能被簡單稱為市場噪音。

真正嚴謹的投資研究，必須把政黨立場、政策約束、項目經濟性、企業盈利和股票估值分別建模。

回頭再看最初的問題：民主黨反對AI嗎？

至少根據2022---2024年的聯邦政策記錄，無法得出民主黨整體反對AI產業發展的結論。但這也不意味著民主黨內部不存在主張嚴格限制某些AI應用和數據中心建設的政治力量。更準確的理解是：美國AI產業已經進入一個技術擴張與社會成本分配相互交織的新階段。

對於投資者來說，決定長期回報的，不是給某個政黨貼上"支持AI"或"反對AI"的標籤，而是看技術需求能否持續增長、企業能否創造自由現金流，以及政策究竟改變了哪一部分價值分配。

不要把政治口號當作產業事實，不要把選舉結果當作盈利預測，也不要把市場情緒當作投資結論。

如果說2022---2024年的歷史留下了什麼最重要的啟示，那就是：

AI產業的長期發展可以跨越不同政治週期，但AI公司的估值和利潤，仍然必須接受每一個政治週期的現實檢驗。

真正的獨立思考，不是相信任何一個政黨永遠有利於科技股，而是無論誰執政，都能識別產業趨勢、核驗政策證據，並判斷資本究竟會流向哪裡。