高盛認為，人工智能的發展整體上對銀行業信用基本面構成利好，其影響主要通過兩條路徑體現：一是AI投資周期為銀行帶來更多孖展和手續費收入，二是銀行自身應用AI提高自動化水平，從而降低成本、提升運營效率。

　　首先，AI基礎設施建設需要大量資本投入，這為銀行創造了新的業務機會。隨着數據中心、算力基礎設施以及相關企業持續擴大投資，銀行可以參與提供併購及孖展顧問、債券和股票承銷、貸款銀團安排、資產管理以及直接貸款等服務。

　　其中，AI相關大型項目通常需要組合式孖展。銀行可以先提供建設貸款、過橋孖展和項目孖展，再將期限更長的風險分銷給機構投資者或私人市場資金，從中獲得貸款利差和手續費收入。

　　高盛指出，美國銀行在財報電話會上討論AI資本開支的頻率，已經明顯高於非金融企業，這反映出銀行正在把AI基礎設施擴張視為一個新的商業機會。

　　銀行的放貸態度也正在出現變化。聯儲局2026年1月高級貸款官意見調查顯示，對於預計能夠從AI發展中受益的企業，銀行表現出了更高的放貸意願。

　　高盛預計，如果傳統銀團貸款市場的承接能力趨緊，銀行可能進一步提高在AI相關孖展中的參與度，直接利用自身資產負債表向企業提供資金。

　　除外部業務機會外，AI還可能直接改善銀行自身的成本結構。銀行可以利用AI處理後台運營、數據分析、客戶服務、合規和流程自動化等工作，從而提高員工生產率，並加強成本控制。

　　因此，AI對銀行的影響並不僅僅來自新增貸款需求。對於大型銀行而言，一方面可以從AI資本開支周期中獲得投行、孖展和資產管理收入，另一方面還可以通過內部部署AI降低運營成本，兩者共同改善盈利能力。

　　這種變化也開始體現在銀行自身的孖展活動中。高盛指出，美國銀行近期美元債發行量有所上升，而歐洲投資級銀行的歐元債供給整體相對平穩。

　　美國銀行美元債發行增加，一方面與信用利差較低時銀行主動鎖定孖展成本有關，另一方面也反映出銀行資產負債表使用正在增加，包括為主經紀業務、商業和工業貸款以及AI產業鏈相關孖展提供更多資金。

　　高盛認為，隨着AI資本開支繼續擴大，銀行在整個孖展鏈條中的角色可能進一步增強。銀行既可以作為貸款資金提供者，也可以承擔承銷、銀團分銷、資產管理和風險轉移等職能，從AI投資周期的多個環節獲得收入。

　　總體來看，AI對銀行業的影響並不是單一的「科技降本」故事。高盛認為，更重要的是AI同時擴大了銀行的收入來源和效率提升空間：對外，AI投資周期正在創造新的貸款和手續費業務；對內，AI又有望提高自動化程度、壓低運營成本。兩條路徑疊加，使AI逐漸成為影響銀行盈利能力和信用表現的重要變量。