美國大型銀行公布 2026 年第三季強勁業績，並對人工智慧保持樂觀
美國主要銀行在第三季度實現435億美元利潤，因人工智能投資推動增長
主要的美國銀行報告稱，2026 年第三季利潤顯著增長，這一發展在本週引起了廣泛關注。這項積極的財務表現得益於強勁的權益交易、活躍的諮詢業務以及穩定的消費者表現，儘管通脹和利率上升對經濟造成了某些逆風。包括摩根大通、高盛、花旗集團、富國銀行、美國銀行和摩根士丹利在內的知名金融機構高管表示，為人工智慧的持續建設提供融資的動能持續存在。他們強調，其資本支出計劃依然穩固，交易管道也未出現明顯放緩跡象。然而，他們也承認存在槓桿風險、能源限制以及項目延遲的潛在可能。
相關的是，國際貨幣基金組織單獨指出，與人工智慧相關的市場修正機率升高，為金融領域增添了另一層複雜性。根據綜合報導，這六家最大機構的合計利潤達到約 435 億美元，來自約 1650 億美元的收入。第三季報告的強勁業績，加上管理層的明確評論，清楚表明主要美國銀行仍將當前的人工智慧投資週期視為持續多年、推動融資、交易和諮詢收入的動力。即使他們認知到可能在近未來放緩活動節奏的宏觀經濟與專案特定風險，此觀點仍持續存在。
股權交易量激增推動高盛與摩根士丹利業績
高盛在本輪財報週期中表現突出，淨收益同比上升29％至52.9億美元，稀釋後每股收益達到17.01美元，遠高於接近13美元的市場普遍預期。權益交易收入躍升72％，顯示在與地緣政治緊張局勢和利率預期變化相關的市場波幅期間，各產品和地區的客戶活動均顯著增加。管理層將當前環境描述為強勁的科技超週期，並指出與AI基礎設施相關的融資需求依然強勁。高盛首席執行官大衛·所羅門表示，儘管資本和算力需求的具體路徑尚不確定，但 underlying technology 是真實的，推動主要AI項目的力量仍在持續。該銀行表示，在承銷風險和資本承諾方面持謹慎態度，平衡機遇與可能過度建設或借款成本上升對項目經濟性造成的壓力。這些成果對華爾街整體業績貢獻顯著，並凸顯出在當前週期中，權益市場活動已成為主要的收益引擎。
摩根士丹利同樣受益於股權市場的強勁表現，報告淨收入為 $203 億美元，增長約 12%，每股收益為 $3.03，超出預期。股權收入上升 41% 至 $58 億美元，遠超固定收益交易的疲軟表現。財富管理業務創下紀錄，本季度淨新增資產為 $232 億美元，客戶總資產達到新高。該公司的機構證券業務產生了 $100 億美元的收入，增長 18%，受益於客戶參與和諮詢工作。高層管理人員指出，將財富管理、投資銀行和市場業務整合的模式，是應對季度末不確定性的關鍵韌性來源。這一業績體現了多元化平台如何同時捕捉市場驅動的交易收益，以及與更廣泛經濟和技術轉型相關的長期資產累積。
摩根大通儘管未達市場預期，仍實現利潤增長
摩根大通報告淨利潤為153億美元，較前一年增長6％，稀釋後每股收益為5.57美元。收入達約502億美元。該結果低於FactSet市場共識預期的約158.5億美元，這是一次罕見的未達預期，部分原因在於6.58億美元的證券投資損失，以及與薪酬、科技和行銷相關的費用上升12％。權益交易收入增長49％至約50億美元，有助於抵消投資銀行費用的環比下降。首席財務官傑里米·巴倫姆表示，與AI相關的資本支出仍在持續，交易仍需完成，市場接入需求依然存在。該銀行的有形普通股回報率為20％，普通股一級資本比率為13.9％。
管理層持續監控人工智能的風險敞口，並指出其相對於整體批发投資組合而言規模有限，同時也提到，廣泛的市場情緒轉變仍可能對行業造成影響。消費者健康狀況仍為正面因素，儘管面臨通脹壓力，客戶仍持續履行義務。淨利息收入趨勢提供額外支持，因貸款和充幣餘額上升而增加。支出反映了業務量增長以及對科技的戰略性投資。信貸成本保持在可控水平。整體來看，該銀行在應對較高利率和選擇性市場活動的同時，實現了穩健的絕對利潤並維持了資本實力。分析師指出，業績未達預期主要歸因於特定投資損失，而非核心業務實力疲弱，因此仍可專注於非利息收入驅動因素的持久性，包括與科技基礎設施融資相關的部分。
花旗集團與富國銀行強調廣泛的業務優勢
花旗集團報告淨收入約為52億美元，每股收益為2.85美元，均超出預期，營收達238億美元。權益市場活動貢獻正面，上升約14％，同時投資銀行和財富管理也呈現增長。該銀行因資產負債表擴張而上調全年淨利息收入預期。管理層討論了人工智能工具帶來的運營效益，包括更快的產品開發和某些技術領域供應商成本的降低。消費者和企業客戶活動支持了業績，尤其在跨國交易服務方面表現強勁。資本比率保持堅實，該機構繼續受益於全球多元化。這些成果強化了這樣一種觀點：即使某些市場板塊放緩，多元化的銀行仍能實現收益增長。
花旗銀行公布淨收入接近59.5億美元，每股收益為1.87美元，收入約為219億美元。實質普通股回報率達到16.3%。首席執行官查理·斯卡夫將人工智能投資週期描述為一種複雜的宏觀經濟力量，推動了半導體、發電、冷卻系統、網路安全和資料中心基礎設施的需求。他指出，其規模日益類似過往的基礎設施繁榮時期，同時帶來了由槓桿和供應鏈價格壓力所產生的機遇與風險。斯卡夫表示，對於人工智能代理會迅速轉移存款的擔憂，在可預見的未來被過度放大，因為客戶維持餘額的原因多樣，並非僅僅為了最大化利率。該銀行持續為相關活動提供資金，同時密切關注信貸品質與集中度風險。消費者指標保持積極。
美國銀行在核心增長之際應對監管壓力
美國銀行報告淨收入為 69 億美元，或每股 0.91 美元，其中包括 12 億美元不可稅前扣除的監管和解費用。調整後淨收入為 81 億美元，或每股 1.08 美元。收入達到 300 億美元，受益於淨利息收入上升 8% 至 166 億美元，這源於貸款和存款餘額增加以及資產重新定價。權益交易上升 11%。管理層預計淨利息收入將持續增長至 2027 年，並強調由於自動化和流程簡化，年度員工人數減少近 3,500 人。財富管理實現了客戶餘額的歷史新高。商業銀行持續拓展新客戶關係，並部署生成式 AI 工具以提升潛在客戶開發和入戶效率。
儘管費用影響了報告數字，核心貸款和費率業務仍展現出韌性。管理層指出，AI 融資是投資級債務和槓桿融資活動的重要推動力，同時持續監控整體經濟狀況。調整後的業績及淨利息收入的前瞻性指引，突顯了資產負債表的動能。嚴格控制支出並投資於提升生產力的技術，為企業創造了營運槓桿。在消費者和商業部門的客戶獲取仍為優先事項，AI 工具已開始支援特定工作流程的效率提升。
綜合行業利潤因交易領先達 435 億美元
在六大美國最大銀行中，第三季度的總利潤約為 435 億美元，總收入接近 1650 億美元。權益交易表現最為突出，高盛上漲 72％，摩根大通上漲 49％，摩根士丹利上漲 41％，花旗集團和美國銀行的增長則較為溫和。固定收益交易普遍持平或下降。財富管理資金流動強勁，尤其以摩根士丹利為最。主要貨幣中心銀行的淨利息收入上升，受益於資產負債表擴張和利率上升。整體資本比率保持健康，CET1 比率約在 10％ 至近 15％ 之間。
這些數據顯示，即使在投資銀行和固定收益業務活動逐季放緩的情況下，該領域仍具備產生顯著絕對收益的能力。收益集中在股票交易，凸顯了對市場波幅和客戶風險偏好的敏感性，而這兩者在該期間均處於高位。回報指標各不相同，多家機構的有形普通股回報率超過15–20％。部分銀行的費用增長反映了薪酬和科技投資，而其他銀行則強調效率比率。整體信貸品質保持穩健，與管理層對消費者和企業狀況的評論一致。
管理層評論確認持續的 AI 資本支出動能
銀行高層一致表示，與人工智能相關的資本支出和融資需求並未出現明顯放緩。摩根大通的傑瑞米·巴農強調，資本支出持續進行，交易亟需完成，市場接入仍备受追捧。高盛的大衛·所羅門描述了一個強勁的科技超週期，肯定了底層技術的現實性，同時承認多種因素可能減緩進展。富國銀行的查理·沙爾夫將此週期視為推動多行業需求的宏觀經濟力量，並指出其與歷史上基礎設施擴張的相似之處。美國銀行展示了人工智能投資對其債務和槓桿融資業務的重要性。
這些聲明是在承認各項風險的同時發表的，包括項目的槓桿、資料中心的能源與用水需求、潛在的過度建設，以及隨著生態系統成熟而變化的資本需求。沒有任何機構表明會立即縮減融資活動。整體語調反映出對中期穩健性的信心，同時對承銷標準和集中度保持謹慎。銀行系統內與人工智慧相關領域的風險敞口估計約為 8,000 億美元，佔總資產的比例相對較小，但透過市場和供應鏈產生的間接影響仍不容忽視。
國際貨幣基金組織指出，與人工智慧相關的市場調整風險升高
同一天，多家銀行報告，國際貨幣基金組織發布分析，警告與人工智慧投資熱潮相關的風險上升。基金指出，較弱或較不持久的人工智慧投資與盈利能力可能引發市場修正，並可能因槓桿上升、集中敞口和循環融資安排而加劇。模型顯示，人工智慧投資大幅下滑可能導致全球GDP到2028年下降1.1％，其中美國的影響更大。超大規模運營商在投資級債券發行中的份額已急劇上升，涉及股權、債務和未來收入承諾的循環交易，總金額龐大，被列為相互關聯風險的來源。
政策制定者被敦促避免自滿，並考慮採取措施應對過度槓桿。這些警告是在地緣政治緊張局勢的背景下提出的，包括區域衝突對能源價格的影響以及近期央行為應對通脹而進行的利率上調。銀行高層承認公眾的擔憂，包括潛在的職位流失和資源需求，但仍堅持認為建設進程的動能持續存在。官方部門的謹慎與私人部門融資意願之間的分歧，構成了未來一段時期的核心張力。
利率上升與通脹對消費者和交易活動造成雙重壓力
更高的國庫收益率和持續的通脹在管理層討論中佔據重要地位。大多數機構的淨利息收入因資產重新定價和資產負債表增長而受益，但融資成本以及對貸款需求和消費支出的潛在影響仍被密切監控。在某些領域，投資銀行活動逐季放緩，全球併購交易量下降，部分首次公開募股因利率不確定性而延遲。消費者指標仍保持積極，客戶持續履行義務，充幣行為表現穩定。
地緣政治因素，包括能源價格的影響，為前景增添了複雜性。銀行普遍認為美國消費者具有韌性，這支持了對信貸表現的信心，同時為通脹若持續高企或利率維持高位較久而可能出現的逐步放緩做好準備。支出管理在技術與人才投資與效率目標之間取得平衡。多家機構指出，工資通脹以及與績效和在成長領域招聘相關的薪酬上漲。
運營型 AI 采用已開始帶來可衡量的效率提升
除了為外部的人工智慧熱潮提供融資外，銀行還報告了在人工智慧工具方面的內部進展。花旗集團指出產品開發週期加快，以及某些技術供應商費用的顯著降低。美國銀行描述了生成式人工智慧在商業潛在客戶開發與入戶流程中的應用，並提到更廣泛的自動化有助於人力優化。摩根大通則指出正在持續測試多種使用情境，並觀察到在機構規模下的效益需要時間才能反映在財務成果中。
這些內部應用程式補充了融資外部基礎設施的收益機會。效率提升有助於控制支出，並釋出資源用於面向客戶的投資。大型複雜機構的採用仍處於相對早期階段，但在編碼、文件處理和客戶互動工作流程等特定領域，已出現生產力提升的早期跡象。
資產管理捕捉與市場收益相關的新資金流入
財富與資產管理業務表現突出，尤其在摩根士丹利，創紀錄的淨新增資產和費用型資金流反映了市場升值與有機增長。其他銀行也報告了客戶餘額和諮詢收入的增長。透過科技與股權市場收益所創造的新高淨值客戶，推動了對複雜財富服務的需求。
較高的資產等級可轉化為持續的費用收入，相較於更波動的交易和投資銀行業務，提供了穩定因素。銀行強調其平台的整合性，使機構關係能促進財富機會，反之亦然。持續的股市場表現仍是維持流動動能的重要變數。
選擇性承保反映對項目與宏觀風險的認知
在維持融資活動的同時，多位高層管理人員描述了對人工智能相關信貸採取選擇性策略。摩根大通表示，為應對項目風險，已收緊部分條款。高盛強調，最終資本和計算需求的不確定性持續演變。富國銀行則指出，建設過程中使用的槓桿以及由此導致的供應鏈價格壓力。這些評論表明，銀行正在調整風險偏好，而非退出這一機會。
風險框架包括風險敞口監控、交易對手和項目類型的多元化，以及對能源和地點限制的關注。相對有限的報告顯示，專注於人工智能相關貸款的資產總額百分比提供了緩衝，但市場估值和經濟增長的二級效應仍持續評估中。
銀行業績的市場反應與未來影響
儘管有多項強勁的絕對結果和超預期表現，銀行股在事後立即出現了混合至負面的反應，反映出投資者更廣泛地關注通脹數據、利率走勢以及科技驅動增長的可持續性問題。分析師指出，權益交易的強勢可能難以維持在同樣的高位，而淨利息收入若利率保持高位，則能提供更結構性的支持。
第四季度的前景將取決於交易完成率、交易額，以及主要科技公司對人工智慧資本支出公告的任何變化。銀行在這一時期開始時擁有穩健的資本、積極的信貸趨勢，並明確表達了對中期人工智慧融資機遇的信心。這些因素使該行業能夠在管理內部風險團隊和外部觀察者所識別的風險的同時，繼續參與這一週期。
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常見問題
2026 年第三季，美國最大的銀行整體表現如何？
美國六家最大銀行的合併淨收入約為435億美元，收入約為1650億美元。權益交易為主要增長動力，高盛、摩根大通和摩根士丹利的增長尤其顯著。主要商業銀行的淨利息收入上升，多家機構的財富管理資金流表現強勁，資本比率保持健康。個別銀行的業績與市場預期相比參差不齊，但絕對盈利能力在利率上升和地緣政治不確定性下展現出韌性。
銀行高層對人工智能投資的持久性發表了哪些具體評論？
高層管理人員描述了持續的資本支出、持續的交易活動以及對市場准入的持久需求。高盛將這一時期描述為以真實技術為基礎的強勁科技超週期。摩根大通指出，支出仍在繼續，交易仍需完成。富國銀行將人工智慧視為類似以往基礎設施繁榮的宏觀經濟力量。沒有任何主要銀行暗示融資意願將立即減少，但強調了選擇性與風險意識。
國際貨幣基金組織將哪些風險與人工智慧熱潮聯繫起來？
國際貨幣基金組織警告，較弱或較不持久的 AI 投資與盈利能力可能引發市場調整，並因槓桿、集中敞口和循環融資安排而加劇。預計 AI 投資大幅下降可能導致全球 GDP 到 2028 年下降超過 1％。高增長企業債券發行量上升和相互關聯的交易被視為潛在的壓力傳導渠道。建議政策制定者不要對這些金融穩定考量掉以輕心。
較高的利率如何影響銀行的業績和前景？
大多數機構透過資產收益與資產負債表擴張，獲得較高利率支持的淨利息收入增長。同時，較高的收益率導致部分投資銀行類別的表現逐季放緩，並提高了對融資成本的認知。消費者信貸表現依然穩健，銀行普遍將美國家庭部門描述為具有韌性。多家銀行在假設貸款與存款持續温和增長的前提下，對淨利息收入提供了積極的前瞻指引。
銀行在採用 AI 工具後，是否報告了顯著的內部效益？
多家機構提及早期的運營收益，包括更快的產品開發、降低技術供應商支出、在商業潛在客戶開發中應用生成式人工智慧，以及促進流程自動化以支持人員規模管控。大型銀行的效益被描述為需要時間才能完全體現在財務報表中，但針對性的效率提升已可在特定工作流程中觀察到。
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