高盛认为，人工智能的发展整体上对银行业信用基本面构成利好，其影响主要通过两条路径体现：一是AI投资周期为银行带来更多融资和手续费收入，二是银行自身应用AI提高自动化水平，从而降低成本、提升运营效率。
首先，AI基础设施建设需要大量资本投入，这为银行创造了新的业务机会。随着数据中心、算力基础设施以及相关企业持续扩大投资，银行可以参与提供并购及融资顾问、债券和股票承销、贷款银团安排、资产管理以及直接贷款等服务。
其中，AI相关大型项目通常需要组合式融资。银行可以先提供建设贷款、过桥融资和项目融资，再将期限更长的风险分销给机构投资者或私人市场资金，从中获得贷款利差和手续费收入。
高盛指出，美国银行在财报电话会上讨论AI资本开支的频率，已经明显高于非金融企业，这反映出银行正在把AI基础设施扩张视为一个新的商业机会。
银行的放贷态度也正在出现变化。美联储2026年1月高级贷款官意见调查显示，对于预计能够从AI发展中受益的企业，银行表现出了更高的放贷意愿。
高盛预计，如果传统银团贷款市场的承接能力趋紧，银行可能进一步提高在AI相关融资中的参与度，直接利用自身资产负债表向企业提供资金。
除外部业务机会外，AI还可能直接改善银行自身的成本结构。银行可以利用AI处理后台运营、数据分析、客户服务、合规和流程自动化等工作，从而提高员工生产率，并加强成本控制。
因此，AI对银行的影响并不仅仅来自新增贷款需求。对于大型银行而言，一方面可以从AI资本开支周期中获得投行、融资和资产管理收入，另一方面还可以通过内部部署AI降低运营成本，两者共同改善盈利能力。
这种变化也开始体现在银行自身的融资活动中。高盛指出，美国银行近期美元债发行量有所上升，而欧洲投资级银行的欧元债供给整体相对平稳。
美国银行美元债发行增加，一方面与信用利差较低时银行主动锁定融资成本有关，另一方面也反映出银行资产负债表使用正在增加，包括为主经纪业务、商业和工业贷款以及AI产业链相关融资提供更多资金。
高盛认为，随着AI资本开支继续扩大，银行在整个融资链条中的角色可能进一步增强。银行既可以作为贷款资金提供者，也可以承担承销、银团分销、资产管理和风险转移等职能，从AI投资周期的多个环节获得收入。
总体来看，AI对银行业的影响并不是单一的“科技降本”故事。高盛认为，更重要的是AI同时扩大了银行的收入来源和效率提升空间：对外，AI投资周期正在创造新的贷款和手续费业务；对内，AI又有望提高自动化程度、压低运营成本。两条路径叠加，使AI逐渐成为影响银行盈利能力和信用表现的重要变量。
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