意见领袖 | 余华莘
前言：今天接着讨论一下关于人工智能大辩论的第二个焦点 - AI是“通胀”还是“通缩”？这个问题的答案将决定美联储等主要央行等利率路径，以及大类资产价格的中长期走向，意义重大。
下文参考了主要投行、独立研究所、以及央行的研究判断 其中包括：高盛、摩根斯坦利、美银美林、Citadel Securities、Deutch Bank、BCA Research、Citrini Research、纽约联储、圣路易斯联储、芝加哥联储。
一、核心观点：时间轴上的两阶段框架
1） 主要机构共识：AI的通胀效应在前，通缩效应在后，时间错位是核心宏观挑战。
Ø 前5年（2025-2030）以资本密集型通胀为主
Ø 后5年（2031-2035）转向生产率驱动的超级通缩。
2） Deutch Bank ：AI模型询问结果（dbLumina、ChatGPT-5.2、Claude Opus 4.6）：短期内AI推升通胀的概率显著高于显著通缩的概率
3） Citadel Securities：AI在生产率可衡量提升出现前，将先作为通胀力量显现。
二、通胀逻辑：短期主导力量
1、资本开支浪潮是主要传导渠道
1） 高盛预计2026年全球AI相关资本开支约7650亿美元，2031年可能升至1.6万亿美元。
2） 摩根士丹利数据显示，主要科技公司2026年已宣布资本开支约7400亿美元，同比增长69%
3） 数据中心、电力、芯片、建筑劳动力、铜、锂、内存等价格全面上涨，形成“AI通胀在前”的格局（Citadel Securities）。
2、预期透支效应
1） 芝加哥联储主席Goolsbee：公众已充分预期未来十年每年额外1个百分点生产率增长，导致企业和居民在红利落地前提前扩大支出和投资，造成当下经济过热与利率上行。
2） 圣路易斯联储DSGE模型验证：TFP“新闻冲击”（未来生产率提升预期）本身即产生通胀性需求冲击，即使潜在产出未实际变化，产出与通胀仍会同步上升。
3、供给侧压力与周期叠加
1） 关税、地缘冲突、劳动力供给受限推高通胀起点，AI资本开支进一步放大压力（Citadel Securities）。
2） 石油冲击使预期生产率带来的通胀问题更加极端（Goolsbee）。
3） 供应链紧张与能源价格上涨可能在2026下半年推动消费者行为显著转变（高盛）。
4、劳动力市场与政策传导变化
1） AI投资通过股市上涨缓解金融条件，同时移民限制推高“盈亏平衡就业人数”门槛，招聘加速可能重燃工资压力（Citadel Securities）。
2） 纽约联储研究：AI模糊周期性与结构性变化界限，传统指标（失业率、产出缺口）可靠性下降，央行判断过热难度增加。
三、通缩逻辑：长期结构性力量
1、生产率革命的深远潜力
1） 美银美林：2030年代初期，AI可能开启历史上最深刻通缩周期之一；药物研发周期从10年压缩至30天，成本大幅降低；材料科学领域新材料发现速度指数级提升。
2） 高盛：美国劳动生产率已从疫情前约1.5%升至2.1%，随着AI跨行业渗透，趋势有望持续。
3） 圣路易斯联储模型：当预期生产率在四个季度后兑现，TFP提升潜在产出，通胀回落至2%目标，经济进入良性阶段。
2、良性自我实现路径
1） 生产率兑现将提高资本回报率，支撑投资持续增长，形成“需求驱动通胀后跟随供给侧缓解”的相对圆满结局（圣路易斯联储）。
2） BCA Research等机构认可：长期AI是结构性抑制通胀因素，但需等待可衡量生产率数据兑现。
四、主要风险情景
1、尾部风险：滞胀
1） Goolsbee警告：若市场持续透支消费投资而生产率最终未能兑现，将形成“预期驱动的需求过热+供给未扩张”的滞胀。
2） 圣路易斯联储“失望情景”：产出和投资急剧下降，但通胀维持高位，潜在产出未扩张导致长期增长疲弱与高通胀并存。
3） 白领衰退情景（Citrini Research）：AI推高GDP同时通过大规模裁员掏空家庭收入，形成负反馈，失业率可能升至10.2%，标普500或下跌38%。
4） 市场广度极窄：全球股市上涨几乎完全由AI和半导体股驱动（BCA、高盛）。
五、对利率政策路径的影响
1、机构政策判断汇总
1） Citadel Securities：偏向加息，美联储已落后于曲线；通胀成为主要风险，AI投资缓解金融条件使实际利率需更高。
2） 美银美林：将首次降息预期推迟至2027年7-9月，核心通胀过高且上升。
3） 高盛：首次降息推迟至2026年12月，第二次至2027年3月。
4） BCA Research：需股市有意义大跌才能产生足够通缩压力。
5） Goolsbee（芝加哥联储）：AI炒作本身通胀性，预期生产率越强，利率可能越高。
6） 新任主席沃什：倾向AI驱动的结构性降息逻辑，认为AI提供长期降息空间。
2、政策核心困境
1） 难以区分周期性与结构性变化，AI改变劳动需求、定价行为，削弱闲置与通胀关联（Citadel Securities、圣路易斯联储）。
2） 货币政策可能内生影响AI采用速度，形成动态反馈
3、市场与政策脱节
1） 利率互换市场已从预期降息转向预期小幅加息；
Ø 10y UST收益率突破4.4%并可能进一步上行；
Ø 日本10年期国债收益率创1996年以来新高。
*最终结论*
1） 当前AI转型的核心宏观特征为：通胀偏高 + 可衡量生产率偏弱+ 资产价格高位。
2） AI影响不会遵循简单“生产率提升→通胀回落”路径，而是呈现“通胀先至、通缩后到、预期先行、现实滞后”的复杂组合。
3） 这对央行政策制定与市场定价构成近年来最严峻的宏观挑战。投资者需严格区分时间维度，平衡短期防御与长期增长机会。
（作者：余华莘，特许金融分析师（CFA），多伦多大学工商管理硕士学位。本文仅代表作者观点，与所在公司无关，文中观点不构成任何投资建议。）
【本文的数据来源】
1）德意志银行：《AI is not convinced AI is a major disinflationary force》，2026年4月
2）城堡证券：《Infl-AI-tion Risks》，2026年2月
3）高盛：《Tracking Trillions： The Assumptions Shaping the Scale of the AI Build-Out》，2026年5月
4）摩根士丹利：《AI Capex 2026： $740 Billion Signals Bank Tailwinds》，2026年3月
5）芝加哥联储主席Goolsbee：2026年5月多场公开讲话（Milken等）
6）圣路易斯联储：《Can AI Optimism Raise Inflation？ What a Standard Macro Model Says》，2026年3月
7）纽约联储：《Artificial Intelligence and Monetary Policy： A Framework》，2026年
8）美银美林：《The world in 2030， Part 1》，2025年2月，BofA Global Research
9）高盛：美国劳动生产率报告（系列），2025-2026年
10）Citrini Research：《The 2026 Global Intelligence Crisis》，2026年2月
(本文作者介绍：特许金融分析师(CFA)，多伦多大学工商管理硕士学位。现为歌斐资产公开市场（香港）高级股票组合投资董事。)