上证国际｜AI给全球央行出了一道难题

上证国际｜AI给全球央行出了一道难题

2026年10月29日 11:59

作者：

常佩琦

来源：

上海证券报·中国证券网

　　上证报中国证券网讯 （记者常佩琦）一边是科技巨头单季动辄数百亿美元的资本开支，一边是迟迟不见兑现的生产率红利。一热一冷的反差之下，AI成为全球央行必须直面的全新变量。

　　10月16日，美联储主席沃什表示，AI对需求侧的影响将先于供给侧显现；10月21日，日本央行副行长冰见野良三把旺盛的全球AI需求列为日本物价上行的来源之一。在10月下旬举行的2026外滩年会上，全球各国前央行官员和国际经济学家给出了相近的判断。

　　需求先到、供给未至，看似只是一个时间差，却让通胀、生产率、就业这几块央行赖以决策的“仪表盘”读数出现矛盾信号。当AI逐渐模糊传统宏观周期指标的信号识别，如何在供给红利兑现的空窗期校准政策尺度，成为摆在全球央行面前的一道难题。

　　 需求跑在供给前

　　“ 人工智能 的扩张，先影响需求，后影响供给。”美联储原副主席唐纳德·科恩在2026外滩年会上说。

　　这并非一家之言，10月7日公布的联邦公开市场委员会9月15日至16日会议纪要显示，部分与会者认为AI基础设施建设可能使中期总需求超过供给，对通胀构成上行压力。

　　哈佛大学教授、美国白宫经济顾问委员会原主席杰森·弗曼说得更直接：“目前AI正在推 高通 胀、推高利率，而且我不认为这一趋势会发生显著逆转。”在他看来，核心矛盾正是供需时间差：与AI热潮相关的需求增长已经出现，相应的供给能力还没跟上。

　　即便并非AI资本开支的核心区域，欧洲也未能置身事外。欧洲央行首席经济学家菲利普·莱恩介绍，AI拉动欧洲投资增长约10%，约四分之一的信贷增长由AI推动，能源价格乃至部分商品的通胀都与AI的外溢效应有关。

　　但将通胀压力简单归因于AI仍需审慎。以色列央行原行长雅各布·弗伦克尔提醒，AI正逐渐成为“所有预测落空时的万能解释”，在真正厘清AI影响物价的传导机制前，不应过度依赖这一归因逻辑。

　　纵观全球经济发展史，技术革命引发宏观信号模糊并非首次，互联网时代也曾出现类似的政策研判困境。 中信证券 首席经济学家明明对记者表示，此次特殊性在于三点：AI相关投资规模空前；供需效应时序错配；与能源冲击、贸易摩擦、地缘政治风险同时发生，多重模糊信号相互交织，进一步加大政策研判难度。

　　 微观提效难现宏观红利

　　需求端的扩张已有明确量化支撑。 高盛 8月发布的报告测算，2026年美国AI相关投资接近6000亿美元，约占GDP的2%。与之形成鲜明对比的是，供给端却鲜见令人振奋的宏观数据。

　　杰森·弗曼估算，美国过去五年累计生产率增幅中，可能有0.5至1个百分点来自AI，“但也不排除实际贡献为零”。他用“J形曲线”解释这一滞后效应：当前企业仍处于招募人才、探索 AI应用 、重构业务流程的投入期，短期内反而会拖累生产率表现。他预计AI未来带来的美国生产率提升在0.75个百分点左右，“远低于硅谷部分观点所称的15个甚至100个百分点”。

　　其他测算同样谨慎。欧洲投资 银行 原首席经济学家黛博拉·雷沃尔泰拉表示，企业数据显示AI提振生产率的效应在0.4至1个百分点之间。 美国银行 全球首席经济学家克劳迪奥·伊里戈延估算，AI驱动的生产率提升目前为全球经济增长贡献了约10个基点，而全球经济增速目前约为3.5%，“这一贡献并不大”。

　　微观局部提效为何迟迟没有传导至宏观经济数据？“生产率并没有提高，AI所许诺的增长红利暂时还未在数据上反映出来。”国际劳工组织首席宏观经济学家埃克哈德·恩斯特将其总结为“加总悖论”：AI在标准化任务层面的效率提升明显，但需要有人核验AI输出，形成“验证税”；同时，可被AI自动化的环节仅占岗位工作时长的一小部分，难以在宏观层面加总。

　　研究机构METR去年的实验印证了这一结论：16名资深开发者在熟悉的代码库中处理246项真实任务，用AI的一组反而多花了19%的时间。模型能力升级的同时，真实场景下的复杂协作、需求澄清、质量校验等环节，恰恰是AI难以替代的部分。

　　微观提效无法向宏观传导，利润也随之分化。 阿波罗全球管理 首席经济学家托尔斯滕·斯洛克发现，美国科技“七巨头”的人均创收持续走高，但标普500指数中其余493家公司则基本没有变化，更多普通企业仍把AI支出看作成本而非增长来源。

　　企业账本是最直观的注脚。Meta第三季度资本开支达349.1亿美元，超过同期经营现金流，自由现金流为负21.2亿美元，是其2012年上市以来首次单季转负。

　　巨额投入何时转化为企业盈利，是资本市场关注的核心问题；而AI投入何时兑现为全要素生产率的提升，则是央行要回答的宏观难题。

　　 劳动力市场总量平稳下的结构隐忧

　　比生产率数据更反常的，是就业与工资指标的表现。

　　从数据看，AI并未引发总量层面的就业收缩。杰森·弗曼称，当前美国失业率为4.2%，与ChatGPT问世前基本持平。

　　菲利普·莱恩表示，在欧元区，工人担心岗位被AI取代，企业担心竞争加剧。两头挤压之下，工资涨幅温和，服务业通胀几乎没有上升。

　　唐纳德·科恩在美国看到了相似一幕：美国需求和通胀都有压力，但劳动力市场却保持平稳。工资增幅与2%的物价目标大体相当甚至略低，单位劳动成本也在2%以下。对此，他的解释是，劳动者对AI心存顾虑，不敢要求加薪。这或许意味着不引发通胀加速的失业率比想象中更低。

　　总量平稳的表象之下，不代表结构没有变化。经合组织就业、劳动和社会事务部代理主任马克·皮尔逊基于多国调研数据介绍：在应用AI的企业中，当前仅约1%至2%企业因AI而裁减岗位，更多的企业计划借助AI扩大用工规模。不过，受访工人却忧心忡忡，普遍充满焦虑。“之所以会出现这种悖论，是因为现有制度和政策未能缓解市场担忧。”

　　工银国际首席经济学家程实认为，与历次技术革命相比，AI或在更短时间内冲击投资、劳动需求、生产率、资产价格和能源需求，“这对各个央行实时识别结构变化的能力提出了更高的挑战”。

　　当通胀、生产率、就业三块“仪表盘”同时看不清，货币政策该如何校准？

　　外滩年会上，唐纳德·科恩在回答上海证券报记者提问时表示，各国央行已经意识到AI给货币政策决策带来的信号模糊问题，正在试图与之共存，或许可以利用AI来研判各类不确定性。

　　菲利普·莱恩则给出了更为明确的方向：“中央 银行 的第一要务，就是确保我们跟得上变化。”在他看来，央行不能只依赖官方硬数据，而要真正开展调研，在动态变化中捕捉真实的经济信号。

（文章来源：上海证券报·中国证券网）

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