美聯儲舊金山聯儲主席Mary C. Daly：AI生產力提升處於早期階段
美聯儲舊金山聯儲主席Mary C. Daly表示，目前正處於人工智能可能帶來生產力指數級增長的早期階段。
如果央行行動過快，可能會過早抑制經濟潛力；如果行動過慢，則可能對民衆就業和生活產生不利影響。她強調需密切觀察數據以平衡政策。
市場機制上，AI預期推動資金持續流入科技和生產力相關資產，事件驅動型增長敘事吸引長期資本配置，而政策不確定性導致部分防禦性資金暫避高估值板塊，受益者爲真實採用AI的企業，承壓者爲依賴傳統模式的行業。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
Mary C. Daly此前多次在公開演講中討論1990年代生產力躍升與貨幣政策應對，曾指出美聯儲需避免過早收緊以支持潛在增長，同時警惕數據滯後風險，在2024-2026年間持續評估AI對勞動力市場和通脹的結構性影響。
資本路徑上，美聯儲通過數據依賴框架調動政策資源，動機是防止政策失誤放大經濟波動，具體行爲包括公開評估AI採用率與生產力統計的差距，並維持中性立場以便根據實際產出調整利率路徑，支持創新資本持續流入而不引發過熱。
類似Greenspan時代對互聯網生產力遲疑判斷的路徑，本案中美聯儲處於從觀望到框架調整的早期轉型階段，與以往技術週期中政策需等待信號確認的階段一致。
本質屬於技術替代：AI正逐步替代傳統勞動和流程效率瓶頸，通過指數級生產力潛力實現資本向高增長部門的集中，機制在於數據驗證週期與政策反應函數的匹配，避免過快行動扼殺替代進程或過慢導致通脹失控。
ABAB News · 認知定律
生產力革命早期，政策過快比過慢更易扼殺長期增長。
數據滯後不是藉口，而是決策必須穿越的不確定性結構。
技術替代越劇烈，央行平衡藝術越考驗歷史判斷力。