美聯儲主席Kevin Warsh：AI將推動多數商品服務降價
美國聯邦儲備委員會主席Kevin Warsh在傑克遜霍爾演講中稱，人工智能可能成爲新的生產要素，若生產率出現持續躍升，企業與消費者將獲得更低成本。
Warsh稱，資本正持續湧入AI基礎設施，創新速度呈現“超摩爾定律”特徵；大語言模型的使用者通過購買tokens獲取模型能力，兩家領先實驗室的年化token銷售額已超過1000億美元，較一年前增長逾500%。
他提出，AI價值當前可能主要流向稀缺資產的持有者，包括AI實驗室、芯片製造商、能源供應商和雲服務商；但長期關鍵變量是生產率收益能否向企業客戶和消費者轉移。
Warsh特別指出，前沿模型與舊模型的定價路徑可能分化：性能領先模型的訪問權可維持較高溢價，而舊模型的token價格可能最終降至邊際成本附近，形成持續的技術通縮。
短期內，AI並非單向壓低物價。大規模數據中心建設正在推高建築和存儲芯片成本，AI資本開支已佔美國設備與無形資產投資增長的重要部分；聯儲數據顯示，相關投資推動該類資本開支四季度增速約9%，逾半數增長可歸因於AI建設。
Warsh強調，AI生產率研究不會改變當前貨幣決策。美國PCE通脹過去12個月爲3.7%、過去6個月爲4.1%，均高於聯儲2%目標；PCE籃子中過去12個月有54%的商品與服務價格漲幅超過3%，因此聯儲當前優先任務仍是壓低通脹。
市場機制上，資金正集中買入AI實驗室、芯片、雲計算、電力與數據中心等稀缺供給環節，並通過企業資本開支和信貸擴張流入基礎設施；若token價格隨模型成熟持續下行，應用企業和終端用戶將受益，而依賴高價算力、存儲與建設訂單的供應鏈公司將面臨利潤率和定價權壓力。市場同時交易兩條相反主線：長期AI通縮預期利多生產率資產，短期投資需求與通脹黏性則支撐更高利率預期。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
Kevin Warsh並非首次把技術進步納入貨幣政策框架。他曾擔任美聯儲理事，並在2008年金融危機後參與將前瞻指引常態化；此次卻明確批評長期、細化的利率指引可能讓市場和政策制定者陷入“鏡廳效應”。他在演講中以2021年爲例，援引對當時貨幣政策的反思：預先承諾式溝通可能放慢應對通脹突變的速度。如今他將AI視爲可能改變供給側的變量，但拒絕讓尚未兌現的生產率承諾替代現實通脹數據。
資本路徑已從軟件訂閱轉向重資產生產體系。Warsh點名的價值鏈是AI實驗室、芯片製造商、能源生產商和雲服務商：實驗室先通過token銷售把模型能力產品化，雲廠商和芯片商承接訓練與推理負載，電力與數據中心承接持續擴張的物理需求。聯儲判斷，美國今年設備及無形資產投資增長逾半與AI建設有關；這意味着當前AI繁榮首先由資本開支、信貸可得性和基礎設施建設驅動，而不是由全行業終端價格下降驅動。
這更接近19世紀鐵路、電網和互聯網初期的資本結構，而不是普通軟件升級。鐵路時代，軌道與幹線先集中資本，運價下降和廣泛生產率提升後置；互聯網時代，光纖、服務器和雲計算先形成鉅額固定投入，隨後單位計算與分發成本下行。AI目前處於“基礎設施擴張、回報歸屬未定”的階段：領先模型可能通過能力稀缺維持價格，而舊模型則可能像通用雲計算資源一樣被壓向邊際成本。Warsh本人也承認，資本回報最終落在模型公司、芯片商、能源商、雲廠商還是用戶手中，尚無確定答案。
本質上，這是一次定價權轉移：當模型能力稀缺時，定價權集中在訓練資本、先進芯片、電力接入和雲基礎設施；當模型性能擴散、推理效率提升、可替代模型增加後，定價權將轉向擁有客戶關係、業務數據和分發渠道的應用層企業。短期資本開支會抬升建設、存儲和融資需求，進而與通脹壓力並存；只有當AI替代足夠多的重複勞動、降低足夠多的單位服務成本後，生產率收益纔可能壓低廣義價格水平。聯儲當前不以AI降本預期放鬆政策，正是因爲長期供給擴張與短期需求、投資和價格壓力可以同時存在。
ABAB News · 認知定律
基礎設施先漲價，技術普及後才降價
稀缺決定利潤，替代決定價格
生產率是長期通縮，資本開支是短期通脹