人工智能与全球经济：对央行的影响

人工智能与全球经济：对中央银行的启示 伊纳基·阿尔达索罗，莱昂纳多·甘巴科尔塔，埃尼塞斯·哈鲁比和马蒂亚斯·罗特纳 2026年7月28日 国际清算银行（BIS）公告由该行工作人员撰写，有时也由其他经济学家撰写，并由该行出版。这些公告涉及当前感兴趣的主题，具有技术性。本出版物中表达的观点是作者的观点，不一定反映国际清算银行或其成员中央银行的看法。作者感谢Pablo Hernández de Cos、Phurichai Rungcharoenkitkul、Olivier Sirello和Philip Wooldridge提出的有益评论和建议，感谢Adam Cap、Andrew Li和Emese Kuruc提供的出色统计支持，以及感谢Nicola Faessler提供的行政支持。 BIS Bulletin系列的主编是Gaston Gelos和Frank Smets。 本出版物可在国际清算银行网站（www.bis.org）上获取。 © 国际清算银行 2026年。版权所有。经注明出处后，可复制或翻译部分摘录。 人工智能与全球经济：对中央银行的启示 关键要点 人工智能热潮正推动一场规模庞大、且日益依赖债务融资的投资激增，并提振了贸易和股市，由此产生的贸易条件与财富效应对不同国家产生了差异化影响。 人工智能带来的生产力收益，尽管可能很大，但仍然不确定且分布不均，这既体现在不同行业，也体现在不同国家。 通过同时影响需求和供给，人工智能模糊了周期性信号，使中央银行对基本经济状况和货币政策校准的评估变得复杂。 人工智能（AI）的持续繁荣促进了出乎意料的强劲增长。AI对投资、贸易和资产价格的影响已足够大，足以实时塑造全球前景。此外，它已成为一股强大的抵消力量，用以应对贸易紧张局势和地缘政治冲击，这些冲击推高了能源价格并压制了增长。通过这种方式，人工智能支持了总需求、贸易、金融市场估值以及整体宏观经济韧性。 本公告评估了人工智能热潮如何塑造短期宏观经济动态，以及其对货币政策和金融稳定的伴随影响。它记录了四组发现。首先，人工智能正推动大规模的投资和融资冲动：在最容易受到影响的经济体中，数据中心、半导体和相关基础设施的支出已达到GDP的约1%，而相关的资本支出越来越多地依赖公共债务市场和私人信贷。其次，这些力量正在重塑贸易和股票市场，产生规模可观的贸易条件效应和财富效应，这些效应在不同国家之间存在显著差异。第三，生产率回报虽然可能很大，但仍不确定且分布不均，并且在最容易受到人工智能影响的经济体中，已出现劳动力市场疲软的早期迹象。最后，人工智能同时移动需求和供给，模糊了央行所依赖的周期性信号，从而使货币政策校准复杂化。 人工智能作为短期宏观经济动态的驱动因素 人工智能通过总需求和总供给的渠道影响经济活动。在需求方面，人工智能正驱动一个强大的投资周期，推高相关企业的估值并重塑贸易流向。在供给方面，人工智能有望随着时间的推移提高生产力。需求方面的影响已经很大且可见；而供给方面的影响，尽管可能更具后果，但在规模和时间上仍不确定。由于这些力量以不同——有时相互抵消——的方向影响增长、劳动力市场和通货膨胀，人工智能的净宏观经济影响尚不清楚，并且可能会因国家而异，也会随时间而变化。 一场广泛的投资热潮及其融资。人工智能的承诺已经引发了一场全球投资热潮。在一些国家，与人工智能相关的投资已经占到了GDP的一个显著份额（图1.A）。这项支出涵盖了数据中心、专业芯片制造设施、云计算基础设施和硬件，同时也推动了信息技术（IT）产品和软件的投资。 总体而言。1现有估算表明，人工智能相关投资急剧增加：在美国和澳大利亚，由于更细粒度的投资数据可用，数据中心（包括其容纳的IT设备）和IT制造设施的投资估算额分别急剧增长至GDP的0.8%和超过1%（紫色和棕色线，右侧刻度）。行业参与者预计全球人工智能相关投资将进一步增长——从今天的5000亿美元增长到2030年的3万至4万亿美元——同时，预计数据中心资本支出到2030年将增长三倍（图1.B）。 人工智能投资一直是增长的重要助推力。与人工智能相关的资本支出支持了整体投资，这已成为多个国家增长预测上调的重要驱动力（图1.C）。与此一致，在人工智能准备指数（AIPI）得分较高的经济体中，商业投资的增长速度高于得分较低的经济体（图2.A）。2 高AIPI得分国家的总投资额也更高这一事实表明，商业投资增长并非以其他领域（即住房或公共部门投资）投资减少为代价（图2.B）。 人工智能投资热潮也通过从半导体到数据存储和数字基础设施的供应链联系重塑了贸易。这些变化在贸易数据中清晰可见，其中人工智能含量高的商品记录了最快的出口增长率（图3.A）。尽管数量有所上升，但出口增长的大部分增幅反映了价格上涨。美国细粒度数据显示，过去两年间，人工智能含量高的商品出口价格显著攀升，而其他商品的价格则下跌或保持大致稳定（图3.B）。 1 在上游，人工智能热潮也重燃了能源基础设施的投资，特别是发电领域。2人工智能潜力指数（AIPI）涵盖了2023年广泛的赋能人工智能的条件，并与人工智能暴露度高、认知密集型行业的就业份额密切相关（见网络附录中的图A.1）。详情参见Cazzaniga等（2024）。 人工智能的准备工作提升了商业投资，并支撑了分布低端的总投资。 强人工智能相关投资给人工智能投资投入品价格带来了上涨压力，这至少部分是因为人工智能公司的投资远超半导体生产商的投资。因此，这种影响在人工智能供应链上是不均衡的。作为人工智能相关商品（例如半导体）的上游出口商——韩国、中国台湾、马来西亚和新加坡——其出口价格超过了进口成本，实现了可观的贸易条件收益。这导致国民收入和购买力增加了远超实际GDP的幅度，而实际GDP衡量的是生产量。 然而，这些收益却高度集中在少数企业手中。例如在韩国，2026年第一季度有五家公司占据了出口收入的43%，而两年前这一比例仅为27%。相比之下，那些正在扩展其数字基础设施的国家往往需要进口大量人工智能相关产品，而这些产品的高价格则对其贸易条件造成压力。与此相符的是，人工智能数字基础设施评分较高的经济体，其贸易条件有所削弱（见在线附录中的图A.2.A），部分原因是进口的人工智能相关设备和基础设施成本上升。 金融市场放大了人工智能带来的需求冲动，尽管在此方面，各国的影响也并不均衡。人工智能公司在股票市场中的权重已急剧上升，这得益于强劲的盈利能力。在美国，其占市场总市值的份额从2022年到2025年攀升了16个百分点，达到40%；而在其他已融入人工智能生产链的经济体中，也出现了类似（尽管不那么明显）的发展趋势（参见网络附录中的图A.3.A）。相比之下，那些与人工智能生产联系较少的股票市场通常表现较弱。更高的估值给持有资产的家庭带来了财富效应，从而支持了消费（尤其是在美国，欧元区程度较轻）。 除了股权估值之外，人工智能投资的规模还对金融市场融资产生了影响。近年来，人工智能公司的资本支出显著增加，自由现金流大幅萎缩（见网络附录中的图A.3.B，红色箭头所示）。这促使融资方式转向债务融资，其中有两个来源尤为突出。第一个是私募信贷，在美国增长尤为迅速（Aldasoro等人，2026年）。投向人工智能相关公司的私募信贷贷款余额从2016年接近零增长到2025年的2000亿美元，而同期其在总私募信贷贷款中的占比从不到2%上升到8%（见网络附录中的图A.3.C）。第二个融资来源是债券市场。人工智能公司通过债券融资在2025年达到2430亿美元，较2023年的790亿美元有所增长（分别占约3.0万亿美元和2.1万亿美元的相应非金融公司债券发行总额）。虽然美国的人工智能公司占其中大部分，但其他地区的发行量也在增加，尽管基数较低。 一项不确定的生产力回报。人工智能（AI）也通过生产力影响活动，尽管这些影响的规模和持续性仍然高度不确定。早期的微观证据表明，生成式人工智能可以带来可观的生产力提升，特别是在自动化非常规认知任务方面。证据还表明，人工智能压缩了绩效差异，因为经验较少的工人往往受益更多，而资深员工则相对较少（在线附录中的图A.4.A）。这些微观层面的收益是否能够转化为更高的总要素生产率（TFP）仍然不确定。3 尽管宏观估计的范围相对较宽，但中位数TFP增长收益约为每年0.5个百分点（在线附录中的图A.4.B）。跨国证据表明，这些效应中的一些可能已经显现，截至2023年，更高的AI准备程度与未来两年劳动生产率增长呈正相关（在线附录中的图A.5.A）。 经济增长与劳动力市场。人工智能的增长效应将反映上述的需求和供给因素。因此，它们目前在不同国家之间存在巨大差异，反映了经济结构、人工智能相关投资规模、各国采用和部署该技术的能力，或可能限制人工智能增长收益的需求瓶颈（BIS (2026)）。现有证据表明，发达经济体（AEs）更有能力捕捉短期收益，而新兴市场经济体（EMEs）的成果则更多样化（见在线附录中的图A.5.B；Gambacorta等人 (2025)）。 除了其对GDP增长的影响外，人工智能（AI）还可能重塑劳动力市场。目前存在两大主要力量：一是生成式AI与那些能从人类输入中获益的任务之间的互补性，二是对于可以全部或部分自动化的常规认知任务的替代。迄今为止，劳动力流失尚有限，尽管在特定任务和职业（例如呼叫中心、商业中心）中已出现一些早期迹象。许多公司仍处于“观望”阶段，虽然正在试验AI技术，但仍面临 对监管、成本、组织适应以及人工智能系统可靠性的不确定性，与几个司法管辖区当前观察到的“低招聘、低解雇”的动态保持一致。 即便如此，企业行为表明其影响正在加剧。在最近的财报电话会议中，近80%的公司表示计划自动化越来越多的生产流程，并增加劳动力替代（图4.A）。与这些软指标一致，美国在AI暴露度较高的行业中的就业增长较为疲软：在2023年第三季度至2025年第三季度期间，高AI暴露度行业的就业增长比低AI暴露度行业低约0.8个百分点（图4.B）。失业趋势也讲述了类似的故事。AIPI得分较高的国家在2023年至2025年期间，平均失业率上升了0.75个百分点；而AIPI得分较低的国家失业率保持稳定（图4.C）。 全球市场情报；BIS来源：Kansal和Rungcharoenkitkul（2026）；BIS（2026），IMF；OECD；美国经济分析局；美国劳工统计局；标普 人工智能（AI）也可能通过增加对具备AI相关及互补技能的劳动力的需求，从而造成技能错配。当失业工人的技能与新增岗位所需技能不匹配时，劳动力市场匹配效率可能会下降。与此机制一致，在AI应用方面更为先进的经济体，其职位空缺与失业之间的关系往往比AI准备程度较低的国家更为陡峭（参见在线附录中的图A.6）。 对通货膨胀的影响。上述渠道表明短期内存在相反的通胀压力。一方面，与人工智能相关的投资、贸易和财富驱动的消费可以提振总需求，加剧价格压力。另一方面，如果生产力提升得以实现，将扩大供给，有助于抑制通胀。对人工智能导致失业的担忧也可能抑制需求、工资，进而抑制通胀压力。然而，这些力量的相对强度和时机仍然不确定。 除了影响的效果强度和方向，它们的时间点也存在差异。在生产力提升导致供应增加之前，人工智能可能会对通货膨胀施加上行压力，从而抑制通缩。 调整。近期的通胀效应可能已经显现，尽管幅度较小（Abecasis (2026)）。由生产率提高或工人对其议价能力认知变化带来的通缩效应则可能更逐渐地显现。标准宏观模型表明，人工智能往往会推高通胀，因为家庭预期未来收入增长强劲而增加消费。而且，即使家庭没有预期到人工智能的繁荣，金融市场也可能通过财富效应反过来提振家庭消费。如果人工智能引领的生产率繁荣超出预期，或者家庭因担心潜在的劳动力替代而抑制消费，那么其对通胀的影响就会更加温和（甚至可能逆转）。 对中央银行的影响 围绕人工智能影响所产生的巨大不确定性，给货币政策和金融稳定带来了若干挑战。首先，人工智能同时以周期性和结构性方式影响需求和供给。此