人工智能影响利率的四个层面

人工智能对利率的影响可分为短期、中期、长期基准和长期分歧四个层面。

短期来看，人工智能相关资本开支大幅增加，拉升实际期限溢价，并通过经济周期、货币政策等渠道，在一定程度上拉升短期实际利率预期、通胀预期以及通胀风险溢价。例如，2020年以来美国信息处理设备投资年均增速约9%，2025年以来投资增速达到20%以上，近一年美国企业债券发行了2.4万亿美元，企业债券信用利差上升，推高无风险美债利率。

中期来看，人工智能可以提高全要素生产率、降低单位劳动成本、改善供给效率，进而缓解通胀压力，为降息创造空间。目前，人工智能主要通过资本深化提高劳动生产率，降低单位劳动成本增速，例如2024一季度至2026年二季度美国非农商业部门劳动生产率平均增速为2.6%，小时薪酬平均增速4.6%，单位劳动力成本平均增速为2%，核心PCE通胀保持稳定。未来若人工智能通用技术广泛扩散，有望继续为降息创造空间。

长期来看，人工智能可能通过提升潜在经济增速、资本回报率等渠道提高中性利率。例如，人工智能技术扩散可提高全要素生产率增速，拉升潜在经济增速和资本回报率；即使技术扩散放缓，市场集中度提升也可能增加资本收入份额，推高中性利率。基准情况下，潜在经济增速、资本收入份额、储蓄率共同作用下，中性利率将上升，美债利率中枢高于人工智能革命之前。

长期分歧在于，人工智能革命能否提高中性利率仍存争议。即使不考虑技术扩散放缓，人工智能短期增加资本需求，长期仍不确定，可能因基建完成、市场集中度提升而降低资本需求，进而拉低中性利率。此外，人工智能可能带来劳动力替代风险和收入不平等加剧，导致储蓄率上升，进一步拉低中性利率。

总结而言，人工智能对利率的影响机制复杂，短期推高利率，中期缓解通胀为降息创造空间，长期对中性利率的影响不确定，需考虑技术扩散、市场集中度、储蓄率等多重因素。