净储蓄率的大幅降低叠加AI高涨的投资需求，在2022年11月至今的近四年期间，美国十年期国债的实际利率攀升至1.6%-2.1%的高位震荡区间，平均值已经接近2004年-2006年加息期间的水平，更是远超金融危机之后的水平。在最近的8月，十年期国债的平均实际利率已经达到了2.2%，向上突破了过去4年的震荡区间，最大的贡献因素仍然是AI投资的巨大资金需求。最近几个季度美国的贸易逆差开始扩大，这也和AI投资有关，因为贸易逆差本质上是向国外借钱来弥补国内储蓄的不足。考虑到未来几年的AI相关的融资仍然将较快增长，美国的实际利率可能继续提升，贸易逆差可能继续扩大。扩大的贸易逆差叠加外资对美国资产安全性的担忧上升，这对美元汇率是个负面因素。
AI推动的利率走高影响到了财政问题。笔者此前在本刊的文章分析了美国化债的“中间道路”。投资者担忧美债的长期前景，要求更高了风险溢价。美国财政部为了压低长端利率而回购长期国债，这导致债务结构偏向短期。 考虑回购的规模，这个缩短平均久期的过程将很长，但压力增长将引起更多政客的关注，例如最近有几位共和党议员开始讨论增税的可能性。
AI、中性利率与货币政策
在分析了AI对供给和需求的各个方面之后，下面可以开始讨论大多数读者最为关心的美联储货币政策了，而讨论货币政策的一个很好的起点是中性利率。
AI创新所需要的投资会与传统行业竞争资源，这会形成额外的通胀压力，这一点是明确的。 但与此同时，AI投资所形成的“产能”有降低通胀的效果，正如前面的分析所展示的。 什么时候AI经济不再是通胀性的呢？ 笔者认为答案就是当 AI投资规模等于或者小于AI效率提升所形成的新增供给的时候。 对AI投资规模的测算不同机构的差别非常大，美国国家经济分析局有一个数据叫做“非住宅固定资产投资-计算机和外围设备”，笔者将从这个数据出发来估计AI的投资规模。 笔者的方法是，在2022年11月ChatGPT出现之前计算设备投资沿着一个相对稳定的历史趋势增长；在2022年11月之后，高出历史趋势的投资将被认为全部是由AI投资带来的。 根据这个方法， 2026年一季度和AI相关的计算设备投资（年化）达到了2300亿美元。考虑2026年后面几个季度的增长态势，2026年全年的计算设备投资估计在2700亿美元左右。 根据麦肯锡的一个研究，计算设备投资金额大约占AI基础设施投资的60%（其它40%包括数据中心的土木建筑和电气设备），这样美国AI基础设施投资金额大约是4500亿美元。 这个估计小于企业宣布投资金额的汇总，一个主要的原因是企业的投资数据口径过宽，并且不同生产阶段企业的投资数据相加可能存在重复计算。 假设2027年的投资增速是30%， AI基础设施投资规模将达到5800亿美元左右。需要指出的是这些投资都是基础设施投资，不包括软件和研发投资。
已经形成的AI“产能”，则将提高经济的供给。如本文前面分析的，2026年两大AI公司总收入达到1000亿美元，模型用户对经济总供给的促进效应将达到1500亿美元。 基于相关数据，笔者的估计认为到2027年AI带来的总供给增长将接近3700亿美元，这和预测的2027年投资额5800亿美元相差2100亿左右。笔者估计到2028年AI对供给的提升规模（7500亿美元）将超过AI基础设施投资规模（7000亿美元），从而让AI在总体上不再是“通胀性的”。
由于2027年AI导致的总需求和总供给差额大约2100亿美元，为了保持物价稳定，需要抑制其它利率敏感部门的总需求2100亿美元。 根据一些宏观模型的估计，0.75% 幅度的累积加息大致可以达到这个目标。 因而，经过上述的分析笔者的结论是当前美国的中性利率是4%左右。
美联储在9月已经加息0.25%到3.5%（下限）， 根据上述中性利率的估算，再加息两次是合适的。 不过，从美联储诸多高官的表态来看，他们对AI投资带来的总需求增加（促通胀）和总供给增加（降通胀）的“对冲”机制极少讨论。芝加哥联储主席古尔斯比是当前美联储票委中学术资历最深的（芝加哥大学经济系的正教授），在8月杰克逊霍尔面对媒体的深度访谈中，他就对中性利率表示捉摸不定。在9月记者招待会上有记者问沃什他认为的当前中性利率是多少？沃什回避说这个概念只是学术上有用，而在实际中没有用处。
沃什在9月议息会议后的记者招待会上表现得十分务实，此前的很多宏大想法已经不再谈论了，这完全在笔者此前文章的预料之中。沃什有许多宏大而简单的想法，他似乎真的认为这些朴素的“真理”被主流经济学家遗忘了。但是当他要把他所认为的简单真理“布道”给美联储同事的时候应该是遇到了极大的困难，因为这种简单思维在面临专业拷问的时候是很容易被反驳的。例如他倡议美联储的高官们应该“安静”下来，少对经济和货币政策发表评论，让市场“自行”工作。 副主席沃勒在一个演讲中就反驳说，在他数十年学术和公共服务生涯中从来没有看到一个理论或证据能够证明提高政府透明度是有坏处的。结果是美联储高官们我行我素，照例在各种论坛发表演讲。
AI、宏观风险与美股：一个态势感知
本文分析了AI对美国经济的多方面影响。一个新颖的发现是ChatGPT的出现对科技行业的就业下降产生了立竿见影的影响，同时由于高薪科技行业雇佣量的下降，美国私营部门的工资增速不断下降，这有利于缓和通胀压力。 本文的另一个估算发现当前美国的通胀大部分可以归因于石油价格的上涨。尽管如此，AI投资的庞大规模和快速增长仍然造成了资源的紧张和一定的通胀压力，因而加息有其基本面的合理性。在AI与加息幅度的问题上，本文提出了新的方法，在概念上区分了AI的促通胀和降通胀两个效应，笔者采用的定量分析表明在2028年之前AI的通胀效应都会高于降通胀效应，而在2028年开始降通胀效应有可能开始占据主导。基于这个分析笔者讨论了美国当前的中性利率，认为4%的政策利率大致是中性的，也就是在9月加息之后美联储大致再有两次加息。此外，本文还分析了AI投资热潮叠加美国国民净储蓄率的下降对美国实际利率的影响，并据此判断美国实际利率可能会在较长时间处在高位（但名义利率可能会随着通胀率的下降而下降）。
在分析了宏观经济之后，我们的讨论最后可以落脚到美股投资上了。一个流行的悲观看法是，AI投资泡沫很大，很可能被高利率刺破，前段时间的芯片股暴跌是美股走熊的前期信号。 笔者对此的看法是上述机制的信号还不足够强烈。 另外一个悲观的看法是美国财政的巨大问题将是压倒性的，因而美股已经是强弩之末。 对此笔者的看法是，财政问题不太可能在近期成为市场主旋律，尽管市场会不断受到这个问题的扰动。
尽管面临很多不确定性，笔者认为由于AI经济的较快发展美国经济在中期的衰退风险很小，而AI经济的降通胀效应很可能从2028年开始占据主导，这是对美股保持乐观的最重要理由之一。此外美国科技股的利润增长保持了较高速度，这对美股形成了基本面上的有力支撑。加息对美股有抑制作用，目前华尔街普遍预测美联储的累积加息幅度为75个基点。 笔者从AI两个效应对冲的角度出发，得出了和市场预测接近的加息幅度估算。尽管结果接近，但这个测算对于理解风险的本质仍然提供了新的重要含义。综合考虑下来，对美股的态度应该偏向积极。
AI对美股的风险存在于两个方面。 一方面，如果AI投资规模超预期，而AI带来的供给效率提升（其增长幅度可以用AI公司收入增速来衡量）低于预期，那么美国的通胀率可能会在更长的时间内高于通胀目标，美联储的货币政策需要更加具有限制性。另一方面，如果AI投资低于预期，出现较大幅度的下降 （这几乎肯定意味着AI技术带来的效率提升低于预期），当前的高利率可能导致经济衰退。由于美股估值已经在合理区间的上限，投资者对风险的承受力并不高，AI向任何一方对预期的偏移都会让美股承压。 持续观察新的数据，寻找更深入和系统的框架来解读这些数据，对于在高估值环境下控制美股投资风险是十分重要的。
（作者为经济学博士，金融从业者）