#WarshSaysFedDecidesIfAIInflation : 能遏制通膨，還是推高通膨？為什麼聯準會掌握關鍵

全球經濟版圖目前正穿越一個罕見且錯綜複雜的轉折點。過去兩年，敘事主軸一直被一場對抗通膨的戰役所主導——由美國聯邦準備理事會（Fed）領軍的中央銀行不懈推動的行動，透過激進的升息來壓制價格壓力。就在終點線看似近在眼前，一個嶄新、強大且深具不確定性的變數已被納入方程式：人工智慧（AI）。

金融與科技界正熱議 AI 將如何改寫生產力。它被吹捧為終極的通膨逆風力量（通縮力量），是一項技術奇蹟，能降低成本並大幅提升效率。相反地，另一個較安靜但同樣有力的論點警告：要建置並擴張這套基礎設施所需的鉅額投資，可能會重新點燃通膨壓力，進而抵消 Fed 的努力。「Fed 會決定 AI 是否引發通膨」這句話所凝聚的觀點，正是這場辯論的核心。重點並不在於 AI 本質上必然會造成通膨或通縮；而在於 Fed 對由 AI 驅動的經濟變化所做出的回應，將決定最終結果。

要理解這一點，我們必須拆解當下兩股彼此競逐的力量，並檢視中央銀行如何解讀與反應，將如何形塑未來。

將 AI 視為通縮引擎的論點

在辯論的一方，我們看到的是 AI 作為革命性生產力工具的願景。這裡的主要機制是供給面衝擊。當經濟遭遇正向供給衝擊時，生產成本會下降，進而使商品與服務價格降低。這就是 AI 的通縮承諾。

以勞動市場來看。AI 與自動化有望擴充或取代大量目前由人類執行的工作。從法律文件審閱與醫療診斷，到軟體程式編寫與客服，AI 都能以更快、更有效率、且只需成本的一小部分來完成這些功能。這會降低企業的薪資成本，而薪資成本往往是企業最大的支出項目之一。當勞動成本下滑時，生產單位產出——無論是一段軟體、一份財務報告，甚至是一項製造品——的成本也會同步下降。

此外，AI 特別擅長最佳化供應鏈與物流。「牛鞭效應」指的是需求的小幅波動會造成供應鏈訂單的更大幅度波動，而 AI 的預測能力能夠緩解這種情況。透過更精準地預測需求與最佳化運輸路線，AI 可以減少浪費、降低運輸成本，並確保貨物能在需要的時間到達需要的地點。這種跨越整體經濟的摩擦減少，本質上具有抑制通膨的效果。

白領產業過去幾十年來，受到自動化的影響相對不如藍領產業大，如今也正面臨自身的數位革命。AI 能處理海量資料，以找出效率提升機會、降低重複作業，並自動化行政任務。這實質上提升了每位員工的產出量——這也是生產力成長的經典定義。

從總體經濟角度，這幾乎是「聖杯」。更高的生產力讓經濟能以更快的速度成長，同時不會產生通膨。若 Fed 認為 AI 正推動這種結構性改變，它的前進路徑就會很清楚：這將意味著經濟能在不冒過熱風險的情況下承受更高的成長率，讓中央銀行可以把利率維持在低於原本水準的位置。於是，在這種情境下，AI 會成為通膨問題的解方，而 Fed 的工作就是退一步，讓技術去完成它該做的事。

反敘事：為什麼 AI 可能反而是通膨推手

儘管存在一幅無摩擦、由 AI 驅動的烏托邦經濟圖景，一個強而有力的反敘事卻指出：AI 可能在至少中期扮演隱性的通膨驅動因素。這個論點將焦點從生產端（供給）轉向需求端，以及為打造未來所必須投入的龐大資本支出（CapEx）。

AI 革命的引擎是大型資料中心、專用晶片（GPU），以及極為可觀的能源。要建置這些基礎設施，需要投入令人咋舌的資金。像 Microsoft、Alphabet、Amazon 和 Meta 這樣的科技巨頭，每年都在花數以數十億美元的資金擴充其 AI 能力。這不是零星的投資流入，而是如海嘯般的需求湧入實體經濟。

這波 CapEx 激增之所以高度通膨，原因有好幾項。首先，它會創造對實體資源的大量需求。興建單一座資料中心，可能就需要上千噸的鋼材、銅材與水泥。先進晶片的製造需要稀土金屬與高度專門化的材料。當全球對這些商品的需求攀升時，它們的價格也隨之上漲，進而引發由成本推動的通膨，並在其他產業之間層層擴散。

其次，AI 的能源消耗規模驚人。訓練大型語言模型與執行複雜演算法，需要龐大的電力。當電網難以趕上這種新需求時，能源價格很可能上升。這同樣是成本推動型通膨：更高的電費會影響從製造到運輸的一切環節。

第三，即使 AI 可能取代部分工作，它同時也會催生對高度專業且昂貴勞動力的需求。資料科學家、AI 工程師與機器學習專家，都是全球最搶手且薪酬最高的專業人才。對這種頂級人才的競爭會推高科技產業的薪資，並可能外溢到其他產業，對整體薪資形成上行壓力。

如果這種對資源、能源與高技能勞動的激烈需求，在供給面（自動化與生產力）帶來的好處尚未完全實現之前就先到來，經濟可能會經歷一段顯著的通膨期。在這種情境下，Fed 將被迫維持甚至加強其具限制性的貨幣政策。為了降溫這種由投資驅動的需求，需要更高的利率。中央銀行本質上等於是在跟「造成通膨的那項技術」所引發的通膨作戰，這是一場「打錯戰爭」。

Fed 在 AI 方程式中的關鍵角色

這就引出論點的核心：「Fed 會決定 AI 是否引發通膨。」中央銀行並非只是被動的旁觀者。其政策決策——特別是利率設定——將決定這項技術轉變如何落地。Fed 的任務是最大化就業並維持物價穩定（以 2% 通膨作為目標）。困難在於：經濟訊號很可能會令人困惑且互相矛盾。

如果 Fed 觀察到 CapEx 大幅增加、以及科技專業人士的勞動市場趨緊，它可能會把這解讀為經濟過熱，並上調利率。這可能扼殺正用來建置 AI 基礎設施所需要的投資，從而延後最終能解決通膨問題的長期生產力成長。Fed 會在「錯誤」的方向上做出回應。

相反地，如果 Fed 看見 AI 的長期潛力，並相信生產力成長即將到來，它可能會選擇「忽略」投資繁榮所造成的短期通膨壓力。它可能會維持利率不變，接受較高的短期投資成本，期望能在後續取得龐大的長期生產力紅利。這是一筆高風險的賭注。若生產力激增不像預期那樣快速落地，Fed 就可能失去對通膨的控制，導致更痛苦的調整發生在更後面。

還有一個第三種、或許也是最可能的情境：一種微妙的平衡操作。Fed 必須仔細同時監控投資面（通膨壓力）與生產力面（通縮潛力）。如果通膨仍然頑固地偏高、而投資繁榮仍持續，Fed 可能會在風險控管上偏向保守，將利率維持在高位，直到清楚出現生產力成長的證據。這種高利率環境可能會延長經濟的不確定性，並可能引發溫和的衰退，因為資本成本對其他非科技企業變得難以承受。

結論

AI 革命不只是一次技術事件；它是一場規模巨大的經濟衝擊。它究竟會成為「真正的通膨降溫（great disinflation）」還是新的價格不穩動力，取決的與其說是程式碼，不如說是美聯準的計算。中央銀行的工作十分艱難：要在兩難之間穿行——壓低那些可能保住未來繁榮的投資，或冒著讓通膨再度螺旋上升的風險。中央銀行在何時下調利率、何時維持不變，甚至是否再進一步升息的決策，將是最後的撬動槓桿；它會決定 AI 是以通縮的潮流把所有船隻都一併推向前方，還是以通膨的浪潮將經濟沖翻。我們正處在等待觀察的階段，而 Fed 的下一步將是最重要的訊號。