AI资本支出推高通胀，全球今年或达1万亿美元，美联储成立AI任务组应对

人工智能领域的大规模基础设施建设正在对通胀形成短期推升压力，而其宣称的生产率提升效果尚未在宏观数据中显现。美国相关支出相当于国内生产总值的1.8%，据估计到2028年这一比例将升至2.8%。美国人口普查局5月发布的调查显示，17%至20%的美国企业报告使用了人工智能，大型企业的使用率明显高于小型企业。

高昂的建设成本已传导至多个领域。美国家庭电价在截至6月的两年内上涨了10.1%，高于同期整体物价6.3%的涨幅。用于先进模型的服务器芯片供应紧张，芯片制造商无法快速提升产能以满足需求。据估算，动态随机存取存储器（DRAM）价格到今年年底将比2024年上涨400%。消费者价格指数数据显示，自2024年6月以来，计算机软件及配件的成本上涨了22.9%，其中过去一年上涨17.4%。

企业内部的应用进展同样面临挑战。一些已大规模部署AI的公司高管指出，技术本身已具备，但在大型组织中落地的难度被夸大了。以零售商为例，使用AI预测产品销量比使用聊天机器人复杂得多，改变员工行为并使其信任模型是主要难点。有数据显示，AI重度用户的部署密度是普通企业的八倍，而三个月前这一差距还只有两倍。前沿企业与普通企业之间的应用差距正在快速扩大。

经济学家用“薄弱环节”一词描述那些难以自动化的任务。AI可以很好地完成阅读放射影像等自动化工作，但岗位通常由多种任务组成，其中部分任务难以被替代。2016年有技术专家预测放射科医生将在五到十年内不再需要，但实际数量持续增长，因为AI工具只自动化了放射科医生工作的一小部分，而他们与患者沟通、与同事协作等任务仍属于薄弱环节。

美联储内部对AI影响的看法存在分歧。美联储主席在11月曾表示AI将是重要的反通胀力量，能提高生产率和竞争力。但7月的利率决策会议上，官员们投票维持利率在3.5%至3.75%区间不变，部分官员公开担忧需要抑制经济以阻止AI驱动的价格上涨。明尼阿波利斯联储主席在解释其主张更高利率的异议声明时表示，数据中心大规模投资为美国高通胀增添了新的需求因素。美联储主席在7月承认，AI支出正为未来增长奠定基础，但“供应侧影响的确切时间和规模仍难以预测”。