中金公司 主题策略：AI革命如何影响通胀

摘要

报告以历史经验与扩展版多部门新凯恩斯模型为框架，将技术革命影响通胀的机制归纳为供给效应、预期效应、替代效应和瓶颈效应四条渠道，判断AI革命短期可能推高通胀、中长期转向去通胀，且去通胀压力或高于以往技术革命。 历史坐标方面，1870年代至1890年代中期美国总体价格水平累计下降约三成，信息革命期间美国CPI同比由1990年前后的5%-6%回落至1997-1998年约1.5%。 本轮AI扩散显著更快：ChatGPT诞生不到4年，接近一半美国成年人已使用过AI聊天机器人，但经产能利用率调整的TFP仍处相对低位，圣路易斯联储估算AI相关四类投资对2025年前三季度美国实际GDP增长贡献合计39%，表明率先兑现的是投资红利而非生产率红利。 瓶颈效应率先显现，2025年以来部分消费类DRAM和NAND价格自低点累计上涨超过600%，但明尼阿波利斯联储估算截至2026年7月AI相关供给约束仅抬升核心PCE约0.4个百分点，总量影响有限。 替代端，AI暴露度与工资相关系数已达0.54，采用AI企业初级岗位招聘平均下降约22%，美国劳动收入份额再现下降迹象。 中国供给红利兑现较快——生成式AI用户规模达6.02亿、普及率42.8%，工业机器人年安装量占全球54%，但收入信心指数45.8%、就业预期指数42.2%仍处低位，叠加低通胀环境，挑战可能更突出。 政策上报告建议财政聚焦收入分配与就业支持、货币政策精准前瞻相对宽松、宏观审慎防范AI投资杠杆与金融加速器风险。

主要观点

• 以史为鉴：过去两次技术革命均伴随明显去通胀，第二次工业革命期间1870年代至1890年代中期美国总体价格水平累计下降约三成，且伴随多次金融危机，当时一度被称为大萧条、后改称长萧条。

• 信息革命期间美国通胀中枢显著下移：CPI同比由1990年前后的5%-6%逐步回落，1997-1998年一度降至约1.5%，2001-2002年部分月份再次低于2%，呈现明显去通胀特征。

• 报告构建扩展版多部门新凯恩斯模型，引入价格工资粘性、预期偏差、收入分配差异和关键要素供给约束，将技术革命影响通胀归纳为供给效应、预期效应、替代效应和瓶颈效应四条渠道，其相对强弱与兑现时序共同决定通胀方向。

• AI扩散速度显著快于以往技术革命：ChatGPT诞生不到4年，美国成年人中接近一半已使用过AI聊天机器人，就业人口中使用AI处理工作任务的比例接近四成，明显快于个人电脑与互联网发展初期。

• 微观效率已有证据但宏观生产率尚未兑现：客服人员每小时解决工单数量提高约14%—15%，但经产能利用率调整的TFP仍处相对低位；圣路易斯联储估算美国AI相关四类投资对2025年前三季度实际GDP增长贡献合计39%，反映率先兑现的是投资红利而非生产率红利。

• 瓶颈效应率先显现但总量影响有限：2025年以来部分消费类DRAM和NAND价格自低点累计上涨超过600%；以往技术革命投入品瓶颈高压阶段通常仅持续3-5年，本轮已持续约3年；明尼阿波利斯联储估算截至2026年7月AI相关供给约束抬升核心PCE约0.4个百分点。

• AI替代层级明显上移：技术暴露与工资关系由计算机时代的倒U型转为正相关，AI暴露度与工资相关系数高达0.54，高暴露职业从年薪约2.4万—2.9万美元的校对员、簿记员转向年薪约9.6万—14.4万美元的精算师、金融审查员、预算分析师等高薪认知职业。

• 存量就业稳定但流量率先收缩：美国失业率总体平稳，但Indeed数据显示多个AI高暴露职业招聘持续走弱、软件开发招聘已低于疫情前；基于6200万份简历的研究发现采用AI的企业初级岗位招聘平均下降约22%，青年就业承压并可能形成就业和收入的疤痕效应。

• 劳动收入份额开始承压：金融危机后美国劳动收入份额总体处于历史较低水平、近期再现下降迹象；METR测算前沿AI模型可自主完成任务的复杂度和持续时间正近似指数式扩张，旧任务自动化快于新任务创造的时间错配使替代效应可能来得更快。

• 技术乐观与收入悲观形成预期分化：美国制造业资本开支预期处于历史较高水平而消费信心相对低迷，企业乐观推动资本开支前置并强化瓶颈，居民担忧提高预防性储蓄，两种力量相互抵消使预期效应净影响难以简单判断。

• 中国特征：供给红利兑现较快但需求承接偏弱——截至2025年12月中国生成式AI用户规模达6.02亿、普及率42.8%，工业机器人年安装量占全球54%、在用存量202.7万台，国产大模型调用价格明显低于海外；但人民银行储户调查收入信心指数和就业预期指数分别为45.8%和42.2%，85%的中国受访者认为AI利大于弊（美国38%），技术乐观与收入谨慎并存。

• 政策组合建议财政调结构、货币稳需求、宏观审慎防风险：财政推动技术红利向居民收入转化、再培训聚焦人机互补任务迁移、支持AI较难替代的护理教育养老等部门；货币政策给生产率留空间、防止低通胀预期自我强化；宏观审慎加强对AI公司债、私募信贷、数据中心项目融资的监测和压力测试。

论述逻辑

• 历史起点：萨伊定律供给创造需求的机制在两次技术革命中确实存在，但供需在规模、结构和时点上并不同步，供给扩张更快时便形成去通胀压力；马克思（长期收入分配）与凯恩斯（短期有效需求不足）进一步解释了收入为何无法自动充分转化为需求。

• 机制框架：在扩展版多部门新凯恩斯模型中逐步引入现实摩擦 → 供给效应与替代效应压低通胀、预期效应与瓶颈效应推高通胀 → 四种机制的相对强弱及其兑现时序共同决定技术革命呈现通胀还是去通胀特征，不同阶段主导机制的切换决定方向。

• AI现状校准：AI扩散更快、微观降本增效已有证据，但宏观TFP尚未跃升，供给效应仍待释放 → 资本开支率先撞上供给约束，瓶颈效应先于供给效应显现（DRAM/NAND大幅涨价，但核心PCE仅约0.4个百分点）→ 替代已从招聘流量、职业入口和劳动份额层面显现 → 预期端企业乐观与居民谨慎相互抵消 → 短期通胀力量占据主导。

• 中长期推演与政策含义：生产流程与组织调整完成后供给效应增强、瓶颈逐步消退，替代效应由招聘流量传导至工资与劳动收入份额 → AI净效应由短期推高通胀转向中长期去通胀，且因替代层级更高、扩散更快，需求侧去通胀压力大于以往 → 中国供给红利兑现快但收入承接弱、已处低通胀环境，挑战更突出 → 政策需财政调结构、货币稳需求、宏观审慎防风险。

关键展望

• 短期判断：AI仍处于投资先行、生产率后到的阶段，供给瓶颈是当前最明显的通胀力量，技术革命早期需求扩张快于供给能力释放，AI可能首先推高通胀。

• 中长期判断：供给效应增强、瓶颈效应消退、替代效应传导至工资与劳动收入份额，AI对通胀的净影响可能转向去通胀，本轮技术革命中长期的去通胀压力可能更大。

• 瓶颈时间窗口：以往技术革命中投入品瓶颈高压阶段通常仅持续3-5年，本轮AI革命相关瓶颈已持续约3年，可能仍在强化、部分关键投入品价格仍有上行压力，但边际强化速度或开始放缓。

• 生产率与政策的验证点：货币政策是否支持不应以AI资本开支和股票估值上涨为依据，需以TFP、企业效率和单位成本等指标验证生产率改善，避免宽松流动性与高估值高杠杆相互强化。

• 风险情形：若AI投资回报低于当前预期，依靠公司债、私募信贷及外部融资支撑的资本开支可能快速收缩，形成资产价格下降—融资收紧—投资收缩的金融加速器，宏观审慎需重点关注期限错配、集中度上升和隐性杠杆等风险。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的，全文为主题策略研究，未出现覆盖公司、评级、目标价或个股标的。