- 高盛认为，人工智能虽长期将带来巨大生产力提升并压低生产成本，但短期内正通过三条路径推高美国通胀：1）AI基础设施投入推高电子元件价格；2）软件因加入AI功能
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- 高盛认为，人工智能虽长期将带来巨大生产力提升并压低生产成本，但短期内正通过三条路径推高美国通胀：1）AI基础设施投入推高电子元件价格；2）软件因加入AI功能而涨价；3）数据中心电力需求推高电价。报告指出，这些通胀压力部分被PCE测量方法放大，尤其因软件及配件权重远高于CPI。高盛测算，AI相关价格压力在过去一年对核心PCE通胀贡献约0.3个百分点，未来一年还将贡献0.3个百分点。但当AI生产力增益广泛显现后，预计将转为通缩效应。
这份来自高盛（Goldman Sachs）的经济研究报告提出了一个看似矛盾但至关重要的观点： 核心机制在于： ：围绕AI基础设施建设（如数据中心、高性能芯片）的巨额投资，以及软件产品集成AI功能提价，产生了“输入性”价格压力，推高了核心PCE（个人消费支出）和核心CPI（消费者物价指数）。 ：当AI技术被广泛应用并转化为全要素生产率（TFP）的提升后，生产成本的下降将主导价格走势，从而形成通缩力量。高盛认为，这一过程在历史上由技术创新驱动的生产力激增阶段是典型模式。
报告详细解构了AI推高通胀的三条核心渠道： ：对AI服务器和训练芯片的强劲需求，推高了电子关键输入品（如内存、电池）的价格。这已开始向消费电子领域传导，导致电脑配件（如闪存盘）和未来可能出现的智能手机、电脑价格上升。 ：科技公司正在为其软件产品加入AI功能（如微软的Copilot、Adobe的AI功能），并大幅提价。报告以表格形式列举了多个案例（如微软M365涨价30%、Adobe Creative Cloud涨价17%等），认为这是软件价格上涨的明确证据。 ：数据中心的巨大电力消耗正在推高美国部分地区的电价。报告预计，这种直接和间接的电价上涨将在未来1-2年内推高整体PCE通胀约0.1-0.2个百分点。
报告特别指出，AI对通胀的影响在PCE指标中被。核心原因有二： ：PCE中“电脑软件及配件”的权重是CPI中该项目的。这个巨大的权重差异源于PCE和CPI在数据来源上的不同。 ：无论是PCE还是CPI，目前都未对消费者端的软件价格进行“质量调整”。这意味着，软件增加的AI功能（提升价值）并未被扣除，而是被计为纯价格上涨。而企业端的软件资本品价格（已进行质量调整）在过去一年。 综合测算，高盛预计AI相关的电子、软件和电力价格压力在过去一年对核心PCE通胀贡献约，对核心CPI贡献约，未来一年还将贡献类似的幅度。
但其结论对市场估值和资产配置有重要启示： ：短期内，AI驱动的通胀上行会给美联储维持利率高位或推迟降息的理由。但随着长期通缩效应开始显现，债券投资者应关注利率下行周期的开启时机。 ：报告暗示，由AI硬件投资带动的周期（如半导体、电力设备）可能面临估值过高和利润周期见顶的风险。但长期来看，能够通过AI提升生产率、降低成本的行业和公司，将是真正受益者。 ：软件公司的提价能力短期内支撑收入，但需评估其持续性。硬件厂商面临成本压力，但AI驱动的需求提供了结构性增长动力。
报告也指出了AI可能导致的风险： ：AI带来的质量提升（如更好的软件功能）可能继续被通胀统计指标遗漏，使实际发生的价格下降被低估。 ：如果AI带来的生产力提升迅速转化为更高的企业利润或工人工资，而不是更低的价格，则通缩效果会减弱。 ：AI相关投资的成本非常高昂，企业需要收回这些成本，可能会维持高价格，从而抵消成本下降的影响。 ：如果美联储认为AI将带来长期通缩而提前放松货币政策，这可能会在短期内刺激需求，反而对冲掉生产率提升带来的通缩效果。 ：过去的技术创新（如互联网）确实带来了通缩，但AI的路径和规模可能存在差异，其结果具有不确定性。
总体总结
主题正文
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- 高盛认为，人工智能虽长期将带来巨大生产力提升并压低生产成本，但短期内正通过三条路径推高美国通胀：1）AI基础设施投入推高电子元件价格；
- 高盛测算，AI相关价格压力在过去一年对核心PCE通胀贡献约0.3个百分点，未来一年还将贡献0.3个百分点。
- ：围绕AI基础设施建设（如数据中心、高性能芯片）的巨额投资，以及软件产品集成AI功能提价，产生了“输入性”价格压力，推高了核心PCE（个人消费支出）和核心CPI（消费者物价指数）。
- ：当AI技术被广泛应用并转化为全要素生产率（TFP）的提升后，生产成本的下降将主导价格走势，从而形成通缩力量。
- 报告以表格形式列举了多个案例（如微软M365涨价30%、Adobe Creative Cloud涨价17%等），认为这是软件价格上涨的明确证据。
- 综合测算，高盛预计AI相关的电子、软件和电力价格压力在过去一年对核心PCE通胀贡献约，对核心CPI贡献约，未来一年还将贡献类似的幅度。
- ：报告暗示，由AI硬件投资带动的周期（如半导体、电力设备）可能面临估值过高和利润周期见顶的风险。
- ：AI相关投资的成本非常高昂，企业需要收回这些成本，可能会维持高价格，从而抵消成本下降的影响。