AI 的未來被擘劃的很美好,讓機器為人類工作,人類只要最少的錢就可以享受基本服務,還能消除貧富差距,但現階段只看到 AI 為人類帶來的麻煩,讓入門白領失業、物價高漲。Fed 主席鮑威爾說,AI 資料中心需求正在加劇通貨膨脹,至於 AI 讓一切事物變得更便宜這種說法,目前只是理論。
鮑威爾在美聯儲新聞發布會上表示,生成式 AI 工具肯定會在未來幾年內促進生產力提高,但是否應該轉化為更低的通貨膨脹率和更低的利率,他不認同這種邏輯。
AI 正在生成通膨
他認為,AI 短期內很可能會推高中性利率,因為 AI 所需的龐大基礎設施建設,即需求面的成長超過生產力提升帶來的回報。他進一步解釋,建設資料中心給所有相關商品和服務都帶來壓力。因此,這實際上可能會推高通膨。
資料中心還在推高電價,高盛上月警告稱,受資料中心給電網帶來的壓力等因素影響,2026~2027 年間,消費者電價可能上漲 6%。低收入家庭承擔其中不成比例的巨額成本。鮑威爾表示,短期內,AI 不會立即導致利率下降或通膨降低,直言 AI 的通縮效應目前仍停留在理論層面。至於評估生成式 AI 未來影響,他說這是經驗性問題,重複表示「我們真的不知道」。
富途資訊也有一篇文章分析 AI 繁榮與通膨的關係。文章認為,現在所有東西價格都上漲,以及供不應求的原因,就是 AI。
AI 在吸納世界資本
AI 幾乎耗盡全球供應鏈的核心資源。文章解釋,資本的邏輯的簡單,總是流向成長最快、進入門檻最高的地方。而 AI 帶來的高成長預期,導致資金毫不猶豫從消費性電子、家用電器和傳統工業控制等成長較慢的產業撤出,大量湧入運算能力領域。
這種極度偏向性的投資,直接造成全球供應鏈的失衡,高端產能被 AI 壟斷,成熟製程節點供應不足,上游石化材料、電子基板和封裝產能也受到擠壓,最終導致整個供應鏈的價格上漲。
且這種資本外流效應仍在加劇。AI 模型迭代速度越快,對晶片和運算能力的需求就呈指數級增長,而先進記憶體晶片產能的建設週期長達 18~24 個月,導致供應根本無法跟上資本驅動的需求。換句話說,問題不在於晶片數量不足,而在於資本流動速度過快,將整個產業鏈拖入長期短缺的困境。
戰爭擴大供應困境
如果說 AI 需求是這場危機的導火線,那麼能源和航運瓶頸則是加劇短缺、最終導致全面通膨的擴大機。晶片製造是高耗能產業,嚴重依賴石油化學基礎材料、特殊氣體和穩定的能源供應。能源和運輸的任何波動都會直接導致製造成本上升,進而波及整個供應鏈,最終影響智慧型手機、電腦、汽車和家用電器等終端產品的價格。
文章分析,地緣政治衝突會進一步加劇供應鏈焦慮,導致資本重新評估「安全」的價值,帶動成本上漲。因此,晶片短缺、AI 熱潮和物價普遍上漲看似毫不相干,但本質上是全球產業鏈重組導致成本傳導的結果,這不會只是短暫的產業波動,而將是持續數年的結構性重組。
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(首圖來源:pixabay)






