宝贷配资美联储该不该向Claude发问？

近期几条看似分散的新闻，实则指向同一个正在成形的时代主题。谷歌宣布对Anthropic进行高达400亿美元的大规模投资，背后押注的是Claude Code等AI工具在软件开发中显著提升劳动生产率的现实效果；与此同时，Meta与微软在经营并未恶化的情况下主动裁员，通过收缩人力成本，为大规模AI基础设施与算力投入腾挪资源。几乎同一时间，美国美联储也迎来关键换届节点，候任主席凯文·沃什在听证中反复强调，控制通胀的根本不在于持续压制需求，而在于提升潜在增长率，而人工智能正是最关键的生产率变量。

这些事件共同表明，AI已不再只是产业或技术问题，而是开始直接进入宏观经济治理的核心视野。沃什的思路明显区别于过去数十年以需求管理为中心的央行传统逻辑：如果技术进步显著降低单位劳动成本，通胀压力有望在较高增长水平下被“自然吸收”，货币政策也无需长期维持高强度紧缩。然而，生产率跃迁并非无痛过程。Meta和微软的裁员提示，AI带来的效率提升，往往会先以结构性、技术性失业的形式显现，而非立即转化为整体福利改善。

这使得美联储的“双重使命”在AI时代面临新的张力。一方面，提高生产率有助于通胀治理；另一方面，技术替代可能在相当长时间内冲击就业稳定。新任主席真正的挑战，已不只是是否降息、何时缩表，而是在一个由AI重塑的生产函数下，如何在价格稳定与就业目标之间重新界定优先级，甚至重新理解“充分就业”的含义。

从这个意义上看，将AI投资狂潮、硅谷裁员与美联储换届放在同一框架下观察，可以清楚看到：人工智能正在迫使宏观政策的提问方式发生变化。它既可能成为通胀的解药，也可能成为就业的冲击源，而央行如何在两者之间寻找新的平衡，将深刻影响下一个经济周期的运行逻辑。

最近几周，有几条看似分散的新闻，如果放在同一张逻辑图上，反而拼凑出了一种相当清晰的时代轮廓。一边是谷歌对Anthropic开出最高400亿美元的投资承诺，背后直接押注的是Claude Code在编程效率上的突破；另一边，是Meta和微软几乎同时宣布大规模裁员，在经营并未恶化的情况下，主动收缩人力规模，为动辄千亿美元级别的AI资本开支腾挪空间。与此同时，美联储也站在权力交接的门槛上，候任主席沃什在国会听证中反复强调，控制通胀的关键，不应仅仅依赖货币紧缩，而在于潜在经济增长率的抬升，而人工智能正是最重要、也最具颠覆性的生产率变量之一。

如果只把这些事件当作各自领域的独立新闻，或许会显得嘈杂而偶然；但若从宏观视角来看，它们实际上指向同一个核心问题：当AI开始以“真实生产力”的形态进入经济体系，宏观治理框架是否仍然适用。

沃什的思路，与过去四十年主流央行逻辑存在明显差异。在传统框架下，通胀主要被视为需求过强的结果，对应的政策工具几乎总是压缩需求：加息、缩表、抑制投资与就业增长。但沃什显然更强调供给侧视角。在他的表述中，如果技术进步显著拉高劳动生产率，单位成本下降，潜在增长率上移，即便需求保持强劲，通胀压力也未必失控。在这种情况下，货币政策可以不必那么“痛苦”，甚至可以在较低利率环境下实现价格稳定。从美国经济的历史来看，在过去的30年中，劳动生产率增长最快的阶段发生在2000-2004年，也伴随着互联网的崛起。

问题在于，生产率跃迁从来不是一种社会成本均匀分布的过程。恰恰相反，它往往伴随着非常具体且集中的结构性冲击。Meta和微软近期的裁员，正是这种冲击的一个前置版本：并非因为企业不再赚钱，而是因为在AI工具逐步接管编程、分析、运营等核心职能后，原有的人力规模本身开始显得“效率过剩”。扎克伯格和纳德拉都在不同场合直言，过去需要团队协作完成的工作，如今由少数顶尖人才配合AI就可以完成，这不是周期性调整，而是生产函数的变化。

这意味着，AI带来的生产率红利，很可能先以失业或隐性失业的方式显性化，然后才通过价格、利润和潜在增长率反馈到宏观数据中。从宏观账面来看，生产率提高有助于缓解通胀；但从劳动力市场的体感来看，这一过程却可能伴随相当长时间的就业阵痛。

也正是在这里，美联储的新难题开始浮现。理论上，美联储肩负“物价稳定”和“充分就业”的双重使命；但在AI加速替代人类劳动的时代，这两个目标之间，未必总是天然一致。若央行为了稳定就业，对技术冲击进行过度对冲，可能会削弱生产率革命，反而在中长期损害增长与价格稳定；若完全放任结构性失业上升，又会在短期内放大社会风险，并可能反过来威胁金融稳定。

因此，新任主席真正面临的，并不是是否降息、是否缩表这样熟悉的技术性问题，而是一个更具时代色彩的抉择：在一个由AI驱动、生产率快速分化的经济中，央行是否仍应以传统就业指标作为核心锚点，还是需要在制度上更明确地区分“周期性失业”与“技术性失业”，并接受后者在一定阶段不可避免地上行。

从这个意义上看，把Claude Code引爆的资本狂热、硅谷裁员潮，以及美联储换届放在一起理解，会发现一个共同信号：人工智能已经不再只是科技或产业问题，而正在成为宏观经济治理中无法回避的基础变量。它既可能是通胀的解药，也可能是就业的冲击源，而如何在两者之间取得新的政策平衡，将决定美联储在下一个时代中究竟是“旧框架的守护者”，还是新范式的塑造者。

真正有意思的，并不是答案本身，而是这个时代，正在迫使问题被以一种前所未有的方式重新提出。如果我们把这个问题丢给Claude Code，不知道会不会得到最好的答案？但很多投资人已经把投资相关的问题交给Claude，据说答案还非常不错。

本文来源：GTJAI宏观研究

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