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核心观点

人工智能对利率的影响比较复杂，有短期、中期、长期基准、长期分歧四个层面。

第一，短期来看，人工智能相关资本开支大幅增加，拉升实际期限溢价，也会通过经济周期、货币政策等渠道在一定程度上拉升短期实际利率预期、通胀预期以及通胀风险溢价。这是疫情后美债利率中枢高于疫情前的重要原因之一。2020年以来，美国信息处理设备投资年均增速约9%，特别是2025年以来投资增速达到20%以上。为了筹集资金，截至2026年7月，近一年美国企业债券发行了2.4万亿美元。

第二，中期来看，人工智能可以提高全要素生产率、降低单位劳动成本、改善供给效率，进而缓解通胀压力，为降息创造空间，美联储政策利率有望从较高程度的限制性逐步调整至较低程度的限制性，以实现经济增长与价格稳定之间的平衡。目前，人工智能通过资本深化提高劳动生产率降低单位劳动成本增速，但尚未通过提升全要素生产率大幅拉升劳动生产率。

第三，长期来看，一般认为人工智能提高技术进步速度、资本回报率，资本需求增加，进而提高中性利率、未来利率中枢。即使未来人工智能技术扩散放缓，对潜在经济增速的拉动减弱，如果人工智能企业市场集中度提升，市场势力增强，那么资本收入份额将增加，进而使资本回报率、中性利率保持平稳甚至上升。虽然，人工智能增加有效供给可以促使经济扩张阶段的通胀降温，但是在产出等于潜在水平、通胀稳定时的均衡状态下，由于实际中性利率提升，名义中性利率中枢或仍提高。

第四，实际上，长期情况下人工智能是否提高中性利率仍待商榷。即使不考虑未来人工智能技术扩散放缓，对潜在经济增速、资本回报率的拉动减弱，人工智能短期增加资本需求，但长期而言仍不确定。1990年代以来的信息技术革命，虽然也带来了资本回报率提升，但是由于其轻资产及垄断特征，对资本需求减弱，加上全球储蓄过剩、美债需求增加等原因，中性利率整体趋势反而下降。人工智能基建完成，叠加市场集中度提升，资本需求可能降低，进而拉低中性利率。

风险提示：人工智能对利率的影响机制复杂，本文没有考虑全面；人工智能产业革命演化存在不确定性。

疫情后，人工智能革命成为影响全球经济运行的重要变量，不仅改变了美国潜在经济增速、通胀形成机制及货币政策环境，也深刻改变了美债利率的运行中枢和波动特征。人工智能对利率的影响比较复杂，本文从短期、中期、长期基准、长期分歧四个层面来论述。

1 短期：人工智能资本开支拉升利率

短期来看，人工智能相关资本开支大幅扩张，融资需求增加，会拉升利率实际期限溢价，同时也会通过经济周期、货币政策等渠道，在一定程度上拉升短期实际利率预期、通胀预期以及通胀风险溢价。这是疫情后美债利率中枢高于疫情前的重要原因之一。

2020年以来，美国信息处理设备投资年均增速约9%，特别是2025年以来投资增速达到20%以上。根据美联储经济学家7月的统计，Amazon、Google、Meta、Microsoft、Oracle及Coreweave六家公司资本开支从2023年一季度的366亿美元上升至2026年一季度的1561亿美元。为了筹集资金，截至2026年7月，近一年美国企业债券发行了2.4万亿美元。2025年以来，美国经济整体改善的情况下，企业债券信用利差反而上升，主要是因为企业债券融资规模增加，拉升了风险溢价。信用债券利率的上升，最终会通过挤出效应、久期对冲等渠道拉升无风险美债利率。

人工智能加大资本开支还会通过经济周期、货币政策等渠道，拉升美债利率。人工智能相关投资拉动上下游投资扩张，并通过创造就业、股市上涨带来的财富效应等渠道支撑经济。不可否认美国经济分化严重，房地产市场、非AI投资仍相对低迷，这不是短期问题。仅从经济周期的角度看，多重渠道作用下，信息产业投资的指示意义明显。

从二阶的经济动量（经济短周期）来看，疫情后美国经济经过了两轮短周期，第一轮是2020年二季度至2023年年中，第二轮是2023年年中至目前。主要体现在以下几方面。

（1）信用脉冲和制造业PMI上升。疫情后信息产业投资增速和ISM 制造业PMI同趋势波动，目前处于第二轮波动的上升阶段。其间，虽然美国企业杠杆率整体趋势下降，但是下降速度放缓。和经济动量同趋势的企业杠杆率增速（信用脉冲）则和制造业PMI同趋势经历了两轮波动，并从2023年年中开始回升。经济改善预期下，居民杠杆率增速也在2023年三季度触底，出现回升迹象。

（2）金融条件持续改善。在人工智能带来的高资本回报率预期下，美国股市持续上涨。股价上涨是金融条件的重要组成部分，而金融条件又领先PMI等实体经济指标。疫情后美国金融条件第一轮波动是从2020年二季度到2022年10月，第二轮是2022年末到目前，当前仍处于上升阶段。

（3）制造业景气度改善，拉动相关就业。新增就业、就业扩散指数、职位空缺率变化是就业动量指标，也随经济动量、制造业PMI波动。职位空缺率同比增速从2023年年中以来进入上升阶段，并于2026年二季度转正。而新增制造业就业、就业扩散指数则从2026年出现明显改善。

当经济动量（二阶变量）上升超过阈值，经济周期（一阶变量）就会上升。疫情后，经济增速（经济动量）经历了两轮波动，但整体上高于阈值，产出缺口（经济周期）为正且持续扩大，经济周期长期处于扩张阶段，通胀预期、通胀风险溢价保持高位。美联储长期维持限制性货币政策，短期实际利率预期保持较高水平。由于财政政策以及人工智能相关资本开支提升了短期中性利率，美联储货币政策的限制性没有那么强，这也使美国核心通胀长期高于2%目标。

如果未来人工智能相关资本开支持续保持较高增速，产出缺口继续扩张，周期性通胀压力将增加，美联储加息，各种期限利率将上升。如果人工智能相关资本开支增速回落，带动经济增速下滑，但若经济增速下滑幅度不大，仍高于潜在增速，产出缺口还会继续扩张，通胀也将呈现黏性，此时加息预期依然长期存在，短期利率预期保持高位，期限溢价小幅下降但仍较高。若经济增速下降，且低于潜在增速，产出缺口将回落，货币政策宽松预期增强，各种期限利率下降。

2 中期：人工智能创造降息空间

中期来看，人工智能可以降低单位劳动成本（Unit Labor Cost，ULC）、改善供给，进而缓解通胀压力，为降息创造空间，美联储政策利率有望从较高程度的限制性逐步调整至较低程度的限制性，以实现经济增长与价格稳定之间的平衡。

（1）人工智能尚未通过提升全要素生产率大幅拉升劳动生产率

当前，AI行业处于典型的基础设施驱动阶段，基础设施相关资本开支急剧扩张。然而，这种大规模投资目前更多体现在通过“资本深化”拉升劳动生产率，尚未转化为全要素生产率的提升，呈现经典的“索罗悖论”，即新技术在微观层面随处可见，但宏观层面的全要素生产率增速并未大幅上升。

劳动生产率受全要素生产率、资本深化、劳动力质量等因素影响。根据美国劳工统计局（BLS）的数据，2019-2025年美国非农商业部门劳动生产率平均增速为2.2%，较2007-2019年提升0.7个百分点。其中，全要素生产率增速为1%，较2007-2019年提升0.4个百分点；资本深化贡献0.9个百分点，较2007-2019年提升0.2个百分点。疫情后，全要素生产率增速确实有所上升，且对劳动生产率增速贡献较大，但这并不能确定主要是人工智能贡献的，供应链及劳动力市场配置效率改善等也可以提高全要素生产率。

全要素生产率成分复杂很难衡量，很容易将产能利用率、投资等因素归入全要素生产率。美联储经济学家（2026）的研究认为，疫情后特别是2023年以来，美国劳动生产率的上升主要是由于资本深化等因素，而全要素生产率的贡献则不是很大。

总体而言，我们倾向于认为疫情之后劳动生产率增速提升幅度较大，有资本深化以及全要素生产率等多方面原因。其中，人工智能对全要素生产率的提升仍比较有限。2022年之后，供应链改善、劳动力市场配置效率提升以及顺周期性因素等，都对全要素生产率的上升有贡献。

（2）人工智能通过资本深化提高劳动生产率降低单位劳动成本增速

单位劳动成本增速等于薪资增速减去劳动生产率增速。人工智能可以通过全要素生产率、资本深化两个渠道提升劳动生产率。即使人工智能尚未广泛、大幅提高全要素生产率增速，其带来的资本深化仍可提高劳动生产率，降低单位劳动成本增速，从而缓解通胀压力。这也是2023年之后美国经济的重要特征之一。

2024一季度至2026年二季度，美国非农商业部门劳动生产率平均增速为2.6%，较2020-2023年高0.6个百分点；小时薪酬平均增速4.6%，较2020-2023年低0.6个百分点；最终，单位劳动力成本平均增速为2%，较2020-2023年低1.2个百分点。

2023年以来，美国经济继续扩张，但核心PCE通胀保持稳定、核心CPI通胀整体下滑，单位劳动成本增速下滑是重要原因。而单位劳动成本增长放缓，一方面缘于资本深化、TFP温和增长等带来的劳动生产率增速提升；另一方面是因为劳动供给增加、“劳动囤积消退”、人工智能对部分岗位替代等导致劳动需求缺口缩小，进而使薪资增速回落。

人工智能已经通过提升劳动生产率带动抑制核心通胀上升，从而为之前的预防性降息创造了条件。未来如果人工智能通用技术在应用端继续扩散，广泛、大幅带动潜在经济增速上升，从而使产出缺口收窄，物价增速有望继续下降，进而为降息创造空间。

3 长期：人工智能或提升中性利率

长期来看，一般认为人工智能通过提升潜在经济增速等渠道提高资本回报率，进而通过增加融资需求提高中性利率。实际上，经济增速高不意味着资本回报率高，资本回报率高也不意味着中性利率高。

我们先假设从资本回报率到中性利率的传导是顺畅的。在古典模型中，采用Cobb-Douglas生产函数，在不考虑折旧的稳态下，中性利率r=资本边际回报率MPK=αg/s。人工智能可能通过潜在经济增速g、资本收入份额α、储蓄率s等多个渠道影响资本回报率进而影响中性利率，机制比较复杂。

（1）人工智能技术加快扩散，提高全要素生产率增速，拉升潜在经济增速g，资本回报率上升，企业资本需求增加，进而拉动中性利率上升。

（2）即使未来人工智能技术扩散放缓，对全要素生产率增速、潜在经济增速的拉动减弱，如果人工智能企业完成整合，市场集中度提升，市场势力增强，那么资本收入份额α将增加，劳动收入份额将下降，进而使资本回报率、中性利率保持平稳甚至上升。

（3）人工智能对储蓄率的影响存在不确定性。如果人工智能带来经济增长预期增强，居民增加当期消费、降低储蓄，有助于中性利率上升。

基准情况下，在潜在经济增速、资本收入份额、储蓄率共同作用下，中性利率将上升。这决定了美联储政策利率、美债利率中枢的最终位置。

如果由于供给改善，通胀下降，美联储降息，向中性利率收敛。最终，由于实际中性利率提升，在产出等于潜在水平、通胀稳定时的均衡状态下，货币政策利率、美债利率中枢或仍高于人工智能革命之前。当然，实际情况比较复杂，人工智能革命并不一定会提升中性利率。

4 分歧：人工智能未必提升中性利率

长期情况下，人工智能革命能否提高中性利率仍是一个争议话题。即使不考虑未来人工智能技术扩散放缓，对潜在经济增速、资本回报率的拉动减弱，人工智能短期增加资本需求，但长期是不确定的，对储蓄率的影响也较复杂，最终可能导致中性利率下滑。

1990年代开启的信息技术革命，虽然也带来了技术进步速度以及资本回报率提升，但由于其轻资产及垄断特征，对资本需求减弱，加上全球储蓄过剩、美债需求增加等原因，美债利率反而趋势性下降。

未来人工智能基建完成，叠加市场集中度提升，资本需求也可能降低，进而拉低中性利率。此外，人工智能可能带来劳动力替代风险以及加剧收入不平等，这些都会导致储蓄率上升，进而拉低中性利率。

因此，从人工智能革命，到全要素生产率，再到潜在经济增速，然后到资本回报率，最后到中性利率，每个环节都有很多因素干扰，都不是必然存在正向关系，并不能断定人工智能如何影响利率。

以上分析还只是从人工智能革命本身推理演绎，如果考虑其他变量，比如未来全球人口走势、中美人工智能竞争、美元信用，人工智能对利率的影响更加复杂、不确定。

5  结论

人工智能对利率的影响比较复杂，有以下四个层面。

第一，短期来看，人工智能相关资本开支大幅增加，将拉升实际期限溢价，也会通过经济周期、货币政策等渠道在一定程度上拉升短期实际利率预期、通胀预期以及通胀风险溢价。

第二，中期来看，人工智能可以降低单位劳动成本、改善供给效率，进而缓解通胀压力，为降息创造空间，美联储政策利率有望从较高程度的限制性逐步调整至较低程度的限制性。

第三，长期来看，一般认为人工智能提高技术进步速度、资本回报率，资本需求增加，进而提高中性利率。在产出等于潜在水平、通胀稳定时，由于实际中性利率提升，名义中性利率中枢或仍提高。

第四，实际上，长期情况下人工智能是否提高中性利率仍不确定。人工智能短期增加资本需求，但长期而言仍不确定。人工智能基建完成，叠加市场集中度提升，资本需求可能降低，进而拉低中性利率。

以上内容出自诚通证券2026年8月23日已经发布的证券研究报告《人工智能影响利率的四个层面》。

署名人员及执业证书编号

邢曙光（分析师）   登记编号：S0280520050003 

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