《彭博》周一 (24 日) 報導，在人工智慧 (AI) 技術快速進展、企業與投資人討論熱度不斷升溫之際，美國聯準會 (Fed) 官員同樣密切留意 AI 可能為經濟帶來的生產力革命。不過，相較於 1990 年代網路科技帶起的生產力飛躍，Fed 當前對 AI 的態度仍偏向「尚待觀察」，不願提前押下重大政策判斷。
Fed 密切關注 AI 但仍認為「太早下定論」
在華府與華爾街，AI 是否能帶動新一輪長期生產力成長，已成為所有宏觀分析的核心問題。金融機構正努力從高頻指標中判讀 AI 是否已開始改變產業生產方式。然而，Fed 官員普遍表示，AI 最終將具有變革性意義，但目前缺乏清晰證據顯示其已經形成可長期依賴的趨勢。
這與 1990 年代的情況形成對照。當時 Fed 主席葛林斯潘 (Alan Greenspan) 判斷資訊科技提高了經濟能耐，使經濟可以在不引發通膨的前提下加速成長，因此維持較低利率。如今，Fed 面臨的是通膨仍高於目標、勞動市場顯露疲態的雙重壓力，使部分官員傾向降息，而另一些人仍擔憂通膨反彈。
官員們一致認為 AI 終將改變美國經濟，但現階段尚不足以左右利率政策。
川普政府尋新任 Fed 主席 AI 觀點成關鍵
Fed 內部對 AI 保持謹慎，但政治端的期待已經形成。鮑爾的任期將在半年後結束，美國總統川普已公開表示，他希望下一任主席能「對 AI 保持開放態度」，願意像葛林斯潘當年那樣，在生產力尚未完全反映在數據前，就先作出前瞻性判斷。
負責主導遴選作業的財政部長貝森特 (Scott Bessent) 指出，2026 年上半年 AI 的生產力影響可能會「真正開始顯現」，新任 Fed 主席應具備提前判定科技革命的能力。他強調，若當年葛林斯潘未能接受網路經濟的生產力提升，可能會「過早踩剎車」，阻礙當時的科技進程。
川普政府的候選名單包括五人，其中已有四名在近期談話中表態支持 AI 帶來的生產力革命：
- 白宮國家經濟委員會主席哈塞特 (Kevin Hassett) 指出 AI 正以「驚人速度」提升生產效率
- 貝萊德 (BCS.US) 執行長瑞德 (Rick Rieder) 表示美國正處於「生產力革命」
- 前 Fed 理事華許 (Kevin Warsh) 在《華爾街日報》(WSJ)撰文稱 AI 將成為「重大通膨降溫力量」
- 現任 Fed 理事華勒 (Christopher Waller) 雖較為保守，但也表示對 AI 提升生產力「毫無疑問」
這顯示 AI 已成為新任 Fed 主席遴選的重要政策核心。
AI 投入爆炸但資料不足 研究界警告「我們在盲飛」
企業與消費端快速採用 AI，相關投資更推升美國經濟成長與股市估值。然而，AI 究竟能帶來多少實際產出，仍是未解之謎。
生產力數據近期出現上升，一些經濟學家認為可能是 AI 效應，但此論點仍然存在高度爭議。美國聖路易斯聯準銀行多項調查顯示，自 ChatGPT 推出以來，生成式 AI 可能已帶動高達 1.3% 的勞動生產力提升。本篇報導共同作者 Alexander Bick 表示，他驚訝於「產業層級的生產力訊號已經十分明確」。
即便如此，研究者警告，缺乏高品質的企業 AI 使用資料，使分析高度受限。多倫多大學的 Kristina McElheran 指出，許多熱門研究都依賴「可疑的資料」，導致政策方、企業主管與經濟模型都無法精準掌握 AI 的真正影響。
她強調：「我們正盲目進入 AI 革命。缺乏必要的統計，政策與管理決策都在摸黑。」
AI 提高效率但可能衝擊白領就業 生產力革命恐帶來新問題
許多企業已在實務上感受到 AI 的巨大效益。以 Bluon Inc. 為例，其打造的 HVAC 專業 AI 工具，結合數十年維修手冊與技師回饋，能讓技師每周節省多達 8 小時工作時間。哈佛商學院教授 Christopher Stanton 指出，AI 正以「補強人力」的方式提高產能，尤其是在技能短缺的產業，是極具力量的生產力來源。
但這也引發另一端的擔憂：AI 或許能讓更少員工創造同樣產出，企業更可能藉此縮減人力，而非擴大聘僱。Fed 最新的《褐皮書》已出現 AI 減少初階職缺需求的跡象。凱投宏觀 (Capital Economics) 更指出，資訊科技產業在 AI 投入後生產成長加速，但同期就業人數卻縮減。
長年研究美國成長史的西北大學教授 Robert Gordon，一向被視為科技生產力懷疑論者，如今也放棄部分悲觀。他認為 AI 可能帶來「中期可持續的生產力提升」，增幅可能達到「2% 中段」，雖不及網路時代，但仍較近年為高。
然而，他警告，下一階段的生產力革命可能伴隨「白領工作被大量取代」等更深層的社會問題。他說：「在白領工作被視為年輕人主要志向的社會中，這可能成為最大的衝擊。」
(美股為即時串流報價； OTC市場股票除外，資料延遲最少15分鐘。)新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網