周五，美国最高法院的一纸判决推翻了特朗普的大部分关税政策，但这并未让市场松一口气。这位总统迅速启动了“B计划”，援引另一项法律条款宣布对所有国家统一征收10%的关税，并随即表态要将税率再拉升5个百分点，于周二生效。面对如此剧烈的政策摇摆，市场却显得异常淡定，毕竟分析师们普遍认为，新关税对通胀和增长的实质冲击有限。然而，在关税战的喧嚣背后，一场关于人工智能、生产率与利率走向的深层博弈，正在美联储内部悄然展开，其结果或许比关税更深刻地影响未来的经济图景。
这场辩论的焦点，集中在下任美联储主席候选人凯文·沃什身上。他怀揣着一种类似90年代互联网繁荣期的乐观信念，认为人工智能将带来“结构性通缩”，让美联储能在经济加速的同时从容降息。但这套逻辑在经典宏观经济学面前显得有些单薄。教科书告诉我们，生产率的跃升通常会推高实际利率：企业看到利润前景便疯狂借贷投资，家庭预期工资上涨便减少储蓄，资金供需的紧张自然会让利率水涨船高。美联储理事迈克尔·巴尔等人正是这一理论的拥趸，巴尔甚至直言，基于生产力的提升，他已上调了长期利率预估，并不认为AI热潮能成为降息的借口。
沃什想要说服同僚，光靠理论推演是不够的，因为现实数据本身就充满了“反骨”。回望自1890年以来的美国历史，实际利率与生产率增长之间从未出现过教科书预言的“正相关”，反而长期呈现出一种诡异的负相关——生产率越高，利率越低。英国的百年数据也佐证了这一悖论。这背后的原因错综复杂，正如英国央行前委员乔纳森·哈斯克尔所指出的，预期寿命延长等变量同时推高了生产率并压低了利率。更有甚者，因果关系可能是反向的：高利率通过淘汰低效企业“净化”了经济，从而提升了生产率。
更令人不安的是，传统理论中关于家庭行为的假设，在AI时代可能彻底崩塌。永久收入假说认为人们会因预期未来富足而大胆消费，但这与当下对大规模失业的恐惧格格不入。微软AI高管穆斯塔法·苏莱曼曾警告，大多数白领工作可能在一年半内被自动化取代。即便新技术最终会创造新岗位，但转型期的阵痛可能导致总需求骤降。如果失业率飙升，谁又来购买那些由AI高效生产的商品？这种担忧虽显极端，却足以动摇“生产率增长必然带来收入预期增加”的理论基石。
尽管迷雾重重，现实的压力依然指向利率上行。今年为支持超过6000亿美元的AI资本支出，企业借贷需求旺盛，而美国家庭储蓄率已降至历史低位。加之移民收紧、债务高企等外部因素，自然利率的估值近年来确实在攀升。面对不确定性，沃什主张像当年的格林斯潘一样，放弃对滞后数据的依赖，大胆押注无通胀增长。但历史的真相是，格林斯潘当年的成功恰恰源于他对行业数据的极致钻研，而非盲目赌博。在AI重塑生产力的前景尚不明朗时，政策制定者更应坚守数据依赖的原则。毕竟，在这个充满变数的十字路口，贸然押注降息不仅缺乏支撑，更可能埋下严重的通胀隐患。