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热点栏目 自选股 数据中心 行情中心 资金流向 模拟交易 客户端 　　文章来源：金十数据 　　美联储本周大概率将启动三年多来首次加息，但真正牵动市场的 ，已经不是“加不加”
，而是新任主席凯文·沃什（Kevin Warsh）能否获得FOMC多数支持、最终有多少票反对，以及这次加息究竟是一次性行动还是新一轮加息周期的开始。 　　截至周一下午 ，CME FedWatch显示，市场押注本周加息的概率已超过92%
，12名FOMC投票委员预计将在北京时间周四凌晨决定是否将联邦基金利率从目前的3.50%至3.75%区间上调25个基点 。与此同时，市场认为12月再次加息的概率也超过75%
。 　　前纽约联储主席比尔·杜德利（Bill Dudley）表示 ，在市场已经如此充分定价的情况下
，如果沃什最终没有采取行动，将“令人震惊 ” ，并可能损害其信誉
，因为这会变成“只说不做”。 　　但加息本身并不是争议终点 。8月就业数据强劲 、能源价格重新上涨以及8月CPI显示通胀仍然偏高，强化了加息预期；另一方面 ，目前的通胀升温又有相当一部分来自关税和伊朗战争造成的能源供应冲击
，而这两者对长期通胀的影响仍存在不确定性
。 　　12位票委怎么投：沃什能否形成多数？ 　　FOMC今年7月曾以9票对3票决定维持利率不变。达拉斯联储主席洛丽·洛根（Lorie Logan）、克利夫兰联储主席贝丝·哈玛克（Beth Hammack）和明尼阿波利斯联储主席尼尔·卡什卡利（Neel Kashkari）当时均主张加息 。 　　如果三人的立场没有改变，那么沃什还需要至少争取4名此前支持按兵不动的票委转向加息
。 　　最受关注的摇摆票之一是美联储理事克里斯托弗·沃勒（Christopher Waller）。他9月3日曾明确倾向于本次继续按兵不动 ，认为等待一次会议的成本有限
，因为单次加息25个基点也不会让CPI立即回到2% 。 　　纽约联储主席约翰·威廉姆斯（John Williams）近期也表示，“等待并观察
”似乎更合理 ，此前还认为美国通胀可能已经见顶。费城联储主席安娜·保尔森（Anna Paulson）和芝加哥联储主席奥斯坦·古尔斯比（Austan Goolsbee）同样倾向于保持耐心
。 　　美联储理事迈克尔·巴尔（Michael Barr）则担心暂时性的通胀压力变得更加持久，对加息持开放态度
，但并未明确支持。 　　另一方面，沃什预计将站在加息阵营一侧 。美联储理事丽莎·库克（Lisa Cook）8月初曾表示已经“准备采取行动”应对通胀
。 　　因此 ，最终票型将成为观察沃什领导力的重要指标。摩根大通资产管理公司首席全球策略师大卫·凯利（David Kelly）认为
，即使目前看起来FOMC内部存在明显分歧，如果多数委员最终决定加息 ，一些原本态度摇摆的官员也可能选择加入
，以便向公众和总统展示更统一的立场 。他认为，最终反对票可能只有两票
、一票 ，甚至没有反对票
。 　　加息之后：一次性还是连续加息？ 　　另一个关键问题是
，沃什将如何向市场解释这次行动。 　　如果这只是一次针对油价和关税冲击的“预防性加息 ”，此后可能暂停；但如果委员会认为价格压力正在固化 ，加息则可能成为新一轮紧缩周期的开端 。 　　高盛首席美国经济学家戴维·梅里克（David Mericle）此前认为
，从经济基本面来看，并没有很强的加息理由 ，因为当前超过2%的通胀大部分可以归因于一次性因素，而且影响最终会消退
。但高盛随后还是将本周的利率判断从“按兵不动
”调整为“加息”
，主要原因是市场预期已经形成，美联储可能需要采取行动。 　　梅里克认为 ，如果本周加息后FOMC 18位参会者最终形成10比8之类的分歧格局
，可能说明部分官员只是对首次加息持勉强态度，不希望进一步推高市场对后续加息的预期 。但如果更多委员把油价上涨和AI投资带来的需求看作持续性通胀因素 ，年底前加息两次的支持度也可能更高
。 　　随后市场将转向美联储最新“点阵图 ”。此次点阵图将首次纳入2029年的利率预期 。投资者将重点观察
，今年是否还有第二次加息，以及2027年的利率路径。 　　沃什此前对“前瞻指引
”较为谨慎 ，因此市场尤其关注他在新闻发布会上的表态
。杜德利认为
，沃什现在需要用实际行动弥补此前沟通上的问题，并解释美联储究竟如何判断当前经济。 　　反对声音：加息可能反而伤害经济 　　尽管市场基本押注加息 ，一些经济学家却认为
，美联储可能正在走向一次政策错误 。 　　穆迪首席经济学家马克·赞迪（Mark Zandi）警告，美联储出现“严重政策错误”的概率正在令人不安地上升
。他认为 ，在经济增长放缓过程中，很难避免裁员和失业率上升
，一旦形成负面循环，最终可能引发衰退。 　　Northern Trust首席经济学家卡尔·坦嫩鲍姆（Carl Tannenbaum）也认为 ，加息理由并不像市场和部分评论人士说得那么明确 。经济在战争和关税冲击下目前仍有韧性
，但并非“不可受伤 ”
。低收入家庭正在动用储蓄应对通胀，维持利率不变可以给央行更多时间观察经济是否出现裂缝。 　　G10外汇研究全球主管史蒂夫·英格兰德（Steve Englander）则认为 ，在通胀数据存在明显交叉信号的情况下加息过早 。若美联储加息后又不得不在几个月内重新降息
，市场可能会认为沃什在掌舵时“手不够稳
”
。 　　美国企业研究所经济政策研究主任迈克尔·斯特雷恩（Michael Strain）也认为，市场可能高估了加息概率。他表示 ，美联储内部的“重心”仍然倾向于维持利率不变；如果排除能源价格和关税影响
，美国潜在通胀率可能约为2.5% 。 　　Oxford Economics首席美国经济学家迈克尔·皮尔斯（Michael Pearce）同样维持9月按兵不动的预测，认为最终决定仍可能朝任一方向发展
。

　　来源：首席经济学家论坛 　　彭文生系中国首席经济学家论坛副理事长 　　2026年9月10日 ，上海交通大学上海高级金融学院联合蚂蚁数科共同举办2026 Inclusion外滩大会见解论坛《当智能体跨越临界点
，产业AI将如何演进》。我以高金实践教授的身份，在本次论坛发表了题为“AI经济：智能规模化生产——从价值创造到价值攫取 ”的演讲 ，从宏观经济视角分享了对AI产业发展的最新思考 。本文为本次主题发言的文字整理稿。 　　谈及 AI 大模型，最直观的感受便是可以向模型提问
，并快速获得答案
。在人类历史上，认知积累长期以个体人为载体：依靠个体从基础教育到职场实践的持续学习、经验沉淀 ，以及人与人之间的交流互动。传统模式下的认知生产具有高度个体化特征
，效率偏低，呈现规模不经济的特点 。AI大模型在一定意义上实现了认知的规模化生产 ，构成一场颠覆性变革
。 　　由此
，从经济学视角出发，我们可以提出两个核心问题。第一 ，认知的规模化生产如何组织？其投入— 产出具备怎样的经济特征？第二
，认知作为人类经济活动的重要投入品，是 AI 大模型落地应用的核心载体 ，认知的规模化生产重塑社会分工与经济组织形态
，在这一价值创造过程中，价值如何分配？应当如何理解价值创造与价值攫取之间的关系？本次分享旨在为分析上述问题提供一个思考框架 。 　　1 认知的规模化生产：中美领先 　　AI大模型重塑了认知能力的供给逻辑：社会认知产能的扩张不再单纯依赖人力资本积累 ，也可以依托算力 、数据与数字基础设施的持续投入，固定资本逐步成为认知生产的载体的一部分
。 　　从 AI 大模型的能力来看
，中美在全球处于领先地位，一般认为 ，中国大模型的水平相比美国可能略微落后数月。大模型性能决定认知的规模化生产效率
，而认知是现代经济的关键投入品，AI 大模型发展也是当前地缘政治与经济竞争中的重要方面 。 　　近期美国财长接受记者提问谈及全球 AI 产业发展时 ，用 “零
” 描述欧洲 AI 发展状况
，并将原因归结为欧洲严格的监管制度
。如果监管是主要原因，如何解释非欧盟的其他国家AI 发展同样落后于中美？在国家竞争维度外 ，AI 投资热潮也带来股市泡沫的争议：未来回报能否兑现当下的乐观预期。这些问题都关乎如何理解大模型提供认知服务的经济规律
，以及价值创造与价值分配的底层逻辑 。 　　2 规模定律：重资产属性带来资本开支前置 　　AI 领域有规模定律这一概念
。规模定律属于技术层面的表述：提升大模型性能需要持续投入算力
、数据、电力等资源，并增加参数规模；当模型规模扩张至一定阈值 ，同等算力 、数据和参数投入带来的性能提升会放慢
，资源投入的边际效益逐步衰减。在经济学语境下，规模定律对应规模报酬递减的特征 ，由此衍生出若干重要含义 。 　　首先，AI 大模型是重资产模式
，甚至可以说是数字经济工业化生产的新阶段。前沿大模型的研发和训练需要高额固定投入，包括算力集群的采购或租赁
、电力消耗、数据清洗以及顶尖科学家薪酬
。由于AI芯片和AI技术迭代快 ，相当一部分固定资产投入属于沉没成本。在推理与服务阶段
，模型运行存在可变成本：大模型每一次推理 、每一次问答交互，都要实时消耗算力和能源；7 天 24 小时持续运行会造成芯片物理损耗 。人工智能大模型的可变成本虽然远低于传统制造与服务业 ，但显著高于数字经济1.0的互联网平台
。 　　其次
，大模型的重资产属性意味着较高的投入门槛，只有大型企业
、大型经济体才有充足资源投入大模型研发。企业若要依靠技术领先获得竞争优势 ，甚至追求 AGI 这类极致智能
，就需要持续向模型训练环节增加资源投入 。放大到国家层面，若以技术领先为首要目标 ，不计成本提升模型性能
，则大型经济体具备资源优势
。 　　从近期的发展看，AI大模型的重资产投入 ，在中美之间有明显的差异。有一种说法，美国的科技企业AI资本开支是中国相关企业的十倍
，这个数字不一定完整准确 。从国民收入统计的数字来看，截止今年一季度 ，美国的AI资本开支对GDP增长的贡献超过40%
，对总需求增长的贡献超过60%
。AI资本开支对中国的经济增长的贡献有限，今年上半年对GDP增长的贡献大概在0.1到0.2个百分点。怎么理解这个反差？ 　　投资需求取决于资本的预期回报和资金成本 。在利率水平较高的环境下 ，美国AI 领域资本开支仍然十分强劲
，这说明投资者预期极度乐观
。这种乐观预期也反映在美国股市的估值上，对标普 500 盈利收益率与十年期国债收益率进行比较 ，市场隐含的风险溢价
，也就是投资者要求的超额回报，接近零。在中国股市 ，相对于国债这类安全资产
，投资者要求的超额回报为 3 个百分点 。 　　在金融层面之外，物理层面的限制是一个更直观的原因。AI 大模型的重资产投入与算力高度相关 ，包括数据中心建设
。受美国 GPU 出口限制影响，国内企业即便有投入意愿
，也面临设备采购难题，直接制约资本开支落地。 　　回到 AI 资本开支的宏观含义 ，总需求对应总供给
，总供给包含国内产出（GDP）和进口两部分 。在需求端，美国 AI 资本开支不仅拉动自身经济增长 ，也对其他国家的增长形成贡献
，体现为其他国家对美出口增加
。在供给端，其他国家为美国发展 AI 大模型提供实体资源支撑 ，表现为美国相关产品进口增加。从整体经济看
，贸易逆差代表其他国家向美国输出实体资源，帮助美国压制国内通胀 ，约束利率上行幅度
，支持AI 相关投资增长 。 　　同时，贸易逆差对应美国对外净负债增加 ，即其他国家对美净资产上升
。在股票市场，这表现为海外投资者持有美股市值的比例处于高位
，AI 相关标的是重要组成部分。这看似形成一个理想的闭环：其他国家向美国输出实体资源，助力其 AI 产业发展 ，并通过持有金融资产参与未来 AI 产业的收益分配 。 　　由此衍生出两大问题：第一
，AI领域的资本开支如何创造经济价值，相关价值又将如何分配 ，这关乎现有金融资产持有者能否兑现股票估值所隐含的高回报
。第二
，从国家发展层面来看，尽管AI产业具备典型的重资产投入特征 ，但中美以外的较大型发达经济体是否真的难以跨越AI研发的资源投入门槛？在规模禀赋之外
，还有哪些原因能够解释全球多数国家AI发展滞后于中美的现状？ 　　3 规模效应：通用目的技术动态演进 　　理解上述问题的一个重要概念是规模经济效应。规模定律对应的是当下的投资行为，规模经济效应则关乎当前投资如何提升未来供给 。作为通用目的技术 ，AI 大模型的迭代演进和规模经济紧密相关：规模经济推动技术进步
，实现认知的规模化生产；技术进步带来更高层次的规模经济效应
。 　　首先，大国规模优势有利于促进创新和技术进步。就 AI 大模型研发而言 ，面对美国先进 GPU 出口限制，中国企业着力优化算法 。算法研发是持续试错的迭代过程
，规模越大，试错的广度和深度越大 ，算法创新的确定性也就越高。这里所说的规模经济
，不单指单个企业的内部规模经济，更关键的是上下游协同、共享基础设施和人才池形成的外部规模经济
。 　　大模型研发端的规模禀赋并非单一维度 ，美国算力资源多于中国
，但中国拥有更大的 AI 人才基数。具体来说，根据 2025 年数据 ，按本科毕业学校所在地（来源地）统计 AI 优秀人才
，中国占比 51%；按服务机构总部所在地（工作地）统计，中国占比 37% ，高于美国的 32%
，其他国家合计占 31% 。从比较优势看，中国更适合发挥人才优势 ，聚焦算法等方向的技术进步，美国则更适合发挥算力优势
。 　　就大模型的应用而言
，作为一项通用目的技术，它在经济层面的渗透包含三个层面。首先 ，AI 规模化量产部分人类认知能力
，在增加有效智能劳动力供给的同时，重构分工体系与要素匹配逻辑 。其次 ，AI 改变经济社会的组织运行方式
，重塑企业生产经营 、市场竞争等微观主体行为，也推动公共治理机制适配调整
。第三 ，AI 赋能科技创新
，拓展生产技术边界。在这三个方面，大型经济体都拥有规模优势 。 　　以智能体应用为例 ，使用人群和企业数量越多
，智能体应用创造的社会价值就越大
。其中既存在内部规模经济，也就是单个企业扩大规模带来效率提升；也存在外部规模经济 ，体现为上下游协同
、技术外溢共享、场景与数据的网络正反馈等。 　　把规模定律和规模经济效应结合来看，前者带来投入门槛
，意味着中美两个大型经济体最有能力投入 AI 大模型研发；后者说明中美凭借庞大人口 、巨大市场与产业体系，大模型应用的价值创造空间最大 ，为研发投入提供激励 。两者结合
，中美能够领跑全球 AI 大模型领域也就不足为奇
。 　　但这里仍存在疑问：从资源禀赋来看，德国、法国
、英国、日本 、印度等经济规模也不小 ，其资源总量难道不及头部大模型研发企业？为何这些国家的资源难以被有效动员
，投入到基础大模型研发？一种可能的解释是，顶尖基础大模型的研发依托数字经济 1.0 阶段成长起来的互联网平台巨头。这类平台企业积累了海量数据
、云基础设施与稳定现金流 ，足以承担大模型训练所需的高额沉没成本；即便OpenAI 这类 AI 原生机构
，同样受益于成熟的数字经济生态 。欧洲等国家在该领域发展相对滞后，在一定程度上体现了数字经济发展的路径依赖。 　　4 价值创造 vs 价值攫取 　　数字平台巨头的市场势力历来是社会关注的焦点
。进入数字经济 2.0 时代 ，中美大模型企业是否会重复 “赢者通吃”的故事
，取决于如何理解 AI 大模型在价值创造与价值攫取机制上的变化。对比 1.0 时代的平台巨头与 2.0 时代的 AI 大模型企业，两者在供给侧的资产模式与需求侧的网络效应上存在根本差异 。 　　从供给侧看 ，互联网平台是轻资产模式，大模型是重资产模式
。这一微观成本特征使得人工智能大模型厂商无法无限制地复制互联网时代的免费拉新模式。 　　从需求端看
，两者的用户粘性或者说网络效应存在根本区别 。数字平台拥有强网络效应，使用的人越多 ，整个平台价值越大
，巨大的用户基数形成了极高的用户迁移成本与生态锁入效应
。大模型首先是个技术手段，使用者在不同大模型接口之间的切换成本极低。一旦市场上出现性价比更高、推理速度更快或技术能力更强的竞争对手 ，流量与客户可能在极短时间内发生大规模迁移 。 　　互联网平台凭借轻资产扩张与强网络效应
，容易形成赢者通吃且长期巩固的生态垄断
。网络效应带来内部规模经济和范围经济，使得平台企业收益更多内部化 ，盈利能力强。AI大模型则呈现一个上游承受重资产压力 、下游陷入价格战的动态寡头市场 。大模型的弱网络效应使得其价值创造更多体现在外部规模经济
，其创造的价值更多地被社会化或者外部化
。 　　一个值得关注的问题是AI大模型和平台巨头的关系。AI大模型是一种技术工具，平台企业是一种商业主体 ，两者之间存在本质差别但也有紧密联系 。AI大模型为平台企业提升竞争力
、拓展业务提供了新的技术手段和基础设施
，甚至可能带来新的商业模式。另一方面，AI产业的发展降低了创新成本 ，增加了市场的可竞争性
。AI大模型强化还是削弱现有平台企业的市场势力，有待观察。 　　AI 大模型自身运行模式也有重要含义 。在美国
，顶尖模型被视为核心资产和竞争优势，OpenAI、Google等领先公司选择对最先进的模型进行闭源或仅开放有限的API接口 ，以保持技术领先性和商业利益
。中国的大模型以DeepSeek为代表
，普遍选择了开源方式，通过开放权重将迭代优化 、微调算法与工具链开发分摊至全球社区。 　　闭源模式带来较大的盈利激励空间 ，同时依靠内部规模经济
，在运营过程中积累研发经验
、代码库、模型库等知识资产，并在不同的研发项目中进行复用 ，缩短研发周期
，降低研发成本，提高整体创新效率 。开源模型则凭借外部规模经济带来的低落地成本与高定制性 ，显著降低全社会部署和调优 AI 的边际成本
。从经济维度看
，闭源模式促进前沿创新，开源模式限制了前沿模型收取垄断租金的能力 ，两者结合形成了一个良性生态。 　　5创新的外部性 、资产泡沫
、产业政策与地缘竞争 　　上述分析强化了一个核心疑问：投资者对AI 资本开支的回报预期是否过于乐观？美国企业在前期的 AI 大模型研发与数据中心建设中投入了巨大资源，大模型厂商能否在价值创造和价值分配中攫取到预期的收益？ 　　从经济机制上看
，创新具有知识外溢特征 。发明创造的收益往往由全社会共同享有，但研发成本与失败风险由个体承受 ，这种“收益外部化、成本内部化 ”的错配
，导致常规的市场机制难以吸引足够的资源投入到高风险的创新领域
。股市泡沫通过赋予创新企业极高的估值溢价，动员了海量社会资本 ，弥补了常规市场的投入不足
，在客观上扮演着纠正外部性的角色。当然，泡沫终有破裂的一天 ，其本质是以部分投资者承受损失为代价
，换取全社会整体技术的跨越式进步 。 　　另一方面，中国面临的风险在前端 ，即投入不足可能导致技术被拉开差距
。应对创新外部性的另一种方式是公共政策的支持
，尤其是产业政策，在动员与引导社会资源投向前沿领域方面可以发挥重要作用。与美国资本市场的炽热不同 ，中国的股权和股票市场对 AI 相关资本开支的促进作用相对有限 。在这种背景下，产业政策在补充市场资金不足 、撬动更多研发投入方面扮演不可或缺的角色。 　　受AI 规模定律与规模效应的底层约束
，中美两国凭借在人才、算力及数据上的规模优势，处于全球基础大模型的技术前沿 ，并得以在一定窗口期内凭借技术领先获取 “熊彼特利润”（创新超额利润）
。然而
，人类社会的发展表明，知识与技术具备强外溢特征。与互联网平台的垄断属性不同 ，AI 产业是一个高度依赖互相学习与生态协同的系统
，技术与知识的扩散很难被长期限制 。 　　中美两国对AI 产业注入的巨额资源，不仅将让本国率先受益 ，更将通过技术外溢惠及全球
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