【談股市】美國聯準會主席華許在全球央行年會發表演講之逐字稿中文版
以大提頓峰不變的景色為背景,我們聚集在這裡審視一個絕非靜態的經濟景象。 就在不久前,包括在類似這樣的房間裡,在2008年危機爆發前夕以及隨後的十年間,經濟學家和政策制定者還在討論「長期停滯」和「全球儲蓄過剩」。當時普遍認為,資本過剩將長期游離在旁觀席上,因為根本沒有足夠具吸引力的投資機會。大家應該還記得,當時人們認為所有美好的事物都已經被發明出來了,所以經濟增長將會低迷而緩慢。 嗯,時代確實變了。借用我前導師喬治·舒爾茨(George Shultz)的一句話,我們已經來到了歷史的轉捩點。 引用最明確的例子,人工智慧這項已有80年歷史的最新技術,其進展甚至比傳道者在幾年前預測的還要快。實現大幅大幅提高經濟增長的可能性正在上升。 源源不絕的資本流入各種與 AI 相關的基礎設施。一種「超級摩爾定律」似乎正在上演。擴展定律(Scaling laws)也在改變創新方式與速度。 資本與勞動力結合,創造出了作為 AI 核心的大型語言模型。使用者購買 Token 來使用這些模型。有報告指出,僅兩家領先實驗室的年化 Token 銷售額就超過1000億美元,比12個月前增長了500%。我們聯準會密切關注著這一切。 我們認識到,AI 是一個新變數,可能是一種新的生產要素,將對經濟和貨幣政策的執行產生影響。這開辟了一些主要的探討方向: AI 的應用是否會導致整體經濟生產力出現重大且持續的提升?如果是,會在何時發生? Token 的使用對勞動力是補充作用還是競爭作用? 下一代 AI 模型是否需要更高的資本密集度?還是模型本身能協助設計出輕資本的解決方案? 在其他尚未知曉的事物中,還包括最終的市場結構。誰能賺到錢?資本回報將落在何處、以及在什麼時間尺度上,目前並不顯而易見。 早期,有多少剩餘收益會流向稀缺資產的擁有者?隨時間推移,是流向 AI 實驗室、晶片製造商、能源生產商還是雲端服務提供商?有多少價值會歸於企業和消費者? 更重要的是,這對工人以及聯邦準備系統雙重使命中的「就業」層面有何影響? 同樣地,我們還不知道獲取這些模型使用權的 Token 的均衡價格。Token 是否會出現異質性,使得人們願意花費巨資來獲取前沿(最頂尖)模型的使用權?舊模型的 ...