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特朗普的“完美人选”颠覆美联储?解码凯文·沃什的“新政构想”:左手放水右手抽水,要靠AI驯服通胀,拒做美债“大买家”
每日经济新闻· 2026-02-03 19:15
提名事件与市场反应 - 美国总统特朗普于1月30日提名凯文·沃什出任美联储新主席,这一决定被市场普遍视为“超预期”[1][3] - 提名消息公布后,全球大类资产迅速重新定价,COMEX黄金期货价格在1月30日单日暴跌8.35%,创近40年来最大单日跌幅[10] - 金价从1月29日高点5626美元/盎司跌至2月2日最低点4423美元/盎司,累计下跌约1200美元[10] - 与此同时,美元指数在两个交易日内强势拉升1.5%,至97.6[10] 候选人政策主张 - 凯文·沃什支持降息,但更是一位坚定的“过度量化宽松批评者”,长期主张缩减美联储庞大的资产负债表[5] - 其核心政策主张是推行“降息+缩表”的组合,这被市场解读为“一边放水一边抽水”[11] - 在利率政策上,沃什认为AI等技术将推动生产率革命,成为显著的通缩力量,从而实现无通胀增长,这为其降息提供了理论支撑[12][13] - 在通胀归因上,沃什是坚定的货币主义者,认为过去几年的高通胀应归咎于美联储的过度印钞和财政过度支出,否定了“暂时性通胀”的叙事[12] - 沃什主张美联储应保持货币政策独立性,但认为这并不意味着在所有事务上都保持独立[7] 政策组合的挑战与历史背景 - 在美联储历史上,“降息+持续缩表”的组合几乎未出现过,缩表通常与加息相伴[14] - 美联储第一次缩表周期始于2017年10月,期间伴随持续加息,直到2019年7月才首次降息,且当时已宣布缩表计划即将结束[17] - 第二次更大规模的缩表周期始于2022年6月,当时美联储资产规模接近9万亿美元,占美国GDP比重超过30%,期间采取大幅加息与快速缩表的组合[17] - 2024年9月至2025年10月虽出现过“降息+缩表”并行,但本质是为缩表收尾“保驾护航”,并非长期政策设计[17] - 截至2025年10月底,美联储在该周期累计缩表约2.38万亿美元[17] 对美债市场的潜在冲击 - 沃什主张缩表,意味着美联储这位美债“最大买家”可能离场,将债券抛向市场[19] - 2025年美国国债拍卖已多次出现需求疲软迹象,海外投资者兴趣降温[19] - 例如,4月七年期美债拍卖的海外需求核心指标“间接投标者”获配比例跌至59.3%,创近四年新低[19] - 8月三十年期美债拍卖的一级交易商承接比例飙升至17.46%,为近一年最高[19] - 若重启缩表,将扩大美债供需缺口,可能推高长期债券收益率和期限溢价[31] 美联储内部阻力与政策权衡 - 沃什的政策蓝图将面临FOMC内部阻力,2026年度获得投票权的4名地方联储主席中,有3位立场偏向“鹰派”[20] - 在资产负债表政策上,沃什将挑战FOMC已形成的共识,即于2025年12月结束QT并启动“准备金管理购买计划”[20] - 当前维持较大规模资产负债表(占GDP约18%)是美联储为保障短期利率稳定作出的权衡,沃什主张的“紧缺储备机制”直接挑战了这一框架[24] 市场机构观点分歧 - 对于沃什的政策立场,主要投行看法严重分歧[25] - 野村认为沃什短期内将持“鸽派”立场,为满足特朗普诉求,可能将缩表计划大幅延后,并预计美联储将在当年6月和9月各降息一次[25] - 巴克莱银行则认为沃什本质仍属“鹰派”,因其降息表态极具局限性,且始终主张AI是通缩力量,无需依赖激进宽松[25][26] - 有分析认为,若必须在降息和缩表之间让步,更大概率会出现在缩表端,因其更容易以“技术性调整”实现节奏管理[27] 对主要资产类别的预期影响 - 对美股而言,一位致力于推动降息的美联储主席通常不是坏消息,且其放松监管的态度可能进一步提振市场信心和流动性[28] - 对美债市场,短期国债收益率可能因降息预期下降,但长期债券收益率可能因美联储减少购债而上升,市场波动性可能加大[31] - 对美元,短期可能因缩表主张被视为“捍卫美元信用”而获得支撑,但中长期因财政赤字高企和全球“去美元化”趋势,预计难改弱势[31] - 对黄金等贵金属,随着市场流动性可能收紧,其价格增速将放缓甚至大跌,近期走势已是例证[31] - 长期来看,美元信用易下难上,黄金配置价值上升具有确定性[32] 与特朗普政府的潜在关系 - 沃什与特朗普大概率会存在一段“蜜月期”,源于短期目标契合,特朗普需要降息稳定经济以服务选举诉求[33] - 沃什上任后为巩固职位、安抚市场,大概率会优先推进降息,且与特朗普家族的私交将降低初期摩擦成本[33] - 中长期看,双方存在爆发冲突的可能,例如当通胀反弹或美元过度贬值时,沃什若选择放缓降息可能引发白宫不满[34] - 历史经验表明,美联储主席上任后往往会基于机构利益展现政策独立性,容易引发与白宫的冲突[36] - 如果未来经济表现和利率路径不符合特朗普预期,特朗普可能像对待鲍威尔那样对沃什发难,这种风险更可能出现在年底中期选举后[37]
OpenAI在2030年前无法实现盈利,为维持增长将投入巨资
财富FORTUNE· 2025-12-01 21:12
文章核心观点 - OpenAI及其ChatGPT虽取得现象级成功但至今未能盈利,其商业模式扭亏为盈面临巨大挑战 [2] - 汇丰预测即使到2030年用户群占全球成年人口44%,OpenAI仍无法盈利,并面临至少2070亿美元算力资金缺口 [2][4] - 人工智能市场存在基础设施成本飙升、竞争加剧及资金密集度超越历史任何技术趋势的严峻问题 [2] OpenAI财务状况与预测 - 汇丰预测OpenAI到2030年累计自由现金流仍为负值,存在2070亿美元资金缺口需通过债务、股权或创收手段填补 [4] - 从2025年末到2030年,OpenAI云和AI基础设施成本将达7920亿美元,到2033年算力总投入计划达1.4万亿美元 [4] - 数据中心租赁费用一项将高达6200亿美元,尽管2030年营收预计超2130亿美元仍不足以弥补资金缺口 [4] 算力需求与扩张计划 - OpenAI目标到本十年末实现36吉瓦AI算力,相当于为比得克萨斯州稍小、比佛罗里达州稍大的州供电的规模 [3] - 近期与微软达成2500亿美元云计算协议,与亚马逊达成380亿美元交易,均未涉及新资本注入 [3] - 1吉瓦电力约能为75万户家庭供电,凸显其算力扩张的能源需求巨大 [3] 盈利挑战与潜在解决方案 - 汇丰指出弥补资金缺口的方案包括将付费订阅用户比例从10%提高到20(可能增加1940亿美元营收)或抢占数字广告市场份额 [4] - 即使在乐观用户转化和货币化情景下,公司在2030年后仍需新资本注入 [4] - 当前营收模式未经证实,AI订阅服务市场可能饱和,且面临监管审查威胁 [5] 行业生态与融资环境 - OpenAI生存与微软、亚马逊等云提供商及投资者紧密相连,英伟达、AMD等硬件厂商得失取决于其命运 [5] - 汇丰认为债务融资在当前市场环境下最具挑战性,因甲骨文和Meta近期巨额债务融资已引发市场对AI整体融资情况担忧 [5] - 大多数超大规模公司依靠自由现金流融资,但OpenAI面临例外情况 [5] 人工智能与生产率关系 - 汇丰引用诺贝尔奖得主观点指出计算机时代未显著提升生产率统计数据,低生产率增长是发达经济体特征 [6] - 有人对互联网革命是否带来有意义回报表示怀疑,认为现代技术生产率提升仅影响休闲消费而非办公或工厂场景 [6] - 美国银行策略主管认为2020年代经济出现生产率"巨变"但非AI驱动,企业正被迫用更少人做更多事 [6]
弗格森定律
虎嗅· 2025-04-28 08:20
弗格森定律与美国财政 - 英国历史学家尼尔·弗格森提出"弗格森定律":当帝国债务利息支出超过国防开支时,往往标志其衰落或全球秩序动荡 [1] - 该理论基于对历史帝国(英国、奥斯曼、罗马等)财政与军事支出结构的研究 [1] - 美国当前面临类似风险:国防预算全球最高但国债利息支出快速上升,若超过国防开支可能削弱全球领导力 [2] - 巨额债务付息可能导致财政紧缩,进而引发货币贬值或隐性违约,影响居民购买力 [3] 科技对美国经济危机的化解作用 - 历史显示美国两次经济危机均被科技化解:90年代PC互联网(微软/谷歌/亚马逊)和2008年后移动互联网(苹果/Facebook/Uber) [6][7][8] - 关键机制包括:美联储宽松货币政策、灵活资本市场、知识产权保护制度及全球化红利 [9] - 19世纪至2020年,美国历次危机后均通过工业革命(铁路/电气化)、信息技术(PC/移动互联网)和AI实现经济重启 [10] - 当前AI可能成为新增长引擎,但需结合人才、资本、容错机制共同作用 [12] AI对美国经济的潜在影响 - 短期:AI无法直接解决通胀、国债或社会不平等问题 [15][16][17] - 中期:AI或通过提升全要素生产率(TFP)重塑经济结构,尤其在办公、制造、医疗等领域 [19][21][22] - 长期:AI具有双刃剑效应——可能催生新型就业(如AI工程师)或加剧失业(白领被替代)及贫富分化 [24] - 关键变量包括社会制度适应性、教育体系调整速度及政策前瞻性 [33] 投资策略与财富管理 - 建议多元资产配置:黄金、跨周期现金流资产、抗通胀资产以对冲美元贬值风险 [3][35] - 财富定义需转向"抵御不确定性能力",包括实物资产、跨境配置、技能及认知升级 [34] - 警惕三大风险:货币贬值、资产泡沫破裂及政策再分配 [34] - 强调流动性资产(数字资产/美元资产)和防御性结构(信托/隔离)的重要性 [39] 社会政治与AI的局限性 - AI无法解决特朗普现象背后的社会分裂问题,可能因加剧教育/地域/经济分化而激化民粹 [29][30][31] - 科技巨头垄断AI红利可能放大贫富差距,导致中产阶级进一步萎缩 [24][29] - 社会共识破碎与信息茧房问题可能因AI个性化推荐而恶化 [29]