ECB 執委連恩：AI 會不會推升通膨，取決於人們多快相信它是永久的

他先立一個基準：AI 若被視為永久性的生產力提升，而家庭與企業立刻把未來會變多的所得算進今天的支出，光需求這條路就可能在轉型早期把通膨往上推。但他隨即說，假設大家精準知道這波衝擊的性質、規模與會持續多久並不寫實；比較合理的是一邊看所得與就業怎麼變、一邊慢慢調整支出——這樣一來前期的通膨效果會弱很多。

“In this event, the upfront inflationary effect would be strongly diminished.”

他另外點出一個反向作用：AI 若增益的是資本而不是勞動，好處會流向資本擁有者而非受薪者；所得與財富差距擴大，反而會限制需求在各部門全面擴張，把 AI 生產力紅利帶來的通膨傾向壓下去。

第二個因素是把 AI 接進價值鏈要花多少錢。訓練基礎模型和導入商業場景都吃算力，而要鋪起這套運算基礎設施，得先有一大筆前置資本支出。

第三個因素是能源。算力擴張把能源需求一起推上去，在能源供給追上來之前能源價格會被壓著往上——他說這很可能在 AI 採用期加到通膨壓力上。註腳裡的量級全部來自他引用的第三方研究極端試算（2026 年前亞歐天然氣約漲 9%、美國約漲 7%，AI 資料中心約佔其中 2 個百分點；另一份 IMF 研究估 2030 年美國電價漲 8.6%），不是他自己、也不是 ECB 的預測。

“the expansion in AI-related compute involves a substantial increase in energy demand and, until energy supply catches up, puts upward pressure on energy prices”

往上的力量是樂觀——對 AI 帶來的所得與生產力抱持樂觀，會把投資拉高、儲蓄壓低；往下的力量是不確定——愈不確定所得走向與分配，愈可能因為擔心被機器取代或融資斷掉而增加預防性儲蓄，R* 就漲不動。採用速度則決定時間軌跡：S 型曲線只把生產力的「水準」永久墊高，唯有 AI 改善創新過程本身，才會把「成長率」永久拉高、讓 R* 停在更高的位置。

他也提到市場情緒本身就是波動來源：可能存在多重均衡，樂觀預期自我驗證、帶出融資的正回饋，投資先暴衝、利率先高，等資本變得充裕、所得主要流向高儲蓄的資本擁有者之後利率再急落。他強調這套機制本身是脆弱的，信心一旦流失就可能觸發自我實現的崩跌。

至於歐洲，他點出一種下行劇本：若 AI 的生產機會集中在美國、採用速度中國又快過歐洲，資金會同時往美中兩地挪；歐洲靠授權安排仍可能享有高所得，卻沒什麼本地投資，R* 因此被往下壓。他說已有部分現象與這個劇本相符——歐元區股票投資組合裡美國科技股佔比偏高、歐洲從美國進口智慧財產權產品的規模大，中國與歐洲產品在中技術與高技術產業的可替代性也在上升。最後他沒有給方向，只把話收在這一句上。

“Given these different mechanisms, the net effect of the AI transition on R* remains uncertain.”

講稿後半他把視角拉開：除了 AI 這個衝擊本身，更該注意 AI 會怎麼放大其他景氣衝擊。他舉了三個可能互相牽動的例子——能源、金融、衰退。能源密集意味著能源價格持續走高會拖慢新模型的建置與導入速度；資本密集意味著金融條件一緊縮，做 AI 的和用 AI 的產業都會受衝擊；而 AI 作為勞動的替代品，會在衰退時讓裁員裁得更兇。他並說一個更有韌性的能源系統能降低這些風險。

結論不是答案而是態度：各種機制的強度與時點都還不確定，所以要評估 AI 對貨幣政策立場的整體影響，最合適的做法是看數據講話。他說這會是未來幾年貨幣經濟學者與政策制定者的重大課題。

“a data-dependent approach is best suited to assessing the overall impact of AI on the appropriate monetary policy stance”