来源：新浪财经
全美华人金融协会（TCFA）第 32 届年会于 11 月 7 日至 8 日举行，主题为 "Investing in the AI Era"。新浪财经作为媒体合作伙伴参与此次年会。
11 月 8 日，在纽约福特汉姆大学举行的 "AI 与全球经济 II" 圆桌讨论中，巴克莱美国首席经济学家 Marc Giannoni，TIAA 董事总经理、宏观及国家风险与信用风险负责人 Mark Patrick，以及京东集团副总裁、首席经济学家沈建光，共同探讨 AI 投资、生产率、通胀及中美竞争。圆桌由 Corebridge Financial 首席经济学家兼市场策略负责人 Henry Mo 主持。
对于近期 AI 相关资产的重新定价，Giannoni 认为，应区分金融市场估值调整与实体投资周期。AI 基础设施建设短期内不会停止，但即使投资继续增长，其对经济增速的贡献也可能随着投资增速放缓而下降。按其估算，2026 年 AI 建设直接贡献美国 GDP 增长约 0.6 至 0.7 个百分点。适度降温有助于建设节奏更加可持续。
谈及生产率，Giannoni 强调，建设资本存量和提高资本使用效率是两个阶段。目前美国整体数据尚未充分显示，AI 已通过改变企业流程、在相同投入下创造更多产出，带来广泛的全要素生产率提升。近期生产率增长还受到资本投入增加和劳动使用强度上升的推动。他看好 AI 未来的作用，但认为仍需等待宏观证据。
沈建光则认为，AI 对经济的促进已经可以从更广的视角观察。他以中美相较欧洲、日本更具活力的表现为例，强调 AI 投资、技术发展和财富效应对增长及消费的支持。Giannoni 回应，他并不否认这些增长贡献，但投资和财富效应仍应与整体生产效率的改善加以区分。
从中国视角出发，沈建光表示，数据要素、数字经济布局及电力基础设施，为 AI 发展提供了支撑。他认为，美国在前沿模型和芯片方面具备优势，中国则在应用成本和电力供给方面拥有有利条件。不过，供给端发展较快，并不意味着需求问题自然解决。他强调，中国仍需扩大消费和服务需求，推动资源从物质基础设施投资更多转向人力资本与民生，并落实从投资向消费的转变。
Patrick 关注的核心，是投资扩张、生产率兑现和现金回报之间可能出现的时间差。他表示，技术最终改变经济，并不代表融资过程不会经历资产下跌或金融冲击。以数据中心投资为例，他重视可靠租约、落实的电力供应及可控的建设风险，并警惕资金大量涌入后交易质量下降。
他指出，如果实际收益赶不上投资节奏，资产价格大幅调整可能冲击经济，但这属于需要预先评估的风险情景，并非其基准预测。另一方面，即使 AI 带来显著生产率增长，若收益过度集中于少数资本所有者，也可能削弱社会对技术发展的支持。
在通胀与货币政策方面，Giannoni 认为，AI 长期可能扩大供给能力，但当前投资与消费需求旺盛、储蓄相对不足，会对均衡利率形成上行压力，并可能维持短期通胀压力。Patrick 补充，面对更高的不确定性，投资者不宜过度依赖单一基准情景。
对于中美是否走向不同的 AI 生态，Patrick 表示，双方供应链高度交织，降低依赖并不容易；国家安全、政治约束以及芯片等关键环节，都可能改变企业投资和融资环境。沈建光则强调，竞争之外仍存在合作需求，许多领域难以彻底分离。
Henry Mo 在总结时指出，需要分开讨论 AI 是否具有技术变革性、何时体现为生产率和经济增长，以及当下投资能否获得足够的财务回报。" 这三个结果不一定同时到来。"
