美联储理事丽莎·D·库克（Lisa D. Cook）表示，人工智能很可能成为她此生最重要的技术变革，它在带来短期通胀压力的同时，也可能推动生产率提升，并引发工作方式的重大重组。

库克于2026年9月28日在加州奥克兰由Kapor中心联合主办的奥克兰科技周开幕主旨演讲中发表了上述言论。演讲全文可从美联储官网获取：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260928a.htm。作为美联储理事会成员，库克在制定利率的联邦公开市场委员会（FOMC）拥有常设投票权，因此她对AI在物价和就业方面影响的评估与未来的政策决策直接相关。

AI作为一种通用技术

库克表示，她对创新经济学和人工智能的兴趣始于在伯克利求学期间，当时她修读了保罗·罗默（Paul Romer）讲授的增长理论课程。罗默曾提出，对科学和思想的投入能够带来持续的、无界限的增长，并因其在经济增长研究方面的开创性贡献于2018年获得诺贝尔经济学奖。

库克表示，当前时期加上二战后对基础科学的历史性投资，正使这些思想在全球经济中得到检验。她将AI描述为一种通用技术，其影响力可与蒸汽机、电力和互联网等突破相媲美，甚至可能超越它们。此前的这些创新在整个经济中扩散，催生了下游创新，并随时间不断改进；库克表示，AI正在遵循类似的模式。

作为创新经济学研究者和货币政策制定者，库克表示她一直在密切关注AI的影响。这项技术几乎影响到她在美联储工作的方方面面，包括货币政策、金融稳定、银行监管、金融市场基础设施以及央行的运营准备。

库克表示，AI带来了巨大的机遇，但也需要审慎应对。她提到了涉及模型训练数据、AI安全、隐私、偏见、劳动者、欺诈、网络安全和知识产权等方面的担忧。她表示，AI的潜在收益能否实现以及如何分配，将取决于研究人员、消费者、企业和政策制定者。

库克表示，作为银行机构的监管者，美联储已经并将继续鼓励在金融部门负责任地使用AI，前提是其使用符合安全稳健的惯例和适用法律。她补充说，政府在AI发展路径中的任何具体角色，应由民选官员决定。

库克表示，在评估经济前景、适当的货币政策路径和金融稳定时，她将继续密切监测AI发展的速度、方向和规模。她的讲话涉及AI对美联储价格稳定和最大就业双重使命的影响，这是国会赋予央行的目标。

AI与通胀

库克表示，过去五年通胀一直高于美联储2%的目标，原因是多方面的。过去一年，其中一个因素是AI驱动的投资，它推高了芯片、计算机和软件等AI相关商品的价格。

她表示，其中一些大幅涨价反映的是需求向AI相关行业的转移，而非整个经济需求的增加。当需求激增集中在单一行业时，该行业的商品和服务可能进入供给曲线的陡峭部分。如果需求均匀分布在整个经济中，总体价格指数的涨幅就不会那么大。库克表示，供应链调整和效率提升最终应能缓解这种特定行业的压力，无需货币政策干预。

库克表示，用货币政策应对集中于狭窄行业的通胀可能是一个错误，因为美联储的工具过于宽泛，无法针对个别行业，而应对相对价格变动并非央行的职责。

不过，库克也看到了AI相关需求带来的全经济范围压力。数据中心投资需要建筑劳动力和能源等在整个经济中被广泛使用的投入。因此，AI投资的增加可能对其他行业构成价格压力。她指出，企业仅支出了已宣布的2万亿美元数据中心投资计划中的一小部分，还有更多投资在筹备之中。

库克还表示，过去几年股票价格的大幅上涨中有很大一部分可归因于对AI的热情，由此产生的财富效应似乎正在传导至家庭支出。她指出了通胀压力可能正在扩大的迹象：过去一年电力和水的成本各上涨约5%，可能部分归因于AI，而核心商品价格——疫情前曾呈下降趋势——今年迄今正以3%的年率上涨。

库克表示，这带来了这样一种风险：即使在狭窄的AI行业内通胀有所缓和，新的、更广泛的价格压力也可能取而代之。

如果生产率繁荣在提升经济供给能力方面的作用大于其对需求的拉动，那么适时的生产率繁荣可以抵消这种压力。较低的投入成本可以使企业以相同的成本生产更多的商品和服务。如果需求不足以吸收额外的供给，价格预计将会下降。库克使用总供给和总需求框架描述了这一动态。

库克目前预计，生产率提升将在未来几年内带来温和的通胀降温，但她预计这些效应不会及时到来，无法抵消2026年晚些时候更广泛的通胀压力。她表示，关于生产率机制将如何以及何时发挥作用，相关估计存在不确定性，这一问题需要进一步研究和讨论。

通胀缓解的程度将取决于生产率繁荣是更多地提升了经济的供给潜力还是拉动了需求。如果生产率提升均匀分布，库克预计缓解作用有限但真实存在。更高的生产率提升了潜在供给，但也会通过更高的未来工资预期、更好的投资回报以及相关的财富增长来拉动需求。部分额外需求可能已经通过数据中心投资和财富效应体现在当前经济中。

展望未来，生产率提高所产生的新供给可能超过新需求，使供需更好地匹配，并缓解当前物价的上行压力。库克表示，总体而言，如果广泛的生产率提升出现，可能会带来价格压力的适度缓解。

她还概述了可能产生比基准情形更多或更少通胀降温的情景。如果需求显著低于经济产能，通胀可能会更高。这种情况可能发生在：生产率提升高度集中于往往较少将额外收入或财富用于消费的高收入消费者；由于劳动者议价能力弱，生产率提升无法传导至工资；或者艰难的岗位重新配置期导致失业率上升、信心下降，促使家庭增加预防性储蓄。

如果生产率提升未能传导至价格——例如市场集中度降低竞争并使企业能够提高加价幅度——通胀缓解可能会更少。

通胀降温收益的时机最终将取决于企业采用AI工具的速度和广度、经营方式的转变如何转化为更高的生产率，以及生产率提升传导至劳动力市场的速度。库克表示，她对这渠道的广度和时机高度不确定，并将根据数据调整自己的判断。

AI与劳动力市场

库克表示，AI对劳动力市场的潜在影响长期以来一直受到公众关注，值得政策制定者认真研究。历史上改变人类工作方式的技术——包括机械织布机和个人电脑——在问世时都引发了广泛的焦虑。她表示，技术变革的收益和成本并不总是同时到来，AI也可能出现同样的情况。

库克表示，AI可能带来几代人以来最重大的工作重组。然而，该技术及其应用仍处于早期阶段，目前几乎没有证据表明劳动力市场的整体结构发生了重大变化。失业率和裁员人数保持在低位，且在过去两年中相对平稳，尽管AI的应用有所加快。

库克表示，她对劳动力市场在AI应用早期阶段所展现的韧性感到鼓舞。与此同时，一些劳动者已经受到影响，她理解失业给他们及其家庭带来的困难。

有证据表明，在某些行业——包括软件行业的编程岗位和同声传译——AI可能正在减少劳动力需求。许多应届大学毕业生在寻找第一份工作时也面临更多困难，部分原因可能是AI能够承担入门级任务。库克表示，随着AI应用的深入和技术的改进，这类变化可能会扩大。

AI也可能带来新的创新，以及目前无法预想到的新任务和职业。库克表示，她预计AI将从根本上改变商业实践，并相应地改变劳动力市场。她希望AI的应用能以这样的速度和方式进行，使就业创造能够匹配或超过就业消失。

库克仍高度关注AI导致失业率至少暂时上升的情景。在这种情况下，失业率的上升可能不一定反映经济疲软（或需求不足）的增加，而是劳动者技能与现有岗位之间的"供给侧"错配。在这种情况下，美联储可用的工具有限。它可以降低联邦基金利率以试图降低高失业率，但这可能会有加剧通胀的风险。

库克表示，作为政策制定者，她正在监测各行业AI应用的速度和加速情况、企业内部岗位结构变化的证据，以及新的就业创造是否至少抵消了岗位消失。她表示，在做出政策决策时，她会评估最广泛的数据、不断演变的前景以及风险的平衡。她还指出，财政政策可以在管理AI对劳动力的影响方面发挥作用，但这超出了美联储的职责范围。

AI在中小企业中的扩散

库克表示，她正在研究AI如何影响不同规模的企业。显然AI技术的领导者是快速成长的高知名度公司，这项技术也促使其他一些规模最大、根基最深的科技企业进行了大量投资。这助长了一种说法，即只有拥有大量资源的大公司才能部署先进的AI。库克对这种观点提出了质疑。她表示，有证据表明，尽管小公司在整体采用率上落后于大公司，但它们在思考如何利用AI为自己创造优势方面展现出了灵活性和适应力。她从全国各地的早期投资者和创始人处了解到，AI工具使创业变得更轻松、更便宜，这可能是近期新企业创建出现历史性繁荣的一个因素。库克将此视为一个充满希望的信号，表明AI可以使小企业及其雇用的劳动者受益。

以今年早些时候发布的美联储小企业信贷调查为例。该调查发现，近一半的小型雇主企业正在使用AI，其中71%报告生产率因此提高。库克表示，这些数据表明，许多小企业正在积极寻找有助于管理和扩展业务的创新工具。这可能帮助这些企业更有效地竞争，从而实现增长并创造更多就业机会。有证据表明，AI应用的普及速度超过了个人电脑或互联网在可比阶段的速度。库克表示，这对小企业来说是令人鼓舞的，因为我们知道，美国经历过的一些最重大的突破，都来自以新颖和创新方式使用前沿技术的初创企业。

这一点对整体经济以及实现美联储双重使命目标意义重大，因为员工人数少于500人的小企业占美国企业总数的99%以上。自1995年以来，这些企业创造了61%的净新增就业。当它们的生产率提高时，整个经济都会受益。

库克表示，当强大的工具向所有人开放——而不仅仅是大型企业——就会释放更多发明家、创新者和企业家的潜力。她将这种可能性与保罗·罗默的观点联系起来，即长期经济增长是由经济内部的人们创造新思想和新知识所驱动的。AI可以帮助人们更快地产生更多想法——这表明我们可能正处于一个"罗默时刻"。

如果AI应用变得像库克认为可能的那样广泛，并且模型生产商之间存在充分竞争，那么生产率提升就不一定会集中在少数几家公司。如果是这样，AI可以帮助小公司更快地扩张并创造更多就业机会——库克强调，这并非保证，而是对这项技术抱有希望的理由。

库克表示，我们所知道的是：AI将改变经济，其规模可能超过以往的通用技术。然而，我们也从那些突破中了解到，其影响可能存在漫长而多变的滞后——作为货币政策制定者，她对这一概念非常熟悉。AI所能带来的全部收益最终将取决于企业、劳动者和政策制定者的无数决策。这些决策包括投资决策，且不仅仅是芯片和数据中心的投资，还包括雇主和其他方面在员工培训、组织重组以及产生新流程和新思想方面的互补性投资。

库克表示，作为政策制定者，她从多个时间维度考量AI的机遇与挑战。短期内，AI似乎正在给经济增加通胀压力，推迟通胀回归美联储2%目标的进程。中期来看，虽然她预计生产率增长可能适度缓解这些通胀压力，但劳动力市场将面临痛苦转型的风险。长期来看，她对AI驱动的生产率增长能够提高所有美国人的生活水平持乐观态度。通过保持适当的警惕并审慎应对这些机遇与挑战，联邦公开市场委员会（FOMC）将能够实现最大就业和价格稳定的双重使命。

经济展望与货币政策

谈到双重使命，库克在讲话结束时简要阐述了她对经济的总体看法及其对货币政策的含义。她表示，在最近的9月会议上，她与FOMC其他成员一起投票支持加息25个基点——即四分之一个百分点。此次加息旨在应对长期过高的通胀。

截至8月的12个月内，总体通胀估计上升3.8%，几乎是美联储目标的两倍。剔除能源和食品价格的核心通胀估计上升3.4%。库克表示，未来几个月她预计，除了今天讨论的AI建设外，油价上涨和中东冲突相关的供应链中断的传导也将继续对通胀构成压力。

她表示，劳动力市场似乎处于良好位置，能够应对利率上升。今年以来的失业率呈下降趋势，最新读数为8月份的4.1%。其他指标也显示劳动力市场大致平衡且逐步改善：非农就业增加，职位空缺上升，初请失业金人数趋势下行。

库克表示，更广泛的经济增长数据也显示过去一年经济极具韧性。她将评估维持通胀向美联储目标回落所需的政策利率水平。未来任何调整的次数和幅度，将取决于经济对已实施政策行动的反应，以及未来几个月的通胀和劳动力市场数据。

参考资料

1. 库克表示，演讲中表达的观点仅代表她本人，不一定代表美联储理事会或联邦公开市场委员会同事的观点。

2. Lisa D. Cook，《Generative AI, Productivity, the Labor Market, and Choice Behavior》，2023年9月22日在加拿大举行的美国国家经济研究局人工智能经济学会议上发表的演讲：https://www.federalreserve.gov/newvents/speech/cook20230922a.htm。

3. Lisa D. Cook，《The Opportunities and Risks AI Presents for the Economy and Financial System》，2026年5月27日在加州斯坦福大学斯坦福经济政策研究所发表的演讲：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260527a.htm。

4. Lisa D. Cook，《Artificial Intelligence, Big Data, and the Path Ahead for Productivity》，2024年10月1日在由亚特兰大、波士顿和里士满联邦储备银行在佐治亚州亚特兰大组织的"Technology-Enabled Disruption: Implications of AI, Big Data, and Remote Work"会议上发表的演讲：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20241001a.htm。

5. Eirik Eylands Brandsaas、Daniel Garcia、Robert Kurtzman、Joseph Nichols和Adelia Zytek，《Estimating Aggregate Data Center Investment with Project-Level Data》，Finance and Economics Discussion Series 2025-109，美联储理事会，2025年12月。最新数据和公开结果可参见Eirik Brandsaas，《Estimating Aggregate Data Center Investment with Project-Level Data》，DataCenterPublic，GitHub仓库：https://github.com/eirikbrandsaas/DataCenterPublic。

6. Lisa D. Cook，《Opening Remarks for the 'AI and Productivity across the Economy' Panel》，2026年2月24日在华盛顿特区举行的第42届NABE经济政策会议"The Great Realignment: Navigating AI, Demographic, and Geoeconomic Shifts"上发表的演讲：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260224a.htm。

7. Lisa D. Cook，《Welcome Remarks》，2026年6月24日以预录视频形式在克利夫兰联邦储备银行主办的小企业状况研讨会上发表的讲话：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260624a.htm。

8. Alexander Bick、Adam Blandin和David J. Deming，《The Rapid Adoption of Generative AI》，NBER工作论文系列32966，美国国家经济研究局，2024年9月；2025年2月修订：

9. Paul M. Romer，《Endogenous Technological Change》，《Journal of Political Economy》，第98卷，1990年10月，第S71–S102页。