中央銀行家的工作本就艱鉅：他們解讀經濟的儀表板，並決定利率該往何處走。國際清算銀行（BIS）——這家總部位於巴塞爾、服務全球各央行的機構——的一項新研究指出，人工智慧正在弄髒這些儀表。由於 BIS 正是服務於制定利率的機構，其研究直接對做出這些決策的官員發聲，使這項警告在政策制定者之間立即獲得重視。

該論文認為，AI 的環境足跡——從不斷上升的電力需求到吃緊的電網——可能掩蔽官員制定政策所依賴的讀數，包括產能利用率與通膨壓力，而這兩者在利率決策時都具有實質分量。

這份 BIS 論文實際上說了什麼

BIS 第 174 號論文於 2026 年 10 月 8 日發布，作者為經濟學家 Leonardo Gambacorta 與 Salvatore Polizzi。

作者肯定 AI 對氣候減緩與調適的助益，指出其在能源效率提升、更佳預測以及低碳技術創新方面的貢獻。但他們也警告，AI 系統——尤其是設於資料中心內者——大幅增加了電力消耗及其伴隨的排放。

國際能源署預期，全球資料中心用電量到 2030 年可能超過 945 太瓦時，是目前水準的兩倍以上——這種規模正說明了為何該論文將資料中心電力需求視為一個總體經濟變數，而非小眾技術議題。論文並補充，AI 的高能源密集度對電價構成上行壓力，並加劇電網限制。

為何利率決策者應該關注

作者認為，AI 驅動的生產力變化與能源限制，可能使央行所依賴的訊號變得混沌。產出攀升，是因為經濟過熱，還是因為 AI 提升了勞動生產力？物價上漲，是因為需求過剩，還是因為資料中心在搶購電力？

這個區別至關重要，因為電價會計入央行所盯住的通膨指標，而產能利用率則是衡量經濟運行接近其極限程度的經典指標。若將能源驅動的物價上漲誤讀為全面過熱，可能使央行採取經濟實際上不需要的政策行動。

金融穩定也是一大顧慮。作者強調，流入 AI 基礎設施與能源發電的鉅額投資，若報酬令人失望，可能對金融穩定構成風險。

兩條可能的路，卻都沒有完整的地圖

該論文提出了 AI 可能發展的兩種情境。第一種是漸進式，AI 逐步融入市場與更廣泛的經濟。第二種是變革式：向人工通用智慧（AGI）躍進，即 AI 在廣泛能力上比擬人類的假設性時刻。作者表示，每種情境對經濟結果與政策含義都帶有各自的不確定性。

建立在 BIS 先前研究的基礎上

BIS 在 2024 年至 2026 年間的出版物分析了 AI 對經濟成長、產出與通膨的影響。第 174 號論文延續了這一研究方向，將氣候納入圖景，把 AI 的能源使用不視為旁支議題，而是直接影響政策制定者所關注的經濟訊號的因素。以此框架來看，這份論文更像是 BIS 關於 AI 與總體經濟的活躍研究議程的延續，而非一次性分析。

對政策制定者與市場的意涵

對各國央行而言，核心訊息是環境影響應納入傳統貨幣政策框架之內。將 AI 的能源需求視為獨立的氣候議題，可能會錯過它如何體現在通膨與產出數據之中。

對投資人而言，該論文指出 AI 採用的雙面性。這項技術承諾帶來生產力與創新，但若電價因資料中心需求而上漲，其能源成本可能助長更廣泛的經濟風險。若能源成本加劇通膨壓力，央行可能以更緊縮的政策回應。

接下來值得關注的，是能源是否會從貨幣分析的邊緣走向核心：央行如何將電價與電網限制納入對通膨與產出的解讀，以及 BIS 是否會延續其 2024–2026 年的研究脈絡，進一步探討 AI、能源與經濟之間的關聯。

金融穩定警告同樣值得牢記。資料中心與新發電設施的鉅額支出，存在報酬令人失望的風險——而 BIS 現已將此風險正式記錄在案。

來源：CryptoBriefing