聯準會理事庫克表示，人工智慧很可能成為其此生最重大的技術變革，在短期內加劇通膨壓力，同時也可能帶動生產力提升，並引發工作型態的重大重組。

庫克於 2026 年 9 月 28 日在加州奧克蘭、由 Kapor Center 共同主辦的奧克蘭科技週開幕主題演講中發表上述談話。完整演講全文可於聯準會官網查閱：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260928a.htm。身為聯準會理事，庫克在制定利率的聯邦公開市場委員會（FOMC）擁有常任投票權，因此她對 AI 影響物價與就業的評估，與未來的政策決策直接相關。

AI 作為通用目的技術

庫克表示，她對創新經濟學與人工智慧的興趣始於在柏克萊求學時期，當時她修習了保羅·羅默（Paul Romer）教授的成長理論課程。羅默主張，投資於科學與知識可以帶來持續、無限的成長，他後來也因對經濟成長研究的貢獻獲得 2018 年諾貝爾經濟學獎。

庫克表示，當前時期加上二戰後對基礎科學的歷史性投資，正使這些理念在全球經濟中接受檢驗。她將 AI 描述為一種通用目的技術，可與蒸氣機、電力和網際網路等突破相媲美，甚至可能超越。這些先前的創新遍及整個經濟體系、引發下游創新並隨時間不斷改進；庫克表示，AI 正遵循類似的模式。

身為創新經濟學研究者和貨幣政策制定者，庫克表示她一直密切觀察 AI 的影響。這項技術幾乎影響她在聯準會工作的每一個層面，包括貨幣政策、金融穩定、銀行監理、金融市場基礎設施以及央行的營運準備。

庫克表示，AI 帶來巨大機會，但也需要審慎應對。她提到訓練模型所用的資料、AI 安全、隱私、偏見、勞工、詐欺、網路安全與智慧財產權等疑慮。她表示，AI 的潛在利益能否實現以及如何分配，將取決於研究人員、消費者、企業和政策制定者。

庫克表示，作為銀行機構的監理機關，聯準會已經並將繼續鼓勵金融部門在符合穩健經營原則與適用法律的前提下負責任地使用 AI。她補充，政府在 AI 發展軌跡中的具體角色，應由民選官員決定。

庫克表示，在評估經濟前景、適當的貨幣政策路徑和金融穩定時，她將繼續密切關注 AI 發展的速度方向與規模。她的談話涉及 AI 對聯準會物價穩定與最大就業雙重職責的影響，這是國會賦予央行的目標。

AI 與通膨

庫克表示，過去五年通膨持續高於聯準會 2% 的目標，原因多元。過去一年，AI 驅動的投資是因素之一，推升了晶片、電腦和軟體等 AI 相關商品的價格。

她表示，部分漲幅反映需求轉向 AI 相關產業，而非整體經濟需求增加。當需求激增集中於單一產業時，該產業的商品與服務可能被推至供給曲線陡峭的部分。如果需求平均分布於整個經濟，整體物價指數的漲幅就不會那麼大。庫克表示，供應鏈調整與效率提升最終應能緩解這種產業特定壓力，無需貨幣政策干預。

庫克表示，用貨幣政策應對集中於狹窄產業的通膨可能是錯誤，因為聯準會的工具過於粗鈍，無法針對個別產業，而且處理相對物價變動並非央行的職責。

不過，庫克也看到 AI 相關需求帶來的全經濟性壓力。資料中心投資需要營建勞工和能源等廣泛用於經濟各部門的投入。因此，AI 投資增加可能對其他產業帶來物價壓力。她指出，企業在已宣布的 2 兆美元資料中心投資計畫中僅動用了小部分，還有更多投資正在進行中。

庫克也表示，過去幾年股價上漲的很大一部分可歸因於對 AI 的熱情，由此產生的財富顯然正在帶動家庭支出。她指出通膨壓力可能正在擴大的跡象：過去一年電力和水費各自上漲約 5%，部分可能歸因於 AI，而核心商品價格——疫情前原本持續下滑——今年迄今正以年率超過 3% 的速度上漲。

庫克表示，這帶來一種風險：即使在狹義的 AI 產業通膨減緩之際，新的、更廣泛的物價壓力可能取而代之。

若生產力榮景時機得宜，對經濟供給能力的提升超過對需求的增加，就可能抵銷這種壓力。較低的投入成本可讓企業以相同成本生產更多商品與服務。如果需求不足以吸收額外供給，物價可望下跌。庫克以總供給與總需求框架描述這種動態。

庫克目前預期，生產力提升將在未來幾年內帶來溫和的通膨放緩，但她不認為這些效果會及時到來，以抵銷 2026 年稍晚更廣泛的通膨壓力。她表示，有關生產力機制如何以及何時發揮作用的估計存在不確定性，需要進一步研究和討論。

通膨緩解的程度將取決於生產力榮景對經濟供給潛能的提升是否超過對需求的增加。如果生產力提升平均分布，庫克預期緩解效果有限但真實存在。較高的生產力提高潛在供給，但也可能透過對未來更高工資、更佳投資報酬和相關財富增值的預期而增加需求。部分額外需求可能已透過資料中心投資和財富效應反映在經濟中。

展望未來，較高生產力所產生的新供給可能超過新需求，使供需更趨平衡，並減輕當前的物價上漲壓力。庫克表示，總體而言，廣泛的生產力提升若果真到來，可能帶來物壓力的適度緩解。

她也概述了可能產生比基準情境更多或更少通膨緩解的其他情境。若需求大幅低於經濟產能，通膨可能加劇。這可能發生在：生產力提升集中於傾向減少支出每增加一美元收入或財富的高所得消費者；勞工議價能力薄弱導致生產力提升無法反映到工資；或痛苦的職位重新配置期推高失業率並降低信心，促使家庭增加預防性儲蓄。

如果生產力提升未能反映到物價，例如市場集中導致競爭減少和更高的加成定價，通膨緩解效果就會較小。

通膨紅利的時點最終將取決於企業採用 AI 工具的速度與廣度、商業實務變革轉化為更高生產力的程度，以及生產力提升傳導至勞動市場的速度。庫克表示，她對這些管道的廣度和時點高度不確定，將根據數據調整評估。

AI 與勞動市場

庫克表示，AI 對勞動市場的潛在影響長期以來受到公眾關注，值得政策制定者深入研究。改變人類工作方式的歷史性技術，包括機力織布機和個人電腦，在問世時都曾引發廣泛焦慮。她表示，技術變革的利益與成本未必同時到來，AI 可能也是如此。

庫克表示，AI 可能帶來數世代以來最重大的工作重組。不過，這項技術及其採用仍處於早期階段，目前有限的證據顯示勞動市場整體結構出現重大變化。失業率和裁員人數仍然偏低，過去兩年即使 AI 採用加速，這些數據也相對持平。

庫克表示，AI 採用早期階段勞動市場保持的韌性令她感到振奮。同時，部分勞工已受到影響，她也理解失業對勞工及其家庭造成的困境。

在某些領域，包括軟體業的程式設計工作和同步翻譯，有證據顯示 AI 可能正在減少勞動需求。許多應屆大學畢業生也更難找到第一份工作，部分原因可能是 AI 能夠承擔入門級任務。庫克表示，隨著 AI 採用深化和技術進步，這類轉變可能擴大。

AI 也可能帶來目前無法預見的新創新、新任務和新職業。庫克表示，她預期 AI 將從根本上改變商業實務，並相應地轉型勞動市場。她希望 AI 的採用能以使職位創造能夠匹配或超過職位消失的速度和方式持續進行。

庫克持續關注 AI 導致失業率至少暫時上升的情境。在這種情況下，失業率上升未必反映經濟疲軟（或需求不足）增加，而可能是勞工技能與可用職位之間的「供給面」錯配。聯準會在這種情況下可用的工具有限。它可以調降聯邦基金利率以嘗試降低高失業率，但這樣做可能冒加劇通膨的風險。

庫克表示，作為政策制定者，她正在關注各產業 AI 採用的速度與加速情況、企業內部職位組合變化的證據，以及新職位創造是否至少抵銷了職位消失。她表示，在制定政策決策時，她持續評估最廣泛的數據、不斷演變的前景和風險平衡。她並指出，財政政策可以在管理 AI 對勞動力的影響上發揮作用，但這超出聯準會的職權範圍。

AI 在中小企業間的擴散

庫克表示，她正在研究 AI影響不同規模的企業。雖然快速成長的高知名度公司在 AI 技術上居於領先，其他大型科技公司也進行了大量投資，但她質疑只有擁有充足資源的大型企業才能部署先進 AI 的觀點。

她表示，較小的企業在使用 AI 方面展現出靈活性和適應力，儘管在整體採用上落後於大企業。全國各地的早期投資人和創辦人都告訴她，AI 工具讓創業更容易、成本更低。庫克表示，這可能是促成近期新創企業成立的歷史性熱潮的因素之一，也可能使 AI 讓較小企業及其員工受益。

由 12 家地區聯準銀行合作的聯準會小企業信貸調查於 2026 年稍早發布，結果發現近半數的小型雇主企業正在使用 AI，其中 71% 表示生產力因此提升。庫克表示，這些發現顯示許多小企業正在積極尋求創新工具來管理和擴展業務。更多使用這些工具可幫助小企業更有效地競爭、成長並創造就業。

庫克表示，證據也顯示 AI 的採用速度快於類似階段的個人電腦或網際網路。這對小企業意義重大，因為美國一些最重要的突破正是來自以新方式運用前沿技術的新創公司。

員工少於 500 人的小企業占所有美國企業的 99% 以上，並自 1995 年以來貢獻了 61% 的淨新增就業。庫克表示，當這些企業的生產力提高時，整體經濟也會受到強化。

庫克表示，當強大工具廣泛可得，而非僅限於大型企業時，就會釋放更多的發明家、創新者和創業家。她將這種可能性與保羅·羅默的觀點相連結，即長期經濟成長是由經濟體內創造新想法與知識的人們所驅動。AI 可以幫助人們更快產生更多想法，顯示經濟可能正經歷她所稱的「羅默時刻」。

如果 AI 採用如庫克所相信的那樣廣泛普及，且模型生產者之間保持激烈競爭，生產力提升就未必會集中於少數幾家公司。在這種情況下，AI 可以幫助小公司更快擴張並創造更多就業，儘管庫克強調這並無保證。

庫克表示，AI 將轉型經濟，規模可能比先前的通用目的技術更大。不過，這些先前突破的影響往往涉及漫長且多變的滯後——這是貨幣政策制定者非常熟悉的概念。AI 帶來的全部利益將取決於企業、勞工和政策制定者的無數決策，包括不僅投資於晶片和資料中心，還包括雇主等在員工培訓、組織重整以及創造新流程和新想法方面的互補性投資。

庫克從三個時間維度描述其影響。短期而言，AI 似乎正在增加經濟的通膨壓力，延後通膨回到聯準會 2% 目標的時間。中期而言，生產力成長可能適度減輕這些壓力，但勞動市場可能面臨痛苦的轉型。長期而言，庫克表示她樂觀認為 AI 驅動的生產力成長可以提升所有美國人的生活水準。

庫克表示，只要保持適當警惕並審慎應對這些機會與挑戰，聯邦公開市場委員會將能夠實現最大就業與物價穩定的雙重職責。

經濟展望與貨幣政策

庫克最後談到她對經濟的更廣泛展望。她表示，她在近期的 9 月會議上與 FOMC成員一同投票支持升息 25 個基點——即 0.25 個百分點。此次升息旨在應對長期過高的通膨。

截至 8 月的 12 個月內，整體通膨估計上升 3.8%，幾乎是聯準會目標的兩倍。剔除能源和食品價格的核心通膨估計上升 3.4%。庫克表示，她預期未來幾個月，除 AI 建設外，中東衝突相關的油價上漲和供應鏈中斷的傳導效應，也將持續對通膨構成壓力。

她表示，勞動市場似乎已做好應對較高利率的準備。年內失業率一直呈下降趨勢，最新讀數為 8 月的 4.1%。其他指標顯示勞動市場大致平衡並逐步改善：就業人數增加、職位空缺上升，初次申請失業救濟人數呈下降趨勢。

庫克表示，更廣泛的經濟成長數據也顯示過去一年經濟極具韌性。她將評估需要何種政策利率以繼續引導通膨朝聯準會目標回落。未來調整的次數與幅度，將取決於經濟對已採取政策行動的反應，以及未來幾個月的通膨與勞動市場數據。

參考資料

1. 庫克表示，演講中表達的觀點屬於她個人，不必然代表聯準會理事會或聯邦公開市場委員會其他同事的立場。

2. Lisa D. Cook，「Generative AI, Productivity, the Labor Market, and Choice Behavior」，2023 年 9 月 22 日於加拿大多倫多舉行的美國國家經濟研究局（NBER）人工智慧經濟學會議上演講：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 日於加州史丹佛大學史丹佛經濟政策研究所演講：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 日於喬治亞州亞特蘭大、由亞特蘭大、波士頓和里奇蒙聯準銀行主辦的「Technology-Enabled Disruption: Implications of AI, Big Data, and Remote Work」會議上演講：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20241001a.htm。

5. Eirik Eylands Brandsaas、Daniel Garcia、Robert Kurtzman、Joseph Nichols 與 Adelia Zytek，「Estimating Aggregate Data Center Investment with Project-Level Data」，Finance and Economics Discussion Series 2025-109，聯準會理事會，2025 年 12 月。更新數據與公開結果可見 Eirik Brandsaas，「Estimating Aggregate Data Center Investment with Project-Level Data」，DataCenterPublic，GitHub 儲存庫：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 日於華盛頓特區舉行的第 42 屆 NABE 經濟政策年會「The Great Realignment: Navigating AI, Demographic, and Geoeconomic Shifts」上演講：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260224a.htm。

7. Lisa D. Cook，「Welcome Remarks」，2026 年 6 月 24 日於克里夫蘭聯準銀行主辦的小企業現況研討會上以預錄影片演講：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260624a.htm。

8. Alexander Bick、Adam Blandin 與 David J. Deming，「The Rapid Adoption of Generative AI」，NBER Working Paper Series 32966，美國國家經濟研究局，2024 年 9 月；2025 年 2 月修訂：

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