美联储主席 Kevin Warsh 在杰克逊霍尔首次以主席身份发表主题演讲时，市场关注点大多落在他没有就利率走向给出明确信号。但在演讲中题为《为未来政策形势做准备》的部分，他对人工智能的表述，给出了美联储如何看待 AI 资金流向的一组清晰线索。
Warsh：2008 年后的「长期停滞」判断已不再适用
Warsh 先回顾了 AI 爆发前的宏观经济氛围。他说，2008 年金融危机后的多年里，经济学家一直在警告「长期停滞」：过多资本追逐过少优质投资机会。按他的说法，当时的逻辑是「所有好东西都已经被发明出来了」。
Warsh 认为，这一判断已经不再成立。
他给出了一组数据作为支撑。企业资本开支——他称之为「未来经济增长的种子粮」——正以 2021 年以来最快的速度上升，过去四个季度增长约 9%，其中超过一半的增量与 AI 基础设施建设有关。
他还说，接下来他关注的并不是这类支出的绝对水平，而是「二阶导数」，也就是增速本身会不会继续加快，还是开始放缓。
1. AI 的进展速度超过了支持者此前预期
Warsh 在演讲中说：「人工智能——这个已有 80 年历史的名称所指向的最新技术——其进展速度甚至快于其鼓吹者几年前的预测。显著更高增长的潜力正在上升。」
他接着表示：「不断扩大的资本池正涌入各种 AI 相关基础设施。一种类似『超级摩尔定律』的现象似乎正在发生。」
报道指出，摩尔定律是几十年来关于计算能力大约每两年翻一倍的观察。Warsh 所说的「超级」版本，则是在描述 AI 能力的复合增长速度可能比这一节奏更快。对一位历来立场偏鹰派的央行官员来说，这是一个相当鲜明的表述，也是在整场演讲中，他最接近于明确论证 AI 本身足以支撑市场巨额资本流入的一次表态。
2. AI 经济现在运行在一个 1000 亿美元级 token 市场之上
Warsh 说：「资本和劳动力结合，创造了处于 AI 核心的大语言模型。用户购买 token 以获得对这些模型的访问权限。」
随后他给出具体数字：「有报告称，仅两家领先实验室的年化 token 销售额就已超过 1000 亿美元，比一年前增长 500% 以上。」
这里的 token，并不是加密资产语境中的代币，而是 AI 公司按调用量出售访问权限的基础计量单位，大致对应模型读取或生成的一段文本。
报道认为，Warsh 直接引用这一美元规模，而不是笼统谈论「AI 热潮」，说明美联储已经把 token 收入视为经济中可追踪的一项数据，而不只是小众科技指标。
3. 美联储已将 AI 视为一种生产要素
Warsh 表示，美联储正在密切跟踪 AI 生态的市场动态。「我们认识到，AI 是一个新变量——也可能是一种新的生产要素——它将对经济以及货币政策的实施产生影响。」
传统生产要素通常包括劳动力、资本和土地。把 AI 放进这一类别，并不是赞美性的说法，而是意味着美联储正把 token 消耗视作一种可能改变经济在不过热情况下可实现产出的因素，也就是可能影响潜在增长率，并由此影响利率所需处于什么位置。
Warsh 提出两个问题：AI 会不会推动「整个经济显著且持续的生产率上升」？如果会，这种变化会在什么时候出现？他也问到，「token 使用」究竟会与劳动力形成互补关系，还是竞争关系。
对这两个问题，他都没有给出答案。Warsh 说，美联储一个关于生产率和就业的工作组正在研究这些议题；但他也明确表示，该工作组的结论「与我们在当前政策形势下作出的决定无关」。
报道认为，这种表述本身就是一个重要信号：美联储已经认定 AI 与宏观经济相关，但同时也承认，眼下仍没有成熟框架来处理这一变量，而当前的降息或按兵不动，依赖的仍是这些 AI 投资大规模出现之前建立的模型。
报道还提到，Bill Gates 曾把有关劳动力的讨论推进得更远，主张征收机器人税，并提出应保留那些人类不会被解雇的岗位。
4. 价值最终由谁获取，联储也没有答案
Warsh 没有假装自己已经掌握答案。他指出，很难预测 AI 是否真的会提升全球经济生产率，也难以判断这种变化会在何时开始。
他还追问，这门生意最终带来的是全球性的增长，还是局部行业的增长；以及「有多少剩余会流向稀缺资产的拥有者——AI 实验室、芯片制造商、能源生产商和云服务提供商」。
对于这个问题，他再次提到美联储关于「生产率和就业」的工作组正在研究，但同时强调，该工作组的结论「与我们在当前政策形势下作出的决定无关」。
报道称，在 Warsh 登台前两天，英伟达已经用财报和交易给这个问题提供了一个现实案例。英伟达公布季度营收创纪录，达到 962 亿美元；同时披露未来 AI 基础设施承诺金额为 3660 亿美元；并且还在另一笔交易中推进以约 129 亿美元收购开源 AI 平台 Hugging Face。
与之相对，报道援引一年前的一份报告称，95% 的生成式 AI 公司正在失败。
按报道的表述，AI 创造的价值可能不是在广泛分配，而是在集中。如果一家芯片制造商就能吸收 AI 基建扩张带来的如此大比例剩余，并覆盖其自身算力客户，那么 Warsh 关于市场结构的开放式提问，现实里已经出现了一个领先答案。