BIS 警告：AI 能耗迷雾将干扰央行利率决策

据 Woofun AI 消息，国际清算银行（BIS）最新研究揭示，人工智能（AI）庞大的能源足迹正导致央行利率决策的关键仪表盘变得模糊。这一现象并非单纯的技术演进，而是直接干扰了政策制定者赖以判断经济状况的核心信号，使得产能利用率与通胀压力的真实读数难以被准确捕捉。

BIS 第 174 号工作论文于 2026 年 10 月 8 日正式发布，由经济学家 与 联合撰写。该研究首先肯定了 AI 在气候减缓与适应方面的积极作用，包括提升能效、优化预测模型以及推动低碳技术创新。

然而，论文随即转向警示，指出部署在数据中心内的 AI 系统将大幅推高电力消耗及伴随的碳排放。国际能源署（IEA）的预测数据进一步佐证了这一趋势：到 2030 年，全球数据中心的用电量预计将超过 945 太瓦时，较当前水平增长两倍以上。

Woofun AI 整理数据显示，这种高强度的能源需求不仅加剧了电网约束，更直接推升了电价水平，为宏观经济带来了新的不确定性变量。

这种能源层面的剧烈变化正在混淆宏观经济的信号机制。作者指出，AI 驱动的生产率提升与能源约束可能使央行难以区分产出上升是源于经济过热还是劳动者效率提高，也难以辨别价格上涨是需求过剩所致还是数据中心抬高电价的结果。若将能源驱动的价格上涨误读为全面过热，央行可能采取不必要的紧缩政策动作。

此外，大量资金涌入 AI 基础设施与发电领域，若投资回报不及预期，将对金融稳定构成威胁。论文勾勒了两种发展情景：一是 AI 逐步融入市场的渐进式路径；二是向通用人工智能（AGI）跃迁的变革式路径。相较于 BIS 在 2024 至 2026 年间既往出版物中仅关注 AI 对经济增长、产出和通胀的影响，第 174 号论文首次将气候因素纳入核心视野，不再视能耗为次要议题，而是将其视为直接渗入经济信号的变量。

对政策制定者而言，核心启示在于必须将环境影响纳入传统货币政策框架，避免将 AI 电力需求孤立为独立的气候话题，从而忽略其在通胀与产出数据中的显现。投资者则需警惕 AI 应用的双重性：尽管该技术承诺带来生产率与创新，但数据中心引发的能源成本攀升可能转化为更广泛的经济风险，甚至迫使央行实施更紧缩的政策。

值得注意的是，数据中心与新增发电领域的巨额支出存在回报不及预期的风险，BIS 已将这一潜在危机正式记录在案，提示市场需重新评估相关资产的风险溢价。