【作者】
杨业伟 执业证书编号：S0680520050001
义 艺 执业证书编号：S0680125090017
【发布日期】
2026年7月31日
主要观点：
我们正进入AI蓬勃发展期。对债市来说，中长期问题是技术进步会趋势性推升利率吗，还是会有别的结果？技术进步对于利率既有向上抬升的力量，也有向下压制的力量，关键在于识别哪种因素是主导、哪个方向的力量更强。本文首先分析技术进步期各类影响利率的因素有哪些，各类因素分别如何影响利率；其次，以史为鉴研究历史上技术进步期利率如何受各种因素影响、最终呈现什么样的趋势；最后，分析当下AI时代各类因素的情况以及对利率的综合影响。
技术进步通过作用于多类宏观经济变量，经由不同传导路径共同影响利率走势。1）技术进步通过提升全要素生产率，进而提高潜在增速和资本边际回报，推升自然利率和企业可承受融资成本。重大技术创新可能引发阶段性大规模投资浪潮，推高资金需求和利率。2）新技术的资本强度会影响融资需求的强弱，进而对利率影响的力量大小有所不同。融资方式的不同也会对利率有不同程度的影响，如果新技术企业主要通过股权等方式融资，则对利率影响较小。3）技术进步影响就业和收入分配，从而影响工资、消费和储蓄投资平衡，改变均衡利率。技术进步通过提高生产效率，可能降低通胀和名义利率，同时也给货币政策以更大的空间。由于技术进步期1）对利率更多是推升作用，但2）和3）更多是抑制作用，因而利率走势并不确定。
前三次科技革命表明，技术进步对利率的最终影响，取决于技术变革对投资需求和储蓄供给的综合净作用，总体上看，历史上的技术进步并未明显抬升利率，特别是在技术进步前中期，利率大多处于下行趋势。
1.第一次工业革命：英国永久公债利率整体呈现战争期间阶段性脉冲冲高、战后持续回落的震荡下行形态。第一次工业革命的技术进步仅集中在纺织、冶金等少数几个行业，而这些行业在总体经济中的占比较低，因此对总体经济的影响较小，这期间整体TFP增长也较为缓慢，因此并未给利率提供明显的上行动力。投资需求上升缓慢、融资渠道主要来自内部，也使得这一时期利率主要受财政赤字影响而非民间投资需求影响。
2.第二次工业革命：主要工业化国家长期利率都呈现先降后升的阶段性变化特征，主要受通胀影响。这期间CPI指数先下后上并带动利率变化，主要受金本位下的黄金产量影响。第二次工业革命前半期，经济持续通缩以及此前铁路的过度投资降低了企业利润率，带动利率下行；后半期新技术逐渐扩散，加上企业并购重组提升研发投入需求，利率趋于上行，但投资需求对利率的影响整体仍较小，通胀回升仍是利率上行的主要原因。剔除通胀后利率仍呈震荡下行趋势。
3.互联网技术革命：技术进步推动了利率下行。互联网技术革命加剧了贫富差距分化，从而提高了社会总体储蓄率与资金供给。技术进步还带动了资本品价格下降，使得名义投资降低，压低了利率。此外，实体经济向知识经济转型，融资方式由贷款转向其他方式，对利率影响减弱。
当前AI对利率的影响或更偏下行。首先，AI在提升资本开支需求方面已经较为确定，但目前来看尚未能带动利率大幅上行，后续资本开支能否持续也取决于AI是否能大幅提升生产力和资本回报率，而短期来看，TFP或较难大幅增长。即使资本开支需求持续高涨，由于仅部分算力等基础设施对重资产、债务融资依赖大，整体AI融资需求对债务融资的影响或也较为有限。而AI对就业、收入、消费、物价等宏观经济变量的影响则可能更偏负面。因此，总体来看，短期内AI这一技术进步对利率的影响或更偏下行，或者说至少不具备持续、大幅抬升利率的基础。后续仍需观察AI是否带来广泛、明显的生产力提升，并因此带动投资需求、就业等明显增长从而带动利率回升。
风险提示：历史经验失效风险；AI推动生产率提升超预期风险；AI融资需求超预期风险。
报告正文：
近年来，AI技术迅速发展，引发市场对技术进步是否会提升利率的讨论。近年来，作为通用型技术的生成式AI技术迅速发展，技术迭代持续超预期，算力、电力等基建扩张与产业AI应用渗透同步提速，AI正在从主题投资叙事逐步转向影响宏观生产函数的通用技术革命。在此背景下，技术进步对利率中枢的影响方向引发市场讨论。一方面，AI有可能重启全球资本开支周期、提升资本回报率，进而扩大融资需求、推高自然利率中枢；另一方面，“技术通缩”逻辑下，AI或提高生产率，从而降低产品价格、导致通缩，同时，AI产业融资更多依赖内源融资或股权融资，对债权融资需求较小，因此也有观点认为长期利率中枢在一段时间内或将继续下行。
技术进步对利率的影响具备双向驱动特征，关键在于识别主导因素和最终影响方向。技术进步对于利率既有向上抬升的力量，也有向下压制的力量，关键在于识别哪种因素是主导、哪个方向的力量更强。因此，本文首先分析技术进步期各类影响利率的因素有哪些，各类因素分别如何影响利率；其次，回顾历史上诸如工业革命、互联网技术革命等历史案例，以史为鉴研究历史上技术进步期利率如何受各种因素影响、最终呈现什么样的趋势；最后，分析当下AI时代各类因素的情况以及对利率的综合影响。
一、技术进步期影响利率的因素
技术进步通过作用于多类宏观经济变量，经由不同传导路径共同影响利率走势。从具体传导渠道来看，技术进步或通过提高资本回报率提升资本开支需求，进而通过融资需求影响利率，但这其中还要受到新技术的资本密集度以及融资方式的影响；同时，技术进步还会影响经济增速、就业与工资收入、物价等基本面相关变量，从而通过经济基本面预期和通胀预期影响利率；此外，技术进步还可能改变财富分配的方式，加大贫富差距，从而影响储蓄和消费，通过资金的供给和需求影响利率水平。多种因素、多重机制都会对利率产生一定的影响，最终决定利率运行方向。因此，本文将技术进步对利率的影响传导主要拆分为以下几条主线：资本回报率、资本开支需求、资本密集度、融资方式、物价、就业与收入分配。在不同的历史技术进步期，不同因素对利率的影响大小可能不同，主导因素以及利率最终的变动方向也可能不同。
技术进步通过提升全要素生产率，进而提高潜在增速和资本边际回报，推升自然利率和企业可承受融资成本。全要素生产率（TFP）指在资本、劳动等要素投入不变的情况下，由技术进步、管理优化、资源配置效率提升所带来的额外产出增长。如果技术进步明显提高了TFP，企业用同样的劳动和资本能够创造更多产出，项目预期收益率和资本边际回报率也将随之上升，企业就能够接受更高的融资成本，进而推动利率上行。但这一机制成立的前提是TFP改善明显、足够广泛且可持续，如果TFP提升幅度较小、仅集中于少数几个行业，未能达到明显提升潜在经济增速并提升资本回报率的程度，技术进步也未必能带动自然利率上行。
重大技术创新可能通过引发阶段性大规模投资浪潮，推高资金需求和利率。现实中，技术进步并非自发地提升生产效率，而是往往依赖基础设施、设备、能源、通信网络、算力平台、人才培训和组织流程等互补投入，从而引发大规模资本开支需求。NBER（1994）对通用目的技术的研究指出，每一代通用技术，例如蒸汽机、电力、微电子等，都会引发对互补投入的投资，并且要等投入足够多后才能够影响经济。技术进步引发了企业资本开支需求的上升，或对利率造成一定的上行压力：企业为抢占新技术机会而增加固定资产投资、研发支出、设备采购和基础设施建设，社会投资需求上升；在可用储蓄和金融供给短期不能同步扩张的情况下，新增融资需求会对均衡利率形成上行压力。Robertson（1934）在《工业波动与自然利率》中也指出，新发明推动的工业扩张使得贷款需求上升，新增贷款需求超过了新增储蓄供给，从而产生超额贷款需求，而只有银行提高利率，才能刺激此前沉淀的储蓄，进而满足超额贷款需求。
新技术的资本强度会影响融资需求的强弱，进而对利率的影响力量大小有所不同。诚然新技术可能会带动资本开支需求上升进而提高融资需求，但拥有不同资本强度的技术，融资需求的规模将有所不同，对利率影响的强弱也有所不同。若新技术偏有形资产、长建设期，例如依赖机器、厂房、设备、交通网络、能源系统等重资本，则资本强度高，前期投入规模大，融资需求量也较大，对利率的向上提升力量可能也更强；但若新技术偏无形资产，例如知识产权、研发投入、人力资本、数据资产等轻资本，则资本强度相对较低，融资需求量相对较低，对利率的拉动作用可能较小。
融资方式的不同也会对利率有不同程度的影响，如果新技术企业主要通过股权等方式融资，则对利率影响较小。新增的融资需求并不一定全部通过贷款、债券等债权融资方式满足，而是有可能通过内源融资、股权融资等方式。企业融资通常会在内源资金、债务融资和股权融资之间权衡，当企业内源资金较为充足、能够满足投资需求时，企业往往会通过内源资金进行融资以减少利息支付和股权稀释；当股权融资成本较低时，企业也更倾向于通过股权融资而非债权融资。而新技术企业往往由于风险较高，通过债权融资的难度较大、成本较高，因此或倾向于非债权融资，只有当资本开支持续扩张，且内源资金和股权融资不足以覆盖资金缺口时，新增资金需求才更可能转向贷款、债券、租赁或非银信用，进而对利率形成压力。
技术进步影响就业和收入分配，从而影响工资、消费和储蓄投资平衡，改变均衡利率。新技术若能与劳动形成互补，能够创造新的劳动岗位、提高劳动生产率和工资收入，则居民消费需求会改善，企业也会因终端需求扩张而增加投资，利率存在上行基础。相反，若技术进步主要表现为自动化和劳动替代，劳动岗位减少、工资增速放缓、劳动收入占比下降，居民消费需求或受到压制，企业投资回报也会因总需求不足而下降，均衡利率反而有下行动力。进一步看，技术收益的分配也会影响社会总储蓄和总消费，从而影响利率。高收入人群的边际消费倾向更低，若技术收益更多集中于资本所有者和高收入群体，社会储蓄倾向可能上升，消费倾向相对较弱，资金供给增加，利率下行。Rachel和Summers（2019）关于中性实际利率下行的研究也指出，储蓄和投资倾向变化是影响长期均衡利率的重要力量。因此，技术进步对利率的影响还取决于收益分配结构：若劳动收入和消费扩张，利率更容易上行；若资本收入集中、储蓄过剩和需求不足占主导，利率更容易下行。
技术进步通过提高生产效率，降低单位产品生产成本，进而可能降低通胀和名义利率，同时也给货币政策以更大的空间。技术进步若显著提高生产效率，通常会降低单位劳动成本、单位资本成本或单位能源消耗，使同样投入能够生产更多产出，进而扩大供给能力、压低商品和服务价格，从而降低通胀。按照费雪公式，名义利率大体可拆分为实际利率与通胀预期，因此即使技术进步提高潜在经济增速和自然利率，只要其压低通胀预期的力量更强，名义利率仍可能下行。此外，通胀压力下降，央行降准降息的货币政策操作也有更大的空间。但技术进步也有可能带来阶段性的通胀压力：若技术扩散初期伴随资本开支扩张、资源及产能瓶颈、工资上涨等，在降本效应尚未兑现前，通胀约束反而可能阶段性、结构性增强。
综合来看，技术进步并不直接决定利率方向，关键在于其通过何种机制改变资金供需和宏观约束。若技术进步能够显著提高资本回报率，并带动资本开支和债务融资需求扩张，利率更容易受到上行力量推动；若技术扩散较慢、资本密集度较低，或企业主要依靠内源资金和股权融资承接投资需求，则债务融资需求未必明显上升，利率上行力量有限。同时，技术进步还会通过通胀影响利率：单位成本下降、通胀约束缓和，压低名义利率，低通胀也给了货币政策更大的操作空间；但若需求扩张迅速、短期内面临资源和产能瓶颈，或者工资上涨先于供给效率改善，通胀和货币政策约束反而可能增强。就业和收入分配也会改变利率方向：劳动收入上升和消费扩张有助于推升总需求进而提高投资意愿，而如果收益向资本和高收入群体集中、储蓄倾向上升且需求不足，则会压低均衡利率。因此，技术进步期的利率走势取决于上述机制中哪一类力量、哪一个方向占主导，或者说取决于各类力量净效应的结果。后文将以第一次工业革命、第二次工业革命和信息技术革命等典型技术进步期为例，重点观察各阶段中资本回报、资本开支、融资需求、融资结构、通胀、就业收入等影响利率变化的关键因素，并据此归纳不同技术进步期利率上行或下行所对应的关键条件，再映射到当前AI阶段，以求为AI时代的利率走势提供一定参考。
二、历史上技术进步期利率走势及成因
1.第一次工业革命
1)第一次工业革命期间英国利率走势
第一次工业革命期间（1760—1840年），英国永久公债利率整体呈现战争期间阶段性脉冲冲高、战后持续回落的震荡下行形态。工业革命期间，利率走势呈现明显的阶段性波动特征，即战争期间利率迅速上行至高位，在战后又迅速回落，表明利率受战争等暂时性冲击因素影响较大。债务占GDP比、军费开支占GDP比变动趋势与公债利率变动趋势也高度一致，显示出利率受大规模海外战争带来巨额财政赤字、海量主权国债增发影响而迅速上升。从长期趋势来看，利率波动较小且呈下行趋势，1760年工业革命初期，英国永久公债利率为3.68%，而1840年为3.35%，累计下降33bp，显示出第一次工业革命阶段新技术带来的实体投资扩张与资本存量持续累积并未形成抬升长期利率的持续性力量。
2)第一次工业革命期间英国TFP增长
第一次工业革命的技术进步仅集中在纺织、冶金等少数几个行业，而这些行业在总体经济中的占比较低，因此对总体经济的影响较小。Harley和Crafts（2000）认为，工业革命期间，技术变化总体上较慢，而且集中在少数几个行业。他们的测算显示，1840年相比于1770年，棉纺织业的劳动力节约百分比、资本节约百分比均高达91%，其他纺织业也分别达到了68%、67%，冶金制品业的生产要素投入节约百分比也较高，但当时作为经济重要组成部分之一的农业的劳动投入、资本投入节约百分比均只有33%。棉纺织业、其他纺织业、冶金工业虽然技术进步较快，但由于其在总体经济中的占比较低，因此对总体经济变化的影响较小。
第一次工业革命期间整体TFP增长较为缓慢，因此并未给利率提供明显的上行动力。据《Factor prices and productivity growth during the British industrial revolution》（Antras & Voth）测算，在十八世纪的最后几十年，生产率的增长非常缓慢，甚至可能为0；1800年后出现加速，但也非常温和；TFP在1830年前从未明显超过每年0.5%的水平，且很可能远低于这个水平；在1831-1860年期间，TFP继续实现正增长，但增长水平也较此前有所下降。TFP增速较为缓慢，因此未能给利率提供明显的上行动力。
工业革命期间特别是1830年前的TFP增长缓慢，在很大程度上可以用当时最重要的通用技术——蒸汽——在生产力上的贡献有限来解释。由于蒸汽马力一直处于较低水平、占资本存量比例低，仅在纺织、钢铁、煤矿开采中得到密集使用，在包括农业和除运输外的第三产业等重要行业中几乎未得到使用，且对大多数用户来说水力在很长一段时间内依然更便宜，因此蒸汽对TFP的贡献微乎其微，对生产率增长的影响相对较小且存在较长的滞后。据《PRODUCTIVITY GROWTH IN THE INDUSTRIAL REVOLUTION:A NEW GROWTH ACCOUNTING PERSPECTIVE》（Crafts），1760-1830年期间，蒸汽对劳动生产率增长的影响不到0.01个百分点，即使是在大量铁路开始建设、铁路技术发展迅速的铁路时代，TFP对整体劳动生产率提升的贡献也只有每年0.05个百分点，即使考虑资本加深因素，蒸汽对劳动生产率增长的贡献也仅为每年0.24个百分点。
3)第一次工业革命期间英国投资需求和融资渠道
第一次工业革命期间，投资需求到工业革命后期才逐渐上升，且融资渠道主要来自内部，对外部资金需求较少。从宏观投资率来看，1760-1830年英国国内投资占GDP比重由3.3%缓慢上升至7.5%，直至1840年代才突破10%，资本积累过程相对缓慢，并未出现投资需求的爆发式增长。从融资渠道来看，虽然私人银行数量和资金运用规模不断增长，但其主要业务仍集中于贸易融资和政府融资，新兴工业企业融资主要依赖企业家自有资金、家族资本、合伙制安排以及留存利润形成的内部资金，工业融资在金融体系中的地位相对有限。因此，技术进步所带来的融资需求上升更多表现为部门性冲击，未能转化为足以改变整体资金供求关系的宏观资金需求冲击，对利率影响有限。
2.第二次工业革命
1)第二次工业革命期间各国利率走势
第二次工业革命时期，主要工业化国家长期利率都呈现先降后升的阶段性变化特征，主要受通胀影响。以英国、法国、美国和德国为例，1870年至19世纪末，各国长期利率总体持续下行，进入20世纪后则逐步回升，整体表现为“先降后升”的走势。与此同时，各国CPI指数也呈现出1870-1900年下降、1900年后上升的趋势，显示出第二次工业革命期间利率走势主要受通胀的影响。值得一提的是，该时期各国利率变动方向高度一致，国与国之间的利差较窄，反映出国际资本流动增强以及全球资本市场一体化程度提升，长期利率逐渐呈现全球性特征。
2)第二次工业革命期间通胀情况
第二次工业革命期间CPI指数先下后上并带动利率变化，主要受金本位下的黄金产量影响。19世纪70年代，金本位制普遍实行，生产能力提高背景下商品供给快速增长，黄金需求增加，但黄金供给并没有显著增加，黄金库存量基本没有增长，1870-1893年，黄金平均年产量仅约600万盎司。黄金供不应求，货币供给短缺，这就导致了全球价格水平的下降。直到19世纪90年代随着新的金矿被发现，以及开采黄金新技术的发明，黄金产量才开始迅速增长，进而带动物价指数走高。而通胀水平的变化被反映在利率变化中，形成了利率先下后上的走势。剔除通胀影响后，第二次工业革命期间美国实际利率总体呈现震荡下行趋势，由第二次工业革命初期的10%左右下行至末期的2%左右。
3)第二次工业革命期间融资需求
第二次工业革命前半期，经济持续通缩以及此前铁路的过度投资降低了企业利润率，带动利率下行。
第二次工业革命前半期，价格下跌是时代的主线，1873至1896年间，美国批发价格下跌约32%，英国物价跌幅也类似。对于企业而言，持续的通缩无疑是有害的：即便他们的产出增加，但收入在减少，利润率被持续压缩，而债务是按固定利率计息、偿还的，因此，通缩导致实际债务负担日益加重，小公司难以为继，整合合并浪潮兴起，减少了借贷企业的数量。同时，价格水平不断下降，预期利润空间缩窄，仍然存续的企业在面对借贷时也更加谨慎，从而减少货币市场需求、降低利率。
1850-1873年的铁路建设狂潮导致的过度投资也带来了大规模的铁路企业破产和相继而来的金融危机。由于蒸汽机技术改进，蒸汽运输效率提升，更低的运输成本以及战争需求驱动铁路建设速度明显提升，美国铁路里程从1865年的约35000英里增至1873年的74000多英里，增长了一倍多。早期项目的高回报以及美国铁路债券承诺的7%-8%的收益率吸引了包括欧洲资本在内的大量资金，到1872年，整个资本市场约50%至60%是铁路相关股票和债券。然而，铁路产能远远超过需求，铁路线路之间互相竞争，毁灭性的价格战大幅降低了货运费率，铁路投资回报率下降，铁路公司相继被接管或破产，到1875年底已有超过120家铁路公司破产、价值5.5亿美元的债券违约，欧洲投资者纷纷出售美国证券尤其是铁路债券，压低了债券价格，阻碍了铁路公司的再融资，进一步加速了铁路公司的倒闭。铁路公司的倒闭还扩展到了其他相关行业，到1874年底，美国一半的铁厂由于铁路断线、对铁的需求减少而关闭，失业率迅速上升。金融危机也迅速蔓延，1873年，最大的金融家杰伊·库克破产，原因是他重仓押注服务西进运动的北太平洋铁路，但这条铁路乘客稀少，货运也低于预期。库克的失败导致债权人对铁路失去了信心，股市崩盘，紧随其后，纽约证券交易所关闭了十天——这是其历史上首次此类关闭——1873年恐慌随之爆发，此后两年，股市下跌了34%。
19世纪末，新技术的产业化、企业重组等因素则一定程度上带动了利率回升。
电力等第二次工业革命的新技术发明时间较晚，且技术扩散较慢，因此直到19世纪末生产力才有了进一步的提升。由于企业家不愿意放弃他们在旧技术上累积的经验，改造工厂动力源成本较高，以及企业家倾向于等待技术更进一步成熟，加上学习新技术需要时间，电力等新技术的扩散较慢——1899年之前，超过95%的机械动力来自水力和蒸汽；1899年至1929年间，电力逐渐取代水力和蒸汽；1919年后电力才超过蒸汽成为制造业动力的主导；到1929年时，超过75%的机械动力由电力提供。这也导致美国制造业每小时产出的增长趋势在1899年以前仅保持1.6%的水平，1899-1929才提升至2.6%，进而带动利率有所上升。
企业的并购重组推动企业集中度提高，为维持自身地位，企业研发投入增加，资金需求增加。由于早年美国产业结构存在典型的“散小乱弱”特征，制造业微利甚至亏损直接危及银行资本的安全，银行出于自救参与主导了大规模的产业并购重组，加上资本市场的发展为并购重组提供了便利，1880-1910年间美国进行了一轮大规模的产业重组，1895-1910年间有3700多家企业在合并中消失，1901年，集中率达到50%或更高的行业占制造业增加值的近1/3。资源整合使得美国产业集中度大幅提高、竞争减少、效率提高、议价能力增强，产业竞争秩序改进，大企业产生的规模效益显著，生产成本大幅降低，例如1880年日生产能力在1500-2000桶之间的炼油厂平均成本约为每加仑2.5美分，而美孚石油将产量集中于少数工厂，到1885年使得炼油厂保持每日5000-6000桶的产量，平均成本降至每加仑1.5美分。合并过程提高了对资金的需求，合并后的企业进一步提高生产研发投入以巩固自身地位，也加强了对资金的需求。
但实际上，这段时期融资需求对利率的抬升作用或有限，利率回升或更多受通胀抬升驱动。从投资增速来看，1900年后投资增速相比此前小幅抬升，平均值由3.5%上升至3.7%；但从投资占GDP的比重来看，该比值却由17.7%下降至15.0%，显示出投资增速低于GDP增速，投资增加的内生动力不强。从投资、通胀与利率之间的关系来看，投资增速与实际利率之间并无明显关系，而通胀对名义利率的带动作用则较强，显示出该段时间内的利率上行可能更多由通胀驱动而非投资驱动。
3.互联网技术革命
1)互联网技术革命期间美国利率走势
第三次科技革命期间，技术进步主要推动了利率下行。以第三次科技革命的主导国家美国为例，20世纪80年代以来，美国10年期国债收益率自1981年9月底15.84%的历史高点持续震荡下行，至2020年8月初降至0.52%，形成长达近40年的长期牛市。长期牛市的原因之一是资金供给相对资金需求的过剩，而技术革命对这一格局的形成发挥了重要作用。
2)互联网技术革命期间主要国家贫富差距
互联网技术革命加剧了贫富差距分化，从而提高了社会总体储蓄率与资金供给。互联网技术革命期间，由于资本品价格下降、对高技能工人需求增加等因素，主要国家贫富差距进一步分化。技术变革往往有利于资本生产效率提升，资本品相对于劳动力的价格下降，企业更倾向于用资本替代劳动，从而导致劳动报酬占GDP比重降低，生产力增长并未完全转化为工资的增长。全球价值链的兴起也使得就业岗位，尤其是低技能、劳动密集型岗位，更多转移到劳动力成本更低的亚洲国家，从而减少欧美互联网技术革命主要国家的劳动份额。1980-2023年，美国、日本、英国、法国、德国等互联网技术革命主要国家的劳动报酬占GDP比均有所降低，其中法国下降了8.4个百分点，美国下降了5.6个百分点。同时，互联网时代对劳动者学历、技能的要求也在提高，例如高学历的人互联网使用率更高、也更愿意利用互联网进行更有生产力和专业性的活动，阅读和算术技能已成为劳动者在数字化密集型职场中茁壮成长的基础，因此高技能、高收入劳动力的收入明显增长，而平均数、中位数收入劳动力的收入增长则较为平缓。据世界不平等数据库，这进一步拉大了贫富差距，各主要国家收入前1%的人口的收入占比均有所提升，其中美国由1980年的10.4%提升至2024年的20.7%，增长了10.3个百分点。而由于高收入人群边际消费倾向更低、储蓄意愿更高，贫富差距加大将进一步推升整体储蓄率，从而增加资金供给、降低利率。有研究即表明，自20世纪80年代以来，富人的储蓄规模激增，增加了对安全资产的需求，为2008年前中产阶级借贷的增长以及此后美国联邦债务的扩张提供了资金。
3)互联网技术革命期间主要国家投资需求
技术进步带动资本品价格下降，使得名义投资降低，压低了利率。技术进步下生产效率提高，资本品的相对价格（相对于消费品）自1980年代以来就呈现明显的下降趋势，2008年全球金融危机后风险溢价的上升也进一步降低了风险资产价格。虽然资本品相对价格的下降可以改变资本劳动替代弹性、增加实际投资，但从投资的货币表现上来看，这也会使得名义投资占GDP的比重下降，而相关研究已表明，前者的正向影响不足以抵消后者的负向影响，因此名义投资下降，压低了利率水平。
4)互联网技术革命期间主要国家融资方式
互联网技术革命期间，实体经济向知识经济转型，融资方式由贷款转向其他方式，对利率影响减弱。互联网技术崛起后，企业资产更多由设备、厂房等有形资产转向软件、著作权、数据等无形资产，实体经济逐渐向知识经济转型。然而，相比于有形资产，无形资产往往更具公司特性，也更难以验证、定价和变现，因此它们的抵押价值较低。无形资本增加可能会导致金融摩擦成本上升，因此无形资产占比较大的企业，在获得有担保贷款方面可能较为困难，从而更为依赖内部融资。已有研究发现，当企业转向抵押价值较低的无形资产时，银行会将贷款投放从工商业贷款转向房地产贷款或流动性贷款等。研究结果显示，企业无形资产占比与银行资产组合中商业贷款占比明显负相关，就美国企业而言，无形资产相对有形资产的占比从1970年代的约40%上升至2000年代的100%以上，但同期银行总资产中的商业贷款占比下降了三分之一，而房地产贷款的占比几乎翻了一番。与此同时，IPO的总数也明显增加，且其中科技型企业占比较大，显示出互联网技术革命期间新技术企业融资方式由传统的贷款转向股权融资等其他方式，技术进步对利率的影响减弱。
三、AI时代利率的可能走势
前三次科技革命表明，技术进步对利率的最终影响，取决于技术变革对投资需求和储蓄供给的综合净作用，总体上看，历史上的技术进步并未明显抬升利率。第一次工业革命期间，由于技术进步对TFP增速提升有限，且企业融资更多依靠内源融资及民间借贷，因此利率整体变化有限；第二次工业革命期间，金本位下黄金产量对货币供给的限制使得通胀呈现先下后上的明显阶段性走势，也带动了利率先下后上，而铁路过度投资、产业整合等因素也一定程度上影响了利率；信息技术革命期间，贫富差距分化、技术通缩、融资方式转变则共同推动了利率下行。
对当下AI时代的利率走势的分析，仍然需要回到此前的分析框架中。当前，以人工智能为代表的新一轮科技革命正在加速发展。作为新一代通用技术，人工智能既可能通过提高资本回报率、带动算力基础设施建设和企业资本开支，扩大投资需求、提高利率，也可能通过利润集中、收入分配变化以及居民预防性储蓄等渠道，提高社会储蓄水平、降低利率。人工智能时代利率走势仍需回到投资—储蓄分析框架进行考察，重点分析两种力量的强弱以及其净作用对利率中枢的影响。
1.资本回报率：AI在短期内或难以大幅提升TFP
AI若要推升自然利率，必须先兑现为TFP和潜在经济增速，但从历史经验和目前学界研究结果来看，AI至少在短期内或难以大幅提升TFP。TFP是决定AI是否能从产业主题投资上升为宏观均衡利率影响因素的关键变量之一，如果AI能够显著提高TFP，使同样劳动和资本投入创造更多产出，则经济潜在增速和资本边际回报上行，自然利率具备抬升基础。但从历史经验和目前学界研究结果来看，AI至少在短期内难以大幅提升TFP。根据创新扩散时间形态S型曲线理论，累积创新采纳者数量或比例随时间变化呈现出相对规则的S型曲线特征，即刚开始增长较慢，然后迅速增加，最后缓慢结束。目前AI创新技术的扩散或仍处于较早阶段。历史经验也表明，通用目的技术从发明、商业化到明显提升生产率分别平均需要86年、38年，而AI发明、商业化至今仅70年、14年。学界研究结果一部分认为，AI对宏观经济的影响较为微弱，10年内TFP增长不超过0.66%，如果考虑到一些AI难以学习的任务以及没有客观的结果指标评价学习结果，这一数值可能将低于0.53%，此外，AI对生产率的提升可能更多集中在高科技企业、大型企业，也会导致整体生产率提升幅度较小；另一部分则认为AI能够带来长期生产力提升，但存在一定的时滞，例如生产率J曲线理论认为，AI等通用技术需要大量无形资产投资，而这些投资可能在国民账户中难以衡量，导致早期生产率增长被低估，而当前期无形资产投资的收益成熟后，生产率增长又会被高估。总之，AI或难以在短期内大幅提升TFP，而参照第一次工业革命的经验，如果TFP没有明显增长或者增长较为缓慢，则利率不具备持续抬升的基础。
目前的企业利润表现与市场定价也提供了谨慎观点下的证据。从行业利润表现来看，目前企业盈利回升主要集中在AI、能源相关行业，其它行业利润仍然负增长，显示出AI作为通用技术，尚未能带动全行业的TFP提高和利润回升。从市场定价来看，重大AI进展公布时利率不降反升，说明AI技术进步并不一定会对利率形成冲击。PIMCO统计显示，2023年以来5y5y远期实际利率累计上升约100bp，而在OpenAI、Google、Anthropic、xAI、DeepSeek等重要模型发布日附近，累计变化反而约为下降100bp，证明至少现阶段而言市场尚未认为AI能系统性提高TFP与自然利率水平。
2.资本开支需求：AI资本开支需求快速提升，但对利率影响有限
目前AI资本开支需求快速提升，但对利率影响较小。与TFP增速兑现、生产力大幅提升相比，资本开支需求的提升更为明确。发展AI所需的各类基础设施需要大量的资本支出，例如数据中心、计算机服务器、网络硬件、散热系统、电网连接和发电站等，近年来，各AI巨头资本开支不断增加，AI相关投资在美国GDP中的占比也不断上升，这意味着AI具备通过资本开支推升资金需求的条件。但从投资和利率的表现来看，2025年以来美国私人非住宅固定资产投资增速迅速上行，但美国10年国债收益率仍较为平稳，甚至在2025年出现一定程度的下行，因此，AI资本开支需求对整体利率的影响或较为有限。
3.资本开支扩散性目前不足：仅算力等基础设施重资产占比大，资本开支扩散度有限
AI行业不同类型企业间资本强度分化，资本开支扩散度相对有限，对利率影响或较小。第二次工业革命期间，铁路、电力、钢铁等行业都较为依赖重资产投资，大量企业资本强度较高，前期一次性投资巨大且投资回收周期长，因此融资需求广泛分布于整个工业部门，银行信贷和公司债迅速扩张。但到了AI时代，真正需要巨额资本的是少数算力和云基础设施提供者（如大型云服务商、芯片企业和数据中心运营商），而大量AI应用企业则保持轻资产特征，模型、算法、数据和软件应用本身边际复制成本较低，资本强度远低于建设钢厂或铁路，不同类型企业间资本强度分化。因此，融资需求更集中于产业链底层，而不是普遍扩散到所有企业。这一差异意味着，AI革命对银行信贷扩张、企业杠杆率和利率的影响，可能弱于第二次工业革命。
4.融资方式： AI企业或更多依赖内源融资或股权融资，债务融资需求小
虽然AI企业融资需求或明显上升，但其中通过债务渠道满足的部分或较小，对利率影响可能也较小。融资需求可以通过不同的融资方式满足，只有债务融资需求明显提升，才能够对利率产生明显影响。目前来看，美国AI企业的资本开支需求主要依靠自身高盈利业务所产生的现金流，其资产负债率向来远低于其他类型的公司，中国的信息软件行业的贷款需求也明显偏低，贷款余额与行业增加值的比值仅0.28，显示出债务融资并非AI企业的主要融资方式，AI企业融资需求提高对利率影响可能较小。即使未来内源融资无法满足AI企业日益增长的资本开支，且股权融资也较为困难，需要通过债务渠道融资，AI企业在获取债务融资方面也难度较大，因为无形资产占比较大、抵押难度较大，且AI企业未获得稳定的收入现金流前银行放贷也会较为谨慎。AI与铁路、电力等重资产且可抵押的企业不同，铁路等企业可以通过债券等方式进行大规模融资，因此AI企业融资需求对利率的影响或明显弱于第二次工业革命时期。
5.就业、收入分配与储蓄：AI或替代劳动力，并加剧贫富差距
AI或对就业、贫富差距产生负面影响，从而增加储蓄、降低利率。AI对就业等将产生正向影响还是负向影响，取决于AI提高生产力的程度、AI创造了多少新任务以及它替代了多少已有任务。一方面，如果AI成为真正的通用技术，能够在所有行业中均明显提高TFP，或者AI创造了更多的新任务，则对劳动力的需求进一步增长，从而推动劳动力工资以及消费增长，企业投资需求也将增长，利率抬升；另一方面，AI产生的新任务可能与劳动力既有技能不匹配，导致摩擦性失业的时间更长，甚至导致部分劳动力的永久性失业，这将意味着消费和总需求下降，利率下行，就业和收入不确定性增加也会推动居民增加预防性储蓄并提高安全资产需求，这将进一步增加资金供给、带动利率下行。就目前来看，AI对劳动力的替代作用可能更强，AI越来越强大的功能不断展现出它在替代劳动力方面的可行性，如今78%的组织至少在一项业务中使用AI，仅2025年就有77,999个岗位被取代，40%的雇主计划因人工智能自动化而裁员，而AI产生的新任务、新岗位却少之又少。IMF的研讨会结果也认为AI使得劳动力市场面临广泛的就业取代压力，AI的快速扩散导致了广泛的就业岗位的流失，例如制造业和服务业中的常规认知和体力工作，并且还可能使部分劳动力由于找工作较为困难从而退出劳动力市场，降低劳动参与率。除了对就业数量的影响，AI还对收入和消费造成了一定的负面影响，虽然AI在企业层面或能够带来生产力提升，但只有3%到7%的改进转化为了更高的工人收入，这造成了一个宏观经济悖论：通过AI削减成本，同时也削弱了支撑经济的消费需求基础。IMF还认为AI对财富不平等也有显著影响，因为资本所有者获得了大量收益，而这将进一步增加储蓄、降低利率。
6.物价：供给增加而需求收缩，可能形成通缩，降低利率
AI对物价的影响取决于产出增长与需求增长/收缩之间的力量对比，无论从短期来看还是长期来看，均可能更偏通缩。产出与需求之间的关系决定物价是通缩还是通胀。对产出而言：如果AI能够显著促进生产力增长，那么它将扩大经济的生产能力，从而提高总供给。对需求而言：企业需求方面，如果AI提高生产率，那么企业投资将增加，从而提高企业需求；家庭需求方面则取决于AI对就业的促进或替代情况，如果AI促进了就业和工资增长，则总需求将上升，而如果AI替代劳动力的效应更强，消费和总需求将下降。物价具体走势取决于上述力量哪方面更强。鉴于过去通用技术曾产生初期的通缩效果，更为可能的结果是：技术进步初期，家庭未能充分预期到未来的增长，因此当下的消费只是轻微增长，而总供给增长的影响占主导地位，因此产生通缩。而通缩将降低名义利率，且根据第二次工业革命的经验，通缩还会减少企业利润从而降低企业投资需求，即使技术进步下企业投资需求仍然不低，通缩也会在投资实物数量不变的情况下降低名义投资，进一步降低利率。从当下的物价情况来看，AI尚未达到全面提升TFP和总需求的阶段，除AI相关行业物价增速有所提高外，其余行业受需求拖累，物价仍然负增长。从长期来看，由于AI替代劳动力的可能性更大，就业、工资、消费都有可能进一步下滑，加上技术对总供给的促进作用，AI对物价的影响更偏通缩，从而对利率下行形成一定支持。
7.综合判断：当前AI对利率的影响或更偏下行
综合上述几个方面来看，当前AI对利率的影响或更偏下行。首先，AI在提升资本开支需求方面已经较为确定，但目前来看尚未能带动利率大幅上行，后续资本开支能否持续也取决于AI是否能大幅提升生产力和资本回报率，而短期来看，TFP或较难大幅增长。即使资本开支需求持续高涨，由于仅部分算力等基础设施对重资产、债务融资依赖大，整体AI融资需求对债务融资的影响或也较为有限。而AI对就业、收入、消费、物价等宏观经济变量的影响则可能更偏负面。因此，总体来看，短期内AI这一技术进步对利率的影响或更偏下行，或者说至少不具备持续、大幅抬升利率的基础。后续仍需观察AI是否带来广泛、明显的生产力提升，并因此带动投资需求、就业等明显增长从而带动利率回升。
风险提示
历史经验失效风险：技术革命期间的宏观与金融环境与当下存在较大差异，可能导致利率传导路径偏离历史规律。
AI推动生产率提升超预期风险：若AI规模化落地与渗透速度快于预期，带动全要素生产率持续超预期上行，债券市场可能出现超预期的调整。
AI融资需求超预期风险：若短期内AI 领域资本开支与融资需求超预期扩张，且AI企业更多通过债务渠道融资，可能推动利率上行。
