AI 吃掉半個債券市場：全球利率飆升的真正推手

本文整理自 Bloomberg《Odd Lots》2026 年 5 月播出的單集。

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大部分人談到 AI 的影響，想的是哪些工作會被取代、哪家公司的模型更強。但在資本市場的世界裡，AI 正在造成一場很多人還沒意識到的結構性重塑。

Bloomberg《Odd Lots》Podcast 最新一集，前國際貨幣基金（IMF）第一副總裁、哈佛大學經濟學教授吉塔．戈皮納特（Gita Gopinath）揭露了一組驚人數字：2026 年至今，AI 相關的債券發行已佔美國投資級公司債的約 50%，佔高收益債的近 40%。AI 不只是科技業的故事，它正在吃掉全球債券市場。

AI 排擠國債的兩條路徑

AI 對利率的推升作用，不是單純的「科技公司借很多錢」那麼簡單。主持人 Joe Weisenthal 在節目中做了一個很有價值的區分：AI 對利率的影響有兩條完全不同的傳導路徑。

第一條是金融市場的排擠。當微軟、Google、Meta 這些公司發行大量高信用評等的公司債來融資建設資料中心，這些債券對投資人的吸引力往往不亞於美國國債，殖利率甚至更高一些。投資人的資金是有限的，當更多錢流向 AI 相關的公司債，能買國債的資金就變少了。這種競爭會推升國債殖利率，就算沒有任何通膨發生也一樣。

第二條是實體經濟的排擠。AI 資料中心的建設需要消耗大量的風力發電設備、運輸能力、熟練工人、銅線和電力基礎設施。這些資源不是從天上掉下來的，它們本來可能被用在住宅建設、製造業擴張或其他基礎建設。當 AI 把這些資源搶走，就會在實體經濟中製造通膨壓力，而通膨壓力又會推升名目利率。

戈皮納特確認兩條路徑都在發揮作用，但她判斷目前實質利率的推升比通膨驅動的名目利率推升更重要。「通膨目前更多是被能源價格和供應鏈干擾所驅動，」她分析，「而非 AI 本身的資源消耗。但不管是哪一條路徑，利率的上行壓力都是結構性的。」

Apollo 首席經濟學家 Torsten Slok 的數據讓這張圖景更完整：AI 已經佔了投資級公司債發行量的一半。當這麼大比例的新增債券都來自同一個產業，它對整個固定收益市場的定價影響就不只是邊際效應，而是重塑了遊戲規則。

從儲蓄過剩到資本饑渴

2000 年代初期，前聯準會主席柏南克（Ben Bernanke）提出了著名的「全球儲蓄過剩」理論。他認為亞洲國家（尤其是中國）累積了過多儲蓄，大量資金湧入美國國債市場，壓低了全球利率。這個理論成功解釋了為什麼高額公共債務沒有推升利率，也塑造了整整一代投資人的世界觀。

戈皮納特在節目中宣布：這個時代正式結束了。「我們不再有全球儲蓄過剩，」她直截了當地說，「證據就是實質利率在上升。」

取代儲蓄過剩的，是一種截然不同的現象。戈皮納特稱之為對美國股票的「暴食」（gluttony）。外國持有的美國股票已經達到 40 兆美元。以佔全球其他國家 GDP 的比例來算，這個數字大約是 2000 年網路泡沫高峰時的兩倍。全球投資人從未如此集中地押注在單一國家的股票市場。她用了一句很直白的話：「美國股票就是唯一的遊戲，所有人都想參與。」

這就創造了一個奇特的分裂：股票市場在定價一個近乎完美的 AI 前景，而債券市場在定價脆弱與風險。股市接近歷史高點，但介於現在和未來兩年之間的各種不利情境，幾乎沒有反映在資產價格中。戈皮納特坦言，這種缺乏風險定價的狀態，比股市的絕對水準更讓她感到意外。

隨著幾家大型 AI 公司即將 IPO，全球投資人與美國 AI 題材的綁定只會更深。被動式指數基金的持有者將在這些公司估值最高的時候被動買入，而且從未享受過它們從低點漲上來的過程。這是指數投資歷史上前所未見的情境。

AI FOMO 讓央行升息失靈

Torsten Slok 在節目中被引用的另一個觀點，替整場討論加了一層令人不安的意義：AI 投資對利率幾乎「免疫」。

傳統的貨幣政策傳導機制是這樣運作的：央行升息，企業融資成本上升，資本支出減少，經濟降溫，通膨回落。但在 AI 領域，這個邏輯鏈條斷裂了。原因很簡單，如果你的 AI 模型落後競爭對手六個月，你可能就永遠追不上了。這不是「利率高了就少投一點」的算術題，而是「不投就會被永久淘汰」的生存問題。

企業會在高利率環境下照樣砸錢建資料中心，因為不建的代價遠比融資成本更高。戈皮納特認同這個分析。對政策制定者來說，這意味著央行要達到同樣的經濟減速效果，可能需要把利率拉得比過去更高。AI 資本支出就像一個不受利率影響的「剛性需求」，持續從金融體系中抽走資金和實體資源。

整體經濟的含義是：利率環境不只是暫時偏高，而是結構性地偏高。過去那種「等景氣轉弱，央行就會降息」的預期，在 AI 時代可能不再成立。就算經濟其他部分放緩，AI 投資的剛性需求仍然會撐住利率底部。

去全球化：每個國家同時複製投資

除了 AI，另一股推升資本需求的力量同樣強大：去全球化。

戈皮納特描述了一個決定性的轉向：全球已經「堅定而果斷地」從效率優先模式轉向了安全自主模式。過去，各國相信貿易夥伴會穩定供貨，所以只需要在自己有比較優勢的領域投資就好。但地緣政治信任瓦解後，幾乎每個國家都在同時建設自己的能源安全基礎設施、國防生產能力、半導體產線、稀土供應鏈。

「如果你看所有資本需求的來源，那是一張非常非常長的清單，」她說。AI 建設、國防擴張、能源轉型、產業回流、人口老化的照護需求，每一項都需要巨額資本。而資本供給的來源呢？戈皮納特給出了一個有些出乎意料的答案：幾乎只有人口老化帶來的儲蓄。

這聽起來矛盾。人口老化通常被認為是推高政府支出、惡化財政的因素。但從資本供給的角度看，老年人口的儲蓄是目前唯一能部分抵銷資本需求暴增的力量。「我們常常怪老年人讓政府花太多錢，」戈皮納特說，「但事實上，利率之所以沒有更高，正是因為老年人口的儲蓄在供給資本。」

資本需求是一張長到看不到盡頭的清單，而資本供給只有一個來源。這個結構性失衡，是實質利率不太可能回到疫情前低點的根本原因。

中國順差的迷思

討論全球資本流動，中國的角色不可迴避。Joe Weisenthal 提出了一個被廣泛接受的論點：幾乎所有實體商品，中國遲早都能以更低成本、更好品質生產。如果這是真的，全球製造業的利潤和就業都會被中國吸走。

戈皮納特強力反駁了這個論述。首先，中國在商品貿易上確實有順差，但在服務貿易上是逆差。中國觀光客是許多國家的重要收入來源，服務貿易的逆差部分抵消了商品順差，使得中國的經常帳順差只有約 GDP 的 3%，遠低於全球金融危機前的 10%。

更關鍵的反駁來自經濟學邏輯。如果一個國家真的在製造業上那麼有生產力，高生產力應該帶動大量投資，最終讓這個國家從順差轉為逆差。中國目前還在跑順差，恰恰說明它的問題不是「太成功」，而是國內消費被壓抑、投資正在衰退。2025 年是中國投資首次出現實質下滑的一年，背後的主因是房地產市場崩盤和產能過剩。「中國的順差反映的是投資的崩塌，不是製造業的無敵，」戈皮納特判斷。

歐洲和東亞國家也不會無限期接受中國的傾銷，關稅壁壘正在築高。中國自己也意識到這一點，正試圖管理出口數量。「中國生產一切、永遠跑順差」的敘事，在經濟學上站不住腳。

沒有人能置身事外

戈皮納特在節目中承認了一個讓樂觀主義者不太舒服的事實：那個 AI 帶來通縮繁榮的夢幻場景，理論上是成立的。如果 AI 真的能讓生產力每年額外成長兩個百分點，同時壓低商品和勞動力成本，人類生活水準可以大幅提升而物價反而下降。

但她不認識任何一個人願意對這個情境下有意義的賭注。不確定性太高了，而且目前完全沒有這個量級的生產力提升正在出現的實證。AI 幻覺的風險、誤用的可能，以及從實驗室到全面部署之間的鴻溝，都讓這個美好願景充滿變數。

更值得深思的是，股市幾乎只反映了最樂觀的那一種情境，而介於「完美」和「災難」之間的眾多可能性，幾乎沒有被資產價格所捕捉。這種定價上的不對稱，本身就是一種風險。

AI 正在重新定價全球資本市場，這已經不是未來式，而是現在進行式。不管你是在做科技投資、退休規劃，還是觀察產業趨勢，理解 AI 對利率和資本流動的結構性影響，恐怕比追蹤下一個模型發布來得更重要。