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未来加息几次不重要,AI“永动机”能否持续才是关键

发布时间：2026-09-18 00:24:01 最近访问：2026-09-18 00:24:02

一、美联储加息

对于加息原因，Warsh的回答是：

经济走强、通胀趋势未回到正轨、地缘冲突加剧

FOMC 声明讲稿修改内容

经济部分，删除「中东冲突」、改为更广泛的「地缘政治」造成不确定性，但强调经济稳健，并新增内需支出展现韧性，维持生产力增速与资本投资表现强劲。

通胀措辞部分，删除「供给冲击、能源等特定部门推升价格」这类偏向外生供给因素的解释，改为更简洁的「通胀仍处高位」，并新增「本次政策行动将有助于通胀更及时地回到 2% 目标」

这次会议的特点及对未来的影响

1、发布会明显变短，沟通主动“降噪”

这次发布会大约只有30分钟，被报道为现代美联储历史上最短的一次。沃什明显在实践他一直强调的“更安静的美联储”：少说、少解释、少给市场喂信号。

2、主动削弱前瞻指引，不替市场预测下一步

他拒绝回答这次加息究竟是“一次性的”还是“加息周期的开始”，也没有提交自己的点阵图预测。核心思想：市场自己判断经济和政策，不要围着美联储猜下一次会议。

3、单个数据权重下降，更看长期趋势。

他特意淡化最新一份CPI对这次决策的影响，强调不能根据孤立数据点做政策，要看通胀、就业、生产率、投资等更广泛的趋势。这实际上是在降低“每个月CPI/PCE公布一次，市场就重新定价整个美联储”的重要性。

所以我做了通胀领先指标：我合成了美国通胀领先指标，可能提前偷看联储决策依据

详见网站：hanshu123.com

我认为从这个角度来看，这反而减小了市场的波动性。因为经济数据本身就有偶然性，而一次长期的趋势，它的偶然性会更小一点

从债券市场的move指数（相当于股市中的vix）短期也开始下降也能看出，意味着债券市场定价未来债券价格的波动下降

4、政策框架更偏“原则驱动”，而非精确预测。

沃什不断强调几个固定原则：2% PCE通胀目标是硬目标、短期利率仍是主要政策工具、非常规政策只有危机时才应大量使用。

5、对当前经济明显更乐观，因此可以更专注压通胀。

他的判断是就业、消费、资本开支和生产率都比较强，经济能够承受更高利率。这也是这次加息能够获得 12:0一致通过的重要背景。

简单总结：沃什正在把美联储从“告诉市场下一步怎么走”，重新拉回到“给出原则、观察趋势、到了时候直接行动”。

利率期货市场对加息的定价大致是：

今年剩余时间再加息约 0.9次（接近1次25bp）
年底利率中枢大概率落在 4.00%–4.25% 附近
两次加息（10月+12月）也有不低的定价

这并不十分重要。我们之前说了，这个两年期国债收益率是政策利率的领先指标，并且对经济、对股市影响更大的，也是国债收益率。

相关内容详见：美联储加息的3个重要误解，和对股市可能的影响

市场对未来利率走势的预测大部分时间是错的：

下图，绿色实线是联邦基金利率，虚线是利率期货对未来政策利率走势的定价

简单理解就是市场预测目前的政策趋势会持续，但现实就像塔勒布说的，充满了偶然性和小概率事件。

昨天文章不管是否加息，终局是确定的-年化10%的黄金交易策略中分析了：

美联储加息反而是好事，能降低未来通胀预期，压低长债收益率，减少长债收益率上升对估值的压缩。

加息后，美国的两年期和十年期国债收益率都出现了下降

这意味着债券市场至少短期定价了未来通胀预期（或经济增速）的下降

从这几方面来看（国债收益率下降，以及债券的波动率下降），这次沃什的讲话和加息目前看是比较成功的。

为什么加息后股市上涨？

首先我之前分析了，加息对全社会融资成本影响有限：美联储加息的3个重要误解，和对股市可能的影响

其次

二、加息的影响

企业实际借款成本上升有限

深蓝线是标普500企业平均借款成本，浅蓝线是美国10年期国债收益率。

过去几年10年美债收益率从接近1%升到5%，但标普500企业的实际借款成本目前只有约2%。

原因是：企业债务大量是过去低利率时期锁定的长期固定利率债务，市场利率上涨不会马上传导到全部存量债务。只有债券到期再融资、新增借款时，融资成本才逐步上升。

企业支付利息的能力仍接近历史高位

下图为利息保障倍数：

简单理解就是：

企业赚的钱，是利息支出的多少倍。

倍数越高，偿债压力越小。

目前标普500非金融企业：

整体指数的利息保障倍数接近 11倍，接近历史最高水平（得益于科技巨头高速增长的利润）；
中位数公司约 8—9倍，同样处于历史较高水平。

即使利息支出继续增加，目前大部分大型上市公司的利润仍然足以覆盖利息很多次，距离真正的资产负债表压力还有较大缓冲。

真正需要警惕的是三个变量同时变差：高利率维持，大量低息债逐步到期再融资，同时盈利增长放缓。

所以美股的决定性力量还是企业的盈利。

资金成本对科技巨头资本开支的影响基本可以忽略

科技巨头现在做的事情其实很简单：只要投资回报率高于资金成本，持续加码 AI 就仍然划算

四大云端巨头的投入资本回报率（ROIC）自 2015 年约 9% 的低点回升后，疫情后大致维持在 16～24% ，平均约 20% 。

科技巨头目前的发债成本多落在4～5%，即使近期部分融资成本升至 7%，加上约 10～15% 的股权成本后，整体加权平均资本成本（WACC）仍大致落在 11～13% 。

科技巨头目前大约是用 11～13% 的资金成本，去投资能创造约 20% 报酬的业务，中间仍有约 6～12%的利润创造空间。

这也是为什么，即使提高1%的融资成本，对科技巨头的资本开支决策基本没有影响。

三、AI增长的“永动机”

核心就看：每 1GW 算力创造的收入，能不能持续覆盖它的建设和运营成本。

现在从模型公司、云巨头到新云厂商，这条单位经济链条整体仍然成立。

1. AI 模型公司：1GW 推理算力，收入约 500～700 亿美元，成本约 160 亿美元。

以 Anthropic 为例，目前约有 2GW 算力、年化营收约 650～700 亿美元。假设其中一半至三分之二用于推理，折算下来，每 1GW 推理算力一年可以创造约 500～700 亿美元收入。参考 Lambda、Nscale 等合同，1GW 算力的年化使用成本约 160 亿美元，意味着实验室这一层目前仍有很厚的利润空间，粗略毛利率可达 65%～80%。

2. 云巨头：1GW 算力，一年卖约 150 亿美元，建设成本约 500 亿美元。

按 GB300 集群、GPU 每小时约 3 美元、利用率 80%估算，1GW AI 算力每年可给云厂商带来约 150 亿美元收入；

而黄仁勋给出的行业估算是，建设 1GW AI 数据中心大约需要 500 亿美元 Capex。也就是说，在利用率和价格维持当前水平的情况下，大约 3～4 年可以收回初始投资。

3. 新云厂商：交付越快、算力越稀缺，单位算力卖得越贵。

折算后每 1GW 年化收入可达到约 500 亿美元量级，明显高于传统云厂商。

原因很简单：新云厂商可以在 3～5个月内快速交付稀缺 GPU 算力，因此能收取更高溢价。在极高利用率和高租金情况下，部分项目的资本回收周期甚至可能压缩到 1年左右。

支撑美股上涨的关键动力

高盛 Q2 研报：