当前在生成式人工智能(AI)领域的可能性是数十年来商业支出从工业转向技术的高潮。在本系列的第二部分中，我们开发了一个框架来思考未来几年的资本支出前景。具体而言，我们将设备和知识产权产品的业务固定投资支出分为人工智能相关支出、潜在人工智能相关支出和非人工智能相关支出。

如果与人工智能相关的投资遵循上世纪90年代科技繁荣的模式，那么这类投资在四年后可能会比趋势水平高出约50%。我们承认这一估计存在很大的不确定性，但我们的分析表明，人工智能相关资本支出的激增可能会在未来几年显著提高美国经济增长率。

在某种程度上，人工智能转型提升了潜在的GDP增长，那么美国经济在未来几年也可能面临更高的实际利率环境。在上世纪90年代的科技繁荣时期，实际利率上升，当时生产率和潜在GDP的相关加速导致了所谓的“自然”利率(又称“自然”利率)。“r-star”)上升。

更高的实际利率不一定是有害的。虽然偿债成本会更高，但这些成本可以通过实际收入增长的相关上升来控制。也许更令人担忧的是，大规模采用生成式人工智能可能会导致工人被取代。在本系列的下一篇报告中，我们将重点关注生成式人工智能对劳动力市场的影响。

介绍

在本系列的第1部分中，我们描述了以前商业周期中新颖的新技术的集成如何影响各个行业，最终结果是通过提高生产率来提高生活水平。我们还描述了创新和实施新技术之间的滞后时间如何随着时间的推移而变得越来越短。第一部分中引用的各种历史例子都有一个共同的主题，即技术变革有两种主要的表现方式:第一是通过增加资本投资，第二是通过更强的生产率增长。

我们的人工智能系列的这一部分考虑了资本支出的转变是如何进行的。此外，我们描述了，如果过去的模式保持不变，这种支出的产出促进特征将导致更高的实际利率环境，其他条件相同。

潜在的GDP增长已经放缓，人工智能可以提振它

经济的长期可持续增长率由三个因素驱动:劳动力增长、资本投资和全要素生产率增长。考虑到目前人口结构上的逆风(婴儿潮一代正在离开，而不是进入今天的劳动力市场，生育率正在下降)，任何能够提振其他两个因素的措施，都将对潜在的GDP增长和实际利率产生重大影响。

也许，解读即将到来的人工智能革命可能带来的变革性经济影响的最干净的方法，就是简单地看看潜在的GDP增长，以及在之前的周期中推动GDP增长的因素。潜在增长本质上是指在充分利用所有可用资源的情况下，经济能够以多快的速度持续增长。它是生产端关键增长要素的总和:劳动力、资本支出和全要素生产率(以下简称TFP)。全要素生产率的增长是增长中不能用用于生产的劳动和资本投入来解释的部分。例子可能包括提高工人教育、改进新工艺或创新等因素。

5