人工智能颠覆、工资通缩、研究丰富

巴克莱的Jonathan Hill认为，尽管市场目前关注短期地缘政治风险，但共识正转向疫情前的美国核心通胀动态。然而，叠加生成式和代理式AI对劳动力市场造成有意义颠覆的概率正在上升，这表明市场在短期后应该计入负向的核心通胀风险溢价。疫情前，核心通胀由零增长的商品通胀、3.0-3.5%的租金通胀和2%的核心服务（不含租金）所锚定。随着租金预期走软且商品价格恢复平稳，核心通胀的门槛更高，但工资增长已放缓至疫情前水平。AI能力的快速提升暗示工作流程而非仅是任务的替代，这可能在生产率全面提升前软化劳动力需求，使通胀风险明显偏向下行。如果市场开始接受这种AI引发的通缩情景，通胀风险溢价的重新定价可能导致名义收益率反弹、实际收益率收窄以及曲线的再陡峭化。作者最后指出，该分析文章本身大部分由AI起草。

(来源：Ft)