高盛：电力和互联网的繁荣向人工智能展示了什么

虽然这些比较存在局限性——例如，第一次世界大战后向和平时期经济的过渡和 20 世纪 90 年代末的新兴市场危机，使分析变得复杂——但 1919 年至 1929 年创新驱动的生产力繁荣时期和高盛研究高级顾问 Dominic Wilson 和分析师 Vickie Chang 在团队的报告中写道，1996 年至 2005 年的人工智能应用与现在的人工智能应用最为相似。由于数据可用性和金融市场的变化，后面的情节可以进行更全面的比较。在整个事件中，美国股市尽管并不引人注目，但仍出现了健康的上涨，而公司利润、收益和标准普尔 500 指数则小幅超过了名义 GDP。

2005 年美联储的政策利率和 10 年期国债收益率均明显低于 1996 年，并且跟踪了国内需求的周期模式。美元净值变化不大。 1997-98 年新兴市场危机期间，石油价格大幅下跌，但到 2005 年有所上涨。

但据高盛研究显示，在那段时期内，随着美国人拥抱互联网+，资产市场出现了大幅繁荣和萧条。威尔逊和张写道：“在最初的繁荣时期，市场变化的模式（尽管幅度不是很大）与人们普遍预期的（过度）预期的生产力繁荣相一致。” “股市大幅上涨，估值攀升至极端水平。”

在 1919 年至 1925 年生产力繁荣期间，标准普尔 500 指数的涨幅最初超过了 GDP，而盈利则追随名义 GDP

1996 年至 2005 年期间，利润、收入和标准普尔 500 指数略高于名义 GDP

经济也出现了激增。投资比重上升，储蓄率下降，经常账户恶化。 1997-1998年期间，由于亚洲金融危机和俄罗斯违约，联邦基金利率和长期收益率双双下跌，但随着国内需求的蓬勃发展，基金利率在2000年升至新的周期峰值。收益率也有所上升，但由于通胀低且稳定，仍低于 1996 年的水平。经济萧条使许多运动发生了逆转。威尔逊和张写道：“股市大幅下跌，利率下降，美元强势的大部分逆转。”

20 年代，随着电力普及，生产力得到提高，证据较少，但也有一些类似的教训。随着生产力的繁荣，股市再次持续上涨。股市反弹再次以大幅上涨和股票估值急剧攀升而告终，随后是 1929 年的崩盘。鉴于货币政策和汇率的差异，国债和外汇的故事很难映射到今天的背景费率管理。在此期间，通货膨胀率极低。但威尔逊和张写道，美联储的贴现率再次跟随经济和股市周期，在 1924 年随着经济疲软而下降，然后稳步上升，并随着股票泡沫加速然后破裂而达到新高。

这些事件表明，利率和货币的变动与国内经济周期的关系比与生产率的结构性变化的关系更为密切，尽管 20 世纪 90 年代为生产力大幅提高的经济体的外汇升值的想法提供了一些支持。之前的两次经历表明，对资产市场影响最大的是股票和股票估值，而美国股市迄今为止已经成为人工智能潜在收益的焦点。

但历史事件也表明存在泡沫风险，即市场最初为生产力繁荣付出的代价过高，从而影响广泛的资产。 20 世纪 90 年代的经验表明，这种动态不仅与一段不可持续的高股价时期有关，还与领先人工智能采用国家的需求繁荣、外汇升值幅度更大以及利率高于其他国家的利率有关。案件。