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要点人工智能产业正在重塑全球经济格局，推动全球经济与资产定价出现分化。与此同时，人工智能的发展或加大全球央行货币政策决策难度，削弱货币调控效力，间接扰动资产定价。作者 | 明明 中信证券首席经济学家来源 |《中国外汇》2026年第13期当前，人工智能（AI）正在深刻改变全球经济和金融市场的运行逻辑。对于全球资产定价而言，AI主要通过重塑经济基本面与扰动货币政策传导机制两条路径产生系统性影响。一方面，AI作为后金融危机时代的重要增长极，正推动全球经济与资产价格呈现分化态势。AI相关主体盈利持续扩张，带动权益市场科技成长风格长期占优，并持续拉动工业金属等相关大宗商品价格上涨。受益于AI产业链的企业盈利持续扩张，相关经济体资产估值不断抬升，传统行业和后发经济体资产相对承压。另一方面，AI对就业、通胀和利率敏感度的复杂冲击和不确定性影响，可能使全球央行面临决策困境，削弱货币调控效力，进而影响无风险利率与流动性环境，间接扰动大类资产定价。展望未来，在AI持续发展的基准情景下，其对大类资产定价影响将会进一步深化。AI增长下全球经济与资产定价出现分化2008年国际金融危机以来，全球经济面临持续低速增长的格局。而AI产业的快速发展，使其成为了金融危机后全球少有的增长极，并导致了全球经济的显著分化。一方面，当前全球主要经济体传统产业如房地产等景气度较低，消费整体表现相对较弱。另一方面，以中美为代表的主要经济体与AI相关的制造业景气度较高，企业盈利明显增长。美国方面，近年来，受益于AI产业发展的科技龙头公司业绩增速普遍较为亮眼。例如英伟达2023财年公司全年净利润仅43.68亿美元，到2026财年全年营收2159.38亿美元，净利润高达1200.67亿美元。中国方面，2026年以来，与AI产业相关度较高的集成电路、机电设备和高新技术产品等出口增速长期保持高位，而以纺织服装为代表的非AI相关产品表现相对逊色，也体现了这一特征。全球经济的分化导致了全球资产定价呈现几大分化特征。第一，AI产业先发国和后发国资产之间的分化。2026年前6个月，全球股市呈现出股市涨幅与股市科技含量正相关的特征。科技含量相对较高的韩国综合指数和纳斯达克指数分别上涨115%和11%，而科技含量偏低的法国CAC40指数、英国富时100指数和德国DAX指数分别仅上涨3%、6%和2%。股市的表现分化隐含了全球投资者对于AI产业发展下不同国家经济发展预期的差异。第二，同一市场内部呈现出科技含量较高指数表现优于科技含量较低指数的分化特征。例如，2026年前6个月，美股市场纳斯达克指数和标普500指数的涨幅分别为11%和8%，前者表现占优；A股市场中，科技含量较高的科创50和创业板指分别上涨35%和28%，表现也明显优于仅上涨4%的上证指数。第三，权益资产中，与AI产业强相关的科技成长风格领涨，其他风格明显相对疲弱。以A股市场为例，2024年9月至2026年6月，万得（Wind）全A指数上涨80%，其中，与AI产业强相关的通信（涨幅332%）、电子（涨幅242%）等行业领涨，而食品饮料（跌幅0.01%）、消费者服务（涨幅7.12%）和房地产（涨幅8.70%）等行业明显落后，且在过去两年中，这些行业几乎没有出现明显上涨。权益资产的分化导致了市场估值的显著分化。截至2026年6月中旬，AI主导的成长风格指数滚动市盈率已经突破90倍，反映市场资金对AI产业长期增长保持极为乐观的看法，与之形成对比的是，金融板块整体市盈率仅8倍，周期板块市盈率25倍，消费板块市盈率29倍。此外，除了对相关权益类资产的助推，AI的发展也对相关大宗商品定价造成影响。以铜为例，2025年和2026年前6个月，伦敦金属交易所（LME）铜期货价格分别上涨超40%和10%。铜价的大涨，一方面源于全球铜企资本开支收缩环境下的铜供给总量回落，另一方面，AI产业发展所拉动的铜需求增长成为推动铜价上涨的重要力量。AI影响全球央行货币政策决策，扰动资产定价从2020年后全球大类资产的表现看，以美联储为代表的全球央行货币政策决策已经成为了影响全球大类资产定价的最关键因素之一。以全球股市、债市、大宗商品为代表的大类资产在美联储快速降息的时候表现相对最好，美联储停止加息时表现次之，并在美联储开始加息时表现相对更差。AI产业的发展或对全球央行货币政策决策和传导产生扰动，进而影响资产定价。第一，AI的发展对就业总量和结构的影响具有高度不确定性，全球央行的货币政策决策难度随之加大。参考互联网革命等以往产业革命对就业的影响，可以发现：一方面，在产业发展的初期，产业对经济增长的推升和新产业所带来的就业创造效应可能共同推动就业市场的增长，但随着产业发展进入成熟期，技术进步所带来的就业替代效应可能明显增强，并最终表现为劳动力市场整体需求的下滑。另一方面，从就业结构看，产业的快速发展可能导致不同行业间的利润增长和对应员工收入增长的显著分化，这也将对就业市场的结构产生较大的冲击。就当前的AI产业发展而言，AI产业发展对就业市场的影响具有高度不确定性。不过，与电气化革命、互联网革命等时代不同，AI产业的快速发展更多表现为技术的快速进步而非产业从无到有的转变。因此，即使在产业发展的初期，AI产业发展所带来的就业替代效应也可能更强，尤其是金融、信息等行业可能面临AI产业发展的长期结构性冲击。对于美联储等全球央行而言，AI产业对劳动力市场的影响可能长期而缓慢，这意味着全球央行需要更长时间地观察劳动力市场所受到的影响，其判断劳动力市场走势的难度也有所加大。第二，AI对长期通胀走势的影响同样具有高度不确定性，这也将加剧央行货币政策决策难度。参考电气化革命、互联网革命等历史经验，可以发现：一方面，产业趋势对通胀的影响小于全球宏观环境的影响。比如，虽然电气化革命带来了全球经济增速的提升，但在世界大战和美国经济大萧条等事件的影响下，以美国为代表的主要经济体通胀呈现大起大落的态势；而在互联网革命时期，全球宏观环境相对稳定，这一时期全球通胀的波动也明显低于电气化革命时期。另一方面，技术革命本身可能导致长期通胀水平走低，如互联网革命时期，互联网的普及导致服务业生产效率大幅提升，全球通胀压力减弱。综合来看，当前全球央行面临着复杂的通胀压力，逆全球化趋势逐步抬头，近岸外包和友岸外包成为了全球供应链的关键词，低效率、高成本的供应链开始替代高效率、低成本的供应链，全球通胀的内生压力有所抬升。与此同时，AI产业发展可能大幅提升全要素生产率并对就业形成冲击。也就是说，全球央行将同时面临逆全球化带来的通胀上行压力和AI产业发展带来的通胀下行可能。尤其是在产业发展初期，全球央行可能需要更多的时间以观察AI产业对通胀形势的影响，这也将使得全球央行在判断通胀形势的过程中面临更多困难，全球央行对于货币政策的长期指引也可能更为模糊。第三，尽管以美国为代表的各国科技企业对债券融资有较强的依赖，但在产业发展的中早期阶段，AI产业对利率和货币政策的变化并不敏感，这也使得全球央行货币政策的效用受到影响。从全球科技企业的融资方式看，中国科技企业以银行贷款为主，美国科技企业债券融资占比明显更高。对于依赖于银行贷款和债券融资的传统行业而言，由于其融资成本和利率水平高度相关，因此，各国央行的货币政策往往对这类行业有较强影响。鉴于AI产业仍处于产业发展的中早期阶段，对于企业的融资决策而言，对产业发展的长期乐观预期扮演了更重要的角色，对利率的敏感度明显低于部分融资比例较高的传统行业。因此，2025年，尽管美国利率仍处于较高水平，但2025年为美国科技企业发行债券的高峰，全年发行共872亿美元债券，债券融资规模占比超过65%。这表明，全球货币政策的效用正在面临挑战。AI对全球资产定价影响将进一步深化展望未来，在AI产业继续快速发展的基准情形下，其对全球大类资产定价的影响或将进一步加大。第一，AI产业发展所导致的全球经济分化和相关资产分化可能进一步加剧。一是不同国家之间的经济增长和资产估值分化延续。当前全球AI产业发展仍处于中早期阶段，参考电气化革命和互联网革命对全球经济可能产生数十年以上的深远影响，预计未来AI产业仍将成为影响全球经济的关键因素。中、美、韩等AI产业先发国和其他后发国之间的经济增速差异可能持续存在。尤其是当前全球资金对韩国股市和A股等亚洲市场配置比例较低，预计不同国别间AI产业发展的差异可能将成为推动全球资金再配置的关键力量，不同国家的资产估值也将随之进一步分化。二是AI相关产业和非相关产业资产估值的分化进一步加大。当前AI产业正处于从资本开支增长向企业盈利增长的关键拐点。目前企业盈利的增长更多表现为芯片算力、服务器、光模块等AI产业链中上游等“类基础设施建设”企业的盈利增长，预计随着未来AI产业的持续发展，模型成本持续下行、行业应用门槛不断降低，AI商业化落地全面提速，企业盈利的增长有望向产业链中下游行业应用、终端智能化等领域扩散。在此背景下，AI相关产业和非相关产业间盈利的分化将更加明显，不同行业间的估值差异也将扩大。三是AI产业的发展可能导致全球大宗商品需求结构的重构，加剧AI相关大宗商品和非相关大宗商品价格走势的分化。一方面，铜、铝等基本金属属于AI产业“类基础设施建设”的关键大宗商品，光模块、服务器等关键设备均高度依赖于铜、铝等基本金属易导电、耐腐蚀的特性，随着AI产业的发展，铜、铝等基本金属将扮演越来越关键的基础材料作用。此外，以锡、镓为代表的小金属在上游设备制造等领域有较强的用途，也将成为AI产业发展过程中的关键材料。另一方面，AI产业的发展对原油等商品的需求并不高，因此，AI产业的发展难以带动原油需求的大幅提升，原油的定价将更多锚定全球原油供给格局、地缘政治形势和全球经济周期的变化。总的来说，AI产业的发展将进一步带动基本金属等AI相关大宗商品和原油等非相关大宗商品定价机制和价格的分化。第二，AI产业发展可能导致全球央行决策趋于谨慎，同时带动全球实际利率中枢走高，对资产价格定价形成扰动。在当前AI影响具有不确定性和宏观环境较为复杂的背景下，各国央行难以判断劳动力市场和通胀的长期演绎路径，货币政策决策趋于谨慎，也难以为货币政策给出长期明确指引。与此同时，随着AI产业的快速发展，AI行业高景气周期下企业盈利预期持续改善，行业成长性与长期回报空间足以对冲融资成本上行带来的压力，使得产业主体融资行为对利率波动的敏感度明显下降。即便实际利率逐步走高，头部科技企业仍有充足动力持续加码资本投入，不会因融资成本小幅抬升收缩投资，这一特征将削弱利率上行对实体投资的抑制作用，进一步支撑实际利率中枢维持高位运行。实际利率作为全球资产定价之锚，其维持高位将对全球资产定价产生广泛而复杂的影响。整体而言，受益于AI产业链而出现盈利增长的企业和相关资产受益最大，以黄金为代表的流动性敏感资产则或受到冲击。
来源：三联生活周刊 记者|栾若曦 从2015年到2020年，李平利用自己在河南嵩县农商行何村支行工作的便利条件，以虚构贷款用途、编造虚假购销合同等方式骗取贷款1640万元。这场发生在基层农商行内部的失控持续多年，背后是一整套基层金融运行机制的失效。 骗贷 邓勇没想到，自己身上背的“债”竟然又多了。 今年6月，他接到老家河南省嵩县公安局的电话。警方告诉他，他卷入的那起骗贷案件又有了新进展，需要回去补做笔录。电话里的一系列数字让他愣住了：警方说，他名下目前涉及2笔贷款、3笔担保，金额合计近400万元。可在邓勇的印象里，自己明明只帮人办过一笔贷款和一笔担保，总金额为150万。他一路从山东赶回老家，始终想不明白，多出来的贷款和担保究竟是怎么来的。“这么大一笔钱，谁还得起啊？” 邓勇的债务和一个叫李平的人有关。李平和邓勇的爸爸是小学同学，关系很好，平常总是一起吃饭喝酒，算是看着邓勇长大。2015年左右，李平找到邓勇，说自己经营的昊禾食品有限公司需要周转资金，但自己在嵩县农村信用社何村分社工作，不便出面贷款，希望能用他的名义做一笔30万元的贷款，本金和利息都由李平来还，只贷一年。邓勇本想拒绝，但父亲说，李平既有体面的工作，又有实力开厂子，帮个忙没什么。 那时邓勇只有23岁，初一不再念书后一直在家待业，没有收入，无法提供任何流水证明，他记得自己只拿着一张身份证就跟着李平去了信用社的办公室签字，合同上写的贷款用途是“盖房用款”。“签了字，人家就说不用我管了，让我直接走吧。”大约三年后，李平又联系邓勇，说有一笔120万元的贷款担保，原来的担保人联系不上，想让邓勇“顶一下”。“太年轻不懂事，也没想那么多。”邓勇说，既然原本的担保人能被他“顶”掉，自己也很容易被其他人替换，没觉得担保人能负多大责任。 这次之后的两三年里，李平总是以手续补办的理由，带着信贷员来找邓勇签字，一年大约两次，不是在李平的车里，就是把邓勇接到厂里或者店里，拿着一厚摞合同文件，“有时候是几大本”，合同都折起来，手指着需要签名的地方让他签字，李平总是很着急的样子，匆匆忙忙，邓勇没时间细看，他一直以为，这些只是此前贷款需要补办的手续，从没意识到，自己签下的可能已是新的贷款和担保合同。李平的店面距离邓勇家不远，在当地算是有点小名气，红白事请客吃饭，都上他们家买饮料，邓勇平时进出看着店里生意还不错，想着还款应该没问题，也就没有什么顾虑。 事情从2020年左右开始急转直下。邓勇先是发现自己的微信上的零钱被封了，然后又收到法院的短信，通知被“限高”。邓勇急忙找到李平询问情况，李平说没事，只是一时周转不开，他到时候去和银行协商，把钱还上就能把邓勇从黑名单拉出来。2022年，邓勇还作为主贷人和李平一起出过庭，他在庭上看到李平和银行协商暂时不还罚息，先把本金还上。但没多久，李平就被刑事拘留了。 嵩县人民法院2023年12月28日下发的刑事判决书中写道，经审理查明，2015年1月份至2020年8月份，被告人李平以他人名义或本人实际控制的公司名义，采取虚构贷款用途、编造虚假购销合同等方式，多次在嵩县农商银行何村支行贷款，实际流入李平控制账户1640万元，这些贷款的原期限为一年或两年，但是每次贷款到期时，李平都会更换借据办理续贷，有时还会利用过桥资金“借新还旧”，长期使用贷款，最终李平犯骗取贷款罪，被判处有期徒刑三年十个月。 李平入狱后，嵩县农商行提起民事诉讼，分别起诉了骗贷案件中涉及的名义借款人、担保人和提供担保的公司，要求他们承担还款责任。邓勇注意到，其中一笔金额为120万元的贷款上，担保人上写着他的名字，主贷人是一对夫妇，丈夫患病多年行动不便，其爱人手部有残疾，是农村贫困户，邓勇此前与他们并不相识。这笔贷款包括邓勇在内有9个担保人，他给其他涉案人员，一个个电话打过去，想商量该怎么办，才发现这些人都是李平的亲戚和朋友。 邓勇称，李平骗取的贷款数目可能不止1640万，这与嵩县农商行起诉的时间有关，有些贷款案件已被单独审理，“一笔笔细算起来，或许能有将近两千万。”这让邓勇担心，自己这些年签过的文件里，可能还涉及其他贷款或担保，名下最终需要面对的债务，或许还不止目前警方告知的近400万元。 “行长” 沈秀芬和李平家平时有些来往，她对本刊说，李平今年53岁，父亲退休前在县里政府部门上班，母亲是家庭主妇，家中有两个姐姐，一个是农村庄稼人，一个在镇政府工作，还有一个妹妹，早年在中药厂干活，后来从厂子出来一直没上班。李平是家里唯一的男孩子，很受宠爱，沈秀芬听他姐姐说，在李平还没有出事之前，老父亲的退休金都在他手里拿着。 李平高中毕业后就参加了工作，曾是嵩县农村信用社的员工，还担任过嵩县农村信用社何村分社主任。根据天眼查资料，2016年8月，嵩县农村信用社何村分社改制为嵩县农商行何村支行，李平也卸任负责人。一位知情人士透露，李平此前职务相当于嵩县农商行何村支行行长，2016年，李平的情况和内退差不多，只是没有完全退休，属于在职人员，不到单位上班，有工资，没有职务。直到2021年出事被辞退。 沈秀芬记得，李平身高不到一米八，皮肤黝黑，体格壮实，性格外向，爱交朋友，在小县城里也算是个“人物”，就是脾气不太好，还因为侮辱他人，被公安局行政拘留过。她说，李平一直是个脑子活泛的人，有事找别人帮忙，嘴甜，非常会说话，原来只是给领导开车的司机，后来混到了信用社主任的位置。他很有赚钱的头脑，除了有固定工作还在外面经营生意，开办过编织袋厂、砖厂、香菇厂以及做饮料的昊禾食品公司，这些公司法人都是李平的亲友挂名，由他实际经营。 一名了解案情的人士对本刊说，李平在接受调查时承认，大约在2015年，他经营的昊禾食品公司出现经营困难，他开始利用自己在何村支行上班的便利条件，骗取贷款，银行对担保人的收入和资产有一定的要求，他就伪造担保人的收入和资产情况，比如，有些人实际上没有工作，但在调查报告里，他们的年收入都高达数十万元，还有担保人年龄也是错的，李平还专门开设了几家没有实际经营的空壳公司，给昊禾做担保，贷款需要贷款人提供的相关手续也是他提供的，贷款人只是在材料上签字。负责办理贷款的信贷员也承认，清楚空壳公司的存在，贷款实际流向李平，没有按实际情况把关，自己只是想把李平的贷款按期续贷或者盘活，不能看着该笔贷款在支行脱贷。 朱静在山东省下属乡镇农商行担任客户经理，她对本刊说，不良贷款发生后，如果流程合规的话，这笔贷款对信贷员或客户经理来说没什么影响，可以尽职免责，如果调查流程被发现有瑕疵，会根据情节严重程度处罚，一般罚款在500元到2000元之内，更多会扣3个月的绩效工资，可能要两三万块钱，甚至予以开除。 一位农商行从业人员告诉本刊，在一些基层银行，贷款规模长期与网点和客户经理的考核直接挂钩。这种绩效压力，也成为违规贷款发生的重要背景。朱静说，这些年贷款任务的完成变得愈发困难，一方面，四大行开展下沉业务，给出的贷款利率更低，也加大了与农商行的竞争，另一方面，经济下行，商铺经营亏损，来银行贷款做生意的行为明显减少了，客户下滑得明显。2010年左右，只在网点等待商户自己上门贷款就能完成指标要求。现在业绩不好的时候，她在下班后还要花2个小时“扫街”，下乡下村挨个商户介绍贷款产品，这样任务也经常完不成，有时候领导会暗示大家选择采用“造假”的方式，找亲戚朋友来完成贷款额度。 长期漏洞 北京紫华律师事务所律师崔壹然的团队从2022年开始跟踪金融领域的犯罪案例，他们在实务案例中发现，这些年农商行涉及违法发放贷款的案例频发。从2025年的数据来看，银行业行政处罚罚单中，农村商业银行罚单数量最多，占比32.7%。违规领域中，信贷业务违规占比居首位，约占44%，主要涉及“贷款三查”不尽职，信贷资金违规流入限制性领域以及违规处置不良资产。银行业机构及工作人员涉刑案件中，也是农村银行业机构涉刑比例最高，达到66.67%，农村商业银行占比约48%，贷款业务仍是银行业刑事风险的主要领域，包括违法发放贷款，利用贷款审批受贿等。 崔壹然指出，这些违法放贷案件中存在一些共性：大部分案件的贷款材料都很齐全，整个审批流程乍一看没什么问题，是否涉嫌违法放贷最主要的是看贷款需求和贷款用途是否真实，这时候他们就会露出马脚，案件中的贷款用途前后不一致，例如表面是农户在贷款，实际穿透式审查资金走向发现他们都流向其他人员或企业。而且在这些案例中，“贷款三查”往往流于形式，贷前没有核实过真实收入，贷中只看材料是否齐全，贷后也没有持续跟踪用途。 从机构层面来看，这种风险在县域农商行体系中尤为突出。长期从事农村金融研究的郝峥告诉本刊，农商行的主要服务对象包括农户、收粮大户及小微企业，这类客户普遍缺乏规范财务报表与完整信用记录。在实际操作中，银行往往需要依赖村委核实、实地走访以及交易流水等“软信息”判断风险。一名在河南县域农商行工作13年的客户经理叶静也表示，在一些贷款调查中，工作人员需要亲自到经营场所查看库存、核实经营情况，但由于人力有限，难以对全部抵押物逐一清点，“有时候只能抽查一部分”。在这种情况下，业务风险本身就更依赖人的判断、经验，也给违规留下了灰色空间。 与此同时，审批机制的结构性差异，也进一步放大了风险。郝峥注意到2024年曾披露过一起案件，江苏淮安市农村商业银行原宋集支行行长同时是贷款的调查人、审批人和管户人，“一竿子插到底”，对借款人的贷款用途、偿还能力和担保人资信等情况未严格审查，通过签订空白借据和合同等方式，违法发放贷款上千万，还编造贷款资料，冒用名义骗取百万贷款挪为己用。 崔壹然说，不少县域农商行有极高的独立性，不需要一层层向市行、省行以及总行上报，许多事情在内部都可以决定。郝峥说，从流程上来说，在过去很长一段时间里，农商行的审批链条相对更短——农商行都是由县级法人自主决策，决策链条短、审批速度更快，为的是更好地满足“三农”的急迫融资需求。直到2003年推进《深化农信社改革试点方案》后，各地节奏不一，开始成立省级联社或其他形式的省级管理机构。 另外，风险的长期积累也与股权结构与外部约束不足有关。星图金融研究院常务副院长、苏商银行特约研究员薛洪言对本刊说，农商行大多由农村信用社改制而来，清产核资和募集股本金时，股东主要来自辖内农户、个体工商户、小微企业主和内部职工，形成了“量大、额小、高度分散”的持股格局。一家县域农商行的股东可能多达数千人。大量小股东持股有限，缺乏监督意愿和专业能力，难以对经营管理层形成实质性约束。郝峥补充道，从外部监管的角度，如果贷款初期通过“借新还旧”、滚动续贷维持表面正常，只要资金链未断裂，贷款可长期维持正常，不触发预警，监管部门也很难发现问题。 自从2023年6月钱智博收到法院的传票，心里总是悬着，他和邓勇一样都是李平贷款的担保人，他还是李平的外甥女婿，他没想到，当初冲着亲戚的面子帮忙担保5万元贷款成了传票上的120万元。事情刚发生的时候，钱智博觉得“天都要塌了”，也没有心情上班，每天睁眼闭眼都是这件事，焦虑得不行，忙着上诉，家里没什么存款，这几年的生活费用加上找律师的费用，借了亲戚朋友6万多块的外债，直到最近一段时间才重新开始打工。 钱智博一直很担心会被强制执行，家里老人都已经70多岁，早年还能务农，家里有5亩多地，种些小麦和玉米，卖不上钱，至少自给自足，现在年纪大了，也做不动农活。他和妻子也因为李平骗贷的事情离婚了，钱智博说，一旦他被执行，征信上变成老赖，上哪里都不好找工作，“家里上有老，下有小，我是家里唯一的收入来源，万一被执行，这不是家破人亡吗。” （应受访者要求，文中除崔壹然、薛洪言外，均为匿名）
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