美元錨點大挪移！石油美債靠邊站，AI生產率才是新“印鈔機”？

當地時間2月13日，美股市場震蕩走低，科技“七巨頭”集體收跌。

最新通脹數據顯示，1月CPI同比上漲2.4%，核心CPI上漲2.5%，均符合市場預期。

數據發布后，交易員對年內降息的預期小幅升溫，分析認為美聯儲在降息決策上或將更加從容。

就在市場為短期波動焦慮時，ARK Invest掌門人“木頭姐”凱茜·伍德卻給出了截然不同的解讀。她認為，近期的大起大落并非基本面反轉，而是程序化交易制造的“連鎖反應”——算法根據價格趨勢和波動率機械減倉，形成拋售循環，把好公司和差公司一起砸了下去。

面對科技股尤其是軟件板塊的劇烈波動，伍德直言：“現在賣出的人會后悔。”

她將當前市場比作1996年而非1999年——互聯網革命剛剛起步的階段，而非泡沫頂峰。

她認為，巨頭們激進的AI資本開支不是燒錢，而是必須抓住的歷史機遇。

伍德堅信AI驅動的生產率提升將改變“增長必然推升通脹”的傳統邏輯。她援引實時通脹指標指出，住房和能源價格正在下行，真正的增長反而可能把通脹壓下去。就業市場的陣痛背后，她看到的是年輕人借助AI工具掀起的新一輪創業浪潮。

在伍德看來，市場正在攀爬一堵“憂慮之墻”，而這恰恰是長期牛市最堅實的基礎。

這個觀察切入得很準，但它只解釋了現象，沒有觸及本質。

算法為何會集體出錯？如果只是一兩只模型出現偏差，可以歸因于程序缺陷。但當日盤中呈現出的是系統性、普遍性的劇烈震蕩，這意味著問題不在某一段代碼，而在所有代碼共同依賴的那個東西——宏觀經濟分析框架本身。

算法不是決策者，它只是執行者。

它所執行的，是人類賦予它的認知邏輯。

當幾乎所有算法都在同一時間陷入混亂，只能說明一件事，它們所依據的那個世界模型，與現實世界正在發生劇烈偏離。

如果你是一位量化交易員，在2月13日的清晨打開彭博終端，你會看到兩條截然不同的通脹敘事，同時擺在面前。

一條來自美國勞工部，是官方發布的、符合市場預期的CPI數據：整體通脹2.5%，核心通脹2.5%。這是一份干凈、工整、讓人放心的答卷。它告訴市場，通脹還在掌控之中，美聯儲可以繼續保持耐心。

絕大多數宏觀量化模型，那些管理著千億資金的算法系統，它們的訓練數據正是基于此類官方統計。

在過去三十年的工業化和全球化時代，這些數據構成了市場認知的基石，也是美聯儲決策的法定依據。

模型們基于此做出判斷，通脹粘性仍在，利率將在高位維持更久，成長股的估值應當被壓縮。

但另一條數據，通過Truflation這樣的實時指標網絡，流傳著。

它追蹤著線上線下超過千萬種商品和服務的價格，它的讀數指向了完全不同的方向，通脹在以肉眼可見的速度崩潰，同比增速已經滑向0.7%的區間。這條敘事線說的是，由AI驅動的生產率提升正在重塑價格體系，通縮的力量遠比官方統計顯示的更為兇猛。

這是現代金融史上罕見的時刻，市場的法定現實和物理現實之間，撕開了一道巨大的認知鴻溝。

而也就是如此，算法們陷入了一種前所未有的認知失調。

它們的核心邏輯建立在兩個樸素假設之上——歷史會重演，以及權威數據可信。

但當兩個權威信號截然相反，當歷史經驗突然失效，它們只能根據各自的預設程序做出應激反應。

一部分算法選擇相信政府數據，它們押注利率維持高位，開始減持成長型科技股；另一部分更靈敏的算法捕捉到了實時數據的異動，它們押注通縮和降息，開始買入利率敏感型資產。

于是我們看到盤面上出現了詭異的景象，同一只股票，在幾分鐘內被巨額買單拉起，又被更龐大的賣單砸落。

紅綠交替，劇烈震蕩，這是機器認知的分歧。

為什么政府數據會與實時感知產生如此巨大的偏離？

因為統計框架有時代局限性。

我們今天所使用的CPI統計體系，其核心框架和采樣方法，誕生于大工業時代的標準化生產邏輯。它擅長捕捉的是流水線上的商品價格，是工廠的產能利用率，是倉庫的庫存周期。

但它天生無法有效度量由AI驅動的生產率提升所帶來的價格下行壓力。

當一家軟件公司用AI替代了四成銷售人力卻創造了一倍多的收入增長，當一家制造企業通過智能代理重構了供應鏈，這種由效率提升帶來的成本下降，并不會立即體現在勞工統計局的調查問卷里。

因為它不是貨幣現象，而是技術現象。

這就不再只是數據的誤差，還是工業時代的統計范式與數字時代的經濟現實之間，所發生的劇烈脫節。

AI作為本輪經濟結構轉型的核心驅動力，我們都知道，肯定會改寫價格形成的底層邏輯，但我們的測量工具，卻還停留在上一個時代。算法們被喂食的是過時的地圖，卻被要求導航一片新大陸。它們陷入混亂，不是因為它們不夠聰明，而是因為世界本身，已經分裂成兩半。

所以，這場市場波動的本質，其實是一場關于價值來源的認知革命。

馬克思在《資本論》中對虛擬資本有非常經典的剖析。

他指出，虛擬資本——股票、債券以及其他金融衍生品——它的價格從來不是憑空產生的，而是對未來實體利潤的貼現。也就是說，你今天在屏幕上看到的那一串跳動的數字，本質上是對企業未來能夠創造多少真實利潤的預期投票。

這個樸素的原理，構成了整個現代資本市場運行的底層邏輯。

現在，讓我們用這個視角去看過去三十年美國經濟的增長模式。

那是一個典型的債務驅動型增長。什么意思？

就是通過不斷擴大財政赤字、持續進行信用擴張，用新增的貨幣和債務來刺激總需求。消費者借錢消費，企業借錢回購，政府借錢發福利。

在這種模式下，虛擬資本的膨脹建立在一個微妙的幻覺之上——債務幻覺。

市場相信，只要債務能夠持續滾動，只要利率始終維持在低位，那么未來的利潤增長就可以覆蓋今天的借貸成本。至于這些利潤究竟來自真實的生產率提升，還是僅僅來自寬松貨幣環境下的資產價格上漲，這個問題被有意無意地忽略了。

但木頭姐在最新視頻中拋出的那個大膽預測，挑戰了這個維持了三十年的舊秩序。

她提出，美國可能在本屆總統任期結束時走向財政盈余。坦率地說，這個預測放在傳統凱恩斯主義經濟學的框架里，聽起來像是天方夜譚。

畢竟，過去幾十年我們習慣了赤字常態化，習慣了債務越滾越大。

但如果我們認真對待這個預測背后的邏輯指向，就會發現它可能預示著一場深刻的財政哲學革命。這種轉向的核心，是從依賴印鈔和發債來拉動需求，轉向依賴AI革命所帶來的生產率躍升來創造真實供給。

這是一個根本性的范式切換。

過去那個債務通脹加息波動的循環劇本，其底層邏輯被改寫了。在舊劇本里，增長必然帶來通脹，通脹必然逼迫加息，加息必然引發市場波動。但在新劇本里，如果增長是由生產率驅動的，如果更多的產出是由更高效的投入實現的，那么增長本身就會成為抑制通脹的力量。

正如木頭姐反復強調的，增長不等于通脹，甚至可能是通縮的源頭。

但任何深刻的結構轉型，都必然伴隨劇烈的陣痛。

當實體利潤的來源從杠桿轉向生產率，當價值創造的核心從資本運作轉向技術創新，整個虛擬資本體系就必須經歷一次痛苦的價值重估。

這個過程是殘酷的。

那些過去依靠低息融資存活、靠著精美的PPT描繪故事、卻從未真正創造出可持續現金流的僵尸企業，將在這場重估中被無情淘汰。

它們的股價會跌穿地板，它們的融資渠道會徹底干涸。

那些真正擁抱AI革命、實現生產率飆升的企業，它們現在所創造的全新的價值，還沒有被傳統的估值模型所理解和接納。

木頭姐提到的Palantir是一個典型案例，銷售人員數量幾乎沒有增長，美國商業收入卻增長了超過140%，這種由技術驅動的效率飛躍，在傳統的收入成本線性模型中是無法解釋的。

算法在這場結構性分裂面前陷入了徹底的困境。

它們無法區分哪些企業正在被時代淘汰，哪些企業正在引領時代。

算法本身沒有價值判斷的能力，它只能識別價格趨勢和波動率信號。當拋售開始時，它按照程序設定的風險控制規則，無差別地減倉。它會把孩子和洗澡水一起倒掉，會把未來的增長引擎和過去的僵尸企業一起拋售。

這種機械的執行，在市場中引發了連鎖踩踏。

可是，這并非算法之過。

它只是工具，它忠實地執行著人類賦予它的邏輯。

真正的問題在于，人類自身正在經歷一場新舊動能轉換的陣痛期，我們對價值的判斷標準正在失效，我們對利潤來源的認知正在重構。

算法所引發的市場震蕩，不過是這場深刻制度變遷在資本市場的投影。

木頭姐在視頻中反復強調，增長不等于通脹。

其實質，直接指向了過去三十年宏觀經濟學堅固的基礎，也就是以菲利普斯曲線為核心的美聯儲政策框架。

如果說數據分裂是市場波動的表層誘因，財政哲學轉向是深層制度變遷，那么現在我們要觸及的，是這場震蕩最核心的沖突——宏觀經濟敘事本身的徹底失靈。

菲利普斯曲線所描繪的，是失業率與通脹率之間的負相關關系。

它的政策含義簡單直接，當經濟強勁增長、失業率降至低位時，通脹壓力必然隨之上升，因此貨幣政策需要提前收緊，為過熱的經濟降溫。

這個邏輯塑造了一代又一代交易員的肌肉記憶，也被深深刻入了每一套宏觀對沖模型的底層代碼。

過去三十年，這套框架從未真正失效，即使偶爾偏離，最終也會均值回歸。

但現在，AI驅動的增長正在改寫這個公式。

這是一種生產率驅動型增長，它的核心特征是通過技術手段提升效率、優化配置、降低成本。

當一個企業用AI替代了重復性勞動，當一條供應鏈被智能代理重構，當一款軟件不再需要龐大的銷售團隊就能觸達全球客戶，結果是什么？是更多的產出，是用更少的投入實現的。

這種增長不但不會推高價格，反而會成為壓低價格的系統性力量。

也就是說，強勁的增長和低失業率，與持續下行的通脹，可以同時存在。

菲利普斯曲線描述的那個此消彼長的世界，正被技術革命打破。

現在的問題是，市場已經隱約感知到了這種變化，而美聯儲和傳統的宏觀模型，還沒有跟上。

本輪市場波動的深層本質，是市場參與者，尤其是那些嗅覺最為敏銳的資本，在試圖用真金白銀的交易，來修正美聯儲對特朗普2.0宏觀敘事的錯誤定價。

我們看到一種詭異的錯位正在發生。

一方面，一批投資者開始為通縮加增長的新范式定價，他們買入那些受益于利率下行的資產，押注AI驅動的效率革命將主導未來。

另一方面，主流的宏觀量化模型，那些管理著數萬億美元資產的算法系統，依然在依據增長加通脹的舊范式來管理風險。

當新的經濟信號出現時，模型的指令是減倉，是收縮風險敞口，是賣出。

而市場的趨勢力量卻在向上拉扯，試圖突破舊框架的束縛。

這種劇烈的對抗，這種買盤與賣盤背后截然不同的世界觀碰撞，便是盤中高波動的來源。

它不是情緒的恐慌，而是兩種經濟哲學的戰爭。

理解了這一點，我們就能真正讀懂木頭姐所說的爬上憂慮之墻。這種憂慮是什么？它是新舊范式交替期的集體焦慮。

市場參與者們內心充滿矛盾，他們害怕舊病復發，擔心某一天通脹數據突然反彈，證明美聯儲的謹慎是對的，證明菲利普斯曲線依然有效。同時，他們又對新藥也就是AI生產率的療效半信半疑，不知道這場技術革命究竟是曇花一現的題材炒作，還是能夠真正重塑宏觀格局的底層力量。

這種懷疑和恐懼，我卻覺得恰恰是當前市場最健康的信號。

如果所有人都相信了通縮加增長的新敘事，我們會看到狂熱的追漲，看到杠桿的瘋狂擴張，看到類似1999年互聯網泡沫末期的非理性繁榮。

但情況截然相反，現在的市場在質疑中上漲，在憂慮中前行。這種心態，更像是1996年互聯網革命剛剛起步的階段，當時人們看到了變化，但還不敢全倉押注，懷疑論者遍地都是，理性的聲音反復提醒風險。

正是在這樣的土壤里，最終長出了貫穿整個九十年代末期的結構性牛市。

但是，如果AI讓生產率持續飆升，而貨幣流通速度不斷下降，那美元的真實價值錨到底是什么？

這在過去半個世紀幾乎不需要回答的問題。

布雷頓森林體系解體之后，美元建立起了一套清晰的定價邏輯。

它錨定在兩大支柱之上。

第一個是石油，作為全球最重要的大宗商品，石油貿易以美元計價和結算，確保了全世界對美元的剛性需求。

第二個是美國國債，作為全球最龐大、最深厚的避險資產池，美債的信用背書支撐了美元的儲備貨幣地位。石油加美債，構成了后布雷頓森林時代美元價值的基本框架。

只要這兩個支柱不動搖，美元的定價邏輯就是清晰的，可預期的。

但我們現在面對的，是一場通縮性增長的技術革命。

AI驅動的生產率躍升，正在改變價格運行的底層軌跡。更多的產出，更低的成本，更高效的社會運轉，這意味著對貨幣的追逐可能不再像過去那樣狂熱，貨幣流通速度可能持續處于低位。當這種情況發生時，美元的價值錨就不再是石油和美債那么簡單了。

它取決于一個更深層的問題，在一個由算法和智能代理主導的經濟中，信用貨幣的價值由什么來支撐？是物理形態的石油儲備，還是數字化形態的生產率增長？

這個問題，傳統的宏觀模型回答不了，量化算法更回答不了。

如果還是按照這個問法，我們或許可以對未來的趨勢做出幾個頗為審慎的判斷。

第一，宏觀波動將成為市場的常態。

只要官方統計數據與實時經濟感知之間的鴻溝持續存在，只要菲利普斯曲線的失效尚未被主流政策框架正式確認，市場的認知糾錯過程就不會停止。

算法交易會放大這種波動，它會加速拋售，也會助長反彈，但波動的根源不在于機器本身，而在于宏觀基本面內部的深刻矛盾。

第二，主動管理型投資哲學將迎來回歸。木頭姐在劇烈震蕩中反復強調的那句話——我們將倉位集中到確信度最高的股票上——本質上是對量化模型集體失靈的回應。過去十幾年，被動投資之所以能夠躺贏，是因為宏觀環境相對穩定，貝塔收益足夠豐厚，指數化策略成為最省力的選擇。這意味著投資將回歸它的本源,不是跟隨趨勢，而是發現價值；不是復制指數，而是超越指數。

第三，美聯儲將面臨一場艱難的政策框架重構。如果增長不導致通脹的新敘事最終被證實，如果菲利普斯曲線真的進入歷史的休眠期，那么美聯儲過去三十年賴以生存的政策框架將失去根基。

屆時，鮑威爾和他的繼任者們都會面臨一個棘手的問題——當通脹不再是主要威脅時，貨幣政策的錨應該是什么？名義GDP目標制可能會進入討論的范疇，直接放棄對通脹的過度關注、轉向對生產率增長的適應，也可能成為政策辯論的焦點。

所以，當AI讓生產率飆升而貨幣流通速度下降，美元的真實價值錨或許不再是石油的噸數，也不再是國債的規模，而是美國經濟在AI革命中所占據的技術制高點，是美國企業通過生產率提升所創造的真實的、可持續的利潤增長。

如果這個判斷成立，那么今天的市場震蕩，就不是一場無謂的波動，而是一次艱難的價值發現。

未來12到18個月，市場的認知撕裂將進入白熱化階段。

每一次關鍵數據的發布，都可能引發劇烈的多空對決。但我們需要保持清醒。

當越來越多的實時數據證實生產率沖擊正在戰勝通脹幽靈，當市場開始為后美元信用時代找到新的共識錨點，一輪由真實生產率驅動的、健康的、長期的牛市才能真正啟航。

在這個過程中，算法會繼續放大波動，量化模型會繼續出錯，那些依靠舊范式生存的投資者會繼續困惑。

但對于真正理解這場結構性變革的人來說，今天的憂慮之墻，恰恰是通向未來的必經之路。