舊金山聯邦儲備銀行行長瑪麗·達利表示，人工智慧已開始在特定公司和某些行業中展現出真正的生產力提升。但問題是：這些收益尚未體現在整體經濟中。
這些數字講述了一個細膩的故事
生產力增長已從歷年平均每年約 1.9% 上升至最近 10 個季度的 2.7%，這是一項顯著的提升。但達利謹慎指出，很難確定這項改善中有多少是特別歸因於人工智慧，而非其他因素。
Daly 於 2026 年 2 月 17 日的講話中首次闡述了她關於人工智慧與生產力的框架。當時，她指出大多數宏觀研究顯示，人工智慧對經濟的顯著影響證據有限。在 2026 年 5 月底和 6 月初的最新評論中，她描述了她所看到的「初現端倪」，承認企業層面的改善，同時仍堅持認為關於整體經濟生產力提升的數據仍然薄弱。
這就像 1900 年代初期的電力。工廠必須完全重新設計，電氣化才能發揮其全部生產力效益。這項技術早已存在，但經濟統計數據卻過了多年才反映其影響。戴利明確地提出了這一類比，認為 AI 可能會遵循類似的採用曲線。
監管摩擦正在放慢進程
達利評論中較少被重視的一部份，涉及了在人工智能採用與可衡量的生產力提升之間的障礙。她指出，監管和法律障礙是各行業在試圖有效運用人工智能時面臨的重要挑戰。
儘管對人工智慧的投資熱情歷來高漲，但數據尚未顯示出能顯著推動整體經濟趨勢的廣泛生產力效益。
這對投資者和市場意味著什麼
戴利所描繪的核心情境如下：如果人工智慧能夠帶來持久的生產力提升，經濟產出可能會加速增長，而無需必然引發通貨膨脹。她建議，未來一年將成為評估人工智慧經濟影響是否變得更加具體的關鍵時期。