凱文·沃什時代啟動：資產重估新機遇

原文作者：@Globalflows、@aleabitoreddit

原文編譯：Peggy，BlockBeats

編者按：凱文·沃什（Kevin Warsh）出任美國聯儲局主席，影響的遠不只是一次人事調整，而是市場定價邏輯本身正在發生根本性轉變。在沃什的框架下，通脹被重新理解為財政失控與政府低效的結果，而人工智慧（AI）則被視為壓低成本、提升生產力、重塑治理能力的核心工具。

隨著 Palantir 等 AI 系統已實際部署於聯邦支出審計、住房金融、醫療報銷等關鍵領域，這場制度轉向正從理念加速邁向執行，並在資本市場中逐步體現為結構性的資產分化與系統性重定價。

當 AI 與財政紀律成為宏觀政策的新主軸，哪些資產將獲得持續的定價溢價？哪些商業模式又將面臨不可逆的系統性重估？這已成為投資人必須回答的核心問題。以下為深度解析：

凱文·沃什被任命為新一任美國聯儲局主席，此舉釋放的訊號，遠超單純的人事更迭——它標誌著全球貨幣政策範式與 AI 治理競賽的雙重深層轉向。而這兩者之間的關聯，比多數人所認知的更緊密、更具決定性。

AI 正迅速成為塑造未來格局的唯一非對稱槓桿點；沃什的上任，正是圍繞這一核心戰略目標所展開的頂層制度安排。

市場圍繞他的常見討論——「他會不會降息？」、「他是鷹派還是鴿派？」、「如何處理聯儲局資產負債表？」——雖具現實意義，卻普遍忽略了一個更關鍵的事實：一場更大規模的制度性轉軌，早已悄然啟動。

真正值得關注的，不是短期政策傾向，而是「為什麼是凱文·沃什？」以及「他如何嵌入這套正在成形的新治理體系？」。理解這一點，將是投資人邁向 2026 年時，最關鍵的判斷變量。

從人事任命到制度信號：為什麼是沃什？

沃什並非傳統意義上的「技術型官僚」。他長期以對全球資本流動、金融市場結構與制度激勵機制的系統性洞察力著稱。

更重要的是，他從非孤立存在。沃什與史丹利·德魯肯米勒（Stanley Druckenmiller）、約翰·貝森特（John B. Taylor）、亞歷克斯·卡普（Alex Karp）等人保持長期密切協作關係，而上述人士均與 Palantir 有深厚交集。

德魯肯米勒多次公開肯定沃什對全球金融架構的理解深度；在接受彭博社訪問時，更直言沃什是他「值得信賴的顧問」。而德魯肯米勒本人，正是 Palantir 的早期投資人，亦與其聯合創辦人兼執行長亞歷克斯·卡普關係緊密。

這種關聯並非偶然：沃什本人亦與 Palantir 有直接合作歷史。2022 年，他與卡普共同錄製專題對談，聚焦「世界正滑向更高階的失序與複雜性」。兩人明確指出：「明日，複雜性將迎來一次階躍式躍遷。」

這並非空泛的技術樂觀主義宣言，而是對國家治理、財政體系與宏觀穩定機制即將發生質變的前瞻性預判。

Palantir：制度轉軌的「執行層」

理解沃什，就無法繞過 Palantir。

Palantir 的關鍵性，在於它正逐步成為美國聯邦政府反詐騙體系的「操作中樞」。目前，其 42% 收入來自美國政府，技術已廣泛部署於多個聯邦部門，用於識別、遏制大規模詐騙行為及低效、浪費性公共支出。

這之所以重要，在於 Palantir 正被系統性地應用於根除政府財政支出中的冗餘與欺詐。其平台已深度整合跨機構數據，成為追蹤異常資金流、優先排序高風險線索、實現可審計、可問責治理的關鍵基礎設施。

SBA：從單一州到全國的「零容忍」清算

最具代表性的案例，來自美國小企業管理局（SBA）。

在審查疫情期間的貸款計畫時，SBA 發現明尼蘇達州存在嚴重違規：涉及 6,900 名借款人、約 7,900 筆 PPP 與 EIDL 貸款，總金額近 4 億美元。

作為回應，SBA 引入 Palantir，並明確宣布：調查將由單一州擴展至全美，成為一項「零容忍」的系統性反詐騙行動。

文件顯示，Palantir 的 Foundry 平台成功整合分散於不同系統的政府資料，實現全流程追蹤與風險分級排序——意味著 Palantir 已不僅是分析工具，更是深度嵌入聯邦審計與執法工作流的操作系統。

房利美：住房金融體系的系統性前置審計

類似邏輯，正同步延伸至住房金融體系。

房利美（Fannie Mae）已正式與 Palantir 建立 AI 反詐騙技術合作，將其 AI 能力導入犯罪偵測系統，用於在數百萬筆資料中識別過去難以察覺的詐騙模式，以降低按揭市場未來潛在損失。

此舉背景極具戰略意義：房利美管理逾 4.3 兆美元資產，支撐全美約四分之一獨棟住宅按揭與 20% 多戶住宅按揭，是住房金融體系的基石。其明確指出，此合作將全面提升按揭市場的安全性與韌性；Palantir 執行長 Alex Karp 更直言：「這將徹底改變美國打擊按揭詐騙的方式」，把防範能力直接前置至系統層面。

這背後的「關聯」何在？答案很清晰：聯邦政府正於各關鍵領域密集部署 Palantir 的反詐騙能力。

這表明：沃什所倡導的「財政型通脹理論」，絕非紙上談兵，而是正透過 Palantir 等 AI 系統，被轉譯為可執行、可審計、可問責的真實政府能力。

一個耐人尋味的現象是：Humana（信諾健康）——一家手握超過 1,000 億美元政府合約、美國最大醫療承包商之一——其股價在 Palantir 持續走強的同時明顯疲弱。

無論兩者是否存在直接因果關係，這種相對表現本身就極富啟示意義。Humana 的商業模式高度依賴於美國政府醫療報銷體系的複雜性，而這種複雜性長期難以被大規模、系統性審計。與之相對，Palantir 正被廣泛部署，為此類項目注入前所未有的透明度與可追溯性。

這種分化，或正釋放一項更宏大的信號：市場正對兩類公司進行結構性重定價——一類是從「不透明」中獲益者，另一類是提供「可見性」與「可驗證性」的建設者。倘若 AI 驅動的監管與審計最終成為聯邦財政支出的常態，這場重定價浪潮，勢必將從醫療產業擴散至更多關鍵領域。

Humana Inc. 可說是對美國政府醫療支出敞口最大的單一上市企業，尤其以 Medicare Advantage（聯邦醫療保險優勢計畫）為核心。與同業相比，Humana 收入與利潤中直接與 CMS（美國聯邦醫療保險與醫療補助服務中心）報銷公式掛鉤的比例最高，使其對費率調整、審計稽查與政策變動極度敏感，幾乎無可比擬。

當 AI 遇上通脹：這為何是一場制度性轉變？

凱文·沃什十餘年來始終呼籲聯儲局推動一場「制度性轉變（regime change）」。但這究竟意謂什麼？

答案，須從一套截然不同的通脹理論出發。

當前聯儲局主流通脹模型，仍沿襲自 20 世紀 70 年代——認為通脹源於經濟過熱、勞工薪資過快上漲。

沃什則徹底否定此說。他明確指出：通脹根源不在工人，而在政府自身——當政府印鈔過多、支出過濫、運作過於鬆懈，通脹便自然產生。

這並非隱晦暗示，而是他多次公開闡述的明確立場。

這才是真正的「制度性轉變」。它不取決於聯儲局是鷹派或鴿派，也不取決於利率調升或調降 25 個基點。關鍵在於：徹底重寫聯儲局的通脹分析框架——從一套將通脹歸因於勞工與經濟成長的舊模型，轉向一套將「政府支出本身」納入問責範疇的新框架。

事情由此變得極具啟發性。

沃什同樣對 AI 抱持高度樂觀。在同一場對談中，他指出：AI 將大幅壓低幾乎所有商品與服務的成本，美國正站在一輪生產力大爆發的起點。他批評當前聯儲局尚未真正意識到這一點，反而受困於舊模型，將經濟增長誤判為通脹壓力。

因此，一方面，沃什視 AI 為結構性通縮力量，將持續壓低整體經濟成本；另一方面，他堅信通脹真正源頭，是政府過度支出與詐騙行為——大量資金注入系統，卻未產生對應真實產出。

這兩條看似獨立的判斷，最終匯聚於同一節點：Palantir。

事實上，這場制度性轉變，不僅重塑聯儲局本身，更將重構我們理解利率、美元價值與全球資本流動的整套框架。

若沃什的判斷成立——即通脹主要源自財政擴張，而非供給衝擊——那麼，傳統宏觀操作手冊將徹底失效。

在此框架下，「降息」不再代表鴿派立場，而是反映決策者對「財政紀律」與「AI 驅動效率提升」能有效抑制通脹的高度信心。聯儲局不再是財政約束的對立面，而是其關鍵協同夥伴。

一個拒絕貨幣化財政赤字、同時積極支持削減詐騙與壓縮低效支出的聯儲局，將創造出一種與過去十年市場所定價環境完全不同的貨幣制度。

在全球層面，其意義同樣深遠。若美國能證明：AI 可被大規模部署於強化財政問責——包括削減浪費、識別詐騙、簡化政府運作——此模式將可能被其他已開發經濟體效仿，或成為其必須競爭的標竿。

所謂「AI 軍備競賽」，不只關於晶片或模型能力，更核心在於：誰能率先運用 AI 重塑「政府—經濟」之間的關係。

此外，AI 自身所帶來的通縮力量亦不容忽視。沃什立場鮮明：AI 將在整體經濟中壓低成本，我們正處於一輪生產力爆發的前夜，只是當前聯儲局尚未真正領悟。

若其判斷成立，我們將進入前所未有的階段：結構性力量是通縮的（AI 帶來的生產力躍升），而通脹源頭則被直接針對與壓制（政府浪費與詐騙）。這將構成自 1990 年代以來未曾出現的全新投資環境。

舊有思維框架——鷹派 vs. 鴿派、加息 vs. 降息、風險偏好開啟 vs. 關閉——已不足以解釋正在發生的深刻變化。

2026 年真正的核心問題，並非聯邦基金利率落在何處，而是：這套聯盟是否具備真正執行其宏大構想的能力。

制度落地後，市場將如何被重定價？

凱文·沃什將成為下一任美國聯儲局主席。市場或將慣性將其歸類為「鷹派」，但此理解並不準確。進入 2026 年後，沃什的政策立場將呈現更複雜、更具結構性的特徵。

以下是他可能推動的主要政策方向，及其對不同資產類別的潛在影響：

• AI／半導體（$NVDA、$MU）：極度看多
• 貴金屬（白銀、黃金）：極度看空
• 加密資產（$BTC、$CRCL）：表面矛盾，實則偏多
• 銀行與金融板塊（$JPM、$BOA）：看多
• 住房與房地產：分化／不確定
• 再生能源：看空
• 小型股（$RUT）：看多
• 海外股票：
• 日本、韓國：韌性較強
• 新興市場（EM）：極度承壓
• 中國與香港：偏空
• 歐洲（$VGK、$EZU）：謹慎看待

AI／半導體（從輝達到美光）：極度看多

沃什是明確且一貫的 AI 多頭。

於 2025 年底，他公開指出：AI 是一種強烈的結構性「去通脹」力量。在他看來，AI 所帶來的生產力躍升，能使經濟維持高速成長，同時不必然推升通脹。

正是這種「生產力繁榮」的判斷，為他在經濟尚未顯著降溫前即支持降息，提供了堅實理論基礎。

（《聯儲局的領導失靈》，《華爾街日報》，2025 年 11 月 16 日）

這與市場過去對他的刻板印象形成鮮明對比——以往，沃什常被視為立場堅定、主張高利率的反通脹鷹派。

如今，他不僅支持降息，更明確希望加速 AI 的落地與擴散。

貴金屬（白銀、黃金）：極度看空

黃金長期被視為對沖美元走弱與貨幣超發的工具。但在沃什的政策框架下，此邏輯正被削弱。

他主張收縮聯儲局資產負債表、終結「印鈔式寬鬆」，直接動搖持有黃金的核心前提。同時，強勢美元亦提高貴金屬對國際買家的購入成本。

需補充說明：白銀單日 33% 的盤中暴跌，主因仍是保證金調整引發的連鎖清算等技術性因素；新任主席影響，僅為次要推力。

加密資產（$BTC、$CRCL）：表面矛盾，實則偏多

沃什曾直言：「若你未滿 40 歲，比特幣就是你的新黃金。」在他眼中，比特幣是具合法地位的價值儲存工具，代表從實物貴金屬邁向數位資產的世代轉移。

他也高度評價區塊鏈技術，稱其為「最新、最具顛覆性的基礎軟體」，並強調美國必須在此領域保持領先，方能維持長期競爭力。

然而矛盾點在於：既然立場偏多，為何價格承壓？關鍵在於市場逐漸意識到：沃什雖支持更低政策利率，卻同時堅持縮表與貨幣紀律。

這引發一項新擔憂——我們或許正邁入「降息，但不搭配量化寬鬆（QE）」的時代。貸款成本或下降，但那道曾多次將比特幣推向歷史新高的「流動性洪流」，未必再現。

因而形成張力：沃什在技術與長期趨勢上看好加密資產，但其貨幣約束，可能於短期內壓制流動性溢價。

銀行與金融板塊：看多

憑藉摩根士丹利的專業背景，以及對監管「職能膨脹」的長期批判，沃什一向被視為銀行體系的友好政策人選。市場普遍預期，他將部分撤回複雜的銀行資本監管要求（如巴塞爾協議 III）。

分析指出，此舉將顯著利好地區性銀行與中小型銀行，因更多資本將被釋放，進而擴大實體經濟信貸投放。

住房與房地產：分化

沃什主張大幅調降聯邦基金利率，將直接降低**浮動利率房貸（ARM）**與建築融資成本。

但風險在於：他明確反對聯儲局繼續持有約 2 兆美元的抵押貸款支持證券（MBS）。多位經濟學家警告，即便其他利率下行，30 年期固定房貸利率仍可能被推升至 7%–8% 區間。

再生能源：看空

沃什計畫讓聯儲局退出全球氣候相關組織（如「綠色金融網絡」），並終止對銀行實施的氣候壓力測試。

在鮑威爾任內，聯儲局曾透過監管導向，鼓勵銀行於信貸中納入氣候考量。沃什希望終結此機制，實質上移除了綠色項目過去享有的「政策順風」。

小型股：看多

沃什多次強調，聯儲局應重新聚焦真正驅動經濟的主體——中小企業與創業者，而非「華爾街那些被過度保護的大機構」。

他預計將推動銀行監管的系統性回撤，此舉將直接利好小型股。透過減輕中小型銀行監管負擔，中小企業取得融資的管道將被顯著拓寬。

海外股票：分化

沃什的政策組合，可能在全球範圍內催生明顯分化：一類經濟體，將受益於美國經濟成長與 AI 投資；另一類，則更容易遭強勢美元與全球流動性收緊所壓制。

日本／韓國（如三星、SK 海力士）：相對具備韌性，因其掌握 AI 與機器人產業的關鍵實體瓶頸，正是沃什所看重的生產力引擎。

在此背景下，強勢美元反而成為其競爭優勢：

出口效應：合約多以美元計價，匯率折算後利潤顯著放大；

美國視角更「便宜」：美元走強，使日本機器人、韓國晶片對美國企業更具價格吸引力，加速生產力提升，同時抬高這些企業的獲利能力。

中國：

強勢美元將持續對人民幣構成壓力，限制其貨幣政策操作空間。

新興市場：

美元升值顯著推高美元債務負擔，風險暴露加劇。

歐洲：

歐元走弱有利出口，但能源進口成本上升，構成結構性掣肘。

上周五，白銀與黃金暴跌，引發避險與去風險行為，流動性階段性收緊。

市場仍可能將沃什簡單歸類為「傳統鷹派」，但從其近期表態觀之，短期內他更接近一位「以 AI 為前提的鴿派」。

當前市場正消化一種新組合情境：降息，與資產負債表收縮同步發生。

在此框架下，從 AI 主線到小型股成長等多條交易邏輯，仍被視為具備延續性。

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