鲍威尔的“死局”:美联储独立性正被财政掏空?

比推Pubblicato 2025-07-30Pubblicato ultima volta 2025-07-30

作者:Byron Gilliam,Blockworks

原标题:Fiscal dominance: Behind the Fed’s growing and unavoidable burden

编译及整理:BitpushNews


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曾几何时,美联储主席们可以自由地“教训”政客们不负责任的支出习惯,那是一个令人愉快的时代。

例如,1990年,艾伦·格林斯潘(Alan Greenspan)告诉国会,他会降低利率,但前提是国会必须削减赤字。

1985年,保罗·沃尔克(Paul Volcker)甚至给出了具体数字,他告诉国会,美联储“稳定”的货币政策取决于国会从联邦预算赤字中削减约500亿美元。(啊,那真是500亿美元的联邦债务,还不是一个四舍五入的误差的年代。)

在这两个案例中,美联储主席们都在隐晦地威胁国会和白宫衰退风险:你们现在拥有一个不错的经济,如果出了什么事就太可惜了。

然而,现在情况却反过来了,美国总统特朗普正在“教训”美联储有关利率的问题。

就在最近几周,特朗普发表看法称,联邦基金利率“至少高了3个百分点”,坚称“没有通胀”,并嘲讽美联储主席杰罗姆·鲍威尔为“Too Late·鲍威尔

这同样是一种施压:你们拥有不错的央行独立性……

特朗普在他第一个任期内也曾游说要求降低利率。像几乎所有现代美国总统一样,他希望美联储刺激经济。

然而,这一次,这远不止于此:特朗普希望美联储为赤字融资。

特朗普与鲍威尔的对决表面上是关于当前利率水平(联邦公开市场委员会(FOMC)今天维持利率不变,这大概会让总统不悦)。

总统一直在威胁的,是“财政主导”——即货币政策从属于政府支出需求的状态。

“我们的利率应该比现在低三个百分点,每年为国家节省1万亿美元,”总统最近在Truth Social上以其标志性的随意大写风格写道。

通过反复发表此类言论,特朗普先生创造了历史,成为第一位明确呼吁财政主导的美国总统。

但他绝不是第一个承认这种可能性的人。

当沃尔克和格林斯潘以加息威胁国会时,这使得货币政策和财政政策之间通常隐藏的联系浮出水面。

这对他们奏效了:两位美联储主席都成功地利用经济衰退的威胁,促使国会解决了赤字支出问题,这是一个充满希望的先例。

但这种策略这次似乎不太可能奏效。

鲍威尔主席经常警告赤字不断增长的风险,甚至解释说更高的赤字可能意味着更高的长期利率。

但很难想象他会像沃尔克和格林斯潘那样发出明确的威胁——也许是因为他知道自己处于一个明显弱势的议价地位。

在1980年代,加息最令人担忧的影响是衰退,美联储愿意冒这个风险,以促使国会改变其大手大脚的开支习惯。

那时,立法者面临着不断膨胀的国防预算和停滞不前的经济,这两者似乎都可控。

联邦债务占GDP的比例仅为35%,看起来也易于管理。

现在,联邦债务占GDP的120%美国在利息支付上的支出甚至超过了国防开支:

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<图表:蓝色快速上升的线条代表了联邦债务利息支付占GDP的比例,远超国防开支>

上图中快速上升的蓝线现在可能是最大的预算问题。

这让美联储陷入进退两难的境地:它想用加息这个工具来“治愈”政府的财政问题,但政府的债务规模已经如此之大,以至于加息反而会成为“毒药”,让财政问题变得更糟。

当然,美联储可以冒险一试。

但如果加息导致赤字进一步上升,谁会先眨眼:是美联储还是白宫?

在回答之前,请考虑一下,现在73%的联邦支出是非自由裁量支出,而1980年代只有45%。

如果相信美联储能在一场关于赤字问题的对决中胜出,那就等于相信国会愿意对社保(Social Security)和医保(Medicare)这类非自由裁量支出进行大幅削减。

这似乎,嗯,令人难以置信。

尤其现在,有这样一位总统,他对国家日益增长的负债状况似乎完全不为所动。

这可能源于他1990年代作为一名过度负债的房地产开发商的经历。

“我想这是银行的问题,不是我的问题,”特朗普后来在谈到无力偿还债务时写道,“我TMD在乎什么?我甚至告诉一家银行,‘我告诉过你,你不应该借钱给我,我告诉过你那该死的交易根本不行。’”

现在,作为总统,当特朗普告诉鲍威尔利率应该更低时,他真正想说的是,国债是美联储的问题,而不是他的问题。

他没说错。

“当债务利息支付上升,而财政盈余在政治上不可行时,”前美国财政部经济学家大卫·贝克沃斯(David Beckworth)写道,“就必须有所牺牲。这种牺牲就是更多的债务、更多的货币创造,或两者兼而有之。”

是的,美联储可以重施沃尔克/格林斯潘的故技,以更高的利率威胁国会。

但鲍威尔大概知道,如果真的这么做,只会加剧一个最终可能需要美联储来解决的问题——并加速它被迫解决问题的时间点。

“如果债务水平过高且持续增长,”贝克沃斯解释说,“美联储的职责就变成了迎合——通过压低利率或债务货币化。”

他警告说,那才是美联储真正的生存威胁,而非特朗普:“当中央银行被迫迎合财政需求时,它就失去了经济独立性。”

贝克沃斯仍抱有希望,认为可能不会走到那一步。

也许真的不会。我们看到了通胀是多么不受欢迎,所以如果再来一轮通胀,选民可能会迫使立法者解决赤字问题。

但他感到绝望的是,将焦点放在特朗普要求降低利率上是一种转移视线:“我们正在目睹的,与其说是关于特朗普本人,不如说是关于日益增长且无法避免的财政需求正施加在美联储身上。”

特朗普是第一个明确提出这些要求的人,大概是因为,他知道美国政府当前的财政政策是不可持续的。

但每个人都知道这一点,甚至政府本身也知道。

现在唯一的问题是:谁来处理它?

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75 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Cosa è AGENT S

Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. 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Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

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