美国劳工统计局的新局长人选,特朗普选择了「MAGA 派」

深潮Xuất bản vào 2025-08-11Cập nhật gần nhất vào 2025-08-12

一个政治色彩浓厚的人选执掌 BLS,可能进一步动摇市场对美国核心经济指标的信心。

撰文:叶桢,华尔街见闻

美国总统特朗普提名一位长期公开质疑官方经济数据的「MAGA 派」人物出任统计局局长,加剧了外界对于 BLS 未来政治独立性以及其经济数据可信度的深切担忧。

8 月 12 日,特朗普通过社交媒体 Truth Social 宣布,保守派经济学家 EJ Antoni 将出任美国劳工统计局(BLS)新任局长。特朗普在帖子中写道,「我们的经济正在蓬勃发展,E.J.将确保发布的数字是诚实和准确的」。该职位需要获得参议院的确认。

7 月非农爆雷后,特朗普火速解雇了前任局长 Erika McEntarfer,在没有提供证据的情况下,指责由前总统拜登任命的 McEntarfer 为政治目的操纵数据。

对投资者和政策制定者而言,BLS 数据的公正性至关重要。最近的就业报告已从根本上改变了市场对劳动力市场的看法——从稳固转向近乎停滞,并对美联储此前顶住特朗普降息压力、维持利率不变的决定提出了疑问。

如今,一个政治色彩浓厚的人选执掌 BLS,可能进一步动摇市场对美国核心经济指标的信心。

Bannon 力推的人选 政治立场鲜明

EJ Antoni 是保守派智库传统基金会的首席经济学家,拥有经济学博士学位,也是特朗普第一任期高级顾问、在保守派圈子中极具影响力的 Steve Bannon 力推的人选。据报道,Bannon 曾称 Antoni 是「在完美时机执掌 BLS 的完美人选」。

Antoni 的政治立场鲜明,他本人也毫不避讳。在最近一份就业报告发布后,他在 Bannon 的播客节目中被问及 BLS 是否由「MAGA 共和党人」掌管时,他回答说:「不幸的是,没有。」他补充说,这正是「我们持续遇到各种数据问题」的部分原因。

此外,Antoni 是「Project 2025」政策蓝图的贡献者之一,该项目主张在劳工部(BLS 的上级部门)内最大程度地增加政治任命官员的比例。

他还是 Unleash Prosperity 的高级研究员,该组织的领导层包括 Steve Forbes、Arthur Laffer 和 Stephen Moore 等知名人士,并定期向特朗普提供政策建议。

动摇「金本位」声誉的解雇风波

特朗普对 BLS 数据的公开攻击和对高层的人事干预,始于 McEntarfer 被解雇的事件。

8 月 1 日,在 BLS 公布了疲软的就业数据后,特朗普迅速解雇了她。该报告显示,过去三个月平均就业增长仅为 3.5 万人,同时对 5 月和 6 月的数据进行了高达 25.8 万人的下修,这是自疫情以来最大规模的向下修正。

特朗普声称这些数字是「被操纵的」,旨在让他和共和党人难堪。而 BLS 则表示,数据修正是纳入更多信息和季节性调整后的常规操作,旨在长期内提高数据准确性。

解雇 McEntarfer 的决定,在专业圈内引发了巨大震动。

BLS 局长的任期为四年,通常会跨越共和党和民主党政府,以确保工作的连续性和独立性。

就连特朗普自己任命的 McEntarfer 前任 William Beach 也批评称,这一解雇是「破坏性的」,并且「损害了 BLS 的信誉」。事件发生后,McEntarfer 的副手 William Wiatrowski 一直担任代理局长。

BLS 或面临重大改革

一旦任命通过,Antoni 计划对 BLS 进行重大改革。他曾呼吁对该机构所有的数据收集、处理、分析和发布流程进行「从上到下」的审查,并表示 BLS 应在其网站上公布更多信息以提高透明度。

与此同时,特朗普政府也已提出更广泛的机构改革方案。其 2026 年预算提案建议,将 BLS 划归至商务部管辖,与人口普查局、经济分析局等其他经济统计机构并列。该提案还计划削减 BLS 的预算和人员编制,这将加剧该机构本已面临的资金挑战。

作为负责发布美国就业和通胀等关键经济数据的机构,BLS 的产出是制定从薪资标准到调整社会保障福利等一系列商业和政策决策的基础。

尽管隶属于劳工部,但它在很大程度上作为独立机构运作。将一位公开的政治盟友安插在这一关键位置,其独立性和数据的纯粹性正面临前所未有的考验。

Nội dung Liên quan

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

Bài viết cảnh báo về bong bóng đầu tư AI khi phân tích chỉ ra rằng hầu hết các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle (trừ Amazon) có thể nhận tỷ suất lợi nhuận âm từ các khoản đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào trung tâm dữ liệu AI. Dựa trên kỳ vọng của nhà phân tích về doanh thu và chi tiêu vốn giai đoạn 2025-2030, tốc độ tăng đầu tư (~20%/năm) vượt xa tốc độ tăng doanh thu dự kiến (~15%/năm). Tác giả nhấn mạnh, đầu tư công nghệ hiện giải thích 93% tăng trưởng GDP Mỹ. Nếu các công ty cắt giảm chi tiêu, không chỉ chuỗi cung ứng (Nvidia, TSMC, ASML) bị ảnh hưởng mà nền kinh tế Mỹ có thể suy thoái, kéo theo thị trường chứng khoán lao dốc. Các IPO của OpenAI, Anthropic được xem như cách chuyển giao rủi ro từ nhà đầu tư ban đầu sang các nhà đầu tư tổ chức và cá nhân. Dù cơn sốt có thể kéo dài đến 2026 nhờ IPO, nhưng thực tế toán học khắc nghiệt (cần thêm 2-5 nghìn tỷ USD doanh thu để đạt lợi nhuận 10%) khiến việc điều chỉnh là không tránh khỏi vào 2027-2028, tương tự bong bóng dot-com những năm 2000. Câu hỏi then chốt: ai sẽ trả giá cho cuộc chạy đua cơ sở hạ tầng đắt đỏ này?

marsbit35 phút trước

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

marsbit35 phút trước

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

Từ công cụ thành "công nhân": AI đang trở thành lực lượng lao động máy móc Bài viết phân tích sự chuyển dịch trong thị trường AI: từ việc bán token hay giờ GPU đơn thuần, sang một thị trường "lao động máy móc" mới, nơi chính công việc được hoàn thành bởi phần mềm trở thành đối tượng được định giá và giao dịch. Tác giả dự đoán cơ chế định giá AI sẽ phát triển qua bốn giai đoạn: token thô -> thị trường năng lực LLM tiêu chuẩn hóa -> thị trường lao động theo ngành -> thị trường kết quả có thể lập trình. Trong tương lai, doanh nghiệp có thể không còn quan tâm công việc do model hay GPU cụ thể nào thực hiện, mà chỉ quan tâm liệu nó có được giao đúng tiêu chuẩn về độ trễ, độ chính xác, độ tin cậy và chi phí hay không. Điều này cũng làm thay đổi vai trò của con người, chuyển sang giám sát, chịu trách nhiệm, quản lý ngữ cảnh và đưa ra phán quyết cuối cùng - những yếu tố có thể trở nên có giá trị hơn. Bài viết nhấn mạnh AI không chỉ đơn thuần thay thế lao động mà mở rộng thị trường tổng thể. Khi chi phí công việc giảm, nhu cầu có thể tăng lên, tạo ra những loại hình công việc và dịch vụ mới khả thi về mặt kinh tế. Thị trường lao động máy móc sẽ bắt đầu từ những công việc có thể được xác định rõ ràng và đo lường được, hướng tới việc biến lao động máy móc thành một yếu tố sản xuất mới có thể được thu mua, thanh toán và giao dịch.

marsbit45 phút trước

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

marsbit45 phút trước

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

Trong bài viết, tác giả phân tích động thái giảm giá API lên tới 99% cho dòng MiMo-V2.5 của Xiaomi và phản bác các ý kiến cho rằng đây chỉ là chiến lược marketing hay "bán lỗ cướp thị trường". Lộ Phúc Lợi, người đứng đầu MiMo, đã công bố một blog kỹ thuật dài 5000 chữ để giải thích cơ sở kỹ thuật của mức giá mới. Bài viết mô tả sáu trụ cột công nghệ chính cho phép mức giảm giá này: 1. **Kiến trúc Hybrid SWA (Sliding Window Attention):** Giảm dung lượng bộ nhớ tạm (KVCache) xuống còn 1/7 so với Full Attention truyền thống. 2. **Quản lý KVCache hai bể riêng biệt:** Tối ưu hóa việc phân bổ bộ nhớ để triệt để tận dụng lợi thế của SWA, tăng gấp 5 lần số lượng người dùng đồng thời. 3. **Hệ thống tiền tố cache được cải tiến:** Đảm bảo an toàn và nâng cao tỷ lệ trúng cache lên tới 93-95%, khiến phần lớn yêu cầu đọc lặp lại hầu như không cần tính toán lại. 4. **Hệ thống lưu trữ phân tán GCache:** Triển khai trực tiếp trên ổ SSD của máy GPU, giảm chi phí lưu trữ xuống gần bằng 0. 5. **Hệ thống điều phối LLM-Router:** Tối ưu định tuyến và lập lịch, ưu tiên các yêu cầu có cache, tăng hiệu suất tổng thể. 6. **Dự đoán đa token (MTP):** Giảm chi phí tạo văn bản (output), hoàn thiện vòng tròn giảm chi phí cho toàn bộ quá trình xử lý. Những cải tiến này, khi kết hợp, tạo ra một chuỗi tối ưu toàn diện làm giảm đáng kể chi phí tính toán và lưu trữ cho mỗi yêu cầu. Bài viết kết luận rằng mức giảm 99% không phải là con số tiếp thị, mà là kết quả có thể chứng minh của một hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh, một phương pháp giảm chi phí đáng để ngành tham khảo.

marsbit2 giờ trước

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

marsbit2 giờ trước

260 tỷ USD, "đội hình toàn Hoa" làm nên công ty lập trình AI có định giá cao nhất toàn cầu

260 tỷ USD, công ty lập trình AI Cognition với đội ngũ sáng lập toàn người Hoa đã trở thành công ty AI lập trình có định giá cao nhất toàn cầu sau vòng gọi vốn mới. Chỉ sau hơn 8 tháng kể từ khi đạt mốc định giá 102 tỷ USD, Cognition AI đã huy động thành công hơn 10 tỷ USD với định giá sau đầu tư lên tới 260 tỷ USD. Vòng này do các quỹ Lux Capital, General Catalyst và 8VC dẫn đầu. Cognition nổi tiếng với "kỹ sư phần mềm AI" đầu tiên trên thế giới tên là Devin. Tuy nhiên, sau khi gây sốt ban đầu, Devin vấp phải những nghi ngờ về khả năng thực sự và tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ không cao trong môi trường thực tế, cùng với mức giá khởi điểm cao. Bước ngoặt quan trọng giúp Cognition định hình lại câu chuyện là việc mua lại tài sản còn lại của Windsurf, một công ty IDE AI. Điều này giúp Cognition bổ sung một công cụ phát triển tích hợp AI mà các lập trình viên có thể kiểm soát trực tiếp, bên cạnh mô hình agent tự trị Devin xử lý công việc bất đồng bộ. Sự kết hợp "hai chân" này cho phép Cognition phục vụ cả nhu cầu hỗ trợ viết code hàng ngày và nhu cầu tự động hóa các tác vụ kỹ thuật có thể ủy thác cho doanh nghiệp. Dữ liệu tăng trưởng ấn tượng - lượng sử dụng doanh nghiệp tăng hơn 10 lần trong năm nay, run-rate doanh thu đạt 492 triệu USD - cùng danh sách khách hàng lớn như Goldman Sachs, Mercedes-Benz, NASA, Lục quân & Hải quân Mỹ đã thuyết phục các nhà đầu tư. Họ không chỉ nhìn thấy một công cụ cho lập trình viên, mà là tiềm năng trở thành hạ tầng cơ sở mới cho kỹ thuật phần mềm doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI.

marsbit2 giờ trước

260 tỷ USD, "đội hình toàn Hoa" làm nên công ty lập trình AI có định giá cao nhất toàn cầu

marsbit2 giờ trước

Phân tích lại thao tác thần thánh của chị gỗ trên Circle

Trong bài viết này, tác giả phân tích những thao tác đầu tư "thần thánh" của Cathie Wood (biệt danh "Mũi tên gỗ") vào cổ phiếu Circle (CRCL), từ khi công ty này lên sàn IPO. Wood đã thực hiện một loạt động thái chính xác: đăng ký mua cổ phiếu với giá phát hành 31 USD, bán ra một phần ở mức giá cao khoảng 210 USD khi cổ phiếu tăng mạnh nhờ tác động từ dự luật ổn định, và mua lại khi giá giảm sâu xuống vùng 80-130 USD. Bài viết nhấn mạnh ba bài học chính từ chiến lược của Wood: 1. **Có quan điểm độc lập về triển vọng dài hạn:** Bà tin tưởng vào mô hình kinh doanh của Circle và vị thế của USDC trong cơ sở hạ tầng tài chính số, điều này dẫn dắt mọi quyết định mua/bán. 2. **Giao dịch theo từng giai đoạn, không cố đoán đỉnh/đáy:** Wood bán ra và mua vào thành nhiều lần ở các mức giá khác nhau, tạo thành một đường cong "bán cao, mua thấp" rõ ràng thay vì cố gắng chọn thời điểm hoàn hảo. 3. **Kỷ luật về tỷ trọng danh mục:** Quy tắc tái cân bằng khi một cổ phiếu vượt quá 10% trong danh mục đã buộc bà chốt lời khi giá tăng quá cao và giữ lại tiền mặt để mua lại khi giá giảm. Tác giả cảnh báo rằng việc "đuổi đỉnh" ngay khi IPO (như giá mở cửa 69 USD và đỉnh 299 USD) là rất rủi ro cho các nhà đầu tư nhỏ lẻ, vì họ dễ mua ở vùng giá bị đẩy lên cao do mất cân bằng cung-cầu tạm thời. Thành công của Wood đến từ lợi thế giá phát hành, tầm nhìn, và kỷ luật mà người thường thường thiếu.

marsbit6 giờ trước

Phân tích lại thao tác thần thánh của chị gỗ trên Circle

marsbit6 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片