美联储新主席猜想:Waller会如何影响币圈钱袋子?

比推Xuất bản vào 2025-09-04Cập nhật gần nhất vào 2025-09-04

撰文:David,深潮 TechFlow

原标题:美股 & 币圈钱袋子,未来或许他说了算


距鲍威尔任期结束还有 9 个月,关于谁将接任美联储主席职位的讨论已经白热化。

美联储主席可能是世界上最有权力的经济职位。他的一句话能让资本市场剧烈波动,一个决定能影响数万亿美元的流向。你的房贷利率、股市收益甚至加密资产的波动,都与这个位置的决策息息相关。

那么下一届主席最有可能是谁?市场也逐渐给出了自己的答案。

8 月 7 日,预测市场 Kalshi 上,美联储理事 Christopher Waller 的胜率从前一天的 16%暴涨至 50%以上,首次超越所有竞争对手。尽管此后赔率有所波动,但 Waller 始终保持领先地位。

截至最新数据,Polymarket 显示 Waller 仍以 35%的概率领跑,高于其他热门对手 Kevin Hassett 和 Kevin Warsh 的 17%。

为什么市场突然看好这位 65 岁的现任美联储理事?

彭博社近期的一篇报道或许提供了线索:特朗普顾问团队认为 Waller“愿意基于预测而非当前数据制定政策”,并且对“美联储体系有深入了解"”。

更重要的是,Waller 曾是特朗普 2020 年提名进入美联储的理事。而在 7 月 30 日的 FOMC 会议上,Waller 自己也做了一件格外引人瞩目的事:

他与另一位理事 Michelle Bowman 一起投下反对票,认为美联储应该降息 25 个基点。这是 1993 年以来,首次有两位理事同时反对维持利率不变的决议。

特朗普现在需要的,正是一个既能推动降息、又不会被市场认为是白宫傀儡的美联储主席;从这个角度看,Waller 似乎完美符合要求。

政治嗅觉,挑时机表立场

要了解 Waller, 还得从这张反对票说起。

先解释一下背景:美联储的联邦公开市场委员会(FOMC)每年开 8 次会,决定美国的基准利率。这个利率是美国经济的总闸门,它决定了银行之间的借贷成本,进而影响所有贷款利率。

参会者需要对利率的变化进行集体投票。几十年来,这些投票几乎都是一致通过。在美联储文化里,公开投反对票被视为对主席权威的挑战。

2025 年 7 月 30 日的 FOMC 会议格外敏感。

美联储已经连续五次维持利率在 4.25%-4.5%不变。同时,特朗普在 Truth Social 上日复一日地攻击鲍威尔“太晚了”、“愚蠢”,要求立即降息刺激经济。

而就在这次会议的两周前,7 月 17 日,Waller 在纽约大学货币市场交易商协会发表了一次演讲 ,言语十分尖锐:

“我过去常告诉我的新人同事,演讲不是谋杀悬疑小说 — 直接告诉听众谁是凶手,就是告诉他们重点”。

这场演讲的重点,自然就是他认为 FOMC 应该降息 25 个基点;而凶手,也投射到了美联储身上。

公开表态,一般来说并不符合央行官员的行为准则。但这或许是 Waller 精心挑选的时机,用来做政治博弈。

提前公开发表观点,多少也可以让两周后在 FOMC 正式会议上的反对票,看起来是基于长期思考的专业判断,而非屈服于某种政治压力。

7 月 30 日,当 Waller 与 Bowman 投下反对维持利率不变的票时,这确实是 1993 年以来首次有两位理事同时反对的情况,显然会引人关注。

而市场读出的信号是,美联储内部出现了理性的不同声音;但在特朗普及其团队的考察视角上,这更像是 Waller 的一种表态和站队。

更巧妙的是,Waller 也对现行的关税政策表达了自己的声音:“关税是价格水平的一次性上涨,不会造成持续通胀。"这句话成了他被各路媒体引用的标志性论述。

翻译一下,这句话的潜台词是:

特朗普的关税确实会推高物价,但只是暂时的。所以不应该因为关税就不降息。显然,Waller 的观点既没有批评特朗普的关税政策,又为降息提供了经济学依据。

用一个经济学理论,化解一个政治难题;挑合适的时机,表达与总统相同的降息立场。

对赌前财长,预测经济软着陆

如果说投反对票展现了 Waller 的政治嗅觉,那么正确预测经济走向,则体现了过硬的业务水平。

先说背景。

2022 年 6 月,美国通胀率达到 9.1%,创 40 年新高。这意味着什么?

如果你年初存了 1 万美元,到年底购买力只剩 9000 美元。汽油价格翻倍,鸡蛋从 2 美元涨到 5 美元。

美联储面临艰难选择。要降通胀,就得加息。加息会让贷款变贵,企业不愿借钱扩张,消费者不愿贷款买房买车,经济就会降温,通胀就会下降。

但问题是,药效太猛会出事。历史上,美联储每次大幅加息都引发了经济衰退。

这时,经济学界爆发了一场罕见的公开辩论。

一边是三位重量级经济学家:克林顿时期的前财务部长萨默斯、前 IMF 首席经济学家布兰查德,以及哈佛经济学家多马什。

7 月,他们发表研究认为,美联储不可能在不造成"痛苦的"失业率飙升的情况下控制通胀。要让通胀降下来,失业率必然上升。这是经济规律,就像物理定律一样。

萨默斯团队的计算是,要把通胀从 9%降到 2%,失业率至少要升到 6%以上。这意味着几百万人会失业。

但 Waller 不同意。

7 月 29 日,他与美联储经济学家 Andrew Figura 发表论文 《贝弗里奇曲线告诉我们软着陆的可能性有多大?》 ,直接挑战萨默斯团队的结论。

Waller 的核心观点是,这次不一样,因为疫情造成了前所未有的劳动力市场扭曲。

很多人提前退休,很多人因为疫情不愿工作。这导致职位空缺虚高;并不是经济真的那么热到处在招人,而是愿意工作的人变少了。

论文的结论就是:软着陆是"合理的结果",美国可以在失业率仅小幅上升的情况下,让通胀回归正常。

8 月 1 日,萨默斯和布兰查德迅速回击,称 Waller 的论文"包含误导性结论、错误和事实错误"。

央行官员通常措辞谨慎,学者之间也讲究客气。但这次,双方都把话说得很重,似乎都在维护自己经济理论的正确性。

市场当然站在萨默斯一边。毕竟,他是前财长,布兰查德是前 IMF 首席经济学家。而 Waller 的咖位只是个美联储理事。

接下来的 18 个月,成了一场公开验证和对赌。

2022 年底,商品价格开始回落。2023 年初,供应链压力缓解。美联储确实大幅加息,从接近 0%一路加到 5.5%。

所有人都在等待失业潮会不会来,但结果令人意外。

到 2024 年底,通胀率降到了 3%以下,而失业率只有 3.9%。没有衰退,也没有大规模裁员。

2024 年 9 月,Waller 和 Figura 更新了他们的研究论文,题目甚至加了个"s" — 从"软着陆"变成"软着陆们"(Soft Landings),暗示这不是偶然,而是可以重复的。

Waller 赢了这场对赌。

学术交锋也证明了 Waller 有能力挑战权威,做出独立判断;对特朗普团队来说,这件事更有价值。他们看到的是一个敢于挑战主流、相信美国经济韧性的人。

中西部学者,勇闯华盛顿

Waller 和大多数在美联储任职的人不同,有着一条独特的职业路径。

1959 年,Waller 出生在内布拉斯加州的 Nebraska City,一个只有 7000 人的小镇。童年在南达科他和明尼苏达度过,这都是美国中西部的农业州,远离东海岸的金融中心。

美联储理事会的席位,通常被一种人占据:常春藤名校毕业,在华尔街工作过,或者在华盛顿政府部门任职。他们往往说着同样的语言,有着相似的世界观。

Waller 显然不属于那一类。

Waller 的起点是 Bemidji State University(明比季州立大学),他在这获得了经济学学士学位;但你甚至可能从没听说过这个位于明尼苏达北部,冬天气温能到零下 30 度的地方。

这样的成长环境或许更容易看到真实的美国,以及那些生活在小镇上,贷款买房买车,担心工作和物价的普通人。

1985 年,Waller 拿到华盛顿州立大学的经济学博士,开始了漫长的学术生涯。

先是印第安纳大学,然后肯塔基大学,最后是圣母大学;整整 24 年,他都在教书和做研究。而 Waller 研究的内容则是货币理论,经济学中最抽象的分支之一。

这种研究显然不会让你上电视,不会让你成为明星经济学家,但在关键时刻或许能派上用场。1996 年,Waller 和他人共同撰写了一篇论文 《央行独立性、经济行为与最优任期》

这篇论文研究了一个实际又应景的问题:央行行长的任期应该多长?

论文的核心发现是:如果任期太短(比如 2 年),央行行长会屈服于政治压力,因为他想被再次任命。如果任期太长(比如 14 年),他可能脱离现实,不够灵活。

25 年后,这个理论论文变成了实战指南。

2020 年,当特朗普公开抨击美联储、要求降息时,刚进入美联储的 Waller 面临选择,完全顺从,还是完全对抗?

他选择了第三条路:在某些时候支持降息,比如 2025 年 7 月公投开反对票;但理由必须是专业的,而不是出于总统让我们降息。

这种微妙的平衡感,既不完全独立到无视政治现实,也不依附到失去专业判断,正是他 20 多年前曾研究过的东西。

换句话说,Waller 游走在美联储,不是凭直觉在走钢丝,而是有一套经过学术验证的平衡理论。

而在进入美联储之前,Waller 也曾在“训练场”打怪升级。

美联储不是一个单一机构,而是由华盛顿的理事会和 12 个地区联储组成。每个地区联储都有自己的研究部门和政策倾向。

2009 年,50 岁的 Waller 离开学术界,加入圣路易斯联储担任研究主管,一干就是 11 年。Waller 管理着一个 100 多人的研究部门,日常工作包括分析经济数据、撰写政策报告、参加 FOMC 会议的准备。

真正改变他职业轨迹的,是 2019 年被特朗普提名进入美联储理事会。

这个提名本身充满争议。Waller 的确认过程也不顺利,民主党参议员质疑他的独立性,毕竟是特朗普提名的。共和党参议员则担心他太学术,不够"忠诚"。

2020 年 12 月 3 日,参议院以 48:47 的微弱优势通过了他的任命,这是近年来结果最接近的投票之一。61 岁才进入美联储最高决策层,Waller 比大多数理事都要年长。但这反而成了优势。

大多数美联储理事的路径是可预测的:名校→华尔街/政府→美联储。他们在40多岁就进入权力中心,有足够时间建立人脉、学习游戏规则。

Waller 不同。他在学术界待了 24 年,在地区联储待了 11 年,直到 61 岁才到华盛顿。

和其他理事相比,Waller 没有太多包袱,不欠华尔街人情;同时在圣路易斯联储待过,知道美联储不是铁板一块,不同声音不仅被容忍,有时还被鼓励。

当特朗普团队评估谁能接替鲍威尔时,他们看到的可能正是这些特质:

一个年龄够大、不用再证明什么的人;一个有独立判断、但懂得如何在体制内表达的人。

利好加密?

如果 Waller 真的成为美联储主席,会带来哪些好处?

市场的第一反应是 Waller 会降息。毕竟他在 7 月投了反对票支持降息。特朗普也一直要求更低的利率。

但仔细看他的记录,情况更复杂。

2019 年,当经济强劲时,Waller 支持降息。2022 年,当通胀飙升时,他支持激进加息。2025 年,他又转向支持降息…

他的原则看起来也很清楚,该松则松,该紧则紧。如果他成为主席,利率政策可能会更"灵活",不一定会机械地遵循特朗普的规则,而是根据经济状况快速调整。

但 Waller 的真正不同之处,可能不在传统货币政策,而在于他如何看待加密和稳定币等新鲜事物。

8 月 20 日,当被问到美联储如何应对金融创新时,Waller 说“完全没有必要担忧数字资产创新”;今年 2 月在加州的稳定币会议上,他则表示稳定币是“设计用来保持相对于国家货币稳定价值的数字资产”。

注意,他强调的是与国家货币的关系,不是独立于货币体系之外的东西。这种观点上的差异,可能带来政策上的根本转变。

现在美国对数字资产的态度是防御性的,担心洗钱、担心金融稳定、担心投资者保护;监管的重点是“控制风险”。

Waller 明确反对央行数字货币,认为“不清楚它能解决美国支付系统中的什么市场失灵问题”,但他支持另一条路:让私营稳定币进行创新,承担数字美元的功能。

但所有这些设想,都建立在 Waller 能承受压力的前提上。

他没有经历过真正的金融危机考验。2008 年雷曼倒闭时,他在教书。2022 年 FTX 破产时,他刚进美联储不久,还不是核心决策者。

从理事到主席,不只是职位的变化。理事可以发表个人观点,主席的每句话都可能撼动市场。

当整个金融体系的稳定压在肩上时,“创新”和“探索”可能变成奢侈品。对加密是否完全是个利好,仍是未知数。


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

比推 TG 交流群:https://t.me/BitPushCommunity

比推 TG 订阅: https://t.me/bitpush

说明: 比推所有文章只代表作者观点,不构成投资建议

Nội dung Liên quan

Bằng chứng không thể chối cãi: GPT-5.5 bị bắt quả tang 'hạ trí', tài liệu chính thức của OpenAI thừa nhận

**Sự thật: GPT-5.5 bị bắt quả tang "giảm trí", tài liệu chính thức của OpenAI thừa nhận** Người dùng phát hiện GPT-5.5, đặc biệt là chế độ "Suy nghĩ mở rộng" (Extended Thinking), có biểu hiện giảm chất lượng đột ngột sau một thời gian sử dụng ngắn (1-2 giờ), trả lời nhanh nhưng kém thông minh trong khi giao diện vẫn hiển thị nhãn cũ. Các khiếu nại trên diễn đàn OpenAI cho thấy mô hình mất khả năng tuân theo chỉ dẫn, xử lý tác vụ kém hơn trước. Một số thử nghiệm tiết lộ: dù chọn GPT-5.5 Thinking, hệ thống thực tế lại chạy phiên bản Instant (dựa trên ngày cắt dữ liệu huấn luyện); hoặc yêu cầu GPT-5.3 Codex nhưng nhận về kết quả từ GPT-5.2. Quan trọng nhất, tài liệu Trung tâm Trợ giúp chính thức của OpenAI xác nhận cơ chế: sau khi người dùng gói Plus dùng hết 160 tin nhắn GPT-5.5/3 giờ, hệ thống sẽ **chuyển thầm (silent switch)** sang mô hình mini mà không có cảnh báo hay thay đổi nhãn giao diện. Người dùng gói Pro cũng có thể bị giới hạn dung lượng ở chế độ Heavy khi máy chủ quá tải. Sự cố "giảm cấp thầm lặng" này không mới, đã từng xảy ra với GPT-5.3 Codex vào tháng 2/2026 và là một mô hình lặp lại qua các bản cập nhật từ GPT-5 đến 5.5. Dù OpenAI từng đánh dấu sự cố "đã giải quyết", các báo cáo mới nhất vẫn tiếp tục xuất hiện. Phân tích cho rằng động cơ có thể là để tiết kiệm chi phí điện toán. Trong khi người dùng vật lộn với trải nghiệm không ổn định của GPT-5.5, thì GPT-5.6 đã xuất hiện trong nhật ký backend, dự kiến ra mắt sớm. Điều này làm dấy lên lo ngại về cuộc đua phát triển AI siêu trí tuệ (ASI) có thể đang hy sinh độ ổn định và minh bạch của dịch vụ hiện tại để theo đuổi các mẫu mới.

marsbit19 phút trước

Bằng chứng không thể chối cãi: GPT-5.5 bị bắt quả tang 'hạ trí', tài liệu chính thức của OpenAI thừa nhận

marsbit19 phút trước

Dù được đưa vào chỉ số Russell, các công ty DAT vẫn không thể cứu được Ethereum

Tập đoàn FTSE Russell đã công bố danh sách sơ bộ cho chỉ số Russell 3000 năm 2026, bao gồm nhiều cổ phiếu liên quan đến tiền mã hóa như CoreWeave, Iren Limited, Galaxy Digital Holdings, BitMine, Sharplink và Forward Industries. Việc được đưa vào chỉ số này dự kiến sẽ thu hút hàng nghìn tỷ USD vốn đầu tư thụ động phải mua vào các cổ phiếu này, bất kể quan điểm cá nhân của các quản lý quỹ. Đối với các công ty DAT (công ty nắm giữ tài sản kỹ thuật số), dòng vốn bắt buộc này có thể thúc đẩy giá cổ phiếu, tạo điều kiện thuận lợi để họ huy động vốn và mua thêm tiền mã hóa. Tuy nhiên, lợi ích có thể không mở rộng đến chính các tài sản cơ bản như Ethereum (ETH). Một phân tích gần đây chỉ ra nghịch lý: trong khi mạng lưới Ethereum phát triển mạnh với tư cách là cơ sở hạ tầng công cộng phi lợi nhuận, giá trị thành công này không nhất thiết chuyển hóa thành áp lực mua đối với đồng ETH. Các lớp ứng dụng và Rollup (L2) đang thu giữ phần lớn giá trị được tạo ra. Ví dụ, dù BitMine đã mua hàng triệu ETH trong đợt giá giảm gần đây, điều này vẫn không ngăn được đà sụt giảm giá của ETH. Tóm lại, sự chấp nhận ngày càng tăng từ tài chính truyền thống là tín hiệu tích cực cho các công ty trong ngành, nhưng nó không trực tiếp giải quyết được thách thức về định giá đối với các đồng tiền mã hóa gốc như ETH. Tương lai của chúng có thể phụ thuộc vào việc xây dựng các luận điểm định giá mới, vượt ra ngoài kỳ vọng đơn thuần vào doanh thu mạng lưới và hoạt động mua lại.

marsbit19 phút trước

Dù được đưa vào chỉ số Russell, các công ty DAT vẫn không thể cứu được Ethereum

marsbit19 phút trước

Hệ điều hành Agent hóa: Không phải cạnh tranh AI, mà là nền tảng

Bài viết phân tích xu hướng "Hệ điều hành đầu cuối chuyển sang Agent hóa" (Agentic OS), nổi bật từ sau các sự kiện như Google I/O 2026, với sự tham gia của Android, iOS, HarmonyOS và Windows. Tác giả nhấn mạnh rằng, điểm cạnh tranh thực sự không nằm ở các tính năng AI được trưng bày, mà ở ba tầng "bệ đỡ" nền tảng bên dưới: 1. **Hệ thống thời gian chạy AI cấp hệ thống (System-level AI Runtime)**: Đóng vai trò trung tâm điều phối, cung cấp năng lực suy luận chia sẻ và dịch vụ ổn định cho ứng dụng, biến Agent thành một dịch vụ thường trú của hệ điều hành. Các ví dụ điển hình là Google AICore, Apple Foundation Models và Huawei HMAF. 2. **Chip khả chủ (Controllable Chip)**: Là điểm tựa cho sự phối hợp phần cứng-phần mềm. Việc tự chủ thiết kế chip (như Apple Silicon, Google Tensor, Huawei Kirin) cho phép tối ưu hóa kiến trúc sâu, quyết định hiệu suất, mức tiêu thụ năng lượng và trải nghiệm tối đa của Agent phía đầu cuối. 3. **Ma trận mô hình đầu cuối-đám mây (End-Cloud Model Matrix)**: Là nguồn "trí tuệ" của Agent. Các mô hình phía đầu cuối (như Gemini Nano, Phi Silica, mô hình nền tảng của Apple) được nhúng sâu vào hệ điều hành và NPU, đảm bảo độ trễ thấp, quyền riêng tư và khả năng hoạt động ổn định. Tự nghiên cứu mô hình phía đầu cuối là lựa chọn mặc định để tối ưu hóa hiệu suất. Bài viết chỉ ra rằng sự kết hợp chặt chẽ giữa ba tầng này càng sâu, không gian khác biệt hóa và lợi thế cạnh tranh của các nhà phát triển hệ điều hành càng lớn, thể hiện qua khả năng giảm độ trễ/tiêu thụ điện, bảo vệ quyền riêng tư, cung cấp ngữ cảnh hệ thống và độ tin cậy như một dịch vụ hệ thống. Apple, Google và Huawei là những ví dụ điển hình cho mô hình phối hợp này. Ngoài ra, các yếu tố dài hạn khác như khả năng tương tác của Agent với ứng dụng (thông qua API như AppFunctions, App Intents) và hệ thống bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ cũng là những biến số quan trọng củng cố hào cạnh tranh. Cuối cùng, xu hướng này không chỉ giới hạn ở điện thoại và PC mà sẽ mở rộng sang ô tô, thiết bị đeo (XR) và hệ sinh thái IoT thông qua các khung phân tán, định hình lại phân phối lưu lượng truy cập đầu cuối. Thành công phụ thuộc vào sự tích lũy lâu dài qua nhiều thế hệ chip, mô hình và hệ thống thời gian chạy.

marsbit1 giờ trước

Hệ điều hành Agent hóa: Không phải cạnh tranh AI, mà là nền tảng

marsbit1 giờ trước

Tại sao lập luận "AI như điện nước" của Sam Altman lại châm ngòi tranh cãi bản quyền

Tuần này, CEO OpenAI Sam Altman đưa ra phép loại suy tại hội nghị cơ sở hạ tầng của BlackRock: "Tương lai chúng tôi thấy là trí tuệ sẽ trở thành tiện ích công cộng như điện hay nước, mọi người sẽ mua từ chúng tôi theo lượng sử dụng." Dù khái niệm "AI như tiện ích công cộng" đã có từ lâu, tuyên bố của Altman tập trung vào mô hình kinh doanh "mua theo token" từ OpenAI. Điều này ngay lập tức gây ra làn sóng chỉ trích trên mạng xã hội, với lập luận rằng các mô hình AI được đào tạo bằng dữ liệu sáng tạo của cộng đồng mà không được phép hoặc bồi thường, giờ đây lại được bán lại chính họ. Bài viết phân tích ba điểm nứt gãy chính trong phép loại suy "AI là tiện ích công cộng": 1. **Vết nứt sở hữu**: Trong khi các tiện ích như điện, nước tạo ra nguồn cung mới, AI chủ yếu tổ chức lại "kho tàng" sáng tạo sẵn có của con người mà phần lớn chưa được trả phí. 2. **Vết nứt định giá**: Các tiện ích công cộng thực sự tuân thủ nguyên tắc "dịch vụ phổ cập" với giá cả phi phân biệt và được kiểm soát. Ngược lại, định giá theo token của AI mang tính thị trường, phân tầng và có sự chênh lệch lớn giữa token đầu vào và đầu ra. 3. **Vết nứt quản trị**: Ngành AI hiện thiếu khung quản trị công khai, cơ chế giám sát độc lập và minh bạch về chi phí so với các ngành tiện ích công cộng truyền thống. Mặc dù vậy, về mặt pháp lý, các công ty AI vẫn phần nào được bảo vệ bởi học thuyết "sử dụng hợp lý" (Fair Use). Tuy nhiên, việc chính họ bắt đầu chi trả để mua dữ liệu có bản quyền đào tạo (như thỏa thuận của OpenAI với Reddit) lại làm suy yến luận điểm "sử dụng miễn phí là hợp lý". Tóm lại, xu hướng AI trở thành cơ sở hạ tầng là có thật, nhưng để được coi là một "tiện ích công cộng" thực sự, ngành công nghiệp này cần giải quyết các vấn đề căn bản về nguồn dữ liệu, cơ chế định giá công bằng và quản trị minh bạch, thay vì chỉ tập trung vào quy mô tính toán và mô hình tính phí theo token.

marsbit1 giờ trước

Tại sao lập luận "AI như điện nước" của Sam Altman lại châm ngòi tranh cãi bản quyền

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片