三大AI模型联合测试：通胀下行预期遭颠覆

德意志银行首席美国经济学家Matthew Luzzetti团队于3月30日发布最新研究报告，首次采用多维度人工智能系统对‘人工智能将显著抑制通胀’这一主流观点进行量化验证。实验涵盖德意志银行自研工具dbLumina、OpenAI的ChatGPT-5.2及Anthropic的Claude Opus 4.6，评估其对未来一年通胀走势的预判。

模型共识指向通胀上行压力，非预期中的缓解

结果显示，三套系统在核心结论上高度一致：人工智能对整体通胀的影响极有可能微乎其微，且推动通胀的概率远超降低通胀的可能性。其中dbLumina模型指出，AI引发通胀上升的概率达40%，而有效抑制通胀的概率仅5%；Claude Opus 4.6给出25%与5%的对应数值；ChatGPT-5.2则为20%和5%。

结构性成本攀升成主因：基建与能耗双压

所有模型均将通胀压力归因于由AI热潮引发的结构性需求扩张。具体包括数据中心建设规模空前扩大、半导体制造环节出现阶段性短缺、以及高算力负载带来的电力消耗剧增。这些因素共同构成新一轮需求拉动型通胀的底层逻辑，使技术进步的抵消效应被部分抵消甚至逆转。