对于各国央行而言，AI 并不会改变货币政策的职责和目标，但 AI 正在同时重塑需求、供给和金融市场，使经济形势更加难以判断，也增加了人们对货币政策传导机制的不确定性。
BIS 估计，全球五大科技公司将在 2025 年至 2026 年间投入超过 1 万亿美元用于 AI。与此同时，行业预测显示，全球 AI 投资规模可能从目前约 5000 亿美元增长至 2030 年的最高 4 万亿美元。
德科斯当天在印度央行主办的一场会议上表示："AI 带来的前景是真实存在的。" 不过，他同时警告称，AI 的长期影响将取决于政策选择、对人才和基础设施的投资，以及 AI 带来的收益能否得到广泛共享。
AI 对经济的长期影响同样存在不确定性。随着 AI 技术不断自我改进，AI 推动形成自我强化、具有变革性的经济增长。但可能导致消费者支出走弱，并使生产率和经济产出增速陷入停滞。
德科斯指出，AI 热潮越来越多地通过债务融资和私人信贷推动，而非依靠企业自身盈利进行投资。这一趋势值得密切关注，因为目前相当一部分相关融资仍处于 " 透明度不足且相互关联 " 的状态。
AI 也正在改变全球贸易流向。韩国、新加坡、马来西亚等与 AI 产业供应链密切相关的经济体，已经受益于 AI 芯片及相关设备出口价格上涨。
德科斯还指出，已有证据表明，生成式 AI 能够显著提升生产率。相关研究发现，在特定任务中，生成式 AI 可带来 10% 至 65% 的效率提升，尤其是在编程、咨询和专业写作等领域。
但更广泛的问题在于，这些效率提升究竟有多少能够转化为整个经济层面的生产率增长。
目前的估计显示，在 AI 普及速度以及劳动力和资本重新配置效率等因素的影响下，AI 可能使全要素生产率增速每年提高约 0.5 个百分点。
预计发达经济体将率先受益，因为这些经济体服务业占比较高，同时也更具备部署 AI 的条件。
德科斯表示，AI 在提升劳动生产率的同时，也可能取代部分重复性认知工作。
目前 AI 导 致的就业损失仍较为有限，但客户服务、编程和行政岗位已经开始出现相关迹象，因此，再培训和技能提升的重要性正日益凸显。
德科斯还表示，如果相关企业盈利未能达到市场预期，高企的估值、市场集中度以及缺乏透明度的融资结构，都可能形成潜在风险。" 我并不是说 AI 热潮必然会走向这一结果，但当前投资热潮的规模和速度，以及市场对未来商业回报的高度预期，确实值得我们保持谨慎。"
