據BCA Research首席策略師彼得·貝雷津（Peter Berezin）撰寫的策略報告，聯準會主席凱文·華許（Kevin Warsh）關於人工智慧將成為通縮力量的論斷，與當前經濟資料相悖。
華許將當前形勢與前聯準會主席艾倫·格林斯潘（Alan Greenspan）的做法相提並論——後者在1996年至1998年間以生產率提升抑制通膨為由，拒絕加息。
BCA Research認為這一類比存在明顯缺陷。彼時推動通膨下行的主要因素，是油價大幅下跌——1998年底油價一度跌至每桶$11——以及金屬和農產品價格的全面崩潰，而非生產率的提升。
此外，聯準會在那一時期對自然失業率（NAIRU）的估算區間為5.25%至6.5%，可能高估了失業率門檻約一個百分點，這在一定程度上掩蓋了潛在的通膨壓力。
如今，以AI為驅動的投資周期已開始推高價格壓力。根據報告援引的美國經濟分析局資料，2026年第一季度美國科技行業資本支出佔GDP的比重達到4.9%，超越了2000年網際網路泡沫高峰時期的水平。電價上漲、發電裝置短缺以及儲存晶片成本飆升，正在廣泛傳導至消費電子產品價格。
財富效應進一步加劇了這一問題。據聯準會資料，截至報告發佈時，美國家庭持有的股票資產規模達75兆美元，相當於GDP的230%；而2000年網際網路泡沫頂峰時，這一數字僅為13兆美元，約佔GDP的130%。與此同時，個人儲蓄率已降至2.6%，遠低於2019年7.3%的平均水平。美國經濟分析局資料顯示，自2025年4月以來，實際可支配個人收入已收縮1.1%，但消費者支出依然強勁。
該報告還從理論層面對華許的邏輯提出質疑。BCA Research運用索洛增長模型（Solow growth model）指出，更快的生產率增長、AI資產較高的折舊率（平均為3至5年，而廣義私人非住宅固定資產的折舊年限為11年），以及資本收入佔比的上升，均指向更高的均衡實際利率，而非更低。
華許去年11月在《華爾街日報》發表評論文章稱：「AI將成為重要的通縮力量。」但BCA Research的貝雷津表示，現有證據指向相反方向——CPI掉期市場資料顯示，通膨率在未來至少兩年內將持續高於聯準會2%的目標。
BCA Research認為，AI能夠壓低通膨和利率的情景僅有兩種：一是AI資本支出出現大規模崩潰，二是收入不平等程度顯著加劇，從而推動整體儲蓄率上升。美國勞工統計局2024年消費者支出調查資料顯示，收入最低的50%人群儲蓄率為負，而收入最高的十分位人群儲蓄率則處於最高水平。
BCA Research的MacroQuant模型目前顯示，美國股市的Z分數為-0.69。根據MacroQuant Multiverse Edition資料，歷史上Z分數跌破-1往往預示著股市熊市的到來，包括2000年6月至2001年9月、2007年11月至2008年11月，以及2021年10月至2022年8月的熊市行情。 (invest wallstreet)