【游庭皓早晨財經速解讀20250612觀點整理】通膨趨緩、AI電力挑戰及全球核能新局
入解析2025年6月12日全球財經焦點,包括5月CPI數據、美中貿易協議進展、聯準會降息預期,以及川普關稅與核能政策如何影響AI產業電力需求與台灣能源布局。

本文章整理自2025年6月12日「早晨財經速解讀」節目內容。
概述:美中貿易、通膨數據與股市動向
2025年6月12日,全球金融市場持續消化美中貿易初步協議的進展以及最新的通膨數據。
標普500指數在經歷多日上漲後暫時降溫,但距離2月份的歷史高點仍不到1.8%,顯示市場整體表現強勁。投資人正密切關注這些宏觀經濟因素對未來股市和聯準會(Fed)貨幣政策的影響。
消費者物價指數(CPI)表現優於預期
根據最新數據,美國5月份消費者物價指數(CPI)的月增幅僅為0.1%,年增幅為2.4%,皆低於市場預期。特別值得注意的是,核心CPI(剔除食品和能源價格)的月增幅僅0.1%,遠低於市場預期的0.3%,這表明具高度僵固性的通膨增長速度正在趨緩。
通膨下行的主要原因之一是能源價格的顯著抑制效果,儘管近期原油價格上漲,但5月份的汽油價格仍持續走弱。
此外,核心商品通膨也受到影響,例如汽車和服飾價格在美國均呈現下跌趨勢。這除了顯示產能可以透過東南亞或墨西哥等地區進行替代,以規避中國商品關稅衝擊外,也反映出美國消費需求正在緩步降溫。
在核心通膨中,最受關注的房租相關指數——業主等權租金(OER),月增率僅剩0.3%,顯示房地產市場的增值速度也在放緩。
醫療指數和汽車保險費用雖有小幅增長,但也低於市場預期。純核心商品如機票、二手車、新車和服飾價格跌幅更為顯著。
市場對於5月份通膨數據的解讀產生分歧。
雖然關稅已實施,理應帶動價格上漲,但部分觀點認為,廠商透過替代產能和利用3月份囤積的庫存,暫時穩定了價格,避免預先漲價。然而,若關稅協議未能於7月達成具體進展,未來商品價格仍有調漲壓力。
聯準會降息預期與挑戰
儘管通膨數據表現良好,但FedWatch工具顯示市場對今年降息的預期仍維持在兩碼(每次降息一碼,共兩次,分別落在9月和12月),並未因本次數據而有太大變化。這表明市場仍擔憂關稅影響可能只是延後傳導,而非根本解決。
聯準會目前面臨的困境在於川普政府關稅政策的高度不確定性。
副總統潘斯甚至在社群媒體上批評聯準會拒絕降息是貨幣政策的「顯著失當」。聯準會的挑戰在於,它既無法承認工具效果有限,也無法提出新的指引來安撫市場。這種猶豫不決的態度反而激化了投資者的焦慮,導致市場情緒主導了對聯準會政策走向的預期。
川普政策推動:關稅戰與核能政策
川普政府在多項政策上展現了強勢的推進力。在美中貿易方面,最新的貿易框架協議已基本完成,待川普與習近平同意後公布。
值得注意的是,關稅稅率與上次協議相比並無太大改變,美國對中國商品總體關稅仍高達55%,而美國則為10%。此外,稀土管制也已開放。
在國內政策方面,美國聯邦上訴法院已裁定暫停維持川普政府推動的高額關稅措施繼續生效,這意味著川普可以繼續引用《國際緊急經濟權力法》(IEPA)來課徵關稅。這讓川普在貿易談判中掌握了主動權,任何不願與其談判的國家都可能面臨更嚴重的後果。
除了關稅政策,川普政府也正積極推動核能政策的轉向。
由於人工智慧(AI)數據中心對電力需求的急劇增長,美國已啟動全球核能政策,預計在2025年以前將核電產業產能擴張10倍。
新政策包括重整核能監管機構、大幅簡化審批程序、推動國產核能燃料供應,並允許在聯邦土地上直接新建核反應爐,旨在鼓勵AI巨頭自行解決能源供應問題。
AI產業發展與電力、水資源挑戰
AI產業的快速發展,特別是AI伺服器和數據中心的建設,正導致全球電力需求飆升。全球四大雲端服務提供者(CSP)——Meta、Google、Microsoft和Amazon,其資本支出已大幅攀升。
以輝達(NVIDIA)為中心的AI半導體生態系統,透過台積電代工,並與博通、邁威爾等半導體廠緊密合作,預示著全球將迎來新一波的AI建置潮。
然而,AI數據中心的建設不僅缺電,也面臨水資源的巨大壓力。
資料中心通常選址在水資源較為吃緊的地區,加上GPT等AI模型的推出大幅提升了運算需求,使得水資源供應更為緊張。這也促使美國電網進行更新,並鼓勵AI巨頭尋找自有發電廠或與核電廠合作,以確保穩定供電。
台灣能源政策與AI發展的挑戰
對於台灣而言,AI產業的快速發展也帶來了電力供應的挑戰。
美國在台商會發布的2025年台灣白皮書中,特別提及AI關鍵產業面臨供電不足的風險。白皮書建議台灣透過提升行政效率和電價機制來支持再生能源發展,並考慮適度開放核能環境,以維持工業電價的競爭力。
台灣目前已正式邁入非核家園,並設定2030年天然氣發電量提升至50%、再生能源提升至27%~30%的目標。
然而,再生能源的進度相對落後,目前僅達目標的一半左右,且預計在2026年才可能達到11%的佔比,距離目標仍有很大差距。這使得台灣在AI資料中心新建方面可能面臨持續性的電力成本和穩定供應的挑戰。