Jak boom AI na Wall Street staje się kolejnym problemem inflacyjnym Fed

“Wielu uczestników zauważyło, że trwające silne zapotrzebowanie na infrastrukturę AI prawdopodobnie będzie utrzymywać presję wzrostową cen produktów technologicznych i energii elektrycznej.”

To zdanie z protokołu z czerwcowego posiedzenia Rezerwy Federalnej uchwyciło zmianę, którą Wall Street dopiero zaczyna uwzględniać w wycenach.

Sztuczna inteligencja była sprzedawana inwestorom jako rewolucja produktywności. Dla Fedu coraz bardziej wygląda jednak na szok popytowy, który może wystąpić na długo przed uzyskaniem korzyści wydajnościowych.

Boom AI już przekształcił rynki akcji, zwiększył wydatki kapitałowe Big Tech do historycznych poziomów i ożywił nastroje inwestorów w spółkach technologicznych.

Ale ten sam boom zwiększa też popyt na centra danych, układy scalone, energię elektryczną, systemy chłodzenia, robotników budowlanych, grunty, finansowanie dłużne oraz usługi na wysokim poziomie.

Presja zaczyna docierać do konsumentów. Apple niedawno podniósł ceny wielu produktów, wskazując częściowo na rosnące koszty pamięci i pamięci masowej spowodowane popytem ze strony centrów danych AI.

To stwarza problem sekwencji dla decydentów. Koszty są widoczne teraz. Zyski produktywnościowe mogą potrzebować lat, aby rozprzestrzenić się w całej gospodarce.

Dla banku centralnego, który wciąż stara się doprowadzić inflację do celu 2%, różnica ma znaczenie.

Jeżeli AI utrzyma gorący popyt, podniesie ceny energii i wesprze wyceny aktywów, Fed może mieć mniej przestrzeni do łagodzenia polityki. W bardziej jastrzębim scenariuszu może nawet być zmuszony ponownie podnieść stopy.

Amerykańska inflacja konsumencka osłabła w czerwcu; CPI dla wszystkich kategorii wzrósł o 3,5% r/r, wobec 4,2% w maju.

Core CPI, wyłączający żywność i energię, wzrósł o 2,6% r/r, w porównaniu z 2,9% w maju.

Ale obawa Fedu nie dotyczy tylko poziomu inflacji dziś, lecz tego, czy pojawiają się nowe siły, które mogą uniemożliwić trwały spadek inflacji.

Problem kolejności efektów AI

Diane Swonk, główna ekonomistka KPMG Economics, powiedziała, że boom AI stworzył właśnie taki dysonans czasowy.

“AI ma problem sekwencji. Koszty i efekty majątkowe pojawiają się szybciej niż skala wzrostu produktywności,” Swonk powiedziała Invezz.

Takie ujęcie jest ważne, ponieważ przesuwa opowieść o AI poza zwykłą debatę o Nvidii, marżach chmury i przychodach z oprogramowania. Włącza AI do modelu inflacyjnego Fedu.

Strona popytowa jest łatwa do zaobserwowania: hyperskalery budują centra danych w szybkim tempie, a popyt na układy pozostaje intensywny.

Operatorzy sieci energetycznych są zmuszeni przemyśleć prognozy obciążeń. Rynki nieruchomości wokół centrów danych się zmieniają. Wykwalifikowana siła robocza jest przyciągana do projektów energetycznych, budowlanych i infrastrukturalnych.

Rynki obligacji korporacyjnych są proszone o sfinansowanie większej części rozbudowy.

Strona podaży jest mniej widoczna. AI może pomóc firmom szybciej pisać kod, automatyzować zadania rutynowe, kompresować koszty back-office i zwiększać wydajność badań.

Ale te zyski wymagają adopcji, integracji i zmian w procesach biznesowych. Nie pojawiają się automatycznie w danych o produktywności w chwili zakupu GPU przez firmy.

To jest wyzwanie Fedu. Polityki pieniężnej nie da się opierać na boomie produktywności, który jeszcze nie pojawił się w danych.

“Fed nie może sobie pozwolić na czekanie, aż wzrost produktywności się nasili, aby poradzić sobie z dodatkowym impulsem inflacyjnym wynikającym z boomu AI,” powiedziała Swonk. “Spodziewamy się dwóch podwyżek stóp w drugiej połowie roku.”

Protokoły z czerwca pokazały, że to zaniepokojenie nie jest odosobnione. Uczestnicy stwierdzili, że inflacja wzrosła dalej i pozostawała znacznie powyżej celu Fedu, wskazując na cła, zaburzenia łańcuchów dostaw związane z Cieśniną Ormuz oraz siłę popytu w niektórych dobrach i usługach związanych z inwestycjami w AI.

Protokoły dodały również, że silne inwestycje biznesowe w AI mogą przyczynić się do bardziej trwałej presji inflacyjnej, jeśli aktywność gospodarcza będzie przewyższać potencjalny produkt.

Od marzenia o produktywności do kanału inflacyjnego

Przez większość rajdu AI argument makro był prosty. AI podniesie produktywność, poprawi marże i pomoże tłumić inflację, pozwalając firmom produkować więcej przy mniejszych nakładach.

Ten argument nie zniknął. Pozostaje długoterminowym pozytywnym postulatem dla AI i wycen akcji z nim związanych.

Ale banki centralne działają w czasie rzeczywistym i muszą reagować na gospodarkę taką, jaka jest, a nie na to, jak inwestorzy oczekują, że będzie wyglądać po pełnym wchłonięciu technologii.

Wiceprzewodniczący Fed Philip Jefferson wyraźnie wskazał ten problem czasu w przemówieniu 16 lipca. Powiedział, że AI może wpływać zarówno na podaż, jak i popyt, ponieważ firmy intensywnie inwestują w centra danych, zaawansowane urządzenia obliczeniowe i możliwości AI.

Dodał, że jeśli silniejsze inwestycje i konsumpcja pojawią się przed zyskami produktywności, AI może wywierać presję wzrostową na inflację; jeśli produktywność obniży koszty szybciej, efekt może być desinflacyjny.

To zbliża się do sedna argumentu Swonk. AI może z czasem działać restrykcyjnie dla inflacji, ale najpierw może być inflacyjne.

Energia elektryczna jest najczystszym przykładem. Skok popytu na moc dla centrów danych nie tylko podnosi koszty dla firm trenujących modele AI, lecz także wpływa na inwestycje w sieć, planowanie operatorów i ceny energii dla innych odbiorców.

Sprzęt technologiczny to kolejny kanał.

Jeżeli popyt na chipy, serwery, sprzęt sieciowy i pamięć będzie rosnąć szybciej niż podaż, ceny mogą pozostać wysokie, nawet gdy inne dobra będą stygnąć.

Jest też efekt majątkowy. AI podniosło kapitalizację rynkową w wąskiej grupie megaspółek technologicznych i pomogło podtrzymać szerszy sentyment na rynku akcji.

Wyższe ceny aktywów mogą wspierać wydatki, zwłaszcza wśród gospodarstw domowych o wyższych dochodach. Protokoły z czerwca zauważyły również, że wysokie ceny akcji, napędzane silnymi zyskami i optymizmem wokół AI, wspierały popyt.

Swonk uważa to za część historii inflacyjnej.

“Niektórzy z najbardziej jastrzębich członków Fedu wskazywali na dodatkową presję na inflację spowodowaną szerszym boomem AI, w tym efekty majątkowe,” powiedziała.

Wall Street już przeszacowuje nabywców

Presję widać także na rynkach. Pierwsza faza handlu AI nagrodziła firmy sprzedające narzędzia i usługi: producentów chipów, dostawców sprzętu, spółki narażone na koszty energii i inwestycje infrastrukturalne.

Następna faza jest bardziej niewygodna. Inwestorzy coraz dokładniej przyglądają się firmom piszącym największe czeki.

Gil Luria, dyrektor zarządzający w D.A. Davidson & Co., powiedział, że ten proces już się rozpoczął.

“Presja na rynkach dzieje się teraz, gdy inwestorzy dewaluują nabywców sprzętu AI,” powiedział Luria w rozmowie z Invezz.

To stwierdzenie jest centralne dla historii Wall Street. Microsoft, Amazon i Google są nie tylko beneficjentami AI, ale też firmami pochłaniającymi znaczną część kosztów rozbudowy AI.

Muszą mocno wydawać, zanim inwestorzy będą mogli w pełni ocenić zwrot z tych nakładów.

Jeśli stopy wzrosną lub pozostaną wysokie, poprzeczka dla tych zwrotów podnosi się również. Przepływy pieniężne z przyszłości są dyskontowane mocniej. Wyceny technologii o długim horyzoncie stają się trudniejsze do obrony.

Inwestorzy kredytowi również stają się bardziej wrażliwi na finansowanie nakładów ze środków dłużnych, zwłaszcza jeśli wydatki na infrastrukturę AI będą nadal rosnąć.

Luria jednak nie postrzega tych wydatków wyłącznie jako spekulacyjnych.

“Uważamy, że AI zaczyna przynosić zwroty, ponieważ łączna skala przychodów (run rate) Anthropic i OpenAI jest już ponad $75 billion, podczas gdy prawie dwa lata temu była niemal zerowa,” dodał Luria.

To kontrwaga do strachu przed inflacją. Jeśli przychody z AI rosną wystarczająco szybko, Big Tech może kontynuować wydatki, nawet gdy inwestorzy martwią się o marże i stopy.

To wspiera długoterminową tezę o AI, ale może też przedłużać krótkoterminowy impuls popytowy, którego obserwuje Fed.

Innymi słowy, bycza argumentacja technologiczna i jastrzębia argumentacja makro mogą być jednocześnie prawdziwe. AI może być komercyjnie realne, a równocześnie inflacyjne w krótkim terminie.

Fed nie może ignorować pamięci inflacyjnej

Debata o AI pojawia się po latach inflacji powyżej celu. Ten kontekst sprawia, że Fed jest mniej skłonny cierpliwie czekać na korzyści ze strony podaży.

“Kontekst też jest ważny,” powiedziała Swonk. „Minęło już pięć lat i więcej od pospandemicznego skoku inflacji.”

Ten argument o „pamięci mięśniowej” może znaczyć tyle samo, co historia o centrach danych. Po latach zmiennych kosztów nakładów, ceł, szoków energetycznych i zakłóceń w dostawach, firmy mogą być bardziej skłonne testować podwyżki cen.

Konsumenci mogą być do nich bardziej przyzwyczajeni. Ustalanie płac i cen może stać się mniej zakotwiczone, nawet jeśli wskaźnik inflacji ogółem poprawi się przez miesiąc.

Protokoły Fedu podkreśliły podobny punkt, ostrzegając, że po kilku latach inflacji powyżej 2% utrzymująca się podwyższona inflacja mogłaby zacząć wpływać na oczekiwania inflacyjne oraz decyzje dotyczące ustalania płac i cen.

Dlatego znaczenie ma timing AI. Jeśli nadejdzie jako szok produktywności w gospodarce o niskiej inflacji, Fed może go przyjąć z ulgą.

Jeśli nadejdzie jako boom wydatków w gospodarce wciąż naznaczonej inflacją, reakcja będzie inna.

Argument przeciwny: produktywność

Najsilniejszy kontrargument głosi, że zyski produktywności już się formują, ale trudno je zmierzyć.

Narzędzia AI mogą zwiększać produkcję w tworzeniu oprogramowania, obsłudze klienta, badaniach, marketingu i finansach na długo zanim dane makro w pełni uchwycą tę zmianę.

Urzędnicy Fedu nie lekceważą tej możliwości. Jefferson powiedział, że AI prawdopodobnie doprowadzi do istotnych zysków produktywności poprzez automatyzację niektórych zadań i wspomaganie pracowników w wykonywaniu innych.

Gubernator Michael Barr również opisał generatywną AI jako coraz bardziej prawdopodobne, że stanie się technologią ogólnego przeznaczenia, przy czym zauważył, że rozbieżności czasowe w inwestycjach i integracji biznesowej mogą ograniczyć krótkoterminowy efekt.

To ścieżka optymistyczna dla rynków. Jeśli produktywność AI pojawi się szybko, może skompensować presję kosztową ze strony centrów danych i chipów.

Mogłoby to podnieść potencjalny produkt, wspierać marże i pozwolić Fedowi przymknąć oko na część krótkoterminowego wzrostu inwestycji.

Problem Fedu polega na tym, że produktywność trudno obserwować w czasie rzeczywistym, podczas gdy inflacja jest łatwa do zmierzenia.

Ta asymetria sprawia, że decydenci są ostrożni. Jeśli poczekają, aż produktywność rozwiąże problem i pojawi się ona późno, oczekiwania inflacyjne mogą stać się trudniejsze do opanowania.

Jeśli zacieśnią politykę zbyt mocno, a produktywność pojawi się szybko, ryzykują spowolnienie gospodarki, która miała szansę stać się bardziej wydajna.

Ryzyko rynkowe: walka z inflacją może rozerwać handel AI

Ostateczny dylemat to stabilność finansowa. Fed może walczyć z inflacją wyższymi stopami, ale optymizm wokół AI pomógł wypchnąć rynki akcji do wycen, które wyglądają na podatne na każde podwyższenie stóp dyskontowych.

Swonk bezpośrednio wskazała to ryzyko.

“Jednym z zastrzeżeń jest to, że podwyżki stóp zwiększają ryzyko pęknięcia tego, co wygląda na nadęte w szerokich rynkach akcji,” powiedziała Invezz.

To trudny kompromis. Wyższe stopy mogą ochłodzić popyt i powstrzymać inflację, ale mogą też uderzyć w sam rajd rynkowy, który wspierał zaufanie i wydatki.

Ostry spadek akcji związanych z AI szybko zaostrzyłby warunki finansowe. Mogłoby to również ujawnić, jak duża część siły szerszego rynku zależała od wąskiej grupy spółek powiązanych z rozbudową AI.

Dla Wall Street właśnie dlatego opowieść o inflacji związanej z AI ma znaczenie.

Nie chodzi tylko o to, czy ChatGPT czyni pracowników bardziej produktywnymi lub czy Nvidia sprzedaje więcej chipów, lecz o to, czy boom AI zmienia ścieżkę stóp procentowych.

Jeżeli wydatki na AI utrzymają inflację na wysokim poziomie, rentowności obligacji skarbowych mogą pozostać podwyższone. Jeśli rentowności pozostaną wysokie, wyceny technologii znajdą się pod presją. Jeśli wyceny spadną, efekty majątkowe osłabną. A jeśli Fed będzie musiał podnosić stopy w warunkach napompowanego rynku, korekta może być gwałtowna.

Boom AI miał uczynić gospodarkę bardziej efektywną, ale Fed może najpierw musieć zdecydować, czy nie przegrzewa ona gospodarki.