Hur Wall Streets AI-boom blir Fed:s nästa inflationsproblem

“Många deltagare noterade att den pågående starka efterfrågan på AI-infrastruktur sannolikt skulle upprätthålla uppåttryck på priserna för teknologiprodukter och el.”

Den formuleringen i Federal Reserves protokoll från junimötet fångade en förskjutning som Wall Street först nu börjar prissätta.

Artificiell intelligens såldes till investerare som en produktivitetsrevolution. För Fed ser det alltmer ut som en efterfrågeschock som kan komma långt innan effektivitetsvinsterna.

AI-boomen har redan förändrat aktiemarknaderna, pressat Big Techs kapitalutgifter till historiska nivåer och återupplivat riskaptiten bland teknikaktier.

Men samma boom ökar också efterfrågan på datacenter, chips, el, kylsystem, byggnadsarbete, mark, skuldfinansiering och högkvalitativa tjänster.

Trycket börjar nå konsumenterna. Apple höjde nyligen priserna på flera produkter efter att ha skyllt de kraftigt stigande kostnaderna för minne och lagring delvis på efterfrågan från AI-datacenter.

Det skapar ett sekvensproblem för beslutsfattare. Kostnaderna är synliga nu. Produktivitetsvinsterna kan ta år att spridas i ekonomin.

För en centralbank som fortfarande försöker återföra inflationen till sitt 2%‑mål spelar skillnaden roll.

Om AI håller efterfrågan het, driver upp elpriserna och stöder tillgångsvärden kan Fed få mindre svängrum att lätta på politiken. I ett mer hökaktigt scenario kan den till och med behöva höja räntorna igen.

Den amerikanska konsumentinflationen dämpades i juni, med KPI för alla poster upp 3,5% på årsbasis, ned från 4,2% i maj.

KPI exklusive livsmedel och energi steg 2,6% på årsbasis, jämfört med 2,9% i maj.

Men Feds oro är inte bara var inflationen är i dag, utan om nya krafter håller på att uppstå som kan hindra att den avtagande inflationen blir bestående.

AI:s sekvensproblem

Diane Swonk, chefsekonom på KPMG Economics, sade att AI-boomen skapat just den tidsmässiga missanpassningen.

“AI har ett sekvensproblem. Kostnaderna och förmögenhetseffekterna kommer snabbare än produktiviteten kan skalas upp,” Swonk berättade för Invezz.

Den ramen är viktig eftersom den flyttar AI-berättelsen bort från den vanliga debatten om Nvidia, molnmarginaler och mjukvaruintäkter. Den placerar AI i Feds inflationsmodell.

Efterfrågesidan är lätt att se eftersom hyperscalers bygger datacenter i snabb takt och efterfrågan på chips förblir intensiv.

Elnätsbolag tvingas tänka om sina belastningsprognoser. Fastighetsmarknader runt datacenterknutpunkter förändras. Kunnig arbetskraft dras in i kraft-, bygg- och infrastrukturprojekt.

Företagsobligationsmarknader ombeds finansiera en större andel av utbyggnaden.

Utbudssidan är mindre synlig. AI kan hjälpa företag att skriva kod snabbare, automatisera rutinuppgifter, pressa kostnader i back office och öka forskningsproduktionen.

Men dessa vinster kräver adoption, integration och förändrade affärsprocesser. De dyker inte automatiskt upp i produktivitetsdata i samma stund som företag köper GPU:er.

Det är Feds utmaning. Penningpolitik kan inte byggas på en produktivitetsboom som ännu inte syns i statistiken.

“Fed har inte råd att vänta på att produktivitetstillväxten ska skalas upp för att hantera den extra uppdrivningen av inflationen till följd av AI-boomen,” sade Swonk. “Vi förväntar oss två räntehöjningar under andra halvåret.”

Juni-protokollet från Fed visade att denna oro inte är isolerad. Deltagare sade att inflationen hade ökat ytterligare och förblev väl över Feds mål, och angav tullar, leveranskedjeavbrott kopplade till Hormuzsundet och efterfrågestyrka i vissa varor och tjänster relaterade till AI-investeringar.

Protokollet sade också att starka AI-investeringar i näringslivet skulle kunna bidra till mer bestående inflationspress om den ekonomiska aktiviteten går över potentiell produktion.

Från produktivitetsdröm till inflationskanal

Under stora delar av AI-rallyt var makroargumentet enkelt. AI skulle öka produktiviteten, förbättra marginalerna och hjälpa till att dämpa inflationen genom att möjliggöra produktion med färre resurser.

Det argumentet har inte försvunnit. Det är fortfarande det långsiktiga bullfallet för AI och för de aktievärderingar som är kopplade till det.

Men centralbanker verkar i realtid och måste reagera på ekonomin som den är, inte som investerare förväntar sig att den ska se ut när tekniken är fullt absorberad.

Feds vice ordförande Philip Jefferson gjorde den tidsmässiga frågan tydlig i ett tal den 16 juli. Han sade att AI kan påverka både utbud och efterfrågan, med företag som investerar kraftigt i datacenter, avancerad beräkningsutrustning och AI‑kapaciteter.

Han tillade att om starkare investeringar och konsumtion uppträder före produktivitetsvinster, kan AI sätta uppåttryck på inflationen; om produktiviteten sänker kostnaderna tidigare kan effekten bli disinflationär.

Det ligger nära kärnan i Swonks argument. AI kan i slutändan vara disinflationär, men det kan först vara inflationsdrivande.

El är det klaraste exemplet. En kraftig ökning i datacenters elkraftbehov höjer inte bara kostnaderna för företagen som tränar AI‑modeller, utan påverkar även nätinvesteringar, elbolagens planering och elpriser för andra användare.

Teknikhårdvara är en annan kanal.

Om efterfrågan på chips, servrar, nätverksutrustning och minne fortsätter att öka snabbare än utbudet kan priserna förbli fasta även när andra varor svalnar.

Sedan finns förmögenhetseffekten. AI har ökat börsvärdet hos en snäv grupp megakapitaliserade teknikföretag och bidragit till att stödja bredare aktiesentiment.

Högre tillgångspriser kan stödja konsumtion, särskilt bland hushåll med högre inkomster. Juni‑protokollet noterade också att höga aktiepriser, drivna av stark vinstutveckling och AI‑optimism, hade stött efterfrågan.

Swonk ser det som en del av inflationshistorien.

“Några av Fed:s mest hökaktiga ledamöter har refererat till det extra trycket på inflationen på grund av den bredare AI‑boomen, inklusive förmögenhetseffekterna,” sade hon.

Wall Street omprissätter redan köparna

Trycket syns också på marknaderna. Första fasen av AI‑handeln belönade företagen som sålde verktygen: chipstillverkare, utrustningsleverantörer, elexponerade namn och infrastrukturspel.

Investerare granskar nu företagen som skriver de största checkarna.

Gil Luria, managing director på D.A. Davidson & Co., sade att den processen redan har inletts.

“Trycket på marknaderna pågår just nu, när investerare nedvärderar köparna av AI‑utrustning,” sade Luria till Invezz.

Den meningen är central i Wall Street‑berättelsen. Microsoft, Amazon och Google är inte bara vinnare på AI, utan också de företag som absorberar stora delar av kostnaden för AI‑utbyggnaden.

De måste spendera kraftigt innan investerare fullt ut kan bedöma avkastningen på dessa utgifter.

Om räntorna stiger eller förblir höga höjs också kravet på dessa investeringars avkastning. Framtida kassaflöden diskonteras hårdare. Långsiktiga värderingar inom teknik blir svårare att försvara.

Kreditinvesterare blir också mer känsliga för skuldfinansierade CAPEX, särskilt om AI‑infrastrukturutgifterna fortsätter att expandera.

Luria ser dock inte utgifterna som rent spekulativa.

“Vi tror att AI börjar visa avkastning eftersom den sammanlagda intäktstakten för Anthropic och OpenAI redan ligger över $75 miljarder i run rate, från nästan noll för bara två år sedan,” tillade Luria.

Det är motvikten till inflationsoron. Om AI‑intäkterna växer tillräckligt snabbt kan Big Tech fortsätta att investera även när investerare oroar sig för marginaler och räntor.

Det skulle stödja den långsiktiga AI‑tesen, men det kan också förlänga den kortsiktiga efterfrågeimpuls som Fed bevakar.

Med andra ord kan det optimistiska teknikargumentet och det hökaktiga makroargumentet båda vara sanna. AI kan vara kommersiellt verkligt och ändå inflationsdrivande på kort sikt.

Fed kan inte ignorera inflationsmuskelminnet

AI‑debatten kommer efter år av inflation över målet. Den kontexten gör Fed mindre benägen att tålamodigt vänta på utbudssidans fördelar.

“Kontexten är också viktig,” sade Swonk. “Det har gått fem år sedan den postpandemiska inflationsuppgången började.”

Den poängen om “muskelminne” kan spela lika stor roll som datacenterhistorien. Efter år av volatila insatskostnader, tullar, energichocker och leveransstörningar kan företag vara mer beredda att testa prisökningar.

Konsumenter kan vara mer vana vid dem. Löne‑ och prisbildning kan bli mindre förankrad, även om huvudinflationen förbättras under en månad.

Fed‑protokollet gjorde en liknande poäng och varnade för att efter flera år med inflation över 2% kan fortsatt förhöjd inflation börja påverka inflationsförväntningar samt löne‑ och prisbildningsbeslut.

Det är därför AI:s timing spelar roll. Om den kommer som en produktivitetsschock i en ekonomi med låg inflation kan Fed välkomna den.

Om den kommer som en konsumtionsboom i en ekonomi fortfarande präglad av inflation blir reaktionen en annan.

Produktivitetens motargument

Det starkaste motargumentet är att produktivitetsvinsterna redan håller på att formas men förblir svåra att mäta.

AI‑verktyg kan öka produktionen inom mjukvaruutveckling, kundservice, forskning, marknadsföring och finans långt innan makrodata fullt ut fångar förändringen.

Fed‑tjänstemän avfärdar inte den möjligheten. Jefferson sade att AI sannolikt kommer att leda till betydande produktivitetsvinster genom att automatisera vissa uppgifter och stärka arbetstagares förmåga att utföra andra.

Guvernör Michael Barr har också beskrivit generativ AI som alltmer sannolik att bli en allmänteknologi, samtidigt som han noterade att tidsskillnader i investeringar och affärsintegration kan begränsa den kortsiktiga avkastningen.

Det är den optimistiska vägen för marknaderna. Om AI‑produktivitet visar sig snabbt kan den kompensera kostnadstrycket från datacenter och chips.

Den kan öka potentiell produktion, stödja marginaler och göra det möjligt för Fed att bortse från en del av den kortsiktiga investeringsuppgången.

Feds problem är att produktivitet är svår att observera i realtid, medan inflation inte är det.

Den asymmetrin gör beslutsfattare försiktiga. Om de väntar på att produktiviteten ska lösa problemet och den dyker upp för sent kan inflationsförväntningarna bli svårare att kontrollera.

Om de åtstramar för mycket och produktiviteten kommer snabbt riskerar de att bromsa en ekonomi som höll på att bli mer effektiv.

Marknadsrisken: att bekämpa inflationen kan spräcka AI‑traden

Det sista dilemmat är finansiell stabilitet. Fed kan bekämpa inflation med högre räntor, men AI‑optimism har bidragit till att driva aktiemarknader till värderingar som ser sårbara ut för varje ökning i diskonteringsräntor.

Swonk pekade direkt på den risken.

“En invändning är att räntehöjningar ökar risken för att det som ser överhettat ut på bredare aktiemarknader spricker,” sade hon till Invezz.

Det är en svår avvägning. Högre räntor kan kyla efterfrågan och dämpa inflationen, men de kan också slå mot själva marknadsrallyt som har stöttat förtroende och konsumtion.

En kraftig nedgång i AI‑kopplade aktier skulle snabbt strama åt de finansiella villkoren. Det skulle också kunna avslöja hur mycket av den bredare marknadens styrka som har berott på en snäv grupp företag knutna till AI‑utbyggnaden.

För Wall Street är detta anledningen till att AI‑inflationshistorien spelar roll.

Det handlar inte bara om huruvida ChatGPT gör arbetare mer produktiva eller om Nvidia säljer fler chips, utan om AI‑boomen ändrar räntebanan.

Om AI‑utgifterna håller inflationen seg kan statsobligationsräntorna förbli förhöjda. Om räntorna förblir höga utsätts teknikvärderingar för tryck. Om värderingarna faller försvagas förmögenhetseffekterna. Och om Fed måste höja in i en bubblig marknad kan justeringen bli abrupt.

AI‑boomen skulle göra ekonomin mer effektiv, men Fed kan först behöva avgöra om den gör ekonomin för het.