Die Debatte über künstliche Intelligenz und Geldpolitik ist bereits in vollem Gange. Federal Reserve Chair Kevin Warsh und andere haben zu Recht betont, dass KI die Produktivität und die Produktionskapazität steigern könnte, auch wenn der Investitionsboom die Ressourcen belastet, bevor diese Vorteile eintreffen. Dieses Timing-Problem ist real. Doch es droht, eine unmittelbarere Herausforderung zu verdecken: KI schafft auch ein großes und sich rasch entwickelndes Finanzierungsökosystem, dessen Verschuldung, Exponierungen und Verwundbarkeiten noch weit weniger gut verstanden werden.

Morgan Stanley prognostiziert bis 2028 weltweit nahezu 3 Billionen Dollar an KI-bezogenen Infrastrukturinvestitionen, bei einer geschätzten externen Finanzierungslücke von 1,5 Billionen Dollar. Diese Ausgaben binden bereits Baukapazitäten, Halbleiter, Strom und Fachkräfte. Kurzfristig kann das die Auslastung der Ressourcen und die Preise erhöhen. Im Laufe der Zeit sollten Automatisierung, organisatorischer Wandel und neues Kapital das Produktionspotenzial erhöhen und die Stückkosten senken.

Der Fehler bestünde darin, jedes Zeichen von Druck aus diesem Aufbau als Inflationsproblem zu behandeln, das höhere Zinsen erfordert. Geldpolitik dämpft nicht nur die Nachfrage; sie kann auch Investitionen und Innovationen beeinflussen, die das künftige Angebot bestimmen. Patrick Moran und Albert Queralto zeigten in einer 2018 veröffentlichten Arbeit im Journal of Monetary Economics, dass Geldpolitik die Anreize von Unternehmen zur Entwicklung und Einführung neuer Technologien verändert und damit die künftige Produktivität beeinflussen kann, wenn Innovation und Technologieadoption endogen sind.

Die 1990er-Jahre liefern das überzeugendere historische Gegenbeispiel. Mitte der 1990er-Jahre war die Arbeitslosigkeit unter die damals von den Entscheidungsträgern als natürliche Rate angesehene Marke gefallen, und innerhalb der Fed wuchs der Druck zur Straffung. Vorsitzender Alan Greenspan erwog stattdessen die Möglichkeit, dass die Modelle falsch waren – dass ein schnelleres Produktivitätswachstum die Geschwindigkeitsschwelle der Wirtschaft angehoben hatte – und widerstand weiteren Zinserhöhungen weitgehend. Die Arbeitslosigkeit sank weiter, während die Inflation gedämpft blieb.

Die heute relevante Frage lautet: Wie viel vom Produktivitätsboom der 1990er-Jahre hätte Amerika verpasst, wenn die Fed weiter gestrafft hätte, bis sich die Wirtschaft den Modellen anpasste? Das werden wir nie wissen. Genau das ist das Problem. Inflation, die durch zu starke Lockerung entsteht, zeigt sich irgendwann in den Daten. Produktivität, die verloren geht, weil Investitionen und Innovationen nie stattgefunden haben, zeigt sich nicht. Bei KI könnte der Schaden zudem dauerhaft sein. Rechenzentren, Stromkapazitäten, Humankapital, Finanzierungsexpertise und die um sie herum entstehenden Unternehmen schaffen kumulative Vorteile. Wenn diese Investitionen anderswo stattfinden, bringt eine Senkung der US-Zinsen Jahre später sie nicht zwangsläufig zurück. Ein erheblicher Teil des KI-Investitionszyklus könnte fehlen und dauerhafte Spuren in der amerikanischen Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit hinterlassen.

Der Fokus auf Inflation übersieht auch die andere Hälfte des KI-Booms: seine sich rasch wandelnde Finanzarchitektur. Traditionelle geldpolitische Modelle messen finanziellen Variablen erstaunlich wenig Eigengewicht bei. Standardrahmen konzentrieren sich auf Inflation und Beschäftigung oder die Produktionslücke, während Finanzierungsbedingungen nur insoweit zählen, als sie diese Variablen prognostizieren. In einer jüngeren Arbeit mit Sergey Sarkisyan zeigen wir, dass Credit Spreads politisch relevante Informationen über Finanzierungsverzerrungen und die Kapitalkosten von Unternehmen enthalten, die Inflation und Produktionslücke nicht erfassen. Da KI-Ausgaben über Private Credit, strukturierte Finanzierungen und andere Nichtbank-Kanäle fließen, muss die Fed nicht nur verstehen, wie viel investiert wird, sondern auch, wo die Verschuldung landet und wie fragil die Finanzierung sein könnte, wenn sich die Bedingungen ändern.

Das spiegelt eine eigentümliche Verschiebung im Mandat der Fed wider. Die Federal Reserve wurde geschaffen, um nach wiederkehrenden Bankpaniken die Finanzstabilität zu schützen. Doch ihr ursprünglicher Zweck ist in den Hintergrund getreten, während Inflation und Beschäftigung ihre Modelle und die geldpolitische Debatte dominieren. Finanzstabilität gehört neben Preisstabilität und Beschäftigung in den Kern des Mandats der Fed – und sollte zuweilen Vorrang vor beiden haben. Verschuldung, fragiles Funding und schwere Verzerrungen bei der Kapitalallokation können der Wirtschaft langfristig deutlich mehr Schaden zufügen als moderate Abweichungen von Inflation oder Beschäftigung vom Ziel.

KI macht diese Frage besonders wichtig. Die Fed braucht ein deutlich besseres Verständnis dafür, wie die Investitionen finanziert werden: die wachsende Rolle privater Märkte, immer komplexere Verbindungen zwischen Kreditnehmern und Intermediären sowie die tatsächliche Verteilung von Verschuldung, Laufzeitrisiken und endgültigen Exponierungen. Sie braucht bessere Daten und bessere Modelle dafür, wie sich Verluste ausbreiten könnten, wenn erwartete Einnahmen enttäuschen oder das heute teure Rechenkapital schneller als erwartet veraltet.

Das erfordert eine andere Allokation intellektueller Ressourcen. Seit 2008 hat die Fed massiv in das Verständnis von Banken, Wohnungsbau und Hypotheken investiert. Dieses Wissen bleibt wertvoll. Doch die nächste finanzielle Verwundbarkeit wird der letzten wahrscheinlich nicht ähneln. Private Märkte und neue Finanzierungsstrukturen verdienen vergleichbare analytische Tiefe. Eine Zentralbank, die außergewöhnlich gut auf die letzte Krise vorbereitet ist, ist nicht zwangsläufig gut gerüstet, die nächste vorauszusehen.

Das ist die Lehre aus 2008. Das zentrale Versagen war nicht einfach ein falsch gesetzter Federal-Funds-Satz. Die Entscheidungsträger unterschätzten die Verschuldung, Komplexität und Vernetzung eines sich rasch verändernden Hypothekenfinanzsystems, bis die Folgen systemisch wurden. KI ist nicht Subprime-Hypotheken, und eine weitere Finanzkrise vorherzusagen wäre nicht gerechtfertigt. Doch die institutionelle Lehre ist klar: Wenn Finanzinnovation schneller voranschreitet als unsere Modelle, muss das Verständnis dafür, wo sich Risiken aufbauen, ein zentrales Anliegen der Fed sein. Höhere Zinsen sind kein Ersatz für das Verständnis des Problems.

Tatsächlich könnte reflexhafte Straffung das Schlechteste aus beiden Welten schaffen. Wenn die entstehende Verwundbarkeit finanzieller und nicht inflationärer Natur ist, könnten höhere Zinsen eine von uns nicht vollständig verstandene Verschuldung offenlegen und gleichzeitig die Kosten der produktiven Investitionen erhöhen, die nötig sind, damit KI ihre erwarteten Gewinne entfalten kann. Das Ergebnis könnte eine finanzielle Verwundbarkeit sein, die die Fed nicht verstanden hat, kombiniert mit etwas weitaus Schwererem zu beheben: einem dauerhaften Verlust der technologischen Führungsrolle der USA, während sich Investitionen, Expertise und ergänzende Infrastruktur anderswo entwickeln.

Das ist kein Plädoyer für billiges Geld. Anhaltende Inflation wird sicherlich eine geldpolitische Reaktion erfordern, und Zentralbanker haben nicht die Aufgabe, auszuwählen, welche KI-Projekte eine Finanzierung verdienen. Die Aufgabe besteht darin, Instrumente den Problemen zuzuordnen und die Finanzstabilität an ihren angemessenen Platz im Rahmen der Fed zurückzuführen, ohne die Kapitalbildung unnötig zu beeinträchtigen, von der Amerikas langfristige Wettbewerbsfähigkeit abhängen könnte.

Die Fed hat in den vergangenen Jahren wieder neu gelernt, wie gefährlich es ist, Inflation zu unterschätzen. Die Herausforderung besteht nun darin, nicht zuzulassen, dass Komplexität und Finanzinnovation die Entscheidungsträger überraschen. Inflation meldet sich irgendwann selbst. Finanzielle Verwundbarkeiten können verborgen bleiben, bis sie zu Krisen werden. Verlorene Produktivität ist noch schwieriger zu erkennen – und möglicherweise dauerhaft.

Das Risiko, das wir nicht unterschätzen sollten, ist die Erosion des amerikanischen KI-Vorteils, bevor die vollen Produktivitätsgewinne eintreten.

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