Sekretarz skarbu Scott Bessent i przewodniczący Rezerwy Federalnej Kevin Warsh — dwaj szefowie amerykańskiej gospodarki — twierdzą, że boom produktywnościowy związany ze sztuczną inteligencją wkrótce wzbogaci Amerykę, i to tak bardzo, że będzie deflacyjny, a do tego na tyle, że kraj będzie mógł przestać martwić się swoim 40-bilionowym długiem.

Analitycy zaczynają jednak zadawać pytanie: wzbogaci kogo? Udział pracowników w dochodach USA już spadł do najniższego poziomu w historii pomiarów, mimo że marże zysków korporacji kwartał po kwartale ustanawiają nowe rekordy.

Według Gregory'ego Daco, głównego ekonomisty EY-Parthenon, wzrost produktywności, który tłumaczy tę rozbieżność, w dużej mierze poprzedza boom na AI. „Wzrost produktywności chroni marże, a nie dochody” — napisał Daco w czwartkowym notatce.

Produkt gospodarczy wzrósł w drugim kwartale o 1,7% przy zaledwie 0,3% większej liczbie przepracowanych godzin. Wynagrodzenia wzrosły o 2,6%, co wobec napędzanej ropą inflacji wiosną i latem oznacza „stagnację lub lekką kontrakcję” w ujęciu realnym — powiedział Daco w rozmowie z Fortune.

Marże zysków osiągnęły rekordowe 14,9% PKB, a udział pracy spadł do 52,8% — najniższego poziomu od czasu, gdy rząd zaczął mierzyć tę wartość w 1947 roku. Udział pracy pokazuje, jaka część dochodu narodowego trafia do pracowników w formie płac i świadczeń, a nie do właścicieli kapitału w postaci zysków i zwrotów z inwestycji — dlatego ten podział ma znaczenie dla tego, jak rozkładają się korzyści z każdego boomu. Daco stwierdził, że 50% nie jest żadnym dnem. „Dopóki będziemy widzieć skoncentrowane zyski po stronie kapitałowej i w ramach pewnej liczby firm”, udział pracy może dalej gwałtownie spadać — powiedział.

Produktywność stojąca za tymi liczbami wynika z dekady klasycznej automatyzacji, dyscypliny kosztowej (zatrudnienie cofnęło się po pandemicznych nadmiarach) oraz wydatków kapitałowych — a nie z AI. Jedynym efektem AI dotąd była dalsza koncentracja.

„Przy tego typu postępie technologicznym zwykle rośnie koncentracja i panuje raczej środowisko zwycięzca bierze wszystko” — powiedział Daco. W niemal każdej rewolucji technologicznej — boomie kolejowym pod koniec XIX wieku czy rewolucji dotcomów lat 90. — duże, wertykalnie zintegrowane firmy początkowo przechwytują zyski, podczas gdy mniejsze zmagają się z „uporczywą presją kosztową, uporczywą niepewnością regulacyjną i wyższymi stopami procentowymi” — zauważył Daco.

W latach 90. garstka firm na froncie technologicznym sfinansowała z góry inwestycje kapitałowe i zdobyła zyski kapitałowe, ale wzrost produktywności dzięki tańszemu oprogramowaniu szybko rozprzestrzenił się w całej gospodarce, a za nim poszły płace. Nie ma jednak gwarancji, że AI powtórzy ten sam harmonogram.

Boom na AI jest bowiem wyjątkowo — i historycznie — kapitałochłonny. Według firmy analitycznej PricewaterhouseCoopers LLP inwestycje w centra danych mają do 2050 roku osiągnąć 31 bilionów dolarów — niemal tyle, ile wynosi obecny PKB USA. Podczas gdy w innych sektorach silnik przerywa, budownictwo i przemysł produkcyjny rozkwitają dzięki centrom danych; bez nich branża byłaby w recesji — powiedział w tym tygodniu menedżer z Chicago w Beige Book Rezerwy Federalnej.

Brzmi to jak wzrost: firmy wydają setki miliardów na sprzęt, który ostatecznie ma pozwolić gospodarce wytwarzać znacznie więcej mniejszym nakładem. Tyle że większość tego sprzętu nie powstaje w Ameryce.

Import dużych komputerów używanych w serwerach AI eksplodował w ciągu ostatniego roku. Import netto „dużych komputerów” — kategorii Census Bureau obejmującej serwery GPU — osiągnął w zeszłym miesiącu roczną stopę 450 miliardów dolarów, co stanowi zdumiewający wzrost z około 50 miliardów dolarów rocznie do 2023 roku, według danych Census skompilowanych przez ekonomistę Josepha Politano. Rachunkowość PKB traktuje importowany serwer jako dodatek do inwestycji i jednocześnie potrącenie jako import w tej samej wysokości, więc netto wkład do PKB wynosi zero.

To pomaga wyjaśnić kształt gospodarki AI dotychczas. Wydatki kapitałowe rosną, produktywność się poprawia, marże korporacyjne są ogromne, a warunki są „luźne”, jak zauważa Warsh — a mimo to zatrudnienie jest słabe, rynek mieszkaniowy krepie wysokie stopy, a udział pracowników w dochodach stale się kurczy.

„Podczas gdy inwestycje w USA dynamicznie rosną, wzrost produktu krajowego brutto był umiarkowany” — napisał Jon Hilsenrath, były dziennikarz Wall Street Journal zajmujący się Fedem, który obecnie doradza funduszom hedgingowym w Serpa Pinto Advisory.

Stawia to przed Warshem i Bessentem trudne pytanie: pozwolić się temu toczyć, czy coś z tym zrobić?

Wzrost to nie to samo, co szeroko rozłożone dochody. Jeśli każdy dolar produkcji w coraz większym stopniu trafia do właściciela centrum danych — biernie inkasującego czeki — albo do akcjonariusza posiadającego udział w operatorze centrum danych, matematyka fiskalna się komplikuje. Gospodarka może się bogacić, podczas gdy baza podatkowa i elektorat polityczny, które decydenci zwykle wiążą z boomem, rosną znacznie wolniej. Nietrudno sobie wyobrazić, że podsycą to podejrzliwość wobec rozbudowy infrastruktury AI i jej korzyści.

Sama inwestycja również niesie koszty i ryzyko. Setki miliardów dolarów wydatków na AI konkurują o kapitał w gospodarce, w której pożyczanie staje się coraz droższe. Wyższe długoterminowe stopy podrażają kredyty hipoteczne i tłumią budownictwo mieszkaniowe, jak wykazał w tym tygodniu na uderzającym wykresie Wall Street Journal.

Nic z tego nie oznacza, że boom produktywnościowy związany z AI się nie powiedzie; oznacza jedynie, że nie jest od razu oczywiste, w jaki sposób podnosi on udział pracy w dochodach. „Nie sądzę, że istnieje jakieś dno” — powiedział Daco.

Ten artykuł ukazał się pierwotnie na Fortune.com.