Cathie Wood, dyrektor generalna ARK Invest — firmy znanej z badań nad innowacjami przełomowymi — publicznie zakwestionowała stanowisko założyciela Pershing Square Capital Management Billa Ackmana w kwestii tego, czy sztuczna inteligencja napędzi trwałą inflację, argumentując, że spadające koszty inferencji AI mogą wspierać silniejszy wzrost gospodarczy, jednocześnie ograniczając presję na ceny konsumpcyjne. Jeżeli odpowiedź, przekazana za pośrednictwem platformy społecznościowej X oraz własnego komentarza rynkowego ARK, nastąpiła w kontekście obaw, że podwyżki stóp procentowych Fed mogą nie powstrzymać dalszych inwestycji w infrastrukturę obliczeniową.

Wood umieszcza również rentowność 10-letnich obligacji skarbowych — szeroko obserwowany wskaźnik kosztów długoterminowego finansowania — w pobliżu historycznej mediany, powołując się na dane sięgające 1790 roku. Spór podkreśla, jak tańsza technologia i ogromne wydatki budowlane mogą pchać inflację w różnych kierunkach. Obaj inwestorzy kwestionują konwencjonalne założenia, ale wyciągają zupełnie różne wnioski co do konsekwencji gospodarczych budowy infrastruktury AI.

Podwyżka stóp, która zapoczątkowała wymianę zdań

Rezerwa Federalna podniosła 16 września 2026 r. bazową stopę funduszy federalnych o 25 punktów bazowych — równowartość 0,25 punktu procentowego — zwiększając przedział docelowy do 3,75%–4,00% po jednogłośnym głosowaniu. Stopa ta wpływa na koszt kredytu dla banków, przedsiębiorstw i gospodarstw domowych w całej gospodarce. Urzędnicy stwierdzili, że inflacja pozostaje podwyższona, i ponownie potwierdzili zobowiązanie do sprowadzenia wzrostu cen do celu 2%.

Ackman zakwestionował tę decyzję w poście na X 25 września. Sugerował, że popyt na moc obliczeniową i energię może pozostać silny mimo droższego finansowania, a firmy dążące do przełomów w AI mogą inwestować dalej, ponieważ oczekują wyjątkowo wysokich zwrotów. Jego zdaniem siła przyciągania oczekiwanych zwrotów może przeważyć nad obciążeniem związanym z wyższymi kosztami finansowania.

Jego obawa koncentruje się na tym, że koszty finansowania zostaną wbudowane w towary i usługi. Jeśli inwestycje w AI pozostaną odporne, ostrzegał, zaostrzenie polityki mogłoby podnosić koszty bez zmniejszenia tych wydatków na tyle, by ostudzić gospodarkę, co mogłoby stworzyć cykl rosnących kosztów i kolejnych podwyżek stóp.

Wood przedstawiła 29 września inną interpretację, wskazując na realne stopy zwrotu — czyli zwroty po uwzględnieniu inflacji — oraz wzrost gospodarczy przekraczający oczekiwania. Według jej argumentacji wyższe stopy mogą odzwierciedlać silniejsze perspektywy gospodarcze, a nie jedynie zaostrzenie polityki pieniężnej, podczas gdy poprawa produktywności pomaga ograniczać ceny konsumpcyjne.

Napisała w poście na X z 3 października:

Bill Ackman's post about inflation took me back to the late 1970s, when similar concerns were everywhere. What followed was stronger growth and falling inflation, helped by the PC and software revolution. We today's innovation platforms could have an even greater impact.…

— Cathie Wood (@CathieDWood) October 3, 2026

Fed poinformował również we wrześniowym oświadczeniu o solidnej ekspansji gospodarczej, silnym wzroście produktywności i dużych inwestycjach kapitałowych, jednocześnie wskazując podwyższoną inflację jako utrzymujący się problem. Ta kombinacja sugeruje, że zyski wydajności mogą współistnieć z presją cenową, gdy firmy budują infrastrukturę i rozszerzają działalność.

Dla Wood historyczne porównanie rentowności stanowi kontekst dla oceny ostatnich podwyżek. Sama jednak historyczna mediana nie przesądza, czy obecna polityka jest restrykcyjna. Oczekiwania inflacyjne, warunki kredytowe i trendy produktywności również mają znaczenie przy ocenie skutków gospodarczych wyższych stóp — czynniki, które obaj inwestorzy ważą inaczej w miarę trwania sporu.

Spadające koszty inferencji AI zmieniają debatę o inflacji

W październikowym wydaniu komentarza rynkowego ARK In The Know Wood zwróciła uwagę na gwałtownie spadające koszty technologii, powołując się na 99,99% roczny spadek kosztów inferencji AI przy stałym poziomie wydajności. Inferencja oznacza uruchamianie wytrenowanego modelu w celu generowania wyników, w tym odpowiedzi i prognoz. W przeciwieństwie do trenowania modelu, które odbywa się raz, inferencja to koszt powtarzalny, ponoszony przy każdym użyciu modelu. Szacunek porównuje koszt dostarczania podobnych możliwości w miarę poprawy modeli i systemów obliczeniowych.

Szerszy wpływ gospodarczy takiego spadku zależy od tego, jak szeroko firmy przyjmą usprawnienia. Potencjalne oszczędności mogłyby wspierać automatyzację, obniżać koszty usług i poszerzać dostęp do narzędzi, które wcześniej uznawano za zbyt drogie dla wielu organizacji.

Wood powiązała te zmiany z OpenAI, firmą stojącą za ChatGPT, której roczna stopa przychodów — jak powiedziała — wzrosła z 20 mld do 70 mld dolarów. Przedstawiła ten wzrost jako dowód, że tańsza AI może zachęcać do znacznie większego użytkowania. Roczna stopa (run rate) wyraża przychody w ujęciu rocznym, a nie jako zakończony rok zgłoszonej sprzedaży.

Opisuje potencjalny rezultat jako łagodną deflację — scenariusz, w którym zyski produktywności wspierają produkcję przy spadających kosztach wytwarzania. To różni się od spadku cen wywołanego słabnącym popytem. Tańsza inferencja może jednak współistnieć z drogą energią elektryczną, gruntami i budownictwem w okresie szybkiej budowy infrastruktury — to napięcie leży w samym sercu sporu.

Obawa Ackmana dotyczy popytu na centra danych i inną fizyczną infrastrukturę wspierającą usługi AI. Jeśli tańsza inferencja zwiększy użytkowanie, może to wywołać presję na dostawy energii elektrycznej i moce obliczeniowe, co sprawia, że tempo zwiększania nowych mocy jest istotne obok tempa postępu technologicznego.

Wood wskazała również na wzrost podaży pieniądza w Stanach Zjednoczonych o około 5,7% — wskaźnik od dawna obserwowany pod kątem sygnałów presji inflacyjnej — argumentując, że ekspansja nie wywołała ponownej inflacji. Briefing ARK odnotował dodatkowo, że około 90% globalnego finansowania centrów danych odbywa się w Stanach Zjednoczonych — koncentracja, która umieszcza amerykańską gospodarkę w centrum omawianej budowy infrastruktury.

Publiczny spór pozostawia nierozstrzygnięte kluczowe pytanie: czy spadki kosztów napędzane produktywnością mogą zrównoważyć presję cenową generowaną przez budowę fizycznego kręgosłupa sztucznej inteligencji. Obaj inwestorzy dostrzegają skalę tej budowy, ale wyciągają zupełnie różne wnioski co do jej znaczenia dla cen.