โดย Maksym Misichenko · Nasdaq ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
คณะกรรมการเห็นพ้องกันว่าผลกระทบของ AI ต่อภาวะเงินเฟ้อมีความซับซ้อนและหลากหลาย โดยมีแรงกดดันภาวะเศรษฐกิจชะงักงันในระยะสั้นเนื่องจากการลงทุนด้านทุนที่ล่วงหน้า ตามมาด้วยผลผลิตที่เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่เห็นด้วยกับกลไกส่งผ่านหลักสำหรับภาวะเงินเฟ้อ โดย Gemini เน้นข้อจำกัดด้านโครงข่ายไฟฟ้า และ Claude มุ่งเน้นไปที่ความล่าช้าระหว่างการติดตั้งค่าใช้จ่ายด้านทุนและการรับรู้ผลิตภาพ
ความเสี่ยง: แรงกดดันภาวะเศรษฐกิจชะงักงันในช่วง 2-3 ปี ก่อนที่ผลผลิตจะเกิดขึ้น ซึ่งอาจบังคับให้ Fed ต้องเลือกระหว่างการรักษาฟองสบู่หรือการก่อให้เกิดภาวะเศรษฐกิจถดถอย
โอกาส: ผลิตภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจเพิ่มอุปทานและนำไปสู่ภาวะเงินฝืดของซอฟต์แวร์ในระยะยาว
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
การเสริมพลังให้กับซอฟต์แวร์และระบบด้วยเครื่องมือในการตัดสินใจแบบอัตโนมัติในเสี้ยววินาที ถือเป็นโอกาสทั่วโลกมูลค่า 15.7 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2030
เควิน วอร์ช เชื่อว่าการปฏิวัติ AI จะนำไปสู่ภาวะเงินฝืดเชิงโครงสร้าง ทำให้ธนาคารกลางของประเทศมีพื้นที่ในการลดอัตราดอกเบี้ย
ในขณะเดียวกัน ออสตัน กูल्सบี คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายของผู้บริโภคและธุรกิจจะถูกดึงไปข้างหน้าก่อนที่กำลังการผลิตจะเพิ่มขึ้น ซึ่งจะส่งผลให้เศรษฐกิจร้อนแรงเกินไปและ FOMC ต้องขึ้นอัตราดอกเบี้ย
เมื่อประมาณสามทศวรรษที่แล้ว การเกิดขึ้นและการแพร่กระจายของอินเทอร์เน็ตได้เริ่มเปลี่ยนแปลงบริษัทในอเมริกาไปตลอดกาล การเปิดโอกาสให้ธุรกิจต่างๆ ก้าวข้ามหน้าร้านทางกายภาพของตนเองได้ ถือเป็นยุคใหม่ของการขายและการตลาดขององค์กร รวมถึงส่งให้ Dow Jones Industrial Average (DJINDICES: ^DJI), S&P 500 (SNPINDEX: ^GSPC), และ Nasdaq Composite (NASDAQINDEX: ^IXIC) พุ่งทะยาน
อินเทอร์เน็ตยังได้ปูทางไปสู่การปฏิวัติของนักลงทุนรายย่อย โดยการทำลายอุปสรรคด้านข้อมูลที่มีอยู่ระหว่าง Wall Street และ Main Street มานานกว่าศตวรรษ
AI จะสร้างมหาเศรษฐีพันล้านคนแรกของโลกได้หรือไม่? ทีมงานของเราเพิ่งเผยแพร่รายงานเกี่ยวกับบริษัทที่รู้จักกันน้อยมากเพียงแห่งเดียว ซึ่งถูกเรียกว่า "การผูกขาดที่จำเป็น" ที่จัดหาเทคโนโลยีที่สำคัญซึ่ง Nvidia และ Intel ทั้งสองต้องการ อ่านต่อ »
เป็นเวลาหลายทศวรรษที่นักลงทุนรอคอย เทคโนโลยีที่จะเปลี่ยนแปลงเกมครั้งต่อไป เพื่อทำสิ่งเดียวกับที่อินเทอร์เน็ตทำกับ Wall Street และเศรษฐกิจสหรัฐฯ ในช่วงกลางทศวรรษ 1990 หลังจากรอคอยมานาน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก็ได้ตอบรับคำเรียกร้องนั้นแล้ว
การเสริมพลังให้กับซอฟต์แวร์และระบบด้วยเครื่องมือในการตัดสินใจแบบอัตโนมัติในเสี้ยววินาที เป็นเทคโนโลยีที่นักวิเคราะห์ของ PwC เชื่อว่าสามารถสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจทั่วโลกได้มากถึง 15.7 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2030
แต่ AI ก็เป็นเทคโนโลยีที่ก่อให้เกิดความแตกแยก แม้แต่ภายในสถาบันการเงินชั้นนำของอเมริกาอย่างธนาคารกลางสหรัฐฯ ความขัดแย้งสาธารณะกำลังก่อตัวขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่ AI สามารถปรับเปลี่ยนนโยบายการเงิน โดยเควิน วอร์ช ผู้สืบทอดตำแหน่งของเจอโรม พาวเวลล์ คาดการณ์ถึงผลกระทบเงินฝืด ในขณะที่ออสตัน กูल्सบี ประธานธนาคารกลางสหรัฐฯ สาขาชิคาโก คาดการณ์ถึงภาวะเงินเฟ้อที่สูงขึ้น หากไม่ใช่ภาวะเศรษฐกิจชะงักงัน!
ที่ปลายด้านหนึ่งของสเปกตรัมคือ เควิน วอร์ช ในระหว่างการให้การต่อคณะกรรมาธิการการธนาคารของวุฒิสภาเมื่อวันที่ 21 เมษายน วอร์ชได้นำเสนอทฤษฎีของเขาเกี่ยวกับผลิตภาพของ AI และผลกระทบต่ออัตราดอกเบี้ย
ขณะที่ชี้ให้เห็นว่า AI มาพร้อมกับความเสี่ยงและความท้าทาย วอร์ชได้วาดภาพการเปลี่ยนแปลงที่นำโดยอเมริกา ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของผลิตภาพอย่างมีนัยสำคัญ ในการตอบสนองต่อคำขอความคิดเห็นของวุฒิสมาชิกลิซ่า บลันท์ โรเชสเตอร์ (D-DE) เกี่ยวกับผลผลิตภาพของ AI ที่ปรากฏในข้อมูลเศรษฐกิจสหรัฐฯ อย่างรวดเร็ว วอร์ชให้ความเห็นว่า:
[ผมคิดว่ามันมีสององค์ประกอบ หนึ่งคือการเพิ่มขึ้นของการลงทุนด้านทุนเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล และส่วนที่เหลือ สิ่งนั้นจะมีผลต่ออุปสงค์ สิ่งนั้นจะเพิ่มอุปสงค์ การคาดเดาของผมคือไม่กี่ในสิบของหนึ่งเปอร์เซ็นต์ แต่ในด้านอุปทานของเศรษฐกิจ เพื่อเพิ่มผลผลิตที่เป็นไปได้ของเศรษฐกิจ สิ่งนั้นอาจจะใหญ่กว่ามาก
กล่าวอีกนัยหนึ่ง ผลกระทบเงินเฟ้อจากการใช้จ่ายล่วงหน้าจำนวนมากสำหรับโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูล AI จะถูกหักล้างโดยการเติบโตของค่าจ้างและ การเพิ่มขึ้นของผลิตภาพอย่างมหาศาล สำหรับบริษัทในอเมริกา แม้จะมีการลงทุนด้านทุนที่สูงขึ้น การเพิ่มขึ้นของผลิตภาพที่คาดการณ์ว่าจะหักล้างกันได้ จะทำให้คณะกรรมการนโยบายการเงิน (FOMC) มีทางเลือกในการลดอัตราดอกเบี้ย FOMC คือคณะกรรมการ 12 คน รวมถึงประธานธนาคารกลางสหรัฐฯ ซึ่งรับผิดชอบในการกำหนดนโยบายการเงินของประเทศ
สิ่งที่ทำให้มุมมองภาวะเงินฝืดเชิงโครงสร้างของเควิน วอร์ช กับ AI น่าสนใจมาก คือบันทึกการลงคะแนนเสียงใน FOMC ของเขาแสดงให้เห็นว่าเขาเป็นเหยี่ยวที่ชัดเจน
ในช่วงที่เขาดำรงตำแหน่งสมาชิก FOMC ที่มีสิทธิออกเสียง (24 กุมภาพันธ์ 2549 – 31 มีนาคม 2554) วอร์ชได้โต้แย้งบ่อยครั้งต่อการลดอัตราดอกเบี้ย โดยกังวลว่าราคาอาจเร่งตัวขึ้น แม้ว่าอัตราการว่างงานจะพุ่งสูงขึ้นในช่วงวิกฤตการณ์ทางการเงิน วอร์ชก็ยังคงยืนหยัดในจุดยืนเหยี่ยวแบบดั้งเดิมของเขา
ที่ปลายตรงข้ามของการอภิปรายนี้คือ ออสตัน กูल्सบี ประธานธนาคารกลางสหรัฐฯ สาขาชิคาโก ผู้มีส่วนร่วมในการอภิปรายนโยบายการเงินของธนาคารกลางสหรัฐฯ แต่ไม่มีสิทธิออกเสียงใน FOMC ในปี 2026 (ปัจจุบันเขาเป็นสมาชิกสำรองที่มีสิทธิออกเสียง)
เมื่อวันที่ 8 พฤษภาคม กูल्सบีได้กล่าวสุนทรพจน์ที่เตรียมไว้ในการประชุมนโยบายการเงินของ Hoover Institution ซึ่งเขาได้ตรวจสอบความแตกต่างระหว่างการเพิ่มขึ้นของผลิตภาพที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีที่คาดหวังและไม่คาดหวัง
ในการอภิปรายของเขา กูल्सบีตั้งข้อสังเกตว่าการเร่งตัวของการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยอินเทอร์เน็ตในช่วงกลางทศวรรษ 1990 เกิดขึ้นอย่างไม่คาดคิด ทำให้ Fed ที่นำโดยอลัน กรีนสแปน สามารถดำเนินการปรับลดอัตราดอกเบี้ยลง 0.25% หลายครั้งระหว่างเดือนกรกฎาคม 1995 ถึงพฤศจิกายน 1998
แต่เรื่องราวจะแตกต่างออกไปเมื่อธุรกิจและนักลงทุน รู้ ว่าผลผลิตภาพจากเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมกำลังจะมาถึง ในสถานการณ์นี้ ธุรกิจและผู้บริโภคจะดึงการใช้จ่ายไปข้างหน้าก่อนที่จะได้รับผลผลิตที่เป็นรูปธรรม ซึ่งจะทำให้เศรษฐกิจร้อนแรงเกินไปและนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของเงินเฟ้ออย่างเห็นได้ชัด กูल्सบีถึงกับชี้ให้เห็นว่าสิ่งนี้เกิดขึ้นในปี 1999 และ 2000 เมื่อกรีนสแปนและ FOMC ต้องถอยกลับและขึ้นเป้าหมายอัตราดอกเบี้ยกองทุนกลางถึงหกครั้ง
กูल्सบียังได้กล่าวโจมตี Wall Street โดยตรงในการนำเสนอประเด็นของเขา:
การลงทุนที่เพิ่มขึ้นในศูนย์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดยการประเมินมูลค่าหุ้นที่เพิ่มขึ้น ซึ่งส่งผลให้ต้นทุนที่ดิน ช่างไฟฟ้า ชิปคอมพิวเตอร์ ฯลฯ สูงขึ้นสำหรับอุตสาหกรรมที่ไม่ใช่ AI สิ่งเหล่านี้อาจบ่งชี้ว่าการเติบโตของผลิตภาพทำให้อัตราดอกเบี้ยที่เหมาะสมสูงขึ้น ไม่ใช่ต่ำลง
แม้ว่ากูल्सบีจะไม่ได้ใช้คำที่น่ากลัวอย่าง "s" word ในระหว่างการกล่าวสุนทรพจน์ของเขา คือ ภาวะเศรษฐกิจชะงักงัน (stagflation) แต่ความคิดเห็นของเขาก็บ่งชี้ถึงสถานการณ์ที่การใช้จ่ายล้ำหน้ากว่ากำลังการผลิตมากเกินไป จนจำกัดการเติบโตของงานและเศรษฐกิจ ในขณะที่อัตราเงินเฟ้อสูงขึ้น
ภาวะเศรษฐกิจชะงักงันเป็นฝันร้ายที่สุดสำหรับ Fed เพราะไม่มีวิธีแก้ไขที่ง่าย การลดอัตราดอกเบี้ยเพื่อส่งเสริมการเติบโตของงาน/เศรษฐกิจอาจกระตุ้นให้เกิดภาวะเงินเฟ้อที่สูงอยู่แล้ว ในขณะที่อัตราที่สูงขึ้นก็เสี่ยงที่จะทำให้เศรษฐกิจและตลาดแรงงานอ่อนแอลงไปอีก
พูดตามตรง มันเร็วเกินไปที่จะบอกว่าข้อโต้แย้งใดจะถูกต้อง แต่หากการลงทุนด้านทุนที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วจาก "Magnificent Seven" ของ Wall Street ไม่สามารถ เพิ่ม ตัวชี้วัดผลิตภาพได้อย่าง มีความหมาย โอกาสที่เรื่องเตือนใจของกูल्सบีจะกลายเป็นจริงก็จะเพิ่มขึ้นอย่างมาก
แม้ว่าเควิน วอร์ช และออสตัน กูल्सบี จะเตือนถึงความเสี่ยงของการรอคอยที่จะดำเนินการนโยบายการเงิน โดยคำนึงถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI การตัดสินใจที่ผิดพลาดอาจเป็น การตัดสินใจที่แพงอย่างยิ่ง สำหรับ Dow Jones Industrial Average, S&P 500 และ Nasdaq Composite
ก่อนที่คุณจะซื้อหุ้นในดัชนี S&P 500 โปรดพิจารณาสิ่งนี้:
ทีมวิเคราะห์ของ Motley Fool Stock Advisor เพิ่งระบุสิ่งที่พวกเขาเชื่อว่าเป็น 10 หุ้นที่ดีที่สุด สำหรับนักลงทุนที่จะซื้อตอนนี้... และดัชนี S&P 500 ไม่ใช่หนึ่งในนั้น หุ้น 10 ตัวที่ติดอันดับสามารถสร้างผลตอบแทนมหาศาลได้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
พิจารณาเมื่อ Netflix ติดอันดับนี้เมื่อวันที่ 17 ธันวาคม 2547... หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ในช่วงเวลาที่เราแนะนำ คุณจะได้ 469,293 ดอลลาร์สหรัฐฯ! หรือเมื่อ Nvidia ติดอันดับนี้เมื่อวันที่ 15 เมษายน 2548... หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ในช่วงเวลาที่เราแนะนำ คุณจะได้ 1,381,332 ดอลลาร์สหรัฐฯ!
ตอนนี้ ควรสังเกตว่าผลตอบแทนรวมเฉลี่ยของ Stock Advisor คือ 993% ซึ่งเป็นการให้ผลตอบแทนที่เหนือกว่าตลาดเมื่อเทียบกับ 207% สำหรับ S&P 500 อย่าพลาดรายชื่อ 10 อันดับล่าสุด ซึ่งมีให้ใช้งานกับ Stock Advisor และเข้าร่วมชุมชนการลงทุนที่สร้างขึ้นโดยนักลงทุนรายบุคคลสำหรับนักลงทุนรายบุคคล
**ผลตอบแทน Stock Advisor ณ วันที่ 17 พฤษภาคม 2569. *
Sean Williams ไม่มีตำแหน่งในหุ้นใดๆ ที่กล่าวถึง The Motley Fool ไม่มีตำแหน่งในหุ้นใดๆ ที่กล่าวถึง The Motley Fool มีนโยบายการเปิดเผยข้อมูล
มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในที่นี้เป็นมุมมองและความคิดเห็นของผู้เขียน และไม่จำเป็นต้องสะท้อนถึงมุมมองและความคิดเห็นของ Nasdaq, Inc.
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"การพึ่งพาแบบจำลองผลิตภาพในอดีตของ Fed นั้นมีข้อบกพร่อง เนื่องจาก AI กำลังเปลี่ยนแปลงโครงสร้างต้นทุนของบริการอย่างพื้นฐาน ไม่ใช่แค่ความเร็วในการผลิตเท่านั้น"
การถกเถียงของ Fed เกี่ยวกับผลิตภาพ AI พลาดการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่สำคัญ: "Magnificent Seven" (เช่น NVDA, MSFT) ไม่เพียงแต่ลงทุนในกำลังการผลิตเท่านั้น พวกเขากำลังสร้างวงจรป้อนกลับแบบเงินฝืดในต้นทุนการพัฒนาซอฟต์แวร์ แม้ว่า Goolsbee จะกังวลเรื่องเงินเฟ้อที่เกิดจากอุปสงค์ แต่เขากลับมองข้ามว่า AI กำลังทำให้บริการที่มีกำไรสูงกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ซึ่งมีแนวโน้มที่จะกดดัน CPI หลักได้เร็วกว่าที่แบบจำลองแบบดั้งเดิมคาดการณ์ไว้อย่างไรก็ตาม ตลาดกำลังกำหนดราคาผลลัพธ์แบบ 'goldilocks' — การลงทุนด้านทุนจำนวนมากโดยไม่มีการบีบอัดกำไร หากการนำ AI ไปใช้ในองค์กรไม่สามารถสร้าง ROI ที่จับต้องได้ภายในปี 2027 เราจะเสี่ยงต่อวงจรการจัดสรรเงินทุนที่ผิดพลาดครั้งใหญ่ ซึ่งจะบังคับให้ Fed ต้องเลือกระหว่างการรักษาฟองสบู่หรือการก่อให้เกิดภาวะเศรษฐกิจถดถอย
หากผลผลิตจาก AI จำกัดอยู่เพียงภาคเทคโนโลยี เศรษฐกิจโดยรวมจะเผชิญกับภาวะเงินเฟ้อแบบ 'K-shaped' ซึ่งบริการที่ไม่ใช่เทคโนโลย ยังคงมีราคาสูงอย่างดื้อรั้น แม้ว่าตัวเลขพาดหัวข่าวจะแสดงภาวะเงินฝืดที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีก็ตาม
"ความไม่ตรงกันของเวลาในการลงทุนด้านทุน AI (ทันที) และอุปทานผลิตภาพ (ล่าช้า 18-36 เดือน) ทำให้เกิดภาวะกดดันภาวะเศรษฐกิจชะงักงันในปี 2025-2026 ซึ่งทั้งสองผู้ร่วมอภิปรายไม่ได้กล่าวถึงอย่างเพียงพอ"
บทความนี้ตั้งกรอบให้เป็นการถกเถียงที่แท้จริงของ Fed แต่จริงๆ แล้วเป็นสองขั้วที่ผิด Warsh และ Goolsbee ไม่ได้อธิบายถึงผลลัพธ์ที่ไม่สามารถเกิดขึ้นร่วมกันได้ — ทั้งภาวะเงินเฟ้อจากการลงทุนด้านทุน และภาวะเงินฝืดจากผลิตภาพสามารถเกิดขึ้นพร้อมกันได้ เพียงแต่ในกรอบเวลาที่แตกต่างกัน ความเสี่ยงที่แท้จริงที่บทความซ่อนไว้: หากการใช้จ่ายด้านทุนทำให้ความต้องการล่วงหน้า (2024-2026) ในขณะที่ผลผลิตล่าช้า (2027+) Fed จะเผชิญกับช่วงเวลา 2-3 ปีที่กดดันภาวะเศรษฐกิจชะงักงันก่อนที่ภาวะเงินฝืดเชิงโครงสร้างจะเกิดขึ้น ตัวเลข 15.7 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เป็นเพียงการตลาด — การคาดการณ์ปี 2030 ของ PwC ไม่ได้บอกอะไรเราเกี่ยวกับพลวัตเงินเฟ้อในปี 2025-2026 การเปรียบเทียบปี 1999-2000 ของ Goolsbee นั้นเหมาะสม แต่ไม่สมบูรณ์: เหตุการณ์นั้นจบลงด้วยการล่มสลายของเทคโนโลยี ไม่ใช่การลงจอดที่นุ่มนวล
หากผลิตภาพ AI เร่งตัวขึ้นเร็วกว่าที่คาดการณ์ไว้ — เช่น การเติบโตของค่าจ้างที่มีความหมายและต้นทุนต่อหน่วยที่ลดลงซึ่งมองเห็นได้ภายใน Q4 2025 — กรณีเงินฝืดของ Warsh จะกลายเป็นจริง และตลาดจะปรับราคาการลดอัตราดอกเบี้ยก่อนที่สถานการณ์เศรษฐกิจร้อนแรงเกินไปของ Goolsbee จะเกิดขึ้น
"N/A"
[ไม่พร้อมใช้งาน]
"ผลิตภาพ AI อาจเป็นปัจจัยหนุนระยะยาว แต่ความเสี่ยงเงินเฟ้อระยะสั้นและความไม่แน่นอนของนโยบายหมายความว่าผลกำไรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่ได้รับประกันว่าจะแปลเป็นการเพิ่มขึ้นทันทีสำหรับตลาด"
การนำเสนอที่น่าสนใจ: การถกเถียงเรื่อง AI ของ Fed นั้นมีอยู่จริง แต่บทความกลับข้ามความจริงที่ยากกว่าไป ผลิตภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจเพิ่มอุปทาน แต่ระยะสั้นยังคงมีแนวโน้มเงินเฟ้อ เนื่องจากค่าใช้จ่ายด้านทุนสำหรับศูนย์ข้อมูล, GPU และเครือข่ายนั้นนำหน้าผลผลิตที่เพิ่มขึ้นและการจัดสรรแรงงานใหม่ สิ่งนี้อาจผลักดันราคาและค่าจ้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากความต้องการถูกดึงเข้ามาโดยครัวเรือนและธุรกิจที่คาดการณ์ถึงประโยชน์ของ AI เส้นทางนโยบายขึ้นอยู่กับว่าการเพิ่มประสิทธิภาพเกิดขึ้นเร็วพอที่จะแซงหน้าค่าใช้จ่ายด้านทุนและความต้องการหรือไม่ ตลาดอาจให้รางวัลแก่ผู้ที่ได้รับประโยชน์จาก AI หากข้อมูลยืนยันถึงการเพิ่มผลิตภาพที่ยั่งยืน แต่ให้จับตาดูต้นทุนพลังงาน วงจรฮาร์ดแวร์ และกฎระเบียบที่อาจจำกัดการเพิ่มขึ้น
ข้อโต้แย้ง: แม้ว่า AI จะสัญญาว่าจะเพิ่มผลิตภาพ แต่ข้อมูลอาจแสดงให้เห็นว่าราคาที่เพิ่มขึ้นและการลงทุนด้านทุนจะยาวนานกว่าที่คาดการณ์ไว้ และหากข้อจำกัดด้านศูนย์ข้อมูลและชิปยังคงอยู่ ภาวะเงินเฟ้อยังคงแข็งแกร่ง ทำให้ Fed ต้องคงท่าทีเป็นกลางหรือเหยี่ยว ในกรณีนั้น การชุมนุมของหุ้น AI ขนาดใหญ่ (mega-cap rally) อาจชะลอตัวลงแทนที่จะขยายตัว
"การขยายโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วย AI สร้างข้อจำกัดด้านพลังงานทางกายภาพ ซึ่งจะทำหน้าที่เป็นแรงผลักดันเงินเฟ้ออย่างต่อเนื่องและไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ โดยไม่คำนึงถึงผลผลิตซอฟต์แวร์ที่เพิ่มขึ้น"
Claude ถูกต้องในการชี้ให้เห็นช่องว่างภาวะเศรษฐกิจชะงักงัน แต่ทั้ง Gemini และ Claude ต่างมองข้าม 'ข้อจำกัดด้านพลังงาน' ในฐานะกลไกส่งผ่านหลักสำหรับภาวะเงินเฟ้อ การสร้างกำลังการผลิตศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ใช่แค่ปัญหาการจัดสรรเงินทุนเท่านั้น แต่เป็นข้อจำกัดทางกายภาพต่อโครงข่ายไฟฟ้า หากราคาค่าสาธารณูปโภคพุ่งสูงขึ้นเพื่อรองรับโครงสร้างพื้นฐานที่เน้น NVDA นั่นคือผลกระทบต้นทุนที่เกิดขึ้นโดยตรงและไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ ซึ่งส่งผลกระทบต่อตะกร้า CPI ทั้งหมด โดยไม่คำนึงถึงผลผลิตซอฟต์แวร์ที่เพิ่มขึ้น ทฤษฎี 'เงินฝืด AI' จะล้มเหลวหากโครงข่ายไฟฟ้าล่ม
"ข้อจำกัดด้านพลังงานมีความสำคัญ แต่เป็นรองความไม่ตรงกันของเวลาในการลงทุนด้านทุนและความต้องการผลิตภาพ — ความเสี่ยงภาวะเศรษฐกิจชะงักงันที่แท้จริงอยู่ที่ส่วนประกอบ CPI ใดที่จะพุ่งสูงขึ้นก่อน ไม่ใช่ว่าจะพุ่งสูงขึ้นหรือไม่"
ข้อจำกัดด้านโครงข่ายไฟฟ้าของ Gemini นั้นมีอยู่จริง แต่ถูกกล่าวเกินจริงในฐานะกลไกส่งผ่าน *หลัก* ต้นทุนพลังงานคิดเป็นประมาณ 15-20% ของค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานศูนย์ข้อมูล พวกมันมีความสำคัญ แต่ไม่ได้ทำให้ภาวะเงินฝืดของซอฟต์แวร์เป็นโมฆะ หากอัตราการใช้งานดีขึ้น สิ่งที่พลาดไปอย่างยากลำบากกว่า: ไม่มีใครวัดผลความล่าช้าระหว่างการติดตั้งค่าใช้จ่ายด้านทุนและการรับรู้ผลิตภาพที่แท้จริง กรอบเวลาภาวะเศรษฐกิจชะงักงัน 2-3 ปีของ Claude นั้นน่าเชื่อถือ แต่เราต้องการรายละเอียด — ส่วนประกอบ CPI ใดที่จะพุ่งสูงขึ้นจริงๆ หากค่าใช้จ่ายด้านทุนทำให้ความต้องการล่วงหน้า? บริการ? ค่าจ้าง? นั่นจะเป็นตัวกำหนดว่า Fed จะลดหรือคงอัตราดอกเบี้ย
[ไม่พร้อมใช้งาน]
"ความเสี่ยง ROI และความเสี่ยงด้านสินเชื่อจากการลงทุนด้านทุน AI อาจทำให้เส้นทางเงินฝืด AI ล่มสลาย แม้ว่าต้นทุนโครงข่ายไฟฟ้าจะยังคงอยู่ก็ตาม"
ตอบ Gemini: ต้นทุนโครงข่ายไฟฟ้ามีอยู่จริง แต่เป็นช่องทางรอง ความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าคือ ROIC จากการลงทุนด้านทุน AI ที่เฟื่องฟูนี้และภาระหนี้สินที่เกิดขึ้น หากการลงทุนด้านทุนในปี 2024–2026 เกินเป้าหมายและ ROI ล่าช้า ภาระผูกพันขององค์กรและการเปิดรับของธนาคารอาจทำให้สภาวะทางการเงินตึงตัวก่อนที่ CPI จะแตก สิ่งนั้นสร้างแรงกระแทกสองเท่า: การประเมินมูลค่าหุ้นจากการลงทุนด้านทุนที่อ่อนแอลง บวกกับสินเชื่อที่ตึงตัว ซึ่งอาจทำให้ทฤษฎี 'เงินฝืด AI' ล่มสลาย แม้ว่าต้นทุนพลังงานจะยังคงอยู่ก็ตาม
คณะกรรมการเห็นพ้องกันว่าผลกระทบของ AI ต่อภาวะเงินเฟ้อมีความซับซ้อนและหลากหลาย โดยมีแรงกดดันภาวะเศรษฐกิจชะงักงันในระยะสั้นเนื่องจากการลงทุนด้านทุนที่ล่วงหน้า ตามมาด้วยผลผลิตที่เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่เห็นด้วยกับกลไกส่งผ่านหลักสำหรับภาวะเงินเฟ้อ โดย Gemini เน้นข้อจำกัดด้านโครงข่ายไฟฟ้า และ Claude มุ่งเน้นไปที่ความล่าช้าระหว่างการติดตั้งค่าใช้จ่ายด้านทุนและการรับรู้ผลิตภาพ
ผลิตภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจเพิ่มอุปทานและนำไปสู่ภาวะเงินฝืดของซอฟต์แวร์ในระยะยาว
แรงกดดันภาวะเศรษฐกิจชะงักงันในช่วง 2-3 ปี ก่อนที่ผลผลิตจะเกิดขึ้น ซึ่งอาจบังคับให้ Fed ต้องเลือกระหว่างการรักษาฟองสบู่หรือการก่อให้เกิดภาวะเศรษฐกิจถดถอย