هل يمكن للذكاء الاصطناعي كبح التضخم؟ الفيدرالي يستعين بمارك أندريسن للحصول على التوجيه
يتحرك الاحتياطي الفيدرالي رسميًا لدمج الذكاء الاصطناعي في نماذج التنبؤ بالاقتصاد الكلي الخاصة به. ومن خلال تعيين قادة بارزين في الصناعة ضمن مجموعة عمل جديدة، يهدف الفيدرالي إلى تحديد ما إذا كانت ثورة الذكاء الاصطناعي ستعمل كقوة قوية لخفض التضخم أم كمحرك لتقلبات اقتصادية جديدة.
مجموعة عمل الفيدرالي الجديدة حول "الإنتاجية والوظائف"
في تحول كبير نحو صنع السياسات المتكاملة مع التكنولوجيا، أعلن رئيس الفيدرالي كيفن وارش عن خمس مجموعات عمل متخصصة لدراسة التقنيات الناشئة. وتقود المجموعة الأكثر أهمية بين هذه المجموعات، وهي مجموعة "الإنتاجية والوظائف"، ثلاثية رفيعة المستوى: مستثمر رأس المال المغامر مارك أندريسن، واقتصادي ستانفورد تشارلز آي جونز (المجاز حاليًا في إجازة لدى Anthropic)، والمسؤولة التنفيذية في Microsoft آشا شارما.
تُكلف هذه المجموعة بتحدٍ هائل: تحديد كيفية إعادة تشكيل التقنيات الأساسية، مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، لأسواق العمل والإنتاجية الوطنية. بالنسبة للفيدرالي، فإن فهم هذا التحول ليس مجرد مسألة أكاديمية، بل هو أمر ضروري لتحديد مسارات أسعار الفائدة المستقبلية.
الحجة الداعمة لخفض التضخم: الذكاء الاصطناعي كمحرك للإنتاجية
يكمن الدافع الأساسي وراء هذه المبادرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على كبح التضخم. وفي مقال رأي سابق، أشار الرئيس وارش إلى أن الاعتماد الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمل كـ "قوة كبيرة لخفض التضخم". والمنطق هنا بسيط: إذا عزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية بشكل كبير ووسع إمكانات الإنتاج الإجمالية للاقتصاد، فإن مكاسب الكفاءة الناتجة قد تخفف من ضغوط الأسعار.
إذا سمح الذكاء الاصطناعي للشركات بإنتاج المزيد بموارد أقل، فإنه يوفر للاحتياطي الفيدرالي "مساحة للتنفس" ضرورية لخفض أسعار الفائدة دون المخاطرة بحدوث طفرة في التضخم. وهذا يعيد إلى الأذهان حقبة رئيس الفيدرالي السابق آلان جرينسبان، الذي تعامل مع تحولات مماثلة في الإنتاجية في أواخر التسعينيات.
الحجة المضادة: قيود البنية التحتية والطاقة
ومع ذلك، فإن الطريق نحو الاستقرار المدفوع بالذكاء الاصطناعي محفوف بمخاطر تضخمية. ويحذر الاقتصاديون ومسؤولو الفيدرالي من أن "طفرة الذكاء الاصطناعي" تتطلب نفقات رأسمالية ضخمة قد تؤدي إلى رفع الأسعار في المدى القصير إلى المتوسط.
تشمل الاختناقات التضخمية الرئيسية ما يلي:
- الطلب على رأس المال والأجهزة: يقدر دويتشه بنك أن الاستثمار التراكمي في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي قد يتجاوز 4 تريليونات دولار بحلول عام 2030. وهذا الطلب الهائل على الرقائق والمواد الخام يؤثر بالفعل على أسواق مثل رقائق الذاكرة.
- قيود الطاقة والشبكة: تشكل متطلبات الطاقة الهائلة لمجموعات الذكاء الاصطناعي خطرًا على استقرار الطاقة. وقد أشار محافظ الفيدرالي مايكل س. بار إلى أن قيود العرض هذه تجعل من غير المرجح أن تكون طفرة الذكاء الاصطناعي سببًا فوريًا لخفض أسعار الفائدة الرسمية.
لماذا يهم هذا النظام البيئي التقني
يشير هذا التطور إلى أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد قطاع في الاقتصاد، بل أصبح محركًا أساسيًا للسياسة النقدية. وبالنسبة للمطورين والمؤسسين والمستثمرين، ستحدد نتائج الفيدرالي تكلفة رأس المال لسنوات قادمة. فإذا خلص الفيدرالي إلى أن الذكاء الاصطناعي يدفع الإنتاجية بنجاح، فقد نشهد بيئة ذات أسعار فائدة منخفضة تعزز المزيد من التوسع التقني. وعلى العكس من ذلك، إذا تم النظر إلى الذكاء الاصطناعي كمحرك لتضخم الطاقة والأجهزة، فقد تظل حقبة "الأموال الرخيصة" بعيدة المنال.
خلاصات رئيسية
- الاستشارة الاستراتيجية: شكل الفيدرالي مجموعة عمل "الإنتاجية والوظائف" برئاسة مشتركة من مارك أندريسن، وتشارلز آي جونز (Anthropic)، وآشا شارما (Microsoft) لدراسة التأثير الاقتصادي للذكاء الاصطناعي.
- فرضية الإنتاجية: يرى رئيس الفيدرالي كيفن وارش أن الذكاء الاصطناعي أداة محتملة لخفض التضخم يمكن أن تعزز الإنتاج وتسمح بخفض أسعار الفائدة.
- المخاطر التضخمية: قد تؤدي الاستثمارات الضخمة المتوقعة — التي تصل إلى 4 تريليونات دولار في مراكز البيانات بحلول عام 2030 — واختناقات شبكة الطاقة إلى خلق ضغوط سعرية تصاعدية كبيرة قبل أن تتحقق مكاسب الإنتاجية.