Ökonomen sagen, es sei noch zu früh, um zu wissen, ob künstliche Intelligenz niedrigere Zinssätze rechtfertigen wird.

Graeme Sloan/Bloomberg via Getty Images
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Im letzten Monat sprach Präsident Donald Trumps Chefökonom über den künstlichen Intelligenz-Boom, der eine Explosion der Produktivität auslöst, die ein Ziel der Federal Reserve ermöglicht: niedrigere Zinssätze.
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Er skizzierte ein Szenario, in dem massive Ausgaben für KI-Rechenzentren letztendlich die Produktivität der Arbeiter steigern, wodurch das Wirtschaftswachstum der USA angekurbelt wird, ohne die Inflation zu entfachen. „Das sollte den Druck auf die Fed verringern. Sie sollten in der Lage sein, die Zinsen zu senken", sagte Hassett damals gegenüber CNBC.
Dieses Argument hat einen einflussreichen Unterstützer: Kevin Warsh, Trumps Kandidat für den nächsten Vorsitzenden der Federal Reserve. Letztes Jahr hielt Warsh KI hoch als „die produktivitätssteigerndste Welle unserer Lebenszeit – Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft.“
Eine anhaltende Produktivitätssteigerung ist der Schlüssel für eine langfristige Verbesserung des Lebensstandards. Entweder werden Arbeitnehmer für höhere Leistungen in ihren Jobs besser bezahlt, oder Unternehmen halten die gleiche Produktivität mit weniger Mitarbeitern aufrecht. Beide Ergebnisse können die Inflation in Schach halten.
Wirtschaftsexperten warnen jedoch, dass es zu früh ist, die wirtschaftlichen Auswirkungen von generativen KI-Tools genau zu analysieren, da sie in der Arbeitswelt noch nicht weit verbreitet sind. Die Adoptionsraten variieren je nach Branche, wobei professionelle und finanzielle Dienstleistungen an der Spitze liegen, während die Fertigungsindustrie, der Einzelhandel und das Bauwesen langsamere Übernahmeraten erleben.
„Die Daten sind wirklich, wirklich chaotisch“, sagte Martha Gimbel, die Geschäftsführerin des Budget Lab an der Yale University, einer Forschungsgruppe. „Wir sollten uns nicht zu früh darauf einlassen, wie weit Menschen bei der Implementierung der Technologie sind.“
Die Arbeitsproduktivität in den USA wuchs um ermutigende 2 %. in den letzten Jahren höher als der Durchschnitt vor der Pandemie und überholen fortgeschrittene europäische Volkswirtschaften. Aber die Einführung von KI auf eine Weise, die die Amerikaner langfristig allgemein reicher machen wird, ist immer noch keine sichere Wette.
Es gibt Uneinigkeit darüber, wann das durch KI angetriebene Produktivitätswachstum die Inflation zähmen wird. Der ehemalige Präsident der Dallas Federal Reserve, Robert Kaplan, spekulierte dass es möglicherweise nicht „bis Ende 2026 oder irgendwann 2027“ sein wird, bevor Warsh beginnen könnte, Fed-Politiker davon zu überzeugen, die Zinssätze unter Berufung auf KI zu senken.
Andererseits argumentiert Gimbel, dass die desinflationäre Wirkung der KI erst nach Trumps Verlassen des Weißen Hauses deutlich wird.
KI befindet sich noch in einer Einführungsphase. Gimbel stellte fest, dass nur 20 % der Unternehmen irgendeine Form von KI in ihren Abläufen einsetzen. Der Anteil wächst jedoch stetig.
Ein verblüffender Trend in den Wirtschaftsdaten hat auch die Aufmerksamkeit der politischen Entscheidungsträger auf sich gezogen. Die Wirtschaft wuchs 2025 um 2,2 %, obwohl die Gesamtbeschäftigung auf ein Rinnsal zurückging. Das deutet darauf hin, dass die US-Arbeiter tatsächlich produktiver werden, obwohl weniger Arbeiter in den Arbeitsmarkt eintreten.
Die meisten Analysten führen jedoch nicht die KI als Schuldigen für den Trend an. Mehr verweisen auf die gewaltigen Investitionen in die KI, als Grund, warum die US-Wirtschaft in der Lage war, ein robustes Wachstum zu halten. Amazon $AMZN, Google $GOOGL, Microsoft $MSFT und Meta $META alle berichteten über Ausgaben Im ersten Quartal des Jahres 131 Milliarden Dollar für die KI-Entwicklung und erhöhte ihre KI-Ausgabenprognosen für das Jahr.
Es wird wahrscheinlich viele Jahre dauern, bis KI zu breit angelegten Produktivitätssteigerungen bei Arbeitnehmern führt. Nehmen Sie Elektrizität, die in den 1880er Jahren kommerzielle Netze versorgte. In den folgenden Jahrzehnten bauten Bauentwickler ein Stromnetz und Übertragungsleitungen, um einen umfassenden Zugang zu gewährleisten. Fabrikhallen wurden dann umgestaltet und Arbeiter umgeschult, um neue elektrische Systeme und Verfahren in ihre Arbeit zu integrieren.
Politiker beobachten jedoch, dass KI nichts Neues ist, das mit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 aufgetaucht ist. Was passiert, ist ein weiteres Kapitel, das auf die ursprüngliche Entwicklung von KI in der Mitte des 20. Jahrhunderts zurückgeht.
„Sollten wir eine ähnlich lange Periode des Zugangs, der Adoption, des Lernens und der Transformation für KI erwarten? Vielleicht, aber wir sind schon weit drin“, sagte Mary Daly, Präsidentin der Federal Reserve Bank of San Francisco. in einer Rede im Februar.. „Die Ursprünge der KI reichen bis in die 1940er und 50er Jahre zurück und hat sich ähnlich entwickelt wie Elektrizität.“
Warsh wurde geraten, den KI-Hype vorerst auszublenden. Während der Bestätigungsanhörung riet Senator John Kennedy aus Louisiana unvergesslich. Achten Sie darauf, bei der KI vorsichtig zu sein.
„Hier ist meine Sorge – dass vieles von dem, was über künstliche Intelligenz gesagt wird, um uns produktiver zu machen, ein Hype von Leuten ist, die Aktien und einen Börsengang verkaufen wollen“, sagte Kennedy. „Ich wäre dort vorsichtig.“
Andere stimmten Kennedy zu. „Ich hoffe, die Fed filtert all diesen Lärm heraus“, sagte Senator Thom Tillis, ein weiteres republikanisches Mitglied des Bankenausschusses des Senats, Quartz. „Wenn sie empirische Daten haben, die vorausblicken und über die Markterweiterung der KI und die Kapitalisierung von Rechenzentren sprechen ... können sie es sich ansehen, aber es muss rein durch eine empirische Linse geschehen, nicht durch irgendeinen Hype.“
Es scheint, als würde sich die KI wie ein Lauffeuer durch die US-Wirtschaft verbreiten. Aber die Leute, die sie verwenden, werden nicht über Nacht ganze Unternehmen oder ihr ganzes Leben umorganisieren.
„Einige der größten KI-Befürworter halten [sie] an einem unmöglichen Standard für eine neue Technologie fest“, sagte Gimbel. „Die Technologie mag schnell sein. Menschen sind langsam.“