FRBに3兆ドルAI資金調達の盲点

コメンタリーは、FRBのインフレと雇用への注視が、AI投資ブームの背後にある急速に進化する金融構造というより大きなリスクを見逃している可能性を指摘する。モルガン・スタンレーによる2028年までの世界のAIインフラ投資が3兆ドル近く、外部資金調達ギャップが1.5兆ドルという試算は、この構築の規模を浮き彫りにする。著者らは、伝統的な金融政策モデルでは金融変数に独立した重みがほとんど与えられていないとし、セルゲイ・サルキシアン氏との最近の研究では、クレジットスプレッドがインフレや需給ギャップでは捉えられない資金調達の歪みに関する政策関連情報を含むことを示している。

2008年の歴史的教訓は、FRBが住宅金融システムのレバレッジと複雑さをシステム全体の問題になるまで認識できなかったことだ。著者らは、AIはサブプライム住宅ローンとは異なるが、制度的な教訓として、金融革新がモデルより速く進む場合、リスクがどこに蓄積するかを理解することが重要だと指摘する。反射的な引き締めは、FRBが完全に理解していないレバレッジを露呈させ、生産的な投資のコストを引き上げ、米国の技術的リーダーシップの持続的な喪失につながる可能性があると警告する。

コメンタリーはFRB内の知的リソースの再配分を求め、民間市場や新たな資金調達構造が2008年後に銀行や住宅が受けたのと同等の分析深度に値すると強調する。結論として、生産性の喪失はインフレよりも検出が難しく、利益が実現する前に米国のAI優位性が侵食されるリスクを過小評価すべきではないと述べる。