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Anthropicのチーフエコノミスト、AIが労働分配率を15ポイント低下させる可能性を警告、「トークン税」を提案

Anthropicのチーフエコノミスト、AIが労働分配率を15ポイント低下させる可能性を警告、「トークン税」を提案

ハーバード・ケネディスクールのフォーラムで、Anthropicのチーフエコノミストであるピーター・マクローリー氏と、元オバマ政権の経済顧問ジェイソン・ファーマン氏が、人工知能が2030年までにマクロ経済をどのように再形成するかについて、厳しい枠組みを提示した。AI研究所の経済研究と、実際のClaude使用状況を追跡する「エコノミック・インデックス」を率いるマクローリー氏は、AIはJカーブ効果のために生産性データにまだ現れていないと主張した。企業は利益が実現する前に、コストのかかる組織的およびデータ投資を行わなければならないからだ。同時に、自動化が進むにつれて資本が国民所得のはるかに大きなシェアを獲得するだろうと警告した。

何が起きたか

マクローリー氏は、AIモデルが自律的に完了できるタスクの範囲は約4〜7ヶ月ごとに倍増しているが、全要素生産性は急上昇しておらず、米国の失業率は4.1%近くにとどまっていると述べた。彼はこのギャップを普及の遅れと企業再編コストに帰した。観察されたタスクレベルの時間節約に基づいて、AIは労働生産性成長率に約1.8ポイントを追加する可能性があると推定した。これは議会予算局の長期成長予測1.7%やFRBの最も楽観的な2.4%予測をはるかに上回る。

分配について、マクローリー氏は率直だった。極端なシナリオでは、労働分配率は歴史的な60%の水準から約15ポイント低下する可能性があり、つまり株主がAIによる利益の大部分を獲得することを意味する。また、過度の自動化を抑制するためのピグー税的なツールとして、炭素税やたばこ税に類似した「トークン税」を提案し、労働所得が縮小するにつれて消費ベースの課税への移行も提唱した。

市場への影響

  • 株式: 生産性が高く資本集約的な経済は、大規模なAIインフラの既存企業や独自データの堀を持つ企業に有利に働く。しかし、同じダイナミクスは、労働所得が減少すれば大衆消費需要が弱まることを意味し、一般消費財や小売銘柄にとって長期的なリスクとなる。
  • 債券: AIが潜在成長率を1990年代の水準に押し上げれば、タームプレミアムと中立金利は上昇し、長期デュレーション債に圧力がかかる可能性がある。逆に、雇用代替による需要の弱さは逆方向に作用するだろう。固定利付資産にとって真の両面リスクである。
  • 暗号資産: トークン税の概念は、機械間の経済活動を課税ベースとして扱うため、デジタル資産市場にとって注目に値する。オンチェーンのAIエージェント取引を正当化する可能性がある一方で、トークン化されたコンピュートと推論市場にとってコンプライアンス上の問題を提起する。
  • コモディティ: 資本深化は電力、冷却、半導体サプライチェーンへの強い需要を意味し、電力、銅、ウランには強気材料。労働集約的なサービス投入には弱気材料。
  • 通貨: AIを最も早く採用する経済は、相対的な生産性向上と通貨の強さを見せる可能性がある一方、労働集約的な輸出に依存する経済は構造的な逆風に直面する。

投資家向けの重要なポイント

  • AIの生産性向上がマクロデータにすぐに現れるとは期待しないこと。Jカーブは、報酬が後ろ倒しで不均一であることを意味する。
  • AI主導の成長の限界的な1ドルを労働ではなく資本が獲得する世界にポジションを取ること。株主とインフラプロバイダーに有利。
  • 消費税と自動化課税に関する政策シグナルを注視すること。これらは株式とデジタル資産の両方にとって体制変更的なものとなるだろう。
  • マクローリー氏の1.8ポイントの生産性推定は、ベースケースではなく上振れシナリオとして扱うこと。能力と採用のギャップが依然として主要な不確実性である。

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