Een golf van koersverliezen op de aandelenmarkt die is gekoppeld aan releases van kunstmatige intelligentie, verandert hoe beleggers hele sectoren waarderen, omdat handelaren razendsnel het risico inprijzen dat AI de marges in kennisintensieve sectoren zal verkleinen.
Ongeveer 800 miljard dollar aan marktkapitalisatie is weggevaagd bij recente sell‑offs die verband hielden met nieuwe AI‑productlanceringen, volgens marktanalyse, waarbij enkele van de scherpste dagdalingen zich binnen uren na capaciteitsaankondigingen voordeden.
De snelheid en schaal van deze herprijzing suggereren dat de publieke markten AI in eerste instantie zien als een vraagvernietiger voor bestaande bedrijfsmodellen.
Een groeiend aantal strategen stelt echter dat deze reactie een tweede‑orde effect over het hoofd ziet: een productiviteitsuitbreiding die de economische activiteit uiteindelijk kan verbreden in plaats van inkrimpen.
AI‑releases leiden tot onmiddellijke herprijzing van sectoren
Recente handels patronen tonen een direct verband tussen AI‑productlanceringen en scherpe koersdalingen in blootgestelde sectoren.
IBM noteerde zijn slechtste sessie sinds oktober 2000 nadat nieuwe tools lieten zien dat grote delen van COBOL‑werkstromen geautomatiseerd kunnen worden.
Aandelen van cybersecuritybedrijven kelderden binnen enkele minuten na de aankondiging van een geautomatiseerd product voor code‑kwetsbaarheden; alleen CrowdStrike verloor al ongeveer 20 miljard dollar aan marktwaarde in twee handelsdagen.
Adobe staat dit jaar eveneens onder aanhoudende druk doordat generatieve AI‑tools de economie van creatieve productie onder druk zetten.
Deze bewegingen weerspiegelen een rationele eerste‑orde reactie van de markt.
Wanneer software dure menselijke taken kan repliceren, verschuift de prijszettingsmacht naar klanten en worden toekomstig verwachte omzetten naar beneden bijgesteld.
Maar die herprijzing is grotendeels gebaseerd op margekrimp op bedrijfsniveau, niet op de vraag hoe lagere kosten de omvang van de totale economie kunnen beïnvloeden.
Van verstoring van arbeid naar prijsdeflatie in diensten
De dominante bearish‑narratief gaat uit van een negatieve feedbacklus waarin automatisering leidt tot ontslagen, zwakkere consumptie en verdere automatisering.
Dat kader steunt op een cruciale aanname: dat de vraag vast blijft.
Historisch gezien hebben perioden met scherpe kostendalingen juist het omgekeerde opgeleverd. Toen computing, distributie en infrastructuur goedkoper werden, nam het totale gebruik toe en ontstonden nieuwe sectoren.
AI richt zich nu op de grootste component van ontwikkelde economieën: de dienstensector, die goed is voor bijna 80% van het Amerikaanse bbp, door de marginale kosten van cognitieve arbeid te verlagen voor functies als compliance, marketing, klantenservice, juridische documentatie en basis softwareontwikkeling.
Als die kosten dalen, is het directe effect margedruk voor gevestigde partijen.
Ook lezen: New Lawsuit Claims Jane Street Front-Ran Key TerraUSD Trades Before Depeg
Het bredere effect is lagere inflatie in diensten en een hogere reële koopkracht voor huishoudens en kleine bedrijven.
In dat scenario worden productiviteitswinsten doorgegeven via dalende prijzen in plaats van stijgende lonen, een dynamiek die sommige analisten omschrijven als een verschuiving van “ghost GDP” naar “abundance GDP”, waarbij de economische output groeit terwijl de kosten van levensonderhoud dalen.
SaaS en kenniswerk krijgen structurele herwaardering
De herprijzing is vooral zichtbaar in software.
Inkoopteams onderhandelen contracten opnieuw, long‑tail tools lopen substitutierisico en traditionele seat‑based prijsmodellen staan onder druk.
Toch wordt de verstoring in toenemende mate gezien als een overgang in de manier waarop software waarde levert, in plaats van een ineenstorting van digitale bestedingen.
Bedrijven die zijn gebouwd op statische werkstromen zijn het meest kwetsbaar, terwijl partijen die de controle hebben over data, rekenkracht, distributie en vertrouwenslagen de volgende fase van de markt kunnen domineren.
Tegelijkertijd verlaagt de daling van operationele kosten de toetredingsdrempel voor nieuwe bedrijven.
Wanneer een enkele ondernemer accounting, support, development en marketing kan automatiseren, wordt het oprichten van een bedrijf minder kapitaalintensief, een verschuiving die het banenverlies in grote organisaties deels kan compenseren.
Productiviteit wordt de kernvariabele op macroniveau
De uitkomst op langere termijn voor de markt hangt ervan af of door AI gedreven efficiëntiewinsten zich vertalen in blijvende productiviteitsgroei in sectoren als zorgadministratie, logistiek, productie en energie.
Zelfs een bescheiden jaarlijkse productiviteitsstijging van 1% tot 2% telt over een decennium sterk op en is historisch geassocieerd met een hogere levensstandaard.
Recente data laten al zien dat de arbeidsproductiviteit in de VS versnelt tot het sterkste tempo in twee jaar, wat het argument versterkt dat de economische impact van AI verder reikt dan enkel krimp van de bedrijfswinsten.
Markten prijzen een ineenstorting of een transitie in
Voorlopig reageren aandelenmarkten op AI als een directe bedreiging voor bestaande omzetmodellen.
Het diepere debat is of de technologie de omvang van de economische taart verkleint, of haar juist vergroot door diensten goedkoper te maken, het aantal transacties op te voeren en nieuwe vormen van ondernemerschap mogelijk te maken.
Als de huidige golf van sell‑offs vooral een focus op kortetermijnmargedruk weerspiegelt, blijven het productiviteitskanaal en het potentieel voor lagere structurele inflatie ondergewaardeerd.
De uitkomst hangt minder af van het tempo van technologische vooruitgang dan van hoe snel instellingen, bedrijven en arbeidsmarkten zich aan de verschuiving aanpassen.
Lees ook: Top Analysts Say Bitcoin ETF Fast Money Exit Creates Entry Point For Capital That Actually Stays