Een golf van verliezen op de aandelenmarkten, gelinkt aan uitrol van kunstmatige intelligentie, verandert hoe beleggers volledige sectoren waarderen, omdat handelaren razendsnel het risico inprijzen dat AI marges zal verkleinen in kennisintensieve sectoren.
Ongeveer 800 miljard dollar aan marktwaarde is weggevaagd in recente uitverkopen die verband houden met nieuwe AI‑productlanceringen, aldus marktanalyse, waarbij enkele van de scherpste dalingen binnen één handelsdag plaatsvonden, soms al binnen uren na capability‑aankondigingen.
De snelheid en schaal van deze herwaardering suggereren dat de publieke markten AI primair behandelen als een vraagvernietiger voor bestaande bedrijfsmodellen.
Een groeiend aantal strategen betoogt echter dat deze reactie een tweede‑orde effect over het hoofd ziet: een productiviteitsexpansie die de economische activiteit uiteindelijk zou kunnen verbreden in plaats van doen krimpen.
AI‑releases leiden tot onmiddellijke herwaardering per sector
Recente handels patronen tonen een directe correlatie 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‑gerelateerde workflows geautomatiseerd kunnen worden.
Aandelen van cybersecuritybedrijven werden binnen minuten verkocht na de aankondiging van een geautomatiseerd product voor code‑kwetsbaarheden; CrowdStrike alleen al verloor zo’n 20 miljard dollar aan beurswaarde in twee handelsdagen.
Adobe staat dit jaar ook onder aanhoudende druk doordat generatieve AI‑tools de economie van creatieve productie uithollen.
Deze bewegingen weerspiegelen een rationele reactie van de markt in eerste instantie.
Wanneer software dure, door mensen uitgevoerde taken kopieert, verschuift de prijszettingsmacht naar klanten en worden toekomstige omzetverwachtingen neerwaarts bijgesteld.
Maar die herwaardering is grotendeels gebaseerd op marge‑erosie op bedrijfsniveau, niet op de vraag hoe lagere kosten de omvang van de totale economie kunnen beïnvloeden.
Van arbeidsverstoring naar dienstprijsdeflatie
Het dominante bearish narratief gaat uit van een negatieve feedbacklus waarin automatisering leidt tot ontslagen, zwakkere consumptie en nog meer automatisering.
Dat kader hangt af van een cruciale aanname: dat de vraag vast blijft.
Historisch gezien hebben perioden van scherpe kosten dalingen vaak het tegenovergestelde effect gehad. Toen computing, distributie en infrastructuur goedkoper werden, nam het totale gebruik juist toe en ontstonden er nieuwe industrieën.
AI richt zich nu op de grootste component van ontwikkelde economieën, de dienstensector, die bijna 80% van het Amerikaanse bbp uitmaakt, door de marginale kosten van cognitieve arbeid te verlagen in functies als compliance, marketing, klantenservice, juridische documentatie en basis softwareontwikkeling.
Als die kosten dalen, is het directe effect marge druk voor gevestigde spelers.
Ook lezen: New Lawsuit Claims Jane Street Front-Ran Key TerraUSD Trades Before Depeg
Het bredere effect is lagere diensteninflatie 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 “spook‑bbp” naar “overvloed‑bbp”, waarbij de economische output groeit terwijl de kosten van levensonderhoud dalen.
SaaS en kenniswerk krijgen structurele herwaardering
De herwaardering is vooral zichtbaar in software.
Inkoopteams onderhandelen contracten opnieuw, niche‑tools kampen met substitutierisico en traditionele prijsmodellen per stoel staan onder druk.
Toch wordt de ontwrichting in toenemende mate gezien als een transitie in hoe software waarde levert, in plaats van een ineenstorting van digitale bestedingen.
Bedrijven die gebouwd zijn op statische workflows lopen het meeste risico, terwijl partijen die de controle hebben over data, rekenkracht, distributie en vertrouwenslagen mogelijk de volgende fase van de markt zullen domineren.
Tegelijkertijd verlagen dalende operationele kosten de toetredingsdrempel voor nieuwe bedrijven.
Wanneer één operator boekhouding, support, ontwikkeling en marketing kan automatiseren, wordt bedrijfsvorming minder kapitaalintensief, een verschuiving die baanverlies in grote organisaties deels kan compenseren.
Productiviteit wordt de kernvariabele op macroniveau
De uitkomst op langere termijn hangt af van de vraag of door AI gedreven efficiëntiewinsten zich vertalen in aanhoudende productiviteitsgroei in sectoren als gezondheidszorgadministratie, logistiek, productie en energie.
Zelfs een bescheiden jaarlijkse productiviteitsstijging van 1% tot 2% telt na een decennium zwaar op en is historisch geassocieerd met een hogere levensstandaard.
Recente data tonen al dat de arbeidsproductiviteit in de VS versnelt tot het hoogste tempo in twee jaar, wat het argument versterkt dat de economische impact van AI verder reikt dan alleen lagere bedrijfswinsten.
Markten prijzen instorting of 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, transactievolumes op te voeren en nieuwe vormen van ondernemerschap mogelijk te maken.
Als de huidige golf van uitverkopen vooral een focus op kortetermijn‑margedruk weerspiegelt, blijven het productiviteitskanaal en het potentieel voor lagere structurele inflatie ondergewaardeerd.
De uiteindelijke uitkomst zal minder afhangen van de snelheid van technologische vooruitgang dan van hoe snel instituties, bedrijven en arbeidsmarkten zich aan deze verschuiving aanpassen.
Lees hierna: Top Analysts Say Bitcoin ETF Fast Money Exit Creates Entry Point For Capital That Actually Stays