Fala strat na rynku akcji powiązanych z premierami narzędzi sztucznej inteligencji przekształca sposób, w jaki inwestorzy wyceniają całe sektory, ponieważ traderzy błyskawicznie wyceniają ryzyko, że AI skompresuje marże w branżach opartych na wiedzy.
Około 800 mld USD kapitalizacji rynkowej zostało wymazane w ostatnich wyprzedażach powiązanych z wprowadzaniem nowych produktów AI, według analiz rynkowych, przy czym część najostrzejszych spadków jednodniowych następowała w ciągu kilku godzin od ogłoszeń nowych możliwości.
Szybkość i skala zmian wycen sugerują, że rynki publiczne traktują AI przede wszystkim jako czynnik niszczący popyt na dotychczasowe modele biznesowe.
Coraz więcej strategów twierdzi jednak, że taka reakcja pomija efekt drugiego rzędu – wzrost produktywności, który może ostatecznie poszerzyć aktywność gospodarczą zamiast ją kurczyć.
Premiery możliwości AI wywołują natychmiastowe zmiany wycen sektorów
Ostatnie wzorce handlu pokazują bezpośrednią korelację między premierami produktów AI a gwałtownymi spadkami cen akcji w narażonych branżach.
IBM odnotował najsłabszą sesję od października 2000 roku po tym, jak nowe narzędzia pokazały możliwość zautomatyzowania dużych części przepływów pracy związanych z COBOL-em.
Spółki z sektora cyberbezpieczeństwa zostały sprzedane w ciągu kilku minut od ogłoszenia zautomatyzowanego produktu do wykrywania luk w kodzie, a sama CrowdStrike straciła około 20 mld USD wartości rynkowej w ciągu dwóch sesji.
Adobe mierzy się w tym roku z ciągłą presją, gdy generatywne narzędzia AI ściskają ekonomię produkcji kreatywnej.
Te ruchy odzwierciedlają racjonalną, pierwszorzędną reakcję rynku.
Gdy oprogramowanie replikuje kosztowne zadania wykonywane przez ludzi, siła cenowa przesuwa się w stronę klientów, a oczekiwania dotyczące przyszłych przychodów są korygowane w dół.
Ta zmiana wycen opiera się jednak głównie na kompresji marż na poziomie firm, a nie na tym, jak niższe koszty mogą wpłynąć na wielkość całej gospodarki.
Od zaburzeń na rynku pracy do deflacji cen usług
Dominująca niedźwiedzia narracja zakłada negatywną pętlę zwrotną, w której automatyzacja prowadzi do zwolnień, słabszej konsumpcji i dalszej automatyzacji.
To podejście opiera się na krytycznym założeniu: że popyt pozostaje stały.
Historycznie okresy gwałtownych spadków kosztów przynosiły rezultat odwrotny. Gdy taniały moc obliczeniowa, dystrybucja i infrastruktura, całkowite wykorzystanie rosło, a powstawały nowe branże.
AI celuje obecnie w największy składnik gospodarek rozwiniętych – sektor usług, który odpowiada za blisko 80% amerykańskiego PKB – poprzez obniżanie krańcowego kosztu pracy poznawczej w funkcjach takich jak compliance, marketing, obsługa klienta, dokumentacja prawna i podstawowe tworzenie oprogramowania.
Jeśli te koszty spadną, natychmiastowym skutkiem będzie presja na marże u dotychczasowych graczy.
Also Read: New Lawsuit Claims Jane Street Front-Ran Key TerraUSD Trades Before Depeg
Szerszym efektem będzie niższa inflacja cen usług i wyższa realna siła nabywcza gospodarstw domowych oraz małych firm.
W takim scenariuszu zyski produktywności są przekazywane poprzez spadające ceny, a nie rosnące płace – dynamikę, którą część analityków opisuje jako przejście od „widmowego PKB” do „PKB obfitości”, gdzie produkcja gospodarcza rośnie, podczas gdy koszty życia spadają.
SaaS i praca umysłowa przechodzą strukturalne zmiany wycen
Najwyraźniej zmiany wycen widać w oprogramowaniu.
Zespoły zakupowe renegocjują umowy, narzędzia niszowe mierzą się z ryzykiem zastąpienia, a tradycyjne modele cenowe oparte na liczbie stanowisk są pod presją.
Coraz częściej uważa się jednak, że to zaburzenie jest raczej przejściem w sposobie dostarczania wartości przez oprogramowanie niż załamaniem wydatków cyfrowych.
Najbardziej narażone są spółki oparte na statycznych przepływach pracy, podczas gdy te kontrolujące warstwy danych, mocy obliczeniowej, dystrybucji i zaufania mogą przechwycić kolejną fazę rynku.
Jednocześnie spadek kosztów operacyjnych obniża barierę wejścia dla nowych firm.
Gdy pojedynczy operator może zautomatyzować księgowość, wsparcie, rozwój i marketing, zakładanie firm staje się mniej kapitałochłonne – zmiana, która może częściowo zrekompensować utratę miejsc pracy w dużych organizacjach.
Produktywność staje się kluczową zmienną makro
Długoterminowy wynik rynkowy zależy od tego, czy zyski efektywności napędzane przez AI przełożą się na trwały wzrost produktywności w sektorach takich jak administracja ochrony zdrowia, logistyka, produkcja i energetyka.
Nawet umiarkowany, roczny wzrost produktywności o 1–2% silnie się kumuluje w horyzoncie dekady i historycznie wiązał się z wyższym poziomem życia.
Najnowsze dane pokazują już, że produktywność pracy w USA przyspieszyła do najsilniejszego tempa od dwóch lat, co wzmacnia argument, że wpływ gospodarczy AI może wykraczać poza samą kompresję zysków korporacyjnych.
Rynki wyceniają załamanie czy transformację
Na razie rynki akcji reagują na AI jako bezpośrednie zagrożenie dla istniejących modeli przychodów.
Głębsza debata dotyczy tego, czy technologia zmniejsza wielkość „gospodarczego tortu”, czy raczej go powiększa, czyniąc usługi tańszymi, zwiększając wolumen transakcji i umożliwiając nowe formy przedsiębiorczości.
Jeśli obecna fala wyprzedaży odzwierciedla koncentrację na krótkoterminowej presji na marże, kanał produktywności i potencjał niższej, strukturalnej inflacji pozostają niedoszacowane.
Wynik będzie zależeć mniej od tempa postępu technologicznego, a bardziej od tego, jak szybko instytucje, firmy i rynki pracy dostosują się do tej zmiany.
Read Next: Top Analysts Say Bitcoin ETF Fast Money Exit Creates Entry Point For Capital That Actually Stays