Rok 2026 przyniósł światu obraz gospodarki pełnej sprzeczności w której stopa bezrobocia oscyluje wokół 4,28 procent a wydatki na infrastrukturę AI osiągnęły niebagatelny poziom 2 procent światowego PKB co przekłada się na około 650 miliardów USD. Surowce powiązane z technologiami cyfrowymi odnotowały wzrost o 65 procent od początku 2023 roku a w samych Stanach Zjednoczonych zaplanowano budowę około 2 800 nowych centrów danych.
W roku 2026 krajobraz makroekonomiczny definiowany jest przez stopę bezrobocia na poziomie 4,28% oraz gigantyczne nakłady inwestycyjne na sztuczną inteligencję, sięgające 2% PKB (650 mld USD). Mimo powszechnych obaw o wypieranie pracowników przez technologię, dane rynkowe malują zgoła odmienny obraz: liczba ofert pracy dla inżynierów oprogramowania wzrosła o 11% rok do roku, a w USA planowana jest budowa ok. 2800 centrów danych. Choć społeczność analityczna spiera się o precyzję prognoz dotyczących zatrudnienia, rzeczywistość sugeruje, że obecny boom na infrastrukturę AI ma charakter proinflacyjny i stymulujący gospodarkę, a katastroficzne scenariusze o „kryzysie globalnej inteligencji” w 2028 roku pozostają na razie w sferze czysto hipotetycznych rozważań.
Realne tempo dyfuzji technologii vs. narracja o wypieraniu
Dane St. Louis Fed dotyczące adopcji AI wskazują na zaskakującą stabilność – zamiast gwałtownego, nieliniowego skoku w codziennym wykorzystywaniu AI do pracy, statystyki pokazują płaski trend. Sugeruje to, że ryzyko natychmiastowego zastąpienia ludzi przez maszyny jest przeszacowane, ponieważ faktyczna intensywność użycia tej technologii w obowiązkach zawodowych nie wykazuje jeszcze punktu przegięcia. Autorzy tekstu podkreślają istotne rozróżnienie między „rekurencyjną naturą technologii” (zdolnością AI do samodoskonalenia) a „rekurencyjną adopcją gospodarczą”. Historia pokazuje, że dyfuzja innowacji zawsze podąża krzywą S, gdzie po fazie euforii następuje spowolnienie wynikające z kosztów integracji organizacyjnej, barier regulacyjnych oraz malejących krańcowych przychodów.
Ekonomiczne granice substytucji pracy przez kapitał
Kluczowym ograniczeniem dla pełnej automatyzacji pracy umysłowej jest fizyczna i ekonomiczna bariera kosztów mocy obliczeniowej oraz energii. Masowe zastąpienie białych kołnierzyków wymagałoby wzrostu intensywności obliczeń o rzędy wielkości większych niż obecnie, co drastycznie podniosłoby krańcowy koszt technologii. Jeśli koszt ten przewyższy koszt zatrudnienia człowieka, proces substytucji zostanie naturalnie zatrzymany przez mechanizmy rynkowe. Zatem nawet jeśli algorytmy doskonalą się w tempie wykładniczym, ich wdrożenie w realnej gospodarce pozostaje ograniczone przez dostępność kapitału fizycznego, infrastruktury energetycznej oraz tempo zmian w strukturach firm, co tworzy naturalny „bufor bezpieczeństwa” dla siły roboczej.
AI jako pozytywny szok podażowy i wzrost produktywności
Z perspektywy makroekonomicznej, automatyzacja oparta na AI stanowi klasyczny pozytywny szok podażowy, który w średnim terminie obniża koszty krańcowe, zwiększa realne dochody i stymuluje wzrost PKB. Argumenty o załamaniu popytu zagregowanego na skutek spadku dochodów z pracy pomijają fakt, że oszczędności wynikające z niższych cen lub wyższych marż są reinwestowane lub konsumowane w innych obszarach gospodarki, co potwierdza gwałtowny wzrost liczby nowych zarejestrowanych firm. Nawet w scenariuszu wysokiej elastyczności substytucji, państwa demokratyczne prawdopodobnie zareagują zmianami w polityce fiskalnej i regulacyjnej, aby przeciwdziałać nierównościom, co dodatkowo stabilizuje system i zapobiega realizacji najczarniejszych scenariuszy gospodarczych.
Eksperci tacy jak Alap Shah zauważają, że obecna debata często błędnie utożsamia rekurencyjny potencjał technologii z tempem jej ekonomicznego wdrożenia, które historycznie zawsze podążało krzywą w kształcie litery S. Dyfuzja technologiczna napotyka bowiem na naturalne bariery w postaci kosztów integracji organizacyjnej regulacji prawnych oraz fizycznych ograniczeń dostępności energii i mocy obliczeniowej.
Jeśli marginalny koszt obliczeń przewyższy koszt ludzkiej pracy, proces substytucji zostanie naturalnie zahamowany, tworząc ekonomiczną granicę dla ekspansji algorytmów. Szoki produktywności wywołane przez sztuczną inteligencję należy traktować jako pozytywne szoki podażowe, które w średnim terminie obniżają koszty krańcowe i zwiększają realne dochody społeczeństwa. Historia uczy, że każda wielka rewolucja od silnika parowego po internet ostatecznie rozszerzała horyzont konsumpcji i generowała nowe branże, zamiast trwale eliminować zapotrzebowanie na pracę.
Mechanizm refleksyjności i spirala wydajności korporacyjnej
W drugiej połowie 2026 roku entuzjazm rynkowy sięgnął zenitu, gdy indeks S&P 500 zbliżył się do poziomu 8000 punktów, a Nasdaq przekroczył barierę 30 000 punktów dzięki rekordowym zyskom spółek technologicznych. Pierwsza fala zwolnień w sektorze białych kołnierzyków paradoksalnie napędziła wzrosty giełdowe, ponieważ oszczędności z kosztów pracy zostały natychmiast przekierowane na zakup kolejnych jednostek obliczeniowych. Pojawiło się zjawisko określane mianem PKB widmo gdzie raportowany wzrost gospodarczy i produktywność nie przekładają się na realną cyrkulację pieniądza w gospodarce konsumenckiej. Firmy takie jak ServiceNow zaczęły doświadczać specyficznego sprzężenia zwrotnego, w którym ich klienci, redukując zatrudnienie o 15 procent jednocześnie anulowali taką samą liczbę licencji na oprogramowanie. Ta technologia, która miała zwiększać marże stała się narzędziem kanibalizacji własnych przychodów dla dostawców usług typu SaaS.
[KLIKNIJ ABY POWIĘKSZYĆ]
Przedsiębiorstwa stanęły przed tragicznym wyborem między powolną śmiercią a agresywną adopcją narzędzi, które niszczą ich tradycyjne modele biznesowe oparte na liczbie stanowisk pracy. James Citrin znany analityk z Wall Street podkreśla w swoich wpisach, że każda złotówka zaoszczędzona na etacie płynie obecnie w stronę systemów agentowych co czyni kolejne cięcia jeszcze łatwiejszymi do przeprowadzenia. W rezultacie powstaje pętla negatywnego sprzężenia zwrotnego, gdzie wzrost zdolności maszyn osłabia siłę nabywczą klasy średniej będącej dotychczas filarem gospodarki. Ten proces nie jest cykliczny, lecz strukturalny i wynika z faktu, że sztuczna inteligencja staje się inteligentna w tych samych zadaniach, do których mogliby zostać przesunięci zwolnieni pracownicy. Nawet jeśli powstają nowe role takie jak inżynierowie podpowiedzi to ich liczba i oferowane wynagrodzenie nie są w stanie zrównoważyć strat w tradycyjnych sektorach administracji i zarządzania.
Upadek pośrednictwa i rewolucja w rozliczeniach cyfrowych
Do początku 2027 roku agenci sztucznej inteligencji zaczęli przejmować kontrolę nad procesami decyzyjnymi konsumentów, eliminując zjawisko lojalności wobec marek oraz nawykowe korzystanie z konkretnych aplikacji. Tradycyjne platformy takie jak DoorDash czy Uber Eats straciły swoją przewagę konkurencyjną, gdy algorytmy zaczęły automatycznie wybierać najtańszą i najszybszą opcję dostawy spośród dziesiątek nowych startupów. Całe branże zbudowane na monetyzowaniu tarcia i ludzkiego lenistwa, takie jak ubezpieczenia odnawiane pasywnie czy subskrypcje premium zaczęły gwałtownie tracić na wartości.
Prawdziwy przełom nastąpił jednak w sferze płatności, gdzie systemy agentowe zaczęły aktywnie unikać wysokich prowizji kart płatniczych wynoszących zazwyczaj od 2 do 3 procent wartości transakcji. Zamiast tradycyjnych rozwiązań oferowanych przez Mastercard czy Visa maszyny zaczęły preferować rozliczenia w kryptowalutach, wykorzystując stabilne monety oraz sieci takie jak Solana czy warstwy drugie Ethereum. Takie podejście gwarantuje niemal natychmiastowe rozliczenie i koszty transakcyjne mierzone w ułamkach grosza co jest optymalne dla gospodarki opartej na milionach mikrosekundowych operacji.
Efekt tego był taki, że banki nastawione na obsługę klienta indywidualnego oraz emitenci kart tacy jak American Express stanęli w obliczu systemowego ryzyka wynikającego z zaniku opłat interchange. W świecie gdzie tarcie idzie do zera tradycyjne fosy biznesowe, oparte na skomplikowanych regulacjach i przyzwyczajeniach klientów po prostu parują na rzecz czystej efektywności algorytmicznej. Obecnie rynek obligacji zaczął wyceniać uderzenie w konsumpcję, a rentowność 10-letnich papierów skarbowych spadła z 4,3 procent do 3,2 procent odzwierciedlając obawy przed deflacyjną spiralą.