ต้นทุนแฝงของกระแส AI: ความกังวลเงินเฟ้อใหม่สำหรับเฟด?

ลองคิดดู: ถ้าความตื่นเต้นเรื่อง AI ซึ่งว่ากันว่าจะเปลี่ยนแปลงทุกอย่าง ในที่สุดสะท้อนอยู่ในค่าไฟฟ้ารายเดือนของคุณ นั่นน่าสนใจแน่นอน ใช่ไหม?

มาสำรวจกันว่าสถานการณ์นั้นจะเกิดขึ้นจริงได้อย่างไร

เมื่อคนส่วนใหญ่คิดถึง AI พวกเขานึกถึงแชทบอทขั้นสูง ความก้าวหน้าด้านหุ่นยนต์ และหุ้นเทคที่พุ่งสูง แต่มีด้านที่ไม่น่าดึงดูดน้อยกว่านี้มาก บางคนต้องสร้างสิ่งอำนวยความสะดวกขนาดใหญ่เพื่อรองรับคอมพิวเตอร์ทั้งหมดนั้นและดูแลรักษาอย่างต่อเนื่อง สิ่งเหล่านี้คือศูนย์ข้อมูล และพวกมันต้องการไฟฟ้าสำหรับการทำงานและระบบทำความเย็นเพื่อป้องกันความร้อนสูงเกินไป

ลองจินตนาการถึงอาคารหลายสิบหลังในเมืองเดียว ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นทั่วโลก โครงข่ายไฟฟ้าในท้องถิ่นอาจไม่ได้ออกแบบมาสำหรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นเช่นนี้ ดังนั้น ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคอาจต้องผลิตไฟฟ้ามากขึ้น อัปเกรดสถานีย่อย และวางสายเคเบิลใหม่—ทั้งหมดนี้มาพร้อมต้นทุนมหาศาล ขึ้นอยู่กับว่าต้นทุนเหล่านี้ถูกกระจายอย่างไร ครัวเรือนและธุรกิจอาจต้องแบกรับส่วนหนึ่งของค่าใช้จ่าย

ไฟฟ้าไม่ใช่ข้อกังวลเดียว โครงการเหล่านี้ต้องการวัตถุดิบจำนวนมาก เช่น เหล็กและทองแดง รวมถึงอุปกรณ์เฉพาะทางและแรงงานที่มีทักษะ หากบริษัทเทคแข่งขันเพื่อทรัพยากรและคนงานเดียวกันพร้อมกัน ราคาอาจสูงขึ้นอีก

คุณอาจคิดว่านี่เป็นสถานการณ์สมมุติที่ห่างไกล แต่มันไม่ใช่ นักวิจัยของเฟดดัลลัสประมาณการในช่วงต้นปีนี้ว่า ผลกระทบของศูนย์ข้อมูลต่อราคาไฟฟ้าเพียงอย่างเดียวอาจเพิ่มอัตราเงินเฟ้อรายปีของสหรัฐฯ ได้ประมาณ 0.04 ถึง 0.13 จุดเปอร์เซ็นต์ภายในปี 2030 ภายใต้เงื่อนไขที่สมเหตุสมผล

การประมาณการนั้นไม่ใช่วิกฤตเงินเฟ้อในตัวมันเอง อย่างไรก็ตาม ด้วยเฟดที่พยายามลดเงินเฟ้อลงไปที่ 2% อยู่แล้ว มันแสดงถึงภาวะแทรกซ้อนที่อาจเกิดขึ้นอีกประการหนึ่ง

ทั้งหมดนี้ยังไม่รวมถึงความเป็นไปได้ที่ธุรกิจจะเริ่มส่งต่อต้นทุนไฟฟ้าและก่อสร้างที่สูงขึ้นไปยังลูกค้า นั่นจะให้เหตุผลอีกประการแก่เฟดในการรักษานโยบายการเงินที่เข้มงวดมากขึ้น สนับสนุนจุดยืน "สูงขึ้นนานขึ้น" สิ่งนี้อาจรักษาอัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลให้อยู่ในระดับสูง เพิ่มแรงกดดันต่อหุ้นเทคที่มีราคาแพง—เป็นเรื่องประชดประชัน ไม่ใช่หรือ?

แน่นอน มีข้อโต้แย้ง: AI อาจเพิ่มประสิทธิภาพของธุรกิจและลดต้นทุนเมื่อเวลาผ่านไป นั่นเป็นไปได้ แต่ในขณะที่คำสัญญาคือราคาที่ลดลงและประสิทธิภาพที่มากขึ้น เส้นทางไปถึงอาจมีค่าใช้จ่ายสูง