AI에 70 억 달러. 미국의 첫 맛 인플레이션

4 월 1 일 Miguel Faria-e-Castro 및 Serdar Ozkan은 St. Louis Federal Reserve의 생태학자 인 "매우"라는 기사를 발표했으며 AI 낙관은 인플레이션 푸시러 자체가 결론을 내렸습니다. 전기 비용의 증가 때문에 칩이 누락되었기 때문에 모든 사람들이 AI가 미래의 더 나은 것을 만들 것이라고 믿기 때문에 -- 그 믿음은 더 많은 것을 소비하기 시작합니다。

같은 날에 Fortune는 Deutsche Bank의 실험을 공개했습니다. 그들은 "AI's Impact on inflation"을 평가하기 위해 세 가지 AI 모델을 물었다. 결론은 AI 자체가 가격을 밀어 있다고 생각합니다。

소셜 미디어에서, 미국의 소액 가격에 대한 많은 물건이 있습니다

함께,이 두 가지 포인트 덜 편안한 사이클: 더 많은 AI 투자, 더 높은 인플레이션, 더 깊은 관심을 비율, 더 높은 금융의 비용 — 하지만 투자는 여전히 가속。

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돈을 먼저 봐. 기업 재무 보고서에 따르면, 4 회사, 아마존, Microsoft, Google 및 Meta는 2023 년 자본에 약 $ 152.0 억을 보냈습니다. 2024년까지, 그 숫자는 $ 25.1 억으로 점프했다, 최대 65 퍼센트. $ 416.0 억의 년 라운드 대상은 2025 년에 설정되었습니다, 66 퍼센트의 증가。

2026년에 기업 지도는 더 급진적으로 되었습니다. Wolf Street에 따르면, 아마존 가이드 $20 억, Google 가이드 $175 억에서 $185 억, Microsoft 가이드 $45 억에서 $150 억, 메타 가이드 $135 억. 4 가족은 약 $ 66.3 억을 추가합니다. 오라클에서 $ 42 억을 계산하면 총 5 수는 70 억에 가깝습니다。

4 년 만에 4 개국의 자본 지출이 4 명으로 증가했습니다. 미국 기업 역사의 이 성장에 대해 전례가 없습니다. 이 규모는 스웨덴의 연간 GDP를 초과했다고보고。

1개의 자료 센터, 정상에 1개의 국가

이 돈의 대부분은 데이터 센터로 이동합니다. 데이터 센터의 가장 큰 병목은 땅이 아니지만 전기가 아닙니다. EIA 데이터에 따르면, VERMONT는 매년 약 5364 기가와트 시간을 사용하여 0.61 기가바의 평균 부하를 변환합니다. RHODE ISLAND는 약간 높고 약 0.83 GIWA입니다。

이제 데이터 센터가 무엇을하고 있는지 알아보십시오. 회사 발표에 따르면, Oracle 및 Silver와 Stargate 프로젝트는 16 Vermont 주와 동등한 10 Giwa의 총 계획 된 전기 용량이 있습니다. Meta는 Louisiana 5 Giwa의 Hyperion Park를 계획하고 있으며 27 억 달러를 투자합니다. 마스크의 플래그 아래 XAI는 Memphis, Tennessee의 2 Giva로 확장되었으며, Introl에 따라 555,000 Yvette GPU가 배포되었습니다. 약 $ 18 억의 비용이 들었습니다. 프로젝트 비어 프로젝트 2.2 Giwa, Amazon과 Indiana의 Anthropic 사이의 공동 프로젝트。

S&에 따르면; P 글로벌 데이터, 미국 데이터 센터 2024 년 국가 전기의 4 % 이상을 소비, 총 183 와트 시간. 2030 년까지이 수치는 트리플 것으로 예상됩니다。

이 전기 요구 사항은 장기 계획되지 않으며 기존의 그리드를 눌러서는 안됩니다. CBRE 보고서에 따르면 북미 데이터 센터의 공평 비율은 2023에서 1.6 퍼센트의 첫 번째 절반에서 2025의 가장 낮은 수준에서 3.3 퍼센트로 감소했습니다. Cushman &에 따르면; Wakefield 데이터, 공명 비율은 2025의 두 번째 절반에서 3.5 %로 약간 상승하지만, 새로 건설 된 중앙 배달의 많은 수이기 때문에 - 절대 수준은 여전히 역사적으로 낮은 수준과 의미있는 공급 구호가 2030까지 발생하지는 않습니다。

AI는 그가 인플레이션을 밀어 말한다

이 투자, 운전 수요, 전기 가격을 올리고 칩 부족을 당기는 동안, 또한 더 숨겨진 인플레이션 채널이 있습니다。

Fortune 1 April는 Matthew Luzzetti가 주도 한 팀이 독일의 주요 미국 경제학자 인 Matthew Luzzetti가 실험을 수행했다고보고했습니다. Deutsche Bank가 자체 모델 dbLumina, Anthropic 및 ChatGPT-5.2의 Claude를 연구하여 Openai의 "AI의 확률이 다가오고 있습니다."。

결과 : dbLumina는 40 %를 제공하며 Claude는 25 %를 제공합니다. ChatGPT-5.2는 20 %를 제공합니다. 세 가지 모델은 "AI가 크게 인플레이션 감소"의 확률을 일관적으로 평가합니다. 단지 5 %。

INFLATION PUSHERS는 3개의 모형에서 높게 일관되게 합니다: 자료 센터는 큰 가늠자에 확장되고, 반도체 수요는 SOARING이고, AI의 짐에 전력 소비는 급속하게 성장하고 있습니다 — 이들은 수요 중심 가격 압력입니다。

이것은 일부 벽 거리 투자자의 합의에 반대합니다. 그의 연구에서 독일 팀은 "WILL AI는 주요 편향 힘이?" AI하지 마십시오

5 년 차원에서 모델은 더 많은 방어 가능성으로 전환했습니다. 그러나, "AI의 확률은 엄청난 편향을 유발"은 여전히 꼬리 위험 범위에서 변형됩니다。

Optimism 자체는 인플레이션입니다

St. Louis Federal Reserve Paper는 이론적인 프레임워크를 제공하여 모든 것을 설명합니다。

Faria-e-Castro 및 Ozkan은 AI의 투자 붐을 "뉴스 충격"으로 정의하는 표준 macroeconomic 모델을 사용합니다. 연방 예비에 따르면, 모델의 논리는 혁명 기술로 묘사 된 AI를 볼 때, 그들은 앞으로 증가하고 소비를 증가 할 미래 소득을 기대한다. 기업은 생산성과 투자를 늘릴 것으로 예상됩니다. 함께, 빨리 공급을 초과하는 수요. 논문은 “these force는 집계 수요에 대한 인플레이션 서지를 생산했습니다. - 뉴스 충격의 초기 단계의 중앙 특징”

모델은 두 개의 경로를 제공합니다. AI가 생산력의 도약을 가져오는 경우에, 단기 인플레이션은 장기적인 산출 성장에 의해 흡수되고 경제는 VIRTUOUS 주기를 입력할 것입니다. 그러나 생산성이 재료화되지 않는 경우 - 종이에 사용되는 용어는 "지속적인 낮은 성장과 지속적 높은 인 인플레이션"이며, 이는 STAGNATING을 의미합니다。

연방 예비에 인용 된 데이터에 따르면, ChatGPT가 출시 된 이래 미국의 총 요소 생산성 (TFP) 성장률은 매년 1.1 퍼센트, 1.23 퍼센트의 역사적인 평균에서 하락했습니다. 현재까지 AI는 생산성 데이터를 추적하지 않았습니다。

동시에, BLS 데이터에 따르면, 미국, 2 월 2026에서, CPI에 대한 연방 예비 'S 2% 대상에 반환하지 않았다, 이는 2.4% 코어 CPI에서 2.5%. 3 월 연방 예비의 월별 런-오프 수치는 올해 말에 3.4 퍼센트의 중간 예측을 보여줍니다. 올해는 단 하나 드롭으로 지적합니다。

$ 70 억은 AI 인프라에 부합합니다. 이 돈이 인플레이션의 원인인지 또는 생산성 혁명에 대한 전제는 아직 대답되지 않은 질문에 달려 있습니다. 이 데이터 센터에서 실행되는 모델은 경제를 더 효율적으로 만들 수 있습니까。