Derfor mener BIS at AI-kappløpet kan true finansiell stabilitet

AI kan bli en kraftig motor for produktivitet – og samtidig utløse en ustabil investeringssyklus. Det er hovedbudskapet fra Pablo Hernández de Cos, generaldirektør i Den internasjonale oppgjørsbanken (BIS). Dersom investeringer, låneopptak og tette selskapsforpliktelser vokser raskere enn de varige inntektene fra AI, kan risikoen spre seg langt utover teknologisektoren. 17

En investering i billionklassen

BIS anslår at verdens fem største teknologiselskaper vil investere mer enn 1 billion dollar i AI i 2025 og 2026. I en slik størrelsesorden er dette ikke lenger bare en historie om teknologiselskaper og datasentre: Det kan påvirke investeringer, finansieringsvilkår og finansmarkeder globalt. 1

Advarselen er ikke at alle AI-investeringer er feilslåtte. Problemet oppstår hvis konkurransen om datakraft, datasentre og andre innsatsfaktorer får selskaper til å binde opp store beløp før de framtidige inntektene er avklart. BIS beskriver dette som et investeringskappløp der selve finansieringen kan øke sårbarheten. 14

Gjeld og private kreditter forsterker nedsiden

Hernández de Cos har pekt på at AI-utbyggingen først i stor grad ble finansiert med selskapers egne midler og egenkapital, men at den i økende grad er avhengig av ekstern finansiering – ofte fra aktører i markedet for private kreditter. 25

Det gjør et negativt utfall mer alvorlig. Hvis inntekter og avkastning blir lavere enn ventet, må låntakerne fortsatt betjene gjelden. BIS-forskning advarer om at gjeldsfinansierte investeringer i en nedtur kan tvinge fram brannsalg av spesialiserte eiendeler. Det er særlig relevant for dyre, formålsbygde anlegg som ikke lett kan brukes til noe annet. 14

Private kreditter kan gi tilgang på mer kapital, men øker også behovet for oversikt over hvor risikoen til slutt ligger. Spørsmålet er ikke om private kreditter i seg selv er et problem, men om tilsynsmyndighetene kan kartlegge belåning, sikkerheter og gjensidige forpliktelser før markedet kommer under press.

Hva er «sirkulær finansiering»?

BIS trekker fram risikoen ved sirkulære eierposter og andre avtaler som knytter sammen brikkeprodusenter, hyperskalører – de største sky- og datacenterselskapene – AI-selskaper og leverandører av infrastruktur. Koblingene kan bestå av eierinvesteringer og forpliktelser som gjensidig støtter selskapenes vekst. 1425

Slike avtaler kan bidra til rask utbygging, men gjør også smitteveiene vanskeligere å se. Når samme selskaper samtidig er leverandører, investorer, kunder og finansieringskilder for hverandre, kan lavere forventet AI-etterspørsel ramme flere balanser på én gang. BIS advarer om at gjeld og sirkulære eierposter øker finansiell skjørhet og kan gjøre en kraftig nedtur mer sannsynlig. 14

For investorer og tilsynsmyndigheter koker det ned til ett spørsmål: Hvem tar tapet dersom de forventede kontantstrømmene fra AI uteblir? Uoversiktlige strukturer kan forsinke svaret og gjøre en reprising i markedet mer uordnet.

Høye verdsettelser og faren ved å ekstrapolere

Høye verdsettelser er ikke i seg selv et bevis på en boble, og de utelukker ikke at AI kan skape reell økonomisk verdi. Men de gjør markedet mer følsomt for endringer i forventningene. BIS har pekt på høye verdsettelser og faren for at selskaper og investorer overvurderer framtidig lønnsomhet, slik at investeringskappløpet fører til for store forpliktelser. 114

Sammenligningen med tidligere teknologi- og infrastrukturbølger handler derfor ikke om at AI nødvendigvis er det samme som tidligere spekulasjonsmani. Poenget er at reelt omveltende teknologi historisk også har blitt fulgt av overutbygging, høy gjeld og tap før de langsiktige gevinstene ble synlige. Risikoen ligger i et misforhold mellom kapitalen som brukes nå, og tidspunktet og størrelsen på framtidige kontantstrømmer.

Produktivitetsgevinster kommer ikke av seg selv

BIS ser fortsatt et stort potensial for at AI kan øke produktiviteten. Men kraftige modeller er ikke nok. Bedrifter må endre arbeidsprosesser, investere i systemer som utfyller AI-verktøyene og ta teknologien i bruk bredt – ikke bare hos et lite antall ledende selskaper. 17

Den samfunnsøkonomiske gevinsten avhenger også av pålitelig digital- og energiinfrastruktur, relevant kompetanse i arbeidsstyrken og virksomheters og offentlige institusjoners evne til å bruke teknologien effektivt. Store investeringer i infrastruktur er med andre ord ingen garanti for bred produktivitetsvekst.

Arbeidsliv, fordeling og cyberrisiko

BIS understreker også omstillingskostnadene. Etter hvert som AI-verktøy kan brukes til flere oppgaver og yrker, kan fortrengningen av arbeidskraft tilta. Om nye jobber og høyere etterspørsel vil veie opp for dette, er fortsatt usikkert. 3

Derfor blir etter- og videreutdanning, livslang læring og mobilitet i arbeidsmarkedet sentrale deler av økonomisk politikk. Det finnes også et fordelingsspørsmål: Produktivitetsgevinstene kan bli konsentrert hos selskaper, arbeidstakere og land som allerede har best tilgang til kapital, datakraft, data og kompetanse.

AI fører dessuten med seg operasjonelle risikoer og cyberrisiko. Hernández de Cos har advart om at AI kan forsterke modellrisiko, samordnet atferd og ugjennomsiktige beslutningskjeder i finanssektoren. 18 En større avhengighet av et lite antall leverandører av skytjenester, modeller og databrikker kan også skape felles, kritiske feilpunkter. God styring, stresstesting av robusthet og reelt menneskelig tilsyn er derfor viktig ved siden av overvåking av finansiell risiko.

Hva bør myndighetene følge med på?

BIS argumenterer for årvåkenhet, ikke for å behandle AI-investeringer som skadelige i seg selv. Myndighetene bør styrke vilkårene som gjør produktivitetsgevinster mer sannsynlige – kompetanse, konkurranse, infrastruktur og bred tilgang – samtidig som de overvåker gjeld, verdsettelser og skjulte koblinger i finanssystemet. 1725

Internasjonalt samarbeid er nødvendig fordi AI-forsyningskjeder, kapitalmarkeder og cybertrusler krysser landegrenser. BIS omtaler finansiell stabilitet som et globalt fellesgode. Informasjonsdeling og felles analysearbeid mellom sentralbanker, tilsyn og reguleringsmyndigheter blir dermed særlig viktig. 21

Neste fase kan endre hvem som tjener på AI

Også et skifte i AI-investeringssyklusen kan gi overgangsrisiko. Goldman Sachs beskriver økende bruk av AI i virksomheter og en bevegelse mot inferens – altså når ferdigtrente modeller brukes i praktiske tjenester – og bredere innføring etter en treg start. 32

Det betyr ikke nødvendigvis at investeringene i infrastruktur må falle brått. Men avkastningen kan fordele seg annerledes når markedet går fra å bygge kapasitet til å bruke den. For prosjekter med mye gjeld og leverandører sent i utbyggingsfasen er dette avgjørende. En lønnsom AI-økonomi kan fortsatt få tapere dersom etterspørsel, priser eller videre investeringsvekst ikke innfrir forutsetningene i dagens finansiering. BIS' advarsel handler dermed om å skille AI-teknologiens langsiktige potensial fra hvor robust veien dit faktisk er finansielt. 1417