Des figures de la Silicon Valley comme Elon Musk et Sam Altman d'OpenAI ont vanté le potentiel de l'IA à créer des effets déflationnistes et une abondance extrême. Cependant, la réalité est que l'intégration de l'IA dans l'économie est plus lente que prévu, entraînant une inflation à court terme plutôt que le boom de productivité promis.
Les États-Unis devraient dépenser 581 milliards de dollars en infrastructures d'IA cette année, ce qui représente 1,8 % du PIB, un chiffre qui devrait augmenter. Pourtant, seulement 17 % à 20 % des entreprises américaines utilisent actuellement l'IA, les grandes entreprises étant en tête.
Des experts comme Ronnie Chatterji d'OpenAI et Peter Boockvar de One Point BFG Wealth Partners soulignent que bien que l'IA puisse améliorer la productivité, les complexités de l'implémentation et la présence de 'maillons faibles'—des tâches qui ne sont pas facilement automatisables—posent des obstacles significatifs.
La Réserve Fédérale est aux prises avec ces dynamiques, alors que l'augmentation des coûts liés aux investissements en IA et les problèmes de chaîne d'approvisionnement contribuent à l'inflation.
Le président de la Fed, Kevin Warsh, a reconnu le potentiel de l'IA à stimuler la productivité à long terme mais reste prudent quant aux impacts inflationnistes immédiats, en particulier alors que les coûts des services publics augmentent en raison de la demande accrue des centres de données.
Le débat en cours au sein de la Fed reflète l'incertitude quant à la manière d'équilibrer ces pressions concurrentes, alors que le moment et l'ampleur des bénéfices économiques de l'IA restent imprévisibles.