Noot van de redactie: GeekWire publiceert gastopinies om geïnformeerde discussies te bevorderen en een diversiteit aan perspectieven te benadrukken over kwesties die de technologie- en startup-gemeenschap vormgeven. Als u geïnteresseerd bent in het indienen van een gastcolumn, kunt u een e-mail sturen naar tips@geekwire.com. Inzendingen worden door ons redactieteam beoordeeld op relevantie en redactionele normen.
Veel economen beweren dat AI handarbeid in een exponentieel tempo zal automatiseren, het looninkomen zal onderdrukken, de totale vraag zal laten instorten en mogelijk onze economie zal vernietigen. De logica is simpel: als machines kunnen denken, waarom zou iemand dan mensen betalen om witboordenwerk te doen? Gedachte-experimenten zoals de wijdverbreide experimenten Mondiale inlichtingencrisis in 2028 biedt een duidelijke verhaallijn: AI-capaciteiten worden recursief verzameld, arbeid wordt massaal verdrongen en de economie gaat in een neerwaartse spiraal. Displacement doomers hebben het retorische voordeel van een huiveringwekkende clou.
Een recente notitie van de economen van Citadel Securities, De mondiale inlichtingencrisis van 2026terugduwen. Hun kernargument: het feit dat AI zichzelf kan verbeteren, betekent niet dat bedrijven het in hetzelfde steeds snellere tempo zullen adopteren. Wanneer technologie werknemers productiever maakt, heeft dit de neiging het aanbod van goederen en diensten te vergroten, wat over het algemeen goed is voor de economie. En er zijn reële grenzen aan hoe snel bedrijven menselijke werknemers kunnen vervangen door AI-systemen.
Het meest originele inzicht uit de notitie is wat ik het rekenkostenplafond zal noemen. Als bedrijven zich haasten om alles in één keer te automatiseren, neemt de vraag naar rekenkracht toe en stijgt de prijs van die rekenkracht. Op een gegeven moment wordt het goedkoper om iemand te betalen om de taak uit te voeren dan om de AI daarvoor te betalen, en stopt de automatisering. Een natuurlijke economische rem, die door de verplaatsingsrechters volledig wordt genegeerd.
Maar wacht even. Er zit een enorm gat in dit argument en ik sta op het punt er een datacenter doorheen te laten lopen.
Het argument voor het plafond voor de rekenkosten gaat voorbij aan het feit dat de rekenkosten van een klif vallen. De beroemde wet van Moore (de rekenkosten worden elke 18 maanden gehalveerd) is na een opmerkelijke periode van vijftig jaar met pensioen gegaan, maar er is een AI-versie waarbij de kosten elk jaar met een factor 10 dalen. Concreet zijn de kosten van LLM-gevolgtrekkingen (per token) de afgelopen twee jaar met ongeveer een orde van grootte op jaarbasis gedaald. Andreessen Horowitz bedacht de term ‘LLMflatie’ om de trend te beschrijven die een kostendaling van ongeveer duizend keer in drie jaar tijd documenteert. Eerlijk gezegd is de prijs per taak langzamer omdat grensmodellen meer redeneringstokens per zoekopdracht verbranden, maar deze daalt nog steeds snel. Een limiet die elk jaar tien keer daalt, is geen limiet. Het is een snelheidsdrempel.
De Citadelnota beroept zich ook op de beruchte voorspelling uit 1930 van John Maynard Keynes over een 15-urige werkweek, waarbij hij opmerkt dat Keynes ongelijk had omdat hij de menselijke honger naar consumptie onderschatte. Mensen wilden gewoon meer spullen. Prima, maar dit gaat voorbij aan het distributieprobleem. Het argument ‘mensen willen gewoon meer spullen’ werkt alleen als genoeg mensen het inkomen hebben om meer spullen te kopen. Als de door AI aangedreven winsten naar de bovenste 0,1% vloeien en de rest van de bevolking geen geluk heeft, dan zit de economie in de problemen. Met andere woorden: Musk en Bezos kunnen niet echt veel méér consumeren, en er zijn er niet genoeg om de economie draaiende te houden.
Dus waar laat dit ons achter?
De Citadel heeft gelijk dat institutionele wrijving de verspreiding van kunstmatige intelligentie vertraagt en dat democratische samenlevingen uiteindelijk zullen reageren met beleidsaanpassingen. Het zijn echte remmen die tijd kopen. Maar de krachten die de kosten drukken zijn krachtig: algoritmische efficiëntie, hardwareverbeteringen, kwantisering, destillatie en hevige prijsconcurrentie tussen aanbieders van inferenties. Geen van deze remmen.
Mijn conclusie is dat de doemsdaglus van de AI-verplaatsing overdreven is en langer zal duren dan velen verwachten. Maar het komt eraan en we worden geconfronteerd met grote economische en misschien ook sociale omwentelingen. De doomers negeren de wrijvingen. De optimisten gaan ervan uit dat de fricties eeuwig zullen voortduren, ook al eroderen de kostencurves ze jaar na jaar. De werkelijkheid zal ergens daar tussenin belanden en het zal rommelig zijn. De voorbereiding daarop is de echte politieke uitdaging, en tot nu toe lijken onze beleidsmakers hun aandacht elders te hebben.
