Lo scorso 16 settembre la Federal Reserve è tornata ad alzare i tassi per la prima volta dal 2023, una settimana dopo il finanziere Bill Ackman, fondatore di Pershing Square, ha affidato a X il suo personale punto di vista sulla question: la Fed potrebbe aver appena commesso un errore. L’intelligenza artificiale, sostiene, avrebbe cambiato le regole anche in politica monetaria. Un’ipotesi da prendere sul serio? Proviamo a ragionarci sopra.
The presumption that the Fed raising short-term rates reduces inflation is predicated on the belief that higher rates reduce demand and investment.
But what if higher rates don’t reduce demand and investment because the demand for intelligence and energy is unaffected by higher…
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— Bill Ackman (@BillAckman) September 25, 2026
La teoria classica funziona così. Alzando il tasso di riferimento, la banca centrale rende più caro il credito: mutui, prestiti alle imprese e finanziamenti agli investimenti costano di più, mentre risparmiare rende di più. Famiglie e imprese spendono meno, la domanda si raffredda, il lavoro si allenta e alle imprese resta meno margine per rincarare: l’inflazione rallenta, al prezzo di una crescita più lenta. A contare è il tasso reale, cioè il tasso nominale meno l’inflazione, confrontato con il tasso «neutrale» (r*), quello che non stimola né frena: la politica è restrittiva solo se il tasso reale lo supera.
Il ragionamento di Ackman si riassume in tre passaggi. Primo: la ricetta funziona solo se tassi più alti riducono domanda e investimenti, quindi se la teoria “classica” regge. Secondo: il fatto che regga è oggi più incerto. Esiste una domanda che non risponde al costo del denaro ed è quella di potenza di calcolo ed energia per l’IA. Chi vince la corsa alla «superintelligenza» avrebbe un ritorno «quasi infinito», al punto che un costo del denaro che aumenta di qualche decimale non fa più la differenza. Per semplificare: è come chi corre a un giacimento d’oro e non rinuncia alla pala perché costa un po’ di più. Il giacimento ha un valore talmente elevato in proiezione che si è disposti ad accettare un costo alto per la pala. Terzo passaggio del ragionamento: se la domanda non cala, resta l’effetto collaterale. Gli interessi sono un costo per chi produce, costruisce e affitta, e le imprese lo scaricano sui prezzi. L’inflazione sale, la Fed rialza ancora, i costi risalgono: insomma, si crea una spirale tutt’altro che virtuosa.
Spiegate le due visioni, proviamo a fare una rapida verifica storica per capire se lo scenario ipotizzato da Ackman si sia già verificato. Qualche esempio stalta fuori, ma con molti ma. Vediamoli.
Il primo è racchiuso nel cosiddetto paradosso di Gibson: per generazioni, sotto il sistema aureo, tassi e livello dei prezzi si sono mossi nella stessa direzione, un fatto che Keynes considerava tra i meglio accertati dell’economia; ma il motivo di tale comportamento, come spiegarono gli economisti Barsky e Summers stava nell’adozione del sistema aureo stesso, quindi non c’è termine di paragone con l’oggi.
Il secondo esempio è in realtà un problema di disallineamento “tecnico” tra rialzi dei tassi e prezzi. Si tratta del cosiddetto price puzzle, il «rompicapo dei prezzi»: in molte stime, dopo una stretta i prezzi salgono per un periodo invece di scendere, per errori di misura o per effetto dei costi. Nulla di macroeconomico, quindi.
Il terzo esemio è il più interessante e ci riporta nel periodo 1999-2000. In quegli nni la Fed alzò i tassi sei volte, dal 4,75 al 6,5%, ma nonostante ciò, nel primo trimestre del 2000, la spesa in attrezzature e software crebbe a un ritmo annualizzato vicino al 25% (eravamo alla vigilia dello scoppio della bolla dot.com). L’inflazione però non esplose, perché i prezzi dei beni tecnologici scendevano rapidamente, e il boom si fermò per saturazione: dopo anni di crescita sopra il 20% annuo molte imprese avevano già troppo capitale e i tassi reali sui finanziamenti aziendali erano saliti. Ecco un primo interessante elemento che rende la versione di Ackman un po’ meno solida: la domanda di capitali dell’IA sarà pure insensibile ai tassi, ma potrebbe portare ad un progressivo calo dei prezzi nel settore.Con l’IA che sta entrando in ogni anfratto dell’economia è prevedibile che l’effetto disinflattivo si propaghi.
Insomma, la storia non sembra portare legna alla tesi ackmaniana. Ma allora facciamo un altro passo e vediamo e esistono studi a sostegno di questa teoria.
Facendo qualche ricerca emergono alcuni lavori che spiegano parte del meccanismo, ma non tutto. C’è lo studio del cosiddetto canale dei costi, formalizzato da Barth e Ramey (2001), per il quale se le imprese anticipano salari e materie prime con il credito, tassi più alti aumentano i costi e, nel breve, i prezzi. L’effetto neo-fisheriano, sviluppato da Cochrane, Garín, Lester e Sims e Uribe, sostiene che un aumento permanente dei tassi porta più inflazione anche nel breve. Sull’influenza degli investimenti nell’IA nessuno studio lega rialzi e spirale dei prezzi. Anzi.
Un working paper del FMI, infatti, ci introduce una terza lettura: gli investimenti in IA agiscono come uno shock di domanda e, se la tecnologia si affianca al lavoro anziché sostituirlo, l’effetto finale è un aumento del tasso naturale. In questo caso non c’è alcuna spirale: il tasso neutrale si sposta più in alto. Questo significa che per veder rallentare l’inflazione i tassi dovrebbero salire molto di più, e quindi tutti i rialzi che mantengano il tasso reale sotto la soglia del tasso naturale non avrebbero effetti disinflattivi, quindi si verificherebbe l’accoppiata tassi in rialzo, inflazione in rialzo.
È una lettura interessante ma ricca a sua volta di incertezze. La Fed di Minneapolis ricorda come il tasso naturale segua soprattutto i consumi, e il settore tecnologico pesa circa il 15% della produzione ma solo il 7% dei consumi; inoltre il calo degli investimenti in edilizia compensa per ora la spinta dell’IA.
Ci sono poi due dati che rendono più fragile la tesi di Ackman. Con inflazione core attorno al 3%, il tasso Fed supera i prezzi di circa mezzo punto. Poco, tanto che lo stesso Warsh ha faticato a definire restrittive le condizioni finanziarie: in altri termini, difficile che 25 punti base accendano una spirale inflazionistica. Inoltre, secondo JPMorgan Asset Management, la quota del flusso di cassa operativo dei grandi gruppi assorbita dagli investimenti in IA sarebbe passata dal 33% del 2023 al 93% stimato per il 2026. Cosa significa? Per prima cosa significa che fino ad ora sono stati soprattutto i soldi “interni” a finanziare gli investimenti. E seconda cosa, che per per crescere ancora servirà ricorrere sempre di più al debito. Risultato: l’investimento diventerà sempre più sensibile ai tassi.
Insomma, alla prova dei fatti, la tesi da cui questo lungo post è partito sembra molto fragile. Ma ammettiamo che si riveli corretta, che cosa dovrebbe fare la politica monetaria? Ackman non lo dice, del resto il suo era un contributo al dibattito, non una sentenza. Possiamo ipotizzare una conseguenza logica della sua idea. Primo, non affidare tutto alla domanda: se la pressione nasce da costi e capacità (energia, memoria, potenza di calcolo), i tassi colpiscono il bersaglio sbagliato e le leve stanno nell’offerta, tra reti elettriche e autorizzazioni. Secondo, distinguere gli shock temporanei sui prezzi da quelli persistenti: la Fed di Minneapolis nota che le pressioni legate all’IA potrebbero durare più di altre, e lo stesso Goolsbee invita a ripensare l’abitudine di guardare oltre gli shock ed essere più tolleranti. Terzo, rivedere le stime del tasso neutrale e non fissare un percorso obbligato.
Concludiamo? Direi di si. E ancora una volta sembra essere la storia a fornirci una chiosa accettabile. La lezione del 1999-2000 è che banalmente gli investimenti tecnologici non rispondono ai tassi, finché non rispondono: allora, per esempio, successe che a fermarli furono saturazione e costo del capitale.
Illustrazione di Mohamed Hassan
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