Until 1700, the global economy essentially stagnated, with global output growing by just 0.1% annually on average over 17 centuries—a rate so slow that it would take nearly a millennium for production to double. Then spinning jennies began to hum and steam engines started to operate. Global growth quintupled to 0.5% annually between 1700 and 1820. By the late 19th century, it had reached 1.9%. In the 20th century, it averaged 2.8%, a rate at which output doubles every 25 years. Growth not only became the norm; it accelerated.
If one believes the evangelists of Silicon Valley, this surge is about to become even greater. They argue that general artificial intelligence (AGI), capable of outperforming most people in most office tasks, could soon push annual GDP growth to 20-30% or more. This may sound absurd, but for much of human history, the idea of economic growth at all seemed equally implausible.
The likelihood of AI rendering many workers obsolete is widely recognized. Less discussed is the hope that AI could place the world on a path of explosive growth. This would have profound consequences. Markets—not just labor, but also goods, services, and financial assets—would be transformed. Economists have tried to conceptualize how AGI might reshape the world. The emerging picture is perhaps counterintuitive and certainly perplexing.
Historically, economies grew mainly through population accumulation. Larger harvests allowed more mouths to be fed; more farmers enabled larger harvestes. However, this form of growth did not raise living standards. Worse, famine was a constant threat. 18th-century economist Thomas Malthus reasoned that population growth would inevitably outpace agricultural output, causing poverty. In fact, the opposite occurred: more people not only consumed more, they also generated more ideas. These ideas led to increased production and, eventually, lower fertility, which raised output per person. The theory holds that AGI would enable rampant innovation without population growth, driving per capita GDP growth.
Most economists agree that AI has the potential to boost productivity and thus drive GDP growth. The burning question is: how much? Some predict only a marginal shift. For example, Daron Acemoglu of the Massachusetts Institute of Technology estimates that AI will increase global GDP by no more than 1-2% in total over a decade. However, this conclusion depends on the assumption that only about 5% of tasks can be performed more cheaply by AI than by workers. That assumption, in turn, is partly based on 2023 research, when AI was less capable.
More radical projections about AI’s economic impact assume that eventually a larger portion of global production will be automated as the technology improves and AGI is achieved. Automation of production would then require only sufficient energy and infrastructure—things that more investment can provide. Normally, growth driven by investment faces diminishing returns. If you add machines but not workers, capital sits idle. However, if machines are good enough replacements for people, the only limit to capital accumulation is capital itself. Increasing AI capacity is much faster than waiting for population growth, argues Anson Ho of Epoch AI, a research center.
However, even full automation of production would not bring explosive growth, according to a review of models by Philip Trammell of the University of Oxford and Anton Korinek of the University of Virginia. Suppose production is fully automated, but technology does not improve. The economy would stabilize at a constant growth rate determined by the fraction of output that is saved and reinvested in building new machines.
Truly explosive growth requires AI to substitute labor in the hardest task of all: improving technology. Will AI be the one producing advances in biotechnology, green energy, and even AI itself? AGI agents are expected to perform complex, long-duration tasks while interacting with digital interfaces. They will not only answer questions but also manage projects. The AI Futures Project, a research group, predicts that by late 2027, nearly fully automated AI labs will be conducting scientific research. Sam Altman, CEO of OpenAI, has predicted that AI systems will likely begin producing “new ideas” next year.
Economists studying endogenous growth theory—which models technological progress—have long argued that if ideas generate more ideas quickly enough, growth should increase without limit. Capital not only accumulates; it becomes more useful. Progress is multiplicative. Humans have never crossed this threshold. In fact, some economists have suggested that finding ideas has become harder over time. Human researchers, for example, must absorb increasingly large volumes of material to reach the frontier of knowledge.
AGI could lift these constraints. In the Epoch model, the large initial returns from automation are reinvested in hardware and software for research. Annual GDP growth exceeds 20% once AI can automate nearly a third of tasks and continues to rise. According to Ho, the model is “definitely wrong,” but it is hard to pinpoint where. Economists believe it is overly optimistic about incentives to invest in research, whose benefits spread across the economy, creating a collective action problem. AI companies tell Ho that he underestimates the feedback loops activated when AGI can improve itself—a process expected to eventually lead to a superintelligence far more capable than any human.
If these loops are maximally strong and the economy becomes “information produced by informational capital, which is produced by information, which in turn generates information faster each year,” as Nobel Prize-winning economist William Nordhaus wrote in a 2021 paper, this would trigger the singularity—a point at which output becomes infinite. The singularity is actually a counterargument: proof that the model must eventually be incorrect. But even the first step—a significant acceleration of growth—would be a profound event.
What would all this mean for workers? The first explosion of human growth was not particularly generous to them. An English construction worker in 1800 earned the same real wages as one in 1230, according to Greg Clark of the University of Southern Denmark. The growing number of mouths to feed offset all increases in output. Some historians argue that in the following 50 years, workers’ living standards even declined.
This time, the concern is that workers will be displaced. The cost of operating AGI would set an upper limit on wages, as no one would employ a worker if AI could do the job for less. That limit would fall over time as the technology improves. If AI becomes cheap and capable enough, people’s only source of income would be as rentiers—owners of capital. Nordhaus and others have shown how, when labor and capital become sufficiently substitutable and capital accumulates, all income ends up going to capital owners. Hence the belief in Silicon Valley: it’s better to be rich when the explosion happens.
A booming economy without workers may be humanity’s ultimate fate. But Tyler Cowen of George Mason University—generally optimistic about AI—argues that the change will be slower than the underlying technology allows. “There are many factors of production… the stronger AI is, the more the weaknesses of other factors will slow you down,” he says. “It could be energy; it could be human stupidity; it could be regulation; it could be data constraints; perhaps just institutional slowness.” Another possibility is that even a superintelligence runs out of ideas. “AI can solve a problem with fishermen, but it won’t change what’s in the pond,” wrote Philippe Aghion of the London School of Economics and others in 2017.
Amid such constraints, the economic impact of AGI may not be as dramatic as models suggest. As long as humans retain advantages in some areas, people will work alongside machines. Some, even, will be highly paid. In Nordhaus’s paper, imperfect substitution between labor and capital during an AI advance leads to a surge in wages. Interestingly, these still decline as a proportion of the economy, as the economy grows much faster. Evidence of this dynamic is already visible in tech companies, which tend to pay superstar wages to top workers, although the proportion of revenue going to owners is unusually high.
Averages hide variations. The superstar wages of top earners would not comfort those with more mundane office jobs, who would have to turn to economic sectors not yet automated. Suppose, despite AGI, technological progress in robotics stalls. Then there would be physical work for humans, from plumbing to sports coaching. These parts of the economy, like today’s labor-intensive industries, would likely experience “Baumol’s cost disease” (a beneficial affliction for workers), where wages rise without productivity increases.
In the classic case, named after economist William Baumol, wages rise to prevent workers from switching to industries where productivity is taking off. That wouldn’t apply with AGI, but other factors could produce similar effects. AI owners and elite workers may spend much of their new wealth on labor-intensive services, for example. Think of the current rich, who spend on hard-to-automate things, from restaurant meals to nannies. It’s an optimistic vision: even non-superstars benefit.
However, the non-rich would enjoy only selective abundance. Their purchasing power over anything AI can produce or enhance would skyrocket. Manufactured goods from AI-run factories could be nearly free; digital entertainment would be nearly free; food prices, if AI boosts agricultural yields, could collapse. But the price of anything still labor-intensive—like childcare or dining out—would have to rise with wages. Someone switching from an office job to a labor-intensive sector might find they can afford fewer high-demand goods or services than they do today.
Some fear that the Baumol effect could be so acute that it limits growth. When the price of something collapses, people buy more. But its share of total spending may still fall. Take food. In 1909, Americans bought 3,400 calories daily (with waste), costing 43% of their income. Today they buy 3,900 calories a day, costing only 11% of income. If prices fall faster than quantity rises, the measured economy will fill up with what cannot be made more efficient. “Growth may be limited not by what we do well but by what is essential and impossible to improve,” wrote Aghion and colleagues.
However, maintaining perspective on the Baumol effect is crucial, argues Dominic Coey of Meta. Even if it limits the measured size of the economy, AGI could bring colossal changes. Again, there is an echo of past technological revolutions. Smartphones and endless free services have changed the world but don’t seem to have boosted growth much. And ultimately, a superintelligence could solve bottlenecks too, for example by discovering new technologies that allow more energy or accelerating robotics.
What to do if you believe explosive economic growth is coming? The advice from models is simple: own capital, whose returns will soar. (It’s not hard to find well-paid Silicon Valley engineers saving in cash in case their labor loses value.) The difficulty is knowing which assets to hold. There’s a simple reason: extremely high growth implies equally high real interest rates.
Consider the financial forces that would arise once explosive growth is anticipated. Massive investments will be needed in data centers and energy. Figures like OpenAI’s $500 billion “Stargate” project may already seem enormous. But according to the Epoch AI model, optimal investment in AI this year would be 50 times more: $25 trillion. And that’s just one part. A larger economy would require more non-technological capital for things like infrastructure and large factories. A race to invest would be unleashed.
At the same time, the inclination to save would fall. On average, incomes will be about to skyrocket. Economists usually assume people prefer to smooth consumption over time: they prefer spending $100 today and $100 tomorrow rather than $200 today and nothing tomorrow. Hence the need for saving, which can be invested to fuel growth. But a booming economy makes austerity unnecessary. Luxurious abundance is about to arrive—why save? That’s why, explained early 20th-century economist Frank Ramsey, as growth rises, so do real interest rates, to encourage saving by those who would otherwise spend everything.
For asset prices, this creates a tug-of-war, argue Trevor Chow and colleagues. Take stocks: much higher interest rates raise the discount rate for future profits, thus reducing the value of future cash flows. On the other hand, much higher growth, if a company isn’t at risk from AI, should lead to higher future profits. “The net effect on average stock prices is ambiguous,” they conclude.
The strength of Ramsey’s rule will be decisive: the stronger the preference for smoothing consumption, the higher interest rates will rise if future growth is taken for granted. Unfortunately, there is no consensus on how strong that preference is. Macroeconomists believe it is so strong that rates normally rise faster than growth, causing stock markets to fall. Financial academics tend to the opposite view: that growth outpaces rates.
If that seems too risky, some suggest simply putting money in the bank: that way, you’d benefit from high interest rates without worrying about capital value. But if central banks don’t react and set rates below what’s needed, inflation would surge and the value of money would erode. Land is another option: its supply is fixed, and there’s a theory that a superintelligence would want to cover the planet with solar panels and data centers, pushing up land prices. But land is one of the assets most sensitive to rates. Imagine refinancing a mortgage at 30%.
Higher interest rates would complicate matters for indebted governments. Rapid growth would ease their fiscal problems, but higher rates would worsen them. They would have to pay large sums to bondholders just as job losses increase demand for redistribution in the opposite direction, as with universal basic incomes many in Silicon Valley consider necessary. Cowen advocates focusing on the growing size of the pie rather than how it’s divided. But any country that doesn’t unleash AI-driven growth and depends on global investors will face serious trouble.
If investors thought this was likely, asset prices would already be changing. Yet, despite the high valuations of tech companies, markets are far from pricing in explosive growth. “Markets don’t see it as highly probable,” says Basil Halperin of Stanford. A draft by Isaiah Andrews and Maryam Farboodi of MIT reveals that bond yields have typically fallen on the release of new AI models, rather than rising.
In other words, Silicon Valley has yet to convince the world of its thesis. But AI progress has outpaced predictions about when it would surpass certain milestones for over a decade. You don’t need to go back to 1700 to find someone amazed by human progress: just imagine showing DeepSeek to someone from 2015. If the consensus on AI’s effects is as far behind as most predictions about its capabilities, investors and others will be in for a big surprise. The consequences of economic growth for human welfare are so profound, said Robert Lucas, that “once you start thinking about them, it’s hard to think about anything else.” As in other areas, the prospect of AGI multiplies this phenomenon.
— News Original —
¿Qué pasaría si la IA hiciera explotar el crecimiento económico mundial?
Hasta 1700, la economía mundial realmente no crecía, solo se estancaba. Durante los 17 siglos anteriores, la producción global había aumentado en promedio un 0,1% anual, una tasa a la cual la producción tarda casi un milenio en duplicarse. Luego las hiladoras Jennies comenzaron a zumbar y las máquinas de vapor empezaron a funcionar. El crecimiento global se quintuplicó al 0,5% anual entre 1700 y 1820. Para finales del siglo XIX había alcanzado el 1,9%. En el siglo XX promedió un 2,8%, una tasa a la que la producción se duplica cada 25 años. El crecimiento no solo se convirtió en la norma; se aceleró. n nSi se cree en los evangelistas de Silicon Valley, este auge está a punto de volverse aún mayor. Sostienen que la inteligencia artificial general (AGI), capaz de superar a la mayoría de las personas en la mayoría de los trabajos de oficina, pronto elevará el crecimiento anual del PIB al 20-30% anual o más. Eso puede sonar absurdo, pero, durante la mayor parte de la historia humana, señalan, la idea de que la economía creciera en absoluto también parecía absurda. n nLa probabilidad de que la IA haga que muchos trabajadores sean redundantes es bien conocida. Lo que se discute mucho menos es la esperanza de que la IA pueda poner al mundo en un camino de crecimiento explosivo. Eso tendría consecuencias profundas. Los mercados, no solo de trabajo, sino también de bienes, servicios y activos financieros, se transformarían. Los economistas han intentado pensar cómo la AGI podría remodelar el mundo. La imagen que está surgiendo resulta tal vez contraintuitiva y ciertamente desconcertante. n nLas economías originalmente crecieron principalmente por la acumulación de personas. Cosechas más grandes permitían alimentar a más bocas; más agricultores permitían cosechas más grandes. Pero esta forma de crecimiento no elevaba el nivel de vida. Peor aún, la hambruna era una amenaza constante. Thomas Malthus, un economista del siglo XVIII, razonaba que el crecimiento poblacional inevitablemente superaría el rendimiento agrícola, provocando pobreza. De hecho, ocurrió lo contrario: más personas no solo comían más, también tenían más ideas. Esas ideas llevaron tanto a mayor producción como, finalmente, a una menor fertilidad, lo que hizo subir la producción por persona. La teoría sostiene que la AGI permitiría una innovación desenfrenada sin ningún aumento de la población, impulsando el crecimiento del PIB per cápita. n nLa mayoría de los economistas coinciden en que la IA tiene el potencial de elevar la productividad y, por tanto, impulsar el crecimiento del PIB. La pregunta ardiente es: ¿Cuánto?. Algunos predicen solo un cambio marginal. Daron Acemoglu, del Instituto Tecnológico de Massachusetts, por ejemplo, estima que la IA aumentará el PIB global en no más de 1-2% en total en una década. Pero esta conclusión depende de la suposición de que solo cerca del 5% de las tareas pueden ser realizadas más barato por la IA que por trabajadores. Esa suposición, a su vez, se basa en parte en investigaciones de 2023, cuando la IA era menos capaz. n nProyecciones más radicales sobre el impacto económico de la IA asumen que eventualmente una mayor parte de la producción mundial será automatizada a medida que la tecnología mejore y se logre la AGI. La automatización de la producción entonces solo requeriría suficiente energía e infraestructura—cosas que más inversión puede proporcionar. Normalmente, se piensa que el crecimiento impulsado por la inversión encuentra rendimientos decrecientes. Si agregas máquinas pero no trabajadores, el capital queda ocioso. Pero si las máquinas son lo suficientemente buenas reemplazando personas, la única limitación para la acumulación de capital es el capital mismo. Y aumentar la capacidad de IA es mucho más rápido que esperar a que la población crezca, argumenta Anson Ho de Epoch AI, un centro de estudios. n nSin embargo, incluso la automatización total de la producción no traería una explosión de crecimiento, según una revisión de modelos de Philip Trammell, de la Universidad de Oxford, y Anton Korinek, de la Universidad de Virginia. Supón que la producción está totalmente automatizada, pero la tecnología no mejora. La economía se estabilizaría en una tasa constante de crecimiento, determinada por la fracción de producción que se ahorra y reinvierte en la construcción de nuevas máquinas. n nUn crecimiento verdaderamente explosivo requiere que la IA sustituya el trabajo en la tarea más difícil de todas: mejorar la tecnología. ¿Será la IA la que produzca avances en biotecnología, energía verde y en la propia IA? Se espera que los agentes de AGI puedan ejecutar tareas complejas de larga duración mientras interactúan con interfaces digitales. No solo responderán preguntas, sino que gestionarán proyectos. El AI Futures Project, un grupo de investigación, pronostica que para finales de 2027, laboratorios casi completamente automatizados de IA estarán realizando investigación científica. Sam Altman, director de OpenAI, ha predicho que los sistemas de IA probablemente empezarán a producir “nuevas ideas” el próximo año. n nLos economistas que estudian la teoría del crecimiento endógeno—que modela el progreso tecnológico—han sostenido durante mucho tiempo que, si las ideas engendran más ideas con suficiente velocidad, el crecimiento debería aumentar sin límite. El capital no solo se acumula; se vuelve más útil. El progreso es multiplicativo. Los humanos nunca han cruzado este umbral. De hecho, algunos economistas han sugerido que encontrar ideas se ha vuelto más difícil con el tiempo. Los investigadores humanos deben, por ejemplo, absorber cada vez más material para llegar a la frontera del conocimiento. n nLa AGI podría liberar estas restricciones. En el modelo de Epoch, los grandes retornos iniciales de la automatización se reinvierten en hardware y software para investigación. El crecimiento anual del PIB supera el 20% una vez que la IA puede automatizar cerca de un tercio de las tareas y sigue aumentando. El modelo, según Ho, está “definitivamente equivocado”, pero es difícil decir dónde. Los economistas creen que es demasiado optimista respecto a los incentivos para invertir en investigación, cuyos beneficios se difunden en la economía, creando un problema de acción colectiva. Las empresas de IA le dicen a Ho que subestima los efectos de retroalimentación que se activan cuando la AGI puede mejorarse a sí misma—un proceso que, se espera, llevará finalmente a una superinteligencia mucho más capaz que cualquier humano. n nSi se asume que esos bucles tienen máxima fuerza y la economía se convierte en “información producida por capital informacional, que es producida por información, que a su vez genera información cada año más rápido”, como escribió William Nordhaus, Nobel de Economía, en un artículo de 2021, esto provocaría la singularidad—un punto en el que la producción se vuelve infinita. La singularidad es en realidad un contraargumento: prueba de que el modelo debe, eventualmente, demostrarse erróneo. Pero incluso el primer paso, una gran aceleración del crecimiento, sería un evento profundo. n n¿Qué significaría todo esto para los trabajadores? La primera explosión de crecimiento de la humanidad no fue especialmente generosa para ellos. Un obrero de la construcción inglés en 1800 ganaba los mismos salarios reales que uno en 1230, según Greg Clark, de la Universidad del Sur de Dinamarca. El creciente número de bocas que alimentar anuló todo el aumento de la producción. Algunos historiadores argumentan que, en los siguientes 50 años, los estándares de vida de los trabajadores incluso declinaron. n nEsta vez la preocupación es que los trabajadores queden desplazados. El precio de operar una AGI establecería un límite superior para los salarios, ya que nadie emplearía a un trabajador si una IA puede hacer el trabajo por menos. Ese límite caería con el tiempo a medida que la tecnología mejore. Si la IA se hace lo bastante barata y capaz, la única fuente de ingreso de la gente sería como rentistas, es decir, propietarios de capital. Nordhaus y otros han mostrado cómo, cuando el trabajo y el capital se vuelven suficientemente sustituibles y el capital se acumula, todo el ingreso termina yendo a los dueños del capital. De ahí la creencia en Silicon Valley: más vale ser rico cuando ocurra la explosión. n nUna economía boyante pero sin trabajadores puede ser el destino final de la humanidad. Pero Tyler Cowen, de la Universidad George Mason—economista generalmente optimista respecto a la IA—, sostiene que el cambio será más lento de lo que permite la tecnología subyacente. “Hay muchos factores de producción… mientras más fuerte sea la IA, más las debilidades de los otros factores te frenan”, dice. “Podría ser la energía; podría ser la estupidez humana; podría ser la regulación; podrían ser restricciones de datos; tal vez solo lentitud institucional”. Otra posibilidad es que incluso una superinteligencia se quede sin ideas. “La IA puede resolver un problema con los pescadores, pero no cambiaría lo que hay en el estanque”, escribieron Philippe Aghion, de la LSE, y otros en 2017. n nRodeados de tales restricciones, el impacto económico de la AGI puede no ser tan dramático como sugieren los modelos. Mientras los humanos conserven ventaja en algunos aspectos, la gente trabajará junto a las máquinas. Algunos, incluso, serán muy bien pagados. En el artículo de Nordhaus, una no-sustitución perfecta entre trabajo y capital durante un avance de la IA lleva a una explosión en los salarios. Curiosamente, estos aún se reducen como proporción de la economía, ya que la economía crece mucho más rápido. Hay evidencia de esa dinámica ya en las empresas tecnológicas, que tienden a pagar sueldos súper altos a los mejores trabajadores, aunque la proporción de ingresos de dichas empresas que va a los dueños es inusualmente alta. n nLos promedios ocultan variaciones. Los salarios explosivos de los superestrellas no consolarían a aquellos con trabajos de oficina más mundanos, que tendrían que recurrir a los sectores económicos que no han sido automatizados. Supón, pese a la AGI, que el progreso tecnológico en robótica se detiene. Entonces habría trabajo físico para humanos, desde plomería hasta entrenar deportes. Estas partes de la economía, como las industrias de alta intensidad de trabajo hoy, probablemente se verían afectadas por la “enfermedad de costes de Baumol” (aflicción beneficiosa para los trabajadores), donde los salarios subirían sin que aumente la productividad. n nEn el caso clásico, nombrado por el economista William Baumol, los salarios suben para evitar que los trabajadores cambien a industrias donde la productividad está despegando. Eso no aplicaría con la AGI, pero otros factores podrían producir efectos similares. Los dueños de IA y los trabajadores de élite pueden gastar buena parte de sus nuevas fortunas en servicios muy intensivos en mano de obra, por ejemplo. Piensa en los ricos actuales, que gastan en cosas difíciles de automatizar, desde comidas en restaurantes hasta niñeras. Es una visión optimista: incluso quienes no son superestrellas se benefician. n nSin embargo, los no-ricos disfrutarían solo de una abundancia selectiva. Su poder adquisitivo sobre cualquier cosa que la IA pueda producir o mejorar se dispararía. Los bienes manufacturados en fábricas dirigidas por IA podrían ser casi gratuitos; el entretenimiento digital sería casi gratis; los precios de los alimentos, si la IA logra aumentar el rendimiento agrícola, podrían colapsar. Pero el precio de cualquier cosa aún intensiva en trabajo—como cuidar niños o comer fuera—tendría que aumentar con los salarios. Quien cambiara de un trabajo de oficina actual a un sector intensivo en trabajo podría comprobar que puede permitirse menos cosas o servicios de alta demanda que hoy. n nAlgunos temen que el efecto Baumol sea tan agudo que limite el crecimiento. Cuando el precio de algo colapsa, la gente compra más. Pero su participación en el gasto total puede seguir bajando. Toma los alimentos. En 1909, los estadounidenses compraban 3400 calorías diarias (con desperdicio), lo que costaba el 43% de su ingreso. Hoy compran 3900 calorías al día, que cuestan solo el 11% del ingreso. Si los precios bajan más rápido de lo que aumenta la cantidad, la economía medida se irá llenando de lo que no puede hacerse más eficiente. “El crecimiento puede estar limitado no por lo que hacemos bien sino por lo esencial e imposible de mejorar”, escribieron Aghion y sus colegas. n nSin embargo, es fundamental mantener la perspectiva sobre el efecto Baumol, argumenta Dominic Coey, de Meta. Incluso si limitan el tamaño medido de la economía, la AGI podría traer cambios colosales. Nuevamente, hay eco de revoluciones tecnológicas pasadas. Los teléfonos inteligentes y servicios interminables gratuitos han cambiado el mundo, pero no parecen haber afectado mucho al crecimiento. Y, finalmente, una superinteligencia podría resolver también los cuellos de botella, por ejemplo descubriendo nuevas tecnologías que permitan más energía o acelerando la robótica. n n¿Qué hacer si crees que se avecina una explosión de crecimiento económico? El consejo de los modelos es simple: poseer capital, cuyos retornos se dispararán. (No es difícil encontrar en Silicon Valley ingenieros bien pagados ahorrando en efectivo por si su labor deja de tener valor.) La dificultad es saber qué activos conviene tener. Hay una razón simple: un crecimiento altísimo implica tasas de interés reales igualmente altísimas. n nConsidera las fuerzas financieras que surgirán en cuanto se prevé una explosión de crecimiento. Se necesitarán inversiones masivas en centros de datos y energía. Puede parecer que cifras como el proyecto “Stargate” de OpenAI, de 500.000 millones de dólares, ya son descomunales. Pero según el modelo de Epoch AI, la inversión óptima en IA este año sería 50 veces más: 25 billones de dólares. Y eso es solo una parte. Una economía mayor requeriría más capital no tecnológico para cosas como infraestructura y grandes fábricas. Se desataría una carrera por invertir. n nAl mismo tiempo, la inclinación a ahorrar caería. En promedio, los ingresos estarán por dispararse. Los economistas suelen asumir que la gente trata de suavizar el consumo en el tiempo: prefiere gastar 100 dólares hoy y 100 mañana, antes que 200 hoy y nada mañana. De ahí la necesidad de ahorro, que puede invertirse para propiciar el crecimiento. Pero una economía disparada vuelve innecesaria la austeridad. La abundancia lujosa está por llegar, ¿para qué ahorrar? Por eso, explicó Frank Ramsey, economista de comienzos del siglo XX, al subir el crecimiento, también lo hacen las tasas de interés reales, para alentar el ahorro de quienes, de otro modo, gastarían todo. n nPara los precios de los activos, esto supone una pugna, argumentan Trevor Chow y colegas. Toma las acciones: tasas de interés mucho más altas elevan la tasa de descuento de los beneficios futuros, y por tanto reducen el valor de los flujos de caja futuros. Por otro lado, un crecimiento mucho mayor, si una empresa no está en riesgo por la IA, debería llevar a mayores beneficios futuros. “El efecto neto sobre los precios promedio de las acciones es ambiguo”, concluyen. n nLa fuerza de la regla de Ramsey lo será todo: cuanto mayor la inclinación a suavizar el consumo, más subirán las tasas si el crecimiento futuro se da por hecho. Lamentablemente, no hay consenso sobre lo fuerte que es esa inclinación. Los macroeconomistas creen que es tan marcada que las tasas normalmente suben más rápido que el crecimiento, haciendo caer los mercados bursátiles. Los académicos financieros tienden a lo contrario: que el crecimiento supera a las tasas. n nSi eso parece muy arriesgado, hay quien sugiere simplemente poner dinero en el banco: así se aprovecharían tasas de interés altas sin preocuparse del valor del capital. Pero si los bancos centrales no reaccionan y fijan tasas por debajo de lo necesario, la inflación se dispararía y el valor del dinero se erosionaría. La tierra es otra opción: su oferta es fija, y existe la teoría de que una superinteligencia querría cubrir el planeta de paneles solares y centros de datos, subiendo los precios de la tierra. Pero la tierra es de los activos más sensibles a las tasas. Imagina refinanciar una hipoteca al 30%. n nTasas de interés más altas complicarían la situación para los gobiernos endeudados. El crecimiento rápido aliviaría sus problemas fiscales, pero las tasas más altas los agravarían. Tendrían que entregar mucho dinero a los tenedores de bonos, justo cuando la pérdida de empleos eleve la demanda de redistribución en sentido contrario, como ocurre con las rentas universales que muchos en Silicon Valley consideran necesarias. Cowen aboga por centrarse en el tamaño creciente de la tarta en lugar de en cómo se reparte. Pero cualquier país que no desate el crecimiento por IA y dependa de inversores globales enfrentará serios apuros. n nSi los inversores pensaran que esto es probable, los precios de los activos ya estarían cambiando. Sin embargo, pese a las valoraciones altísimas de tecnológicas, los mercados están lejos de valorar un crecimiento explosivo. “Los mercados no lo prevén como altamente probable”, dice Basil Halperin, de Stanford. Un borrador de Isaiah Andrews y Maryam Farboodi, de MIT, revela que los rendimientos de los bonos han caído normalmente en los lanzamientos de nuevos modelos de IA, más que subir. n nSilicon Valley, en otras palabras, aún no ha convencido al mundo de su tesis. Pero el avance de la IA ha superado desde hace una década todas las previsiones sobre cuándo superaría ciertos hitos. No hace falta ir a 1700 para encontrar a alguien a quien asombrar con el progreso humano: basta imaginar enseñar DeepSeek a una persona de 2015. Si el consenso sobre los efectos de la IA va tan atrás como la mayoría de las predicciones sobre su capacidad, inversores y demás estarán ante una gran sorpresa. Las consecuencias del crecimiento económico para el bienestar humano, dijo Robert Lucas, son tan profundas que “una vez que se empieza a pensar en ellas, cuesta pensar en otra cosa”. Como en otras áreas, la perspectiva de la AGI multiplica este fenómeno.