Rosnące rentowności obligacji pokazują, że inwestorzy coraz mniej wierzą w szybki powrót do ery taniego pieniądza. Problem w tym, że wiele zadłużonych państw zamiast zdecydowanie ciąć deficyty liczy dziś na coś innego: że sztuczna inteligencja przyspieszy wzrost gospodarczy i poprawi finanse publiczne. Jeśli AI nie dowiezie szybkiego skoku produktywności, rachunek może być wyjątkowo wysoki.
- Rentowności 30-letnich obligacji USA, Francji, Japonii i Wielkiej Brytanii są blisko najwyższych poziomów od globalnego kryzysu finansowego
- Wyższe stopy oznaczają rosnące koszty obsługi długu i mniej przestrzeni na nowe wydatki
- Rządy coraz wyraźniej liczą, że wzrost napędzany AI pozwoli im „wyrosnąć” z problemu zadłużenia
- Paradoks polega na tym, że boom inwestycyjny wokół AI sam może podnosić koszt kapitału, zanim technologia zwiększy produktywność
Przez znaczną część poprzedniej dekady rządy przyzwyczaiły się do taniego finansowania. Niskie stopy sprawiały, że nawet duży dług nie musiał natychmiast powodować wielkich problemów budżetowych. Po pandemii ten świat się jednak skończył.
Zapisz się na newsletter BGR. Otrzymuj najlepsze informacje i porady, a także zaproszenia na eventy.
Klikając „Zapisz mnie”, potwierdzasz, że przeczytałeś i zgadzasz się z naszą Polityką prywatności.
Rentowności długoterminowych obligacji w największych gospodarkach utrzymują się wysoko. Inflacja nie została całkowicie pokonana, banki centralne ostrożnie podchodzą do obniżek stóp, deficyty pozostają duże, a napięcia geopolityczne zwiększają premię za ryzyko.
Dla państw oznacza to konkretny koszt. W przypadku USA każdy wzrost rentowności obligacji o 1 pkt proc. może w perspektywie dekady podnieść wydatki odsetkowe o równowartość 1,3% PKB rocznie. Im dłużej rząd odkłada dostosowanie fiskalne, tym większą część przyszłego budżetu pochłonie obsługa zadłużenia.
Politycy wolą wzrost niż oszczędności
Cięcia wydatków są politycznie trudne. W USA obie główne partie mają niewielką motywację, by jako pierwsze brać na siebie koszt niepopularnej konsolidacji. We Francji napięcia fiskalne nakładają się na ryzyko silnej polaryzacji politycznej, a Japonia mimo ogromnego zadłużenia nadal sięga po bodźce fiskalne.
Rośnie więc pokusa, by nie naprawiać finansów przez cięcia lub wyższe podatki, lecz liczyć na szybszy wzrost gospodarczy.
Jeśli PKB rośnie szybciej, relacja długu do gospodarki może spadać nawet przy wysokim nominalnym zadłużeniu. Najbardziej oczywistym kandydatem do wygenerowania nowej fali produktywności jest dziś sztuczna inteligencja.
Tyle że rozwiązanie zawiera paradoks. Szybszy wzrost zwiększa popyt na kapitał i może podnosić stopy procentowe. Ogromne inwestycje w centra danych już konkurują o finansowanie z innymi projektami. Goldman Sachs szacuje tegoroczne nakłady na centra danych na około 1 bln dolarów. Kapitał drożeje więc, zanim AI zaczęła wyraźnie podnosić produktywność całych gospodarek.
Sprawdź też: AI taniej o 80%. OpenAI rozpętuje wojnę cenową
AI może pomóc. Ale niekoniecznie szybko
Historia technologii pokazuje, że przełom nie musi od razu pojawić się w statystykach. Elektryczność i komputery potrzebowały lat, zanim ich wpływ na produktywność stał się wyraźny. Podobnie może być z AI: firmy muszą przebudować procesy, systemy i kompetencje pracowników, zanim narzędzia zaczną realnie zwiększać produkcję na szeroką skalę.
Korzyści nie rozłożą się też równomiernie. USA mogą korzystać szybciej dzięki głębokim rynkom kapitałowym i wielkim firmom technologicznym. Europa może natomiast dostać najgorszą kombinację: wyższe globalne stopy procentowe napędzane amerykańskim boomem inwestycyjnym oraz słabszy wzrost produktywności z powodu droższej energii i bardziej sztywnych rynków pracy.
Do tego dochodzą koszty uboczne. Silny wzrost produktywności może oznaczać przesunięcia na rynku pracy i wyższe wydatki na świadczenia czy przekwalifikowanie. Więcej dochodu może trafiać do kapitału, który bywa opodatkowany łagodniej niż praca. Ekonomiści Brookings Institution szacują, że te efekty wraz z wyższymi stopami mogłyby zmniejszyć o ponad połowę fiskalne korzyści ze wzrostu napędzanego AI w USA.
Polska też nie może liczyć wyłącznie na wzrost
Ten mechanizm powinien interesować również Polskę. Komisja Europejska prognozuje wzrost PKB o 3,5% w 2026 r., ale jednocześnie deficyt sektora finansów publicznych na poziomie 6,5% PKB i wzrost długu z 59,7% PKB w 2025 r. do 68,3% w 2027 r. Na koniec I kwartału 2026 r. państwowy dług publiczny przekroczył 2 bln zł.
Polska chce równocześnie przyciągać inwestycje cyfrowe i rozwijać infrastrukturę pod centra danych, ale także tutaj pojawia się koszt energii i sieci. Według PSE złożono wnioski o przyłączenie centrów danych o łącznej mocy ok. 130 GW, choć wzrost zapotrzebowania do 2034 r. eksperci oceniali na około 1,2 GW. Boom na AI może być impulsem inwestycyjnym, ale nie zastąpi dyscypliny budżetowej.
Na przełomie wieków część bogatych państw rzeczywiście osiągała nadwyżki budżetowe, korzystając z fali produktywności związanej z komputerami i internetem. Nie stało się to jednak wyłącznie dzięki technologii. Rządy równocześnie ograniczały deficyty.
Dzisiejsza wiara, że AI sama „naprawi” finanse publiczne, jest więc ryzykowna. Obligacje państwowe zaczynają przypominać zakład na sukces sztucznej inteligencji — tyle że stawką nie są pieniądze inwestora technologicznego, lecz wiarygodność całych budżetów.
Sprawdź też: Co kryje się za odejściem Demisa Hassabisa? Niskie morale, odpływ talentów i opóźnienia w modelach
