PIMCO : L’IA aumenta o riduce i tassi neutrali?

Intuitivamente, se l’IA aumenta la produttività e stimola la crescita nel lungo periodo, le famiglie avranno meno incentivi a risparmiare, facendo così salire il tasso reale neutrale. Questa visione è diventata sempre più presente nelle discussioni di politica economica, con alcuni osservatori che richiamano la fine degli anni ’90, quando una maggiore crescita della produttività coincise con stime in aumento del tasso neutrale.

Si tratta di una questione fondamentale per la politica monetaria, poiché il tasso reale neutrale – sebbene teorico e non osservabile – funge spesso da punto di riferimento: è il tasso che non frena né stimola la crescita economica. Gli economisti lo chiamano r* o r-star.

Tuttavia, le prove empiriche disponibili offrono scarso sostegno alla narrativa diffusa sull’AI. Anziché aumentare, i rendimenti reali e nominali a lungo termine tendono a diminuire in occasione delle principali notizie relative all’AI. Esaminando in particolare le reazioni del mercato al lancio di grandi modelli di IA a partire dal 2023, la variazione cumulata dei tassi forward suggerisce che gli investitori stiano rivedendo al ribasso, e non al rialzo, le aspettative sul tasso neutrale. Anche se si è scettici nei confronti dell’analisi basata sugli eventi, è degno di nota il fatto che non vi siano prove coerenti che i tassi siano aumentati in risposta agli sviluppi dell’IA.

Il tasso neutrale e il tasso forward a cinque anni tra cinque anni

Come accennato in precedenza, il tasso reale neutrale è al centro dell’attenzione dei banchieri centrali poiché costituisce un utile indicatore per stabilire se il tasso di politica monetaria stia frenando o stimolando l’economia. Una definizione ampiamente utilizzata di r* è quella del tasso di interesse reale a breve termine che prevale in una situazione di piena occupazione e di inflazione stabile. Per definizione, si tratta di un concetto di lungo periodo, che prescinde dagli shock temporanei in cui la banca centrale può dover portare il tasso di policy al di sopra o al di sotto del livello neutrale.

Poiché r* tende ad evolversi insieme a forze strutturali lente dell’economia– tra cui demografia, produttività e tendenze relative al risparmio e agli investimenti – le banche centrali devono comprendere non solo le dinamiche economiche cicliche, ma anche come si evolve r* per definire in modo efficace la propria politica monetaria. Il problema è che, poiché r* non è osservabile, deve essere stimato, e le sue stime sono soggette a un elevato grado di incertezza.

Un modo per ottenere una proxy (piuttosto che una stima) di r* consiste nell’utilizzare i tassi impliciti di mercato. Nello specifico, il tasso forward a 5 anni tra 5 anni (5y5y) è un proxy utile perché rappresenta il tasso implicito di mercato che, secondo le aspettative, prevarrà una volta che gli effetti ciclici a breve termine si saranno attenuati. Il forward 5y5y incorpora le aspettative degli investitori sul tasso medio overnight nel lungo periodo, oltre a un premio a termine (la compensazione per il rischio di fissare oggi un rendimento fisso futuro invece di investire in un’obbligazione a breve scadenza e reinvestire continuamente a scadenza).

Gli studi basati sugli eventi che analizzano le variazioni dei tassi forward reali e nominali a 5 anni tra 5 anni (5y5y) offrono un utile punto di riferimento per valutare come il mercato reagisce al lancio di nuovi modelli di intelligenza artificiale. Poiché le aspettative relative a questi modelli tendono ad essere scontate in anticipo, la reazione del mercato alla data di lancio riflette in che misura il nuovo modello abbia superato o deluso tali aspettative.

IA: fonte di produttività e incertezza

Gli studi basati su eventi che misurano le variazioni dei tassi forward in occasione di importanti rilasci di modelli suggeriscono che, anziché aumentare – come sarebbe coerente con le aspettative del mercato secondo cui l’intelligenza artificiale contribuirebbe a un aumento di r* – i rendimenti reali e nominali a lunga scadenza hanno tendenzialmente registrato un calo in occasione di notizie rilevanti relative all’intelligenza artificiale.

Ciò solleva una questione importante: perché l’intelligenza artificiale potrebbe far diminuire, anziché aumentare, i tassi di interesse neutrali?

Una possibile spiegazione è che l’IA non sia solo un fattore di aumento della produttività, ma anche una fonte di perturbazione economica. Sebbene gli effetti a lungo termine possano favorire la crescita, la transizione stessa introduce incertezza sul reddito da lavoro e alla stabilità occupazionale. Le famiglie che si trovano ad affrontare un rischio maggiore di sostituzione potrebbero aumentare il risparmio precauzionale, stimolando la domanda di attività percepite come “sicure” ed esercitando una pressione al ribasso sui tassi neutrali. In questo senso, l’IA potrebbe agire più come uno shock di rischio, anche se alla fine aumenta la crescita potenziale.

Questo meccanismo distingue l’attuale fase dal ciclo tecnologico della fine degli anni ’90. La precedente ondata di innovazione era in larga misura “labour‑augmenting” ed era associata a un aumento diffuso dei redditi. Al contrario, le attuali valutazioni azionarie suggeriscono che i potenziali benefici derivanti dall’IA tenderanno ad avere una distribuzione più ristretta e saranno accaparrati in modo sproporzionato da una ristretta cerchia di detentori di capitale. La conseguente concentrazione dei guadagni di reddito – e l’incertezza che circonda la transizione – potrebbero amplificare il comportamento precauzionale anziché ridurlo. La ricerca ha inoltre collegato il calo di r* alla diminuzione, protrattasi per decenni, della quota del reddito attribuibile al lavoro.

Esiste inoltre un secondo canale potenziale che opera attraverso le aspettative fiscali. Una crescita più sostenuta della produttività amplia la base imponibile nel lungo periodo e migliora la sostenibilità fiscale attesa, a parità di altre condizioni. Nella misura in cui i mercati scontano le aspettative di maggiori surplus futuri, ciò può ridurre i premi a termine e sostenere rendimenti a lungo termine più bassi.

Sebbene questo quadro teorico non tenga conto della possibilità di compensare gli aumenti della spesa per i trasferimenti, suggerisce che le notizie relative all’IA possano attenuare marginalmente le valutazioni dei titoli di Stato. Ricercatori della London Business School e di Stanford hanno recentemente approfondito questa logica, sostenendo che, poiché le entrate fiscali statunitensi sono altamente sensibili alla crescita della produttività a lungo termine mentre la spesa lo è molto meno, i detentori Treasury USA detengono di fatto una posizione lunga sull’IA con payoff simili a quelli di un’opzione. Utilizzando un modello elaborato dallo staff della Federal Reserve Board per stimare i premi a termine e le aspettative sui tassi, abbiamo riscontrato che il calo dei premi a termine spiega circa la metà del calo complessivo dei rendimenti a lungo termine in corrispondenza dei rilasci dei modelli di IA.

In conclusione

Sebbene si preveda generalmente che l’intelligenza artificiale (IA) spinga al rialzo i tassi neutrali, stiamo osservando segnali provenienti dal mercato che indicano la direzione opposta. Sebbene le reazioni del mercato possano cambiare nel tempo, queste dinamiche complicano quantomeno l’attuale narrativa di politica monetaria. Anche se l’IA dovesse alla fine aumentare la crescita tendenziale, il suo impatto nel breve-medio termine potrebbe tradursi in un aumento della domanda di safe asset, in una compressione dei premi a termine e in un abbassamento dei tassi reali neutrali.

In altre parole, l’intelligenza artificiale potrebbe favorire un andamento rialzista dei titoli obbligazionari nel medio termine – riducendo i tassi neutrali grazie al risparmio precauzionale e al miglioramento delle aspettative fiscali – pur aumentando il potenziale di crescita di lungo periodo.