AIの混乱、賃金デフレ、研究の豊富さ

バークレイズのJonathan Hill氏は、市場が短期的な地政学的リスクに集中している一方で、コンセンサスがパンデミック以前の米国コアインフレの力学に戻りつつあると論じています。しかし、生成AIおよびエージェント型AIによる労働市場の混乱の可能性が高まっていることを考慮すると、短期以降はマイナスのコアインフレ・リスク・プレミアムを織り込むべきだと主張します。パンデミック前は、コアインフレはほぼゼロの財価格、3.0～3.5%の家賃インフレ、2%の家賃を除くコアサービスによって安定していました。家賃が軟化し、財価格が横ばいに戻る中、スーパーコア・インフレのハードルは上がっていますが、賃金上昇率はすでにパンデミック前の水準に減速しています。AI能力の急速な向上は、タスクだけでなくワークフローの代替を示唆しており、生産性が本格的に向上する前に労働需要を軟化させ、インフレ・リスクを決定的に下方へ傾ける可能性があります。市場がこのAIによるディスインフレシナリオを内面化し始めると、インフレ・リスク・プレミアムの再評価により、名目利回りの上昇、実質利回りの圧縮、およびイールドカーブの再スティープ化につながる可能性があります。筆者は、この分析記事の大部分がAIによって起草されたことを最後に付け加えています。

(出典：Ft)