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Gregory Daco warnt: Der Anteil des Einkommens der US-Arbeitnehmer erreicht vor dem KI-Boom ein Rekordtief

Chefökonom Gregory Daco warnt, dass trotz des Optimismus von Finanzminister Scott Bessent und Fed-Vorsitzendem Kevin Warsh der Anteil der US-Arbeitnehmer am Nationaleinkommen auf ein historisches Tief gesunken ist, weil KI-getriebene Produktivitätsgewinne sich auf das Kapital konzentrieren.

Server in Rechenzentren und KI-Hardware in einer modernen Anlage

KI-Boom und offizieller Optimismus

Scott Bessent, der US-Finanzminister, und Kevin Warsh, der Vorsitzende der Federal Reserve, argumentieren, dass die kommende Welle künstlicher Intelligenz das Land reicher und sogar deflationär machen wird, wodurch Bedenken hinsichtlich der Schuldenlast von 40 Billionen Dollar gemindert werden.

Der Anteil der Arbeitnehmer am Einkommen sinkt

Analyst*innen stellen jedoch die Frage, wer von diesem Trend profitieren wird. Der Anteil des Nationaleinkommens, der an die Arbeit geht, ist auf 52,8 Prozent gefallen, der niedrigste Wert seit Beginn der Messung durch die Regierung im Jahr 1947. Gleichzeitig sind die Unternehmensgewinnmargen auf ein Rekordniveau von 14,9 Prozent des BIP gestiegen.

„Produktivitätswachstum schützt die Margen, nicht das Einkommen", sagte Gregory Daco, Chefökonom bei EY-Parthenon.

Die Rolle von Produktivität und Automatisierung

Nach Daco beruhen die Produktivitätsgewinne, die diese Divergenz untermauern, größtenteils auf die Zeit vor dem KI-Boom. Im zweiten Quartal wuchs die Wirtschaftsleistung um 1,7 Prozent, während die geleisteten Arbeitsstunden nur um 0,3 Prozent zunahmen. Die Vergütung stieg um 2,6 Prozent, was nach Anpassung an die durch Öl getriebene Inflation einer realen Veränderung von null bis leicht negativ entspricht.

„Solange man weiterhin konzentrierte Gewinne auf der Kapitalseite und bei einer begrenzten Anzahl von Unternehmen sieht, könnte der Arbeitsanteil weiter stark fallen", fügte Daco hinzu.

Er weist darauf hin, dass ein Jahrzehnt der Automatisierung, eine restriktivere Personalpolitik nach der pandemiebedingten Expansion und Investitionen in Kapital die Produktivität vorangetrieben haben, wobei KI bislang eher zu weiterer Konzentration als zu breit angelegten Gewinnen geführt hat.

Kapitalintensität und Importdynamik

Der KI-Aufschwung ist besonders kapitalintensiv. PricewaterhouseCoopers prognostiziert, dass die Investitionen in Rechenzentren bis 2050 31 Billionen Dollar erreichen werden, etwa die Größe des heutigen US-BIP. Dennoch wird ein Großteil der Ausrüstung importiert. Die Nettoimporte von „großen Computern", der Zensus-Kategorie für GPU-Server, stiegen im letzten Monat auf annualisierte 450 Milliarden Dollar, gegenüber etwa 50 Milliarden Dollar ein Jahr zuvor. In der BIP-Rechnung erhöht ein importierter Server die Investitionen, wird aber gleichzeitig als Import abgezogen, sodass der Nettobeitrag null beträgt.

Politische Fragen für die Zukunft

Während die Investitionen in Kapital boomen und die Margen wachsen, bleibt die Einstellung schwach, der Wohnungsmarkt leidet unter höheren Hypothekenzinsen, und der Arbeitsanteil schrumpft weiter. Der ehemalige Wall-Street-Journal-Fed-Reporter Jon Hilsenrath beobachtet, dass die US-Investitionen florieren, während das Wachstum des Bruttoinlandsprodukts bescheiden bleibt.

Die Divergenz stellt Warsh und Bessent vor eine schwierige Entscheidung: die KI-getriebene Expansion ihren Lauf nehmen zu lassen oder einzugreifen, um eine breitere Einkommensverteilung zu gewährleisten. Wachstum allein garantiert nicht, dass die Vorteile die Arbeitnehmer erreichen, insbesondere wenn der Großteil des Aufschlags an Eigentümer von Rechenzentrums-Assets und Aktionäre fließt.

Höhere langfristige Zinsen erhöhen die Kreditkosten, dämpfen den Hypothekenmarkt und den Wohnungsbau, was die Verbreitung des Wohlstands weiter einschränken könnte. Wie Daco abschließt, gibt es keine klare Untergrenze für den Arbeitsanteil am Einkommen, und die Entwicklung wird davon abhängen, wie die politischen Entscheidungsträger auf die Konzentration der KI-bezogenen Gewinne reagieren.