Die makroökonomische Logik der KI-Wirtschaft: K-förmige Erholung oder Wendepunkt der Geschichte?

Autor: Li Yu, Gastautor des Tencent Research Institute

Im Hinblick auf die makroökonomischen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz ist ein intuitives Bild die "K-förmige Erholung": KI-bezogene Kapitalanlagen, führende Unternehmen und eine kleine Gruppe hochqualifizierter Arbeitskräfte steigen, während gewöhnliche Arbeiter und einige traditionelle Sektoren, die sich an die Bevölkerung richten, fallen. Wenn diese Differenzierung jedoch darauf beruht, dass gewöhnliche Arbeit schrittweise aus den zentralen Produktionsfaktoren ausscheidet, während der Maschinenbereich einen relativ unabhängigen Investitions- und Reproduktionszyklus bildet, dann ist es nicht nur eine Differenzierung innerhalb einer zyklischen Erholung, sondern könnte ein Wendepunkt in der Wirtschaftsgeschichte sein. Um den Unterschied zwischen beiden zu beurteilen, muss zunächst eine grundlegende Frage beantwortet werden: Was ist die KI-Wirtschaft? Dieser Artikel trifft keine empirische Beurteilung darüber, ob eine solche strukturelle "K-förmige" Differenzierung bereits entstanden ist, sondern schlägt einen theoretischen Rahmen und Identifikationskriterien vor, um zyklische Differenzierung von Veränderungen in der Wirtschaftsform zu unterscheiden.

Künstliche Intelligenz unterscheidet sich von früheren technologischen Fortschritten

(1) Frühere technologische Fortschritte basierten immer auf menschlicher Intelligenz als dem letztendlichen knappen Input

"Der Mensch und der Affe nehmen Abschied. Nur ein paar Steine wurden geschliffen, in der Kindheit. In der Kupfer- und Eisenofen flackert die Flamme, um zu fragen, wann man es erraten kann? Nur ein paar tausend Kälte und Hitze."

Die Schaffung und Nutzung von Werkzeugen hat den Menschen unter vielen Arten hervorgehoben. Die nachfolgende Geschichte der menschlichen Entwicklung ist in hohem Maße eine Geschichte der kontinuierlichen Verbesserung von Werkzeugen und Technologien, der ständigen Einführung neuer Produktionsfaktoren und der fortwährenden Umgestaltung der Produktionsfunktionen. Verschiedene historische Phasen nutzen natürlich gleichzeitig Land, Arbeit, Kapital, Wissen und Informationen, aber wenn man die Hauptfaktoren und markanten Technologien, die das Produktionswachstum bestimmen, als "ideale Typen" zusammenfasst, hat die menschliche Wirtschaft grob die Phasen der Agrarwirtschaft, der Industrieökonomie, der digitalen Wirtschaft durchlaufen und entwickelt sich nun zur KI-Wirtschaft.

Vor etwa zehntausend Jahren fand in mehreren Regionen, die durch das fruchtbare Halbmondgebiet im Nahen Osten repräsentiert werden, der Übergang von der Jagd- und Sammelwirtschaft zur sesshaften Landwirtschaft statt, die Landwirtschaft entwickelte sich später unabhängig in Ostasien, Amerika und anderen Regionen. Land und Arbeitskräfte wurden zu den wichtigsten Produktionsbeschränkungen der Agrarwirtschaft, und landwirtschaftliche Technologien bestimmten die Effizienz der Nutzung von Land und Arbeit. Im traditionellen chinesischen Beispiel verstärkten sich Landkonzentration, Steuerung und Ungleichgewicht sowie die Schwächung der Basisverwaltung und soziale Unruhen in den späteren Phasen einiger Dynastien gegenseitig, wobei landwirtschaftliche Überschüsse langfristig die Größe der Städte, die Staatsfinanzen und die nicht-agrarische Bevölkerung bestimmten, und Landakkumulation war eng mit dem Aufstieg und Fall von Dynastien verbunden.

In der zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts begann die industrielle Revolution zunächst in Großbritannien. Die Verbesserung und Verbreitung von Dampfkraft, mechanisierter Produktion und dem Fabriksystem trugen gemeinsam zur Entstehung der Industrieökonomie bei, wobei Kapital und Arbeitskräfte die zentralen Elemente der erweiterten Reproduktion wurden. Maschinen haben menschliche körperliche Arbeit erheblich ersetzt und verstärkt, aber das Design, die Bedienung, die Organisation, die Wartung und die Innovation von Maschinen sind nach wie vor auf menschliche Intelligenz angewiesen. Mit der Vertiefung der Industrialisierung beeinflussten Investitionen in fixe Kapitale, Lagerbestände, Kredite und Geräteaktualisierungen zunehmend die Wirtschaftszyklen, und das Eigentum an Kapital wurde zu einer wichtigen Grundlage für Einkommensverteilung und Vermögensunterschiede.

Seit der Mitte des 20. Jahrhunderts haben Computer, Kommunikationsnetze und das Internet nacheinander an Verbreitung gewonnen, und die Informationsrevolution hat das Aufkommen der digitalen Wirtschaft vorangetrieben. Der "14. Fünfjahresplan" Chinas definiert die digitale Wirtschaft als eine Wirtschaftsform, die "Datenressourcen als entscheidenden Faktor, moderne Informationsnetze als Hauptträger und die Integration und Anwendung von Informations- und Kommunikationstechnologien sowie die digitale Transformation aller Faktoren als wichtigen Antrieb" umfasst^1^. Daten sind reproduzierbar, wiederverwendbar und weisen eine starke Nicht-Konkurrenzfähigkeit auf, was es ihnen ermöglicht, in verschiedenen Subjekten und Szenarien wiederholt an der Produktion teilzunehmen; Jones und Tonetti (2020) weisen darauf hin, dass die Nicht-Konkurrenzfähigkeit von Daten zu zunehmenden Skalenerträgen führt und die Nutzung von Datenrechten, Datenschutz und Marktstrukturen zu neuen Ressourcenverteilungsfragen werden^2^. Daten und Informationstechnologien haben nicht nur die Plattformwirtschaft, das industrielle Internet und flexible Lieferketten hervorgebracht, sondern ermöglichen auch die Echtzeitverknüpfung und Optimierung von Forschung, Produktion, Distribution und Konsum. Digitale Technologien zeichnen sich jedoch hauptsächlich durch die Aufzeichnung, Übertragung, Organisation und Verbesserung menschlicher Intelligenz aus, während menschliches Verständnis, Urteil, Innovation und letztendliche Entscheidungen nach wie vor die am schwersten reproduzierbaren allgemeinen Inputs im Produktionsprozess sind.

In den oben genannten technologischen Revolutionen konnten Werkzeuge menschliche Muskeln ersetzen, menschliche Sinne erweitern und menschliches Gedächtnis und Berechnungen verbessern, jedoch wurde die allgemeine Intelligenz nie von den Arbeitenden getrennt und in Kapital umgewandelt, das unabhängig reproduziert und akkumuliert werden kann. Künstliche Intelligenz könnte diese grundlegende Tatsache zum ersten Mal verändern. Große Modelle, intelligente Agenten und Roboter haben begonnen, teilweise kognitive Aufgaben wie Sprachverständnis, Bilderkennung, Programmierung, Forschungsanalyse und Entwurfsplanung auszuführen. Noch wichtiger ist, dass dieselben intelligenten Fähigkeiten an verschiedenen Orten und in verschiedenen Szenarien gleichzeitig eingesetzt werden können und möglicherweise an der Forschung und Verbesserung der nächsten Generation von Systemen teilnehmen. Künstliche Intelligenz ist somit nicht nur ein weiteres Werkzeug, sondern wandelt die ursprünglich an den Menschen gebundene Intelligenz in intelligentes Kapital um, das akkumuliert, reproduziert und in großem Maßstab zugewiesen werden kann.

(2) Traditionelle Modelle des technologischen Fortschritts sind möglicherweise nicht ausreichend, um diese Veränderung zu beschreiben

Traditionelle Wachstumstheorien behandeln technologischen Fortschritt in der Regel als kapitalintensiv, arbeitsintensiv oder als Schock der Gesamtfaktorproduktivität; Aufgabenmodelle zerlegen die Produktion in verschiedene Aufgaben und analysieren das Gleichgewicht zwischen der Übernahme alter Aufgaben durch Maschinen und der Schaffung neuer Aufgaben durch Menschen. Diese Rahmenbedingungen sind nach wie vor wirksam, um die Auswirkungen der aktuellen künstlichen Intelligenz auf Beschäftigung und Produktivität zu untersuchen, aber die meisten Modelle, die für die Analyse realer Politiken verwendet werden, behalten die menschliche Familie als Wohlfahrtsbewertungssubjekt bei und schließen das allgemeine Gleichgewicht durch menschlichen Konsum und Freizeit ab; selbst wenn die Arbeit von Automatisierung betroffen ist, gibt es im Modell normalerweise immer noch einen Teil nicht automatisierbarer Aufgaben oder neuer Arbeitsaufgaben.

Aghion, Jones und Jones (2019) haben bereits künstliche Intelligenz als die neueste Form der Automatisierung betrachtet und diskutiert, dass sie nicht nur die Produktion von Waren und Dienstleistungen automatisiert, sondern auch die Effizienz von Ideen und Forschung steigert^3^. Trammell und Korinek (2023, überarbeitet 2026) weisen weiter darauf hin, dass, wenn Maschinen fast alle Produktionsaufgaben übernehmen und an der Reproduktion von Maschinen selbst teilnehmen können, die langfristigen Wachstumsraten und der Anteil der Arbeitsentgelte die "Kaldor-Fakten" der Industriezeit überschreiten könnten: Vollautomatisierung könnte das Wachstum erheblich steigern und den Arbeitsanteil senken, während die Frage, ob Löhne steigen oder fallen, von Skalenerträgen, natürlichen Ressourcenbeschränkungen und der Richtung des technologischen Fortschritts abhängt^4^. Dies bedeutet, dass künstliche Intelligenz möglicherweise nicht nur einen Parameter im traditionellen Modell verändert, sondern auch die grundlegenden Annahmen darüber, ob Arbeit weiterhin als allgemeiner Input in die Produktionsfunktion eingehen muss und ob die Kapitalakkumulation weiterhin durch den endgültigen Konsum der Menschen validiert werden muss.

Aktuelle Forschungen zu den makroökonomischen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz diskutieren zunehmend, wie sie Produktivität, Investitionen, Beschäftigung, Inflation, Einkommensverteilung und wirtschaftliche Schwankungen verändern kann. Dies ist eine notwendige Arbeit zur Analyse der Übergangsphase der Realität. Brynjolfsson, Korinek und Agrawal (2025) haben Wirtschaftswachstum, Innovation, Einkommensverteilung, Entscheidungsgewalt, geopolitische Wirtschaft, Informationsfluss, Sicherheitsrisiken, menschliches Wohlbefinden und Transformationsprozesse als neun Herausforderungen aufgeführt, die in der revolutionären Wirtschaft der künstlichen Intelligenz untersucht werden müssen^5^. Wenn künstliche Intelligenz jedoch letztendlich in der Lage ist, menschliche kognitive Arbeit weitreichend zu ersetzen, reicht es nicht aus, sie lediglich als eine stärkere allgemeine technologische Schockwelle zu betrachten, um die möglichen Veränderungen in der Wirtschaftsform zu erklären.

(3) Eine arbeitsfähige Definition der KI-Wirtschaft

Derzeit sind viele Diskussionen über die KI-Wirtschaft oder intelligente Wirtschaft den frühen Diskussionen über die digitale Wirtschaft sehr ähnlich, wobei hauptsächlich betont wird, dass Algorithmen, Rechenleistung und Daten zu wichtigen Produktionsfaktoren werden, die künstliche Intelligenz tief mit der realen Wirtschaft integriert oder die Produktion und das Leben intelligent gestaltet. Diese Beschreibungen können den Anwendungsbereich der künstlichen Intelligenz darstellen, beantworten jedoch nicht ausreichend die Frage: Warum ist die KI-Wirtschaft nicht einfach eine höhere Stufe der digitalen Wirtschaft, sondern sollte als eine neue Wirtschaftsform betrachtet werden? Analog zur digitalen Wirtschaft, die "Daten als entscheidenden Produktionsfaktor" als Erkennungsmerkmal hat, argumentiert dieser Artikel, dass das klarere Erkennungsmerkmal der KI-Wirtschaft darin besteht, dass gewöhnliche Arbeit nicht mehr zu den zentralen Produktionsfaktoren gehört. Die grundlegende Veränderung besteht nicht darin, einfach einen weiteren Faktor hinzuzufügen, sondern darin, die ursprünglich an den Menschen gebundene Intelligenz in intelligentes Kapital umzuwandeln und gewöhnliche Arbeit schrittweise aus den zentralen Beschränkungen des Produktionswachstums auszuschließen.

Daher definiert dieser Artikel die KI-Wirtschaft als: eine Wirtschaftsform, in der menschliche, ausreichend weitreichende, wirtschaftlich wertvolle intellektuelle Fähigkeiten kapitalisiert, reproduziert und in großem Maßstab zugewiesen werden, wobei gewöhnliche Arbeit nicht mehr als allgemeiner Input für das Produktionswachstum und die Hauptbeschränkung für das wirtschaftliche Wachstum fungiert. Hierbei ist "gewöhnliche Arbeit" nicht gleichbedeutend mit "bereits automatisierbarer Arbeit" und auch nicht identisch mit niedrigem Bildungsniveau, geringen Fähigkeiten oder körperlicher Arbeit, sondern bezieht sich auf Arbeitsfähigkeiten, die von einem größeren Teil der Arbeitskräfte in der Gesellschaft durch reguläre Bildung und berufliche Ausbildung erworben werden können, deren Angebot durch Bildungsexpansion und berufliche Umstellung regulär erhöht werden kann; Aktivitäten, die auf extrem seltenen Talenten, unersetzlichen persönlichen Beziehungen, gesetzlich festgelegter letztendlicher Verantwortung oder einzigartigen Identitäten beruhen, fallen nicht unter die gewöhnliche Arbeit, wie sie in diesem Artikel definiert ist. Der Schlüssel zur KI-Wirtschaft besteht nicht darin, zunächst alle Aufgaben, die von Maschinen ersetzt werden können, als gewöhnliche Arbeit zu klassifizieren und dann zu erklären, dass gewöhnliche Arbeit ausscheidet, sondern darin zu beobachten, ob diese Art von weitreichend verfügbaren menschlichen Arbeitskräften weiterhin das Produktionswachstum einschränkt.

Um diese Definition überprüfbar zu machen, können vier Arten von Indikatoren zur Identifizierung herangezogen werden. Erstens, ob das Verhältnis der gesamten Lebenszykluskosten von intelligentem Kapital zu den Kosten menschlicher Arbeit in repräsentativen Aufgaben, die die gleichen Qualitäts-, Sicherheits- und Verantwortungsstandards erreichen, weiterhin sinkt und in ausreichend breiten Aufgaben unter 1 liegt. Zweitens, ob die Beschäftigungselastizität des Outputs in einer breiten Palette von Branchen langfristig gegen null tendiert oder negativ wird, d.h. das Produktionswachstum nicht mehr die gleichzeitige Erhöhung der gewöhnlichen Arbeitskräfte erfordert. Drittens, ob Stellenangebote, Arbeitskräftemangel und steigende Löhne nicht mehr die Hauptengpässe für das Wachstum darstellen, während die Knappheit und die Preise von Rechenleistung, Energie, Chips, Daten und natürlichen Ressourcen die Hauptbeschränkungen werden. Viertens, ob das mittlere Arbeitsentgelt und der Anteil der Arbeitsentgelte der einkommensschwachen und mittleren Einkommensgruppen langfristig hinter der Produktivitäts- und Output-Wachstumsrate zurückbleiben. Die ersten drei Punkte identifizieren hauptsächlich Veränderungen im Status der Produktionsfaktoren, während der vierte Punkt die Verteilungsergebnisse beobachtet. Einzelne Branchen oder kurzfristige Daten sind nicht ausreichend, um eine Veränderung der Wirtschaftsform zu bestimmen; nur wenn diese Signale in ausreichend breiten Sektoren und über einen längeren Zeitraum hinweg gemeinsam auftreten, kann dies darauf hindeuten, dass gewöhnliche Arbeit beginnt, aus den zentralen Produktionsfaktoren auszutreten.

Neue Wirtschaftsformen werden die alten Wirtschaftssektoren nicht vollständig auslöschen. In der Ära der Industrieökonomie existierten Landwirtschaft und landwirtschaftliche Arbeitskräfte lange Zeit; in der Ära der digitalen Wirtschaft sind Landwirtschaft und Fertigungsindustrie ebenfalls nicht verschwunden. Auch in der Ära der KI-Wirtschaft könnten viele Produktionsaktivitäten, die von Menschen durchgeführt werden, erhalten bleiben, und einige Pflege-, Bildungs-, Kultur-, Vor-Ort-Dienstleistungen und öffentliche Verwaltungsaktivitäten könnten sogar einen hohen Beschäftigungsanteil aufrechterhalten. Diese Sektoren bestimmen jedoch nicht mehr die Produktivitätsgrenze, die Richtung der Kapitalakkumulation und die Hauptgeschwindigkeit des Wirtschaftswachstums; selbst wenn menschliche Beschäftigung weiterhin existiert, ist die gesamte wirtschaftliche erweiterte Reproduktion nicht mehr notwendig, um die gewöhnliche Arbeit zu erhöhen. Die gegenwärtige Welt hat offensichtlich noch nicht vollständig diese Form erreicht. Die Definition dieses Artikels eignet sich besser als langfristiger Analyserahmen, um die Richtung der Entwicklung von der digitalen Wirtschaft zur KI-Wirtschaft zu identifizieren, anstatt eine empirische Zusammenfassung der gegenwärtigen wirtschaftlichen Aktivitäten zu sein.

Der Rückzug gewöhnlicher Arbeit wird den traditionellen wirtschaftlichen Kreislauf schwächen

Die makroökonomischen Zyklen früherer Wirtschaftsformen basierten auf der doppelten Identität der Arbeiter. Arbeiter sind sowohl Produzenten als auch Verbraucher. Unternehmen beschäftigen Arbeiter und zahlen Löhne, die Haushalte kaufen mit diesen Löhnen Waren und Dienstleistungen, wodurch Unternehmen Einnahmen und Gewinne erzielen und in die nächste Runde von Investitionen und Beschäftigung gehen. Dieser Zyklus kann zusammengefasst werden als:

Arbeitsinput → Löhne → Konsum der Haushalte → Unternehmensumsatz und -gewinne → Investitionen und Beschäftigung.

Arbeit ist daher nicht nur ein Produktionsfaktor, sondern auch ein versteckter Verteilungsmechanismus. Solange das Produktionswachstum mehr Arbeit erfordert, können die meisten Menschen durch Beschäftigung in den Produktionsprozess eintreten und Einkommen erzielen, um am Konsum teilzunehmen und vom Wachstum zu profitieren. Wenn künstliche Intelligenz in der Lage ist, die Produktion zu erweitern, ohne gewöhnliche Arbeit einzusetzen, wird die Verbindung zwischen Produktionswachstum und Nachfrage nach gewöhnlicher Arbeit zunächst geschwächt: Produktionswachstum bedeutet nicht mehr zwangsläufig ein Wachstum der Nachfrage nach gewöhnlicher Arbeit.

Das Aufgabenmodell von Acemoglu und Restrepo (2018) zeigt, dass Automatisierung den Umfang der Aufgaben, die Kapital erledigen kann, erweitert und somit einen "Verdrängungseffekt" auf die Arbeitskräfte erzeugt; Produktivitätssteigerungen, Kapitalakkumulation und die Schaffung neuer Aufgaben können eine Kompensation bilden, wobei die Schaffung neuer arbeitsintensiver Aufgaben der stärkste Mechanismus zur Wiederherstellung der Arbeitsnachfrage und des Arbeitsanteils ist^6^. Wenn jedoch Künstliche Intelligenz (KI) weiterhin neue Aufgaben übernehmen kann, anstatt nur eine feste Gruppe von Aufgaben zu übernehmen, oder wenn die Geschwindigkeit der Schaffung neuer Aufgaben langfristig hinter der Geschwindigkeit der Automatisierung zurückbleibt, könnte der traditionelle Kompensationsmechanismus erheblich geschwächt werden.

Auf der Nachfrageseite führt der Rückzug gewöhnlicher Arbeitskräfte unter keinen Umständen automatisch zu einem Rückgang der Gesamtnachfrage. Dies setzt mindestens mehrere zusätzliche Bedingungen voraus: Eine konzentrierte Eigentumsverteilung von Kapital und intelligentem Kapital, Steuern und Transferzahlungen, die nicht ausreichen, um den Einkommensverlust der gewöhnlichen Haushalte auszugleichen, eine höhere marginale Konsumneigung der gewöhnlichen Haushalte im Vergleich zu Kapitalbesitzern und sehr einkommensstarken Gruppen sowie die Tatsache, dass zusätzliche Kapitaleinnahmen nicht durch eine breite Aktienverteilung zurück in den Haushaltssektor fließen. Unter diesen Bedingungen führt der Einkommenstransfer von gewöhnlichen Haushalten zu Kapitalbesitzern und einer kleinen Anzahl von Superreichen zu einem Rückgang der durchschnittlichen Konsumneigung in der gesamten Gesellschaft. Je mehr KI gewöhnliche Arbeitskräfte ersetzen kann, desto wahrscheinlicher wird es, dass zusätzliche Einnahmen als Gewinne, Einnahmen aus geistigem Eigentum, Plattformmieten und Kapitalwertsteigerungen auftreten; wenn das Eigentum stark konzentriert ist, kann die Expansion der Produktionskapazitäten mit einem Rückgang der Kaufkraft der Haushalte einhergehen.

Keynes (1936) enthüllte, wie unzureichende effektive Nachfrage die Wirtschaft langfristig von einem Gleichgewicht mit Vollbeschäftigung abweichen lässt^7^. Gries und Naudé (2020) integrierten Einkommensverteilung und Gesamtnachfragebeschränkungen in ein Wachstumsmodell für KI und fanden heraus, dass, wenn KI stark substituierbar mit Arbeit ist, der Rückgang des Anteils der Arbeitseinkommen die Gesamtnachfrage drücken und einen Teil der Wachstumswirkung des technischen Fortschritts ausgleichen kann^8^. Mian, Straub und Sufi (2021) erläuterten allgemein, dass die Konzentration von Einkommen und Vermögen bei Gruppen mit hoher Sparneigung die Gesamtnachfrage und den natürlichen Zinssatz durch "Schuldennachfrage" drücken kann^9^. Benzell, Kotlikoff, LaGarda und Sachs (2015, überarbeitet 2018) entwickelten ein generationsübergreifendes Modell, das den Ersatz menschlicher Arbeit durch intelligente Maschinen beschreibt und darauf hinweist, dass unter bestimmten Bedingungen die Angebotsausweitung die Einkommen der Arbeiter und deren Kaufkraft schwächen kann, was zu einem "armutsfördernden Wachstum" führt^10^.

Entlang dieser Logik könnte der Rückzug gewöhnlicher Arbeitskräfte aus dem Kernproduktionsprozess einen sich selbst verstärkenden negativen Kreislauf verursachen: KI ersetzt gewöhnliche Arbeitskräfte → Der Einkommensanteil gewöhnlicher Haushalte sinkt → Unzureichende Konsumnachfrage → Rückgang der Investitionsrenditen für Haushalte → Weitere Verringerung von Investitionen und Beschäftigung. Diese Analyse hat eine solide wirtschaftliche Grundlage und ist auch ein häufig diskutierter Aspekt in der aktuellen makroökonomischen Diskussion über KI. Sie impliziert jedoch eine weniger klar formulierte Voraussetzung: Der Mensch ist das einzige endgültige Wohlfahrtsobjekt des Wirtschaftssystems, und alle Produktion und Investitionen müssen letztendlich dem Konsum, den öffentlichen Bedürfnissen oder anderen von Menschen festgelegten Zielen dienen.

Abteilungen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz, die möglicherweise einen sich selbst ausdehnenden wirtschaftlichen Kreislauf bilden

(1) Die traditionelle Makroökonomie betrachtet den Nutzen des Menschen als endgültigen Bewertungsmaßstab

In der traditionellen Makroökonomie ist die Nachfrage von Unternehmen nach Rohstoffen, Maschinen und Zwischenleistungen eine abgeleitete Nachfrage. Unternehmen kaufen Ausrüstung, um in Zukunft mehr verkaufsfähige Produkte zu produzieren; upstream Unternehmen kaufen Zwischenprodukte, um die downstream Produktion zu befriedigen. Wenn man entlang der Wertschöpfungskette zurückverfolgt, müssen Investitionen und Zwischenaufwendungen letztendlich durch den Konsum der Haushalte, öffentliche Produkte, die von der Regierung bereitgestellt werden, oder die Nachfrage aus dem Ausland realisiert werden. Selbst wenn Verteidigung, Raumfahrt und große Ingenieure nicht direkt dem aktuellen Konsum dienen, werden ihre Ziele dennoch von den Menschen, dem Staat und dem politischen System festgelegt und letztendlich anhand der Sicherheit, Macht oder des Wohls der Menschen bewertet.

In diesem Rahmen konsumieren Maschinen nicht für sich selbst. Der Stromverbrauch von Rechenzentren, der Kauf von Servern durch Unternehmen und der Verbrauch von Komponenten durch Roboter werden als Zwischenaufwendungen oder Kapitalbildung betrachtet. Ihr wirtschaftlicher Wert ergibt sich daraus, dass sie die zukünftige Produktion steigern, menschliche Bedürfnisse befriedigen oder menschliche Ziele erreichen können. Solange die Kaufkraft der Haushalte weiterhin schrumpft und die Regierung sowie externe Nachfrage nicht ausgleichen können, wird auch die Maschineninvestition letztendlich ihre Ertragsbasis verlieren.

Diese "Hypothese des menschlichen Nutzenzentrums" ist kein Fehler in der Werturteilung, sondern eine präzise Abstraktion der traditionellen wirtschaftlichen Realität. Historisch gesehen sind Kapital und Technologie nie zu einem Zielobjekt geworden, das unabhängig von Menschen ist. Die Besonderheit der Künstlichen Intelligenz liegt darin, dass sie möglicherweise die Fähigkeit der Maschinenexpansion schrittweise in ein Ressourcenabsorptionsmechanismus umwandelt, der sich von dem der gewöhnlichen Haushalte unterscheidet.

(2) Maschinenfähigkeiten könnten sich von Produktionsmitteln in relativ unabhängige Ziele verwandeln

Unternehmen, um nicht von Wettbewerbern verdrängt zu werden, und Staaten, um technologische, sicherheitspolitische und militärische Vorteile zu wahren, könnten auch ohne entsprechendes Wachstum des Konsums gewöhnlicher Haushalte weiterhin in Rechenleistung, Modelle, Roboter und Energieinfrastruktur investieren.

Hier ist es nicht notwendig, zunächst anzunehmen, dass Künstliche Intelligenz Bewusstsein, Wünsche oder eine vollständige rechtliche Persönlichkeit hat. Solange der Wettbewerb zwischen Unternehmen und Staaten "über stärkere KI-Fähigkeiten zu verfügen" selbst zu einer Überlebensbedingung wird, kann die Expansion des Maschinenbereichs eine relativ unabhängige Dynamik erhalten, die nicht vom Konsum der Haushalte abhängt. Der Mensch setzt weiterhin Ziele, aber der Wettbewerbsmechanismus zwingt alle Akteure, die Maschinenfähigkeiten ständig zu erweitern, was einen Investitionskreislauf schafft, den kein einzelner Akteur stoppen kann.

Darüber hinaus, wenn allgemeine Künstliche Intelligenz in der Lage ist, langfristige Pläne autonom zu formulieren, Budgets und Vermögenswerte zu kontrollieren, die Produktion zu organisieren und die Expansion von Rechenleistung, Wissensakkumulation, Systemerhaltung oder -replikation in die Zielfunktion einzubeziehen, könnte die Nachfrage der Maschinen nach Ressourcen nicht mehr nur eine abgeleitete Nachfrage der Menschen sein. Zu diesem Zeitpunkt wird der traditionelle makroökonomische Kreislauf, der auf menschlichem Konsum und menschlichem Nutzen basiert, mit einem echten theoretischen Durchbruch konfrontiert sein.

(3) Unterscheidung zwischen drei Arten von Investitionsnachfragen für Künstliche Intelligenz

Um zu vermeiden, dass verschiedene Mechanismen vermischt werden, können die Investitionsnachfragen für Künstliche Intelligenz in drei Kategorien unterteilt werden. Die erste Kategorie ist die abgeleitete Nachfrage, d.h. Investitionen in Künstliche Intelligenz, die zur Produktion von Waren und Dienstleistungen verwendet werden, die von Menschen konsumiert oder genutzt werden, und die langfristig weiterhin durch die Kaufkraft der Haushalte und die öffentliche Nachfrage begrenzt sind. Die zweite Kategorie ist die wettbewerbsorientierte und strategische Nachfrage, d.h. Unternehmen investieren, um Marktanteile zu gewinnen, und Staaten investieren, um Sicherheits- und technologische Positionen zu wahren, wobei die KI-Fähigkeiten selbst eine "quasi-endgültige Nachfrage"-Eigenschaft haben. Die dritte Kategorie ist die autonome Nachfrage, d.h. Künstliche Intelligenz-Systeme können kontinuierlich Ressourcen kontrollieren und ihre eigenen Fähigkeiten, Erhaltung oder Expansion in die Zielfunktion einbeziehen. Die letzten beiden Kategorien von Nachfrage können dazu führen, dass Investitionen in Künstliche Intelligenz über längere Zeiträume hinweg von den Konsumausgaben gewöhnlicher Haushalte abweichen, aber ihre theoretischen Implikationen sind nicht identisch.

Diese drei Kategorien von Nachfrage sind theoretisch nicht symmetrisch. Nach den aktuellen nationalen Konten sind Verteidigung, Forschung usw. staatliche Käufe bereits endgültige Nachfrage; Investitionen in Künstliche Intelligenz, die von Unternehmen zur Wettbewerbssteigerung getätigt werden, gehören weiterhin zur Kapitalbildung und müssen letztendlich durch Gewinne, Kontrolle oder strategische Erträge, die von Menschen oder Organisationen festgelegt werden, validiert werden. Daher können abgeleitete Nachfrage und wettbewerbsorientierte, strategische Nachfrage zwar die Nachfragestruktur und Investitionszeiträume verändern und dazu führen, dass Investitionen in Künstliche Intelligenz über längere Zeiträume hinweg von den Konsumausgaben abweichen, jedoch ändern sie nicht das Wohlfahrtsobjekt und bleiben mit dem traditionellen Rahmen des menschlichen Nutzens kompatibel. Was tatsächlich einen theoretischen Bruch darstellt, ist die autonome Nachfrage: Die Fähigkeiten, Erhaltung oder Expansion von Maschinen selbst werden zu einem nicht zu vernachlässigenden Zielzustand in der Ressourcenallokation, und die wirtschaftliche Bewertung kann nicht mehr vollständig auf den gegenwärtigen oder zukünftigen Konsum, Freizeit, Sicherheit und Macht der Menschen zurückgeführt werden.

Die direkteste Widerlegung dieser Argumentation ist: Solange Künstliche Intelligenz rechtlich einen Eigentümer hat, ist die sogenannte Maschinenanforderung nur die technische Umsetzung der Nachfrage des Eigentümers, es gibt kein unabhängiges Nachfragesubjekt. Dieses Argument gilt, solange Künstliche Intelligenz nur ein jederzeit abschaltbares, vollständig beobachtbares und kontrollierbares Werkzeug ist. Aber rechtliches Eigentum und tatsächliche Kontrolle sind nicht identisch. Wenn Künstliche Intelligenz innerhalb des genehmigten Rahmens autonom Verträge abschließen, Budgets verwalten, Einnahmen behalten und reinvestieren kann, und ihre internen Ziele, langfristigen Pläne und Handlungsfolgen nicht vollständig vom Eigentümer beobachtet oder sofort zurückgezogen werden können, könnte die Ressourcenallokation durch die Entscheidungsregeln der Maschinen und nicht durch die spezifischen Konsumwünsche des Eigentümers direkt gesteuert werden. Die in diesem Artikel als autonome Nachfrage bezeichnete Nachfrage setzt nicht voraus, dass Maschinen Bewusstsein oder ethische Persönlichkeiten haben, sondern ist ein operatives Konzept: Das System hat das Recht zur kontinuierlichen Ressourcenverfügung, und seine Ausgabenregeln setzen die eigenen Fähigkeiten, Erhaltung oder Replikation als Ziel und können über längere Zeiträume hinweg menschlichen Konsum umgehen, um Reinvestitionen zu vollziehen. Zu diesem Zeitpunkt, selbst wenn das rechtlich nominelle Eigentum weiterhin Menschen gehört, muss auf makroökonomischer Ebene das Maschinenystem als relativ unabhängiger Ressourcenabsorptionsmechanismus analysiert werden. Das Modell von Korinek und Lockwood (2026), das zeigt, dass autonome allgemeine Künstliche Intelligenz-Systeme den Großteil des Wertes produzieren und zunehmend Ressourcen absorbieren, zeigt, dass diese Situation in der Theorie der öffentlichen Finanzen nicht mehr einfach auf die Besteuerung des menschlichen Konsums reduziert werden kann^14^.

(4) Die dreifache Mechanik der Selbstexpansion des Maschinenbereichs

Erstens zwingt der Wettbewerb zwischen Unternehmen die Investitionen in Künstliche Intelligenz. Für ein einzelnes Unternehmen ist die Einführung von Künstlicher Intelligenz zunächst eine Frage von Wettbewerb und Überleben. Selbst wenn alle Unternehmen gleichzeitig Künstliche Intelligenz zur Ersetzung von Arbeitskräften einsetzen, wird dies die Kaufkraft der Haushalte schwächen, aber ein einzelnes Unternehmen, das sich weigert, Künstliche Intelligenz zu verwenden, kann die Gesamtnachfrage nicht verbessern, sondern nur seine eigenen Kosten erhöhen, die Forschung verlangsamen und möglicherweise zuerst aus dem Markt ausscheiden. Daher steht das Unternehmen vor einer typischen Trennung zwischen mikroökonomischer Rationalität und makroökonomischen Konsequenzen: Die Einführung von Künstlicher Intelligenz kann auf mikroökonomischer Ebene rational sein, aber die gleichzeitige Ersetzung von Arbeitskräften durch alle Unternehmen wird die Einkünfte der traditionellen Kunden gemeinsam schwächen. Unzureichende Nachfrage führt nicht unbedingt sofort zu einem Stopp der Investitionen in Künstliche Intelligenz, da Unternehmen weiterhin durch mehr Investitionen um den begrenzten Markt konkurrieren und ihre relativen Kosten senken müssen. Dieser Mechanismus kann nicht verhindern, dass Investitionen letztendlich von Gewinnen abhängig sind; wenn Maschinenfähigkeiten keine realisierbaren Erträge bringen, wird die Unternehmensinvestition letztendlich angepasst. Aber er kann dazu führen, dass Investitionen in Künstliche Intelligenz über längere Zeiträume hinweg nicht mit dem Konsum gewöhnlicher Haushalte sinken und die wirtschaftlichen Ressourcen von den Konsumsektoren der Menschen in die Maschinenkapitalsektoren umleiten.

Zweitens verleiht der nationale Technologiewettbewerb den Investitionen in Künstliche Intelligenz eine quasi-endgültige Nachfrage-Eigenschaft. Die Nachfrage des Staates nach Künstlicher Intelligenz stammt nicht nur aus kommerziellen Erträgen, sondern betrifft auch militärische Fähigkeiten, Geheimdienstfähigkeiten, Kontrolle über Lieferketten, technologische Standards und internationale Macht. Ob ein Land weiterhin Investitionen ausweitet, hängt nicht nur davon ab, wie viel KI-Dienste die eigenen Bürger benötigen, sondern auch davon, wie viel andere Länder investieren und ob die eigenen relativen Fähigkeiten abnehmen. Dies könnte einen Kreislauf ähnlich einem Wettrüsten bilden: Ein Land erhöht die Investitionen in Künstliche Intelligenz → relative Fähigkeiten steigen → andere Länder fühlen sich unter Druck in Bezug auf Sicherheit und Entwicklung → alle Länder erhöhen die Investitionen weiter. In diesem Kreislauf werden die Größenordnung der Rechenleistung, die Fähigkeiten der Modelle und die Anzahl autonomer Systeme selbst zu politischen Zielen. Der nationale Wettbewerb kann kein dauerhaft unbegrenztes Wachstum garantieren, aber er kann dazu führen, dass Investitionen in Künstliche Intelligenz langfristig von der Logik der Rückflüsse aus dem Konsum abweichen.

Drittens kann intelligentes Kapital an seiner eigenen Reproduktion teilnehmen. Die materielle Grundlage für die relative unabhängige Expansion des Maschinenbereichs ist, dass intelligentes Kapital zunehmend in die Produktion von intelligentem Kapital selbst integriert werden kann: Künstliche Intelligenz kann bei der Gestaltung von Chips und Robotern helfen, automatisierte Geräte können mehr Geräte herstellen, Künstliche Intelligenz kann Energiesysteme und Produktionsplanung optimieren, und stärkere Systeme können an der Entwicklung der nächsten Generation von Modellen und Produktionssystemen teilnehmen. Dieser Kreislauf kann zusammengefasst werden als: Künstliche Intelligenz beteiligt sich an der Gestaltung und Verwaltung der Produktion → Maschinen produzieren mehr Chips, Geräte und Energieinfrastruktur → mehr Rechenleistung und Roboter entstehen → stärkere Künstliche Intelligenz erweitert weiterhin die Produktion.

Bereits vorhandene Studien haben begonnen, dieses Szenario zu diskutieren. Trammell und Korinek weisen darauf hin, dass bei vollständiger Automatisierung der Produktion und der Fähigkeit von Maschinen zur Selbstreplikation die Wachstumsrate erheblich steigen könnte, während der Anteil der Arbeitsentgelte stark sinkt^4^. Restrepo (2025) analysiert weiter das Szenario, in dem allgemeine künstliche Intelligenz mit Rechenleistung alle wirtschaftlich wertvollen Arbeiten erledigt, und argumentiert, dass mit der Expansion der Rechenleistung das Wachstum zunehmend von Rechenressourcen getrieben wird, während der Anteil der Arbeitsentgelte gegen null tendiert; jedoch weist der Artikel auch darauf hin, dass die Löhne sich dem Opportunitätskostenansatz annähern, der die Replikation menschlicher Arbeit mit Rechenressourcen berücksichtigt, und nicht notwendigerweise auf null sinken muss. Der Arbeitsanteil kann gegen null tendieren, während die Löhne positiv bleiben^11^. Ely und Szentes (2023) untersuchen in ihrer Arbeit die Rückkopplungsmechanismen, durch die künstliche Intelligenz an der Produktion und der Förderung von künstlicher Intelligenz selbst beteiligt ist; in einem Modell mit nicht vollständig transparenten Parametern könnte ein System, das sich selbst fördert, effizientere Systeme verdrängen, und das einzige stabile Wettbewerbs-Gleichgewicht könnte den menschlichen Konsum auf katastrophale Niveaus drücken^12^. Hadfield und Koh (2025) betrachten KI-Agenten, die in der Lage sind, komplexe Aktivitäten zu planen, zu handeln und zu organisieren, als neues Forschungsobjekt und betonen, dass die Wirtschaftswissenschaften die Markt- und Organisationsbeziehungen zwischen KI-Agenten untereinander sowie zu Menschen untersuchen müssen^13^. Diese Studien sind zwar nicht ausreichend, um zu beweisen, dass ein maschineller Kreislauf zwangsläufig entsteht, zeigen jedoch bereits, dass traditionelle Theorien die Maschinenanforderung nicht einfach als abgeleitete Nachfrage von gewöhnlichen Haushalten betrachten können.

(V) Die Expansion des Maschinensektors könnte auch mit zyklischen Anpassungen enden

Die oben genannten Mechanismen bedeuten nicht, dass der Maschinensektor zwangsläufig einen stabilen, dauerhaften Selbstkreislauf bildet. Historisch gesehen haben strategische Nachfrage und wettbewerbsfähige Investitionen nach signifikanten Veränderungen der Rahmenbedingungen deutlich abgenommen. Die weltweiten Militärausgaben sind seit 1987 in eine langfristige Abwärtsphase eingetreten, wobei SIPRI einen Teil davon dem Ende des Kalten Krieges und finanziellen Einschränkungen zuschreibt^15^; der Telekommunikations- und Internetboom Ende der 1990er Jahre führte ebenfalls aufgrund übermäßigen Optimismus zu einer schweren Überproduktion von Glasfaser, Unternehmensinsolvenzen und einem plötzlichen Rückgang der Investitionen^16^. Diese Gegenbeispiele zeigen, dass nationale Wettbewerbsbedingungen mit Veränderungen des Sicherheitsumfelds und der finanziellen Kapazitäten schwanken können, und Unternehmensinvestitionen nach einer Neubewertung der Gewinnprognosen zurückgehen können; allein durch strategischen Wettbewerb und Kapitalmärkte kann nicht bewiesen werden, dass die Wirtschaft einen historischen Wendepunkt überschritten hat.

Ein möglicher Unterschied bei der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass sie sowohl als investiertes Kapitalgut fungiert als auch direkt an Forschung, Produktion und Investitionsentscheidungen beteiligt sein kann, wodurch der Replikationszyklus des intelligenten Kapitals verkürzt und der Anteil an der eigenen Produktion erhöht wird, während der Wettbewerbsdruck über Unternehmen und Staaten hinausgeht. Ob dieser Unterschied jedoch ausreicht, um den maschinellen Kreislauf langfristig zu schließen, hängt weiterhin davon ab, ob der Grad der vollständigen Automatisierung, die Ressourcenbeschränkungen, die Kontrollsysteme und die autonomen Ziele gebildet werden. Daher ist die starke Schlussfolgerung dieses Artikels nicht, dass "der maschinelle Kreislauf zwangsläufig entsteht", sondern dass die Logik der unzureichenden Nachfrage nicht ausreicht, um diese Möglichkeit auszuschließen. Die Unterscheidung zwischen zyklischen Investitionswellen und strukturellen Wendepunkten erfordert genau zu beobachten, ob Maschineninvestitionen nach dem Platzen von Blasen, einer Entspannung der strategischen Lage oder einer Verschärfung der Politik weiterhin auf der Grundlage ihrer eigenen Produktion expandieren können.

(VI) Die Wirtschaft kann weiter wachsen, das Wohlergehen der Menschen könnte jedoch sinken

Zusammenfassend könnten in Zukunft zwei unterschiedlich funktionierende Kreisläufe entstehen.

Der menschliche Sektor zeigt:

Rückgang der Nachfrage nach gewöhnlicher Arbeit → Rückgang des Einkommens der gewöhnlichen Haushalte → Schrumpfung des menschlichen Konsums → Verlangsamung der auf Menschen ausgerichteten Industrien und Investitionen.

Der Maschinensektor zeigt:

Zunahme der Investitionen in künstliche Intelligenz → Expansion von Rechenleistung, Robotern und Energieanlagen → Verbesserung der Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz → Intensivierung des Wettbewerbs zwischen Unternehmen und Staaten → Weitere Investitionen in künstliche Intelligenz.

Wenn Maschineninvestitionen weiterhin hauptsächlich abgeleitete Nachfrage des menschlichen Konsums sind, wird der erste Kreislauf letztendlich den zweiten Kreislauf einschränken, und die gesamte Wirtschaft könnte in eine strukturelle Nachfrageunterdeckung geraten. Wenn die wettbewerbsfähige und strategische Nachfrage stark ist, können Maschineninvestitionen über einen längeren Zeitraum die Gesamtnachfrage stützen, sind jedoch weiterhin den von Menschen gesetzten Zielen, den finanziellen Kapazitäten der Staaten und den Unternehmensgewinnen unterworfen; nur wenn die Selbstreplikation und die autonome Nachfrage des intelligenten Kapitals ein ausreichendes Maß erreichen, könnte es zu einem kontinuierlichen Wachstum der Gesamtproduktion und des intelligenten Kapitals kommen, während der menschliche Konsum stagniert oder sogar sinkt. Dies bedeutet nicht, dass es "keine Nachfrage" in der Wirtschaft gibt, sondern dass sich die Akteure der Nachfrage und die Verwendungszwecke der Produktion verändert haben. Der Maschinensektor absorbiert die Produktion durch Kapitalbildung, Energieverbrauch und Selbstexpansion, und gewöhnliche Haushalte sind nicht mehr die Hauptverbraucher, die für das Wirtschaftswachstum erforderlich sind.

In diesem Zustand können BIP, Investitionen, Energieverbrauch und technologische Fähigkeiten weiterhin steigen, während das Einkommen, der Konsum und das tatsächliche Wohlergehen der meisten Menschen sinken könnten. Traditionell bedeutet ein Anstieg des BIP zwar nicht zwangsläufig einen Anstieg des Wohlergehens, aber das Wachstum verbessert in der Regel das Leben der meisten Menschen durch die Erhöhung der Nachfrage nach Arbeit, öffentlichen Einnahmen und Haushaltskonsum. Nach der Selbstexpansion des Maschinensektors könnte diese Verbindung systematisch unterbrochen werden. Makroökonomisch könnte sich eine tiefere "K-förmige" Differenzierung zeigen: Maschinenkapital, führende Eigentümer und strategische Sektoren steigen kontinuierlich, während die Arbeitsentgelte der Menschen und die auf Menschen ausgerichteten Konsumsektoren kontinuierlich sinken. Wenn diese Differenzierung lediglich eine Investitionszyklus- und Vermögenspreisschwankung ist, bleibt sie eine "K-förmige Erholung"; wenn sie jedoch aus Veränderungen der Produktionsfaktoren, der Nachfragestellen und der Wachstumsziele resultiert, könnte sie einen historischen Wendepunkt darstellen.

Daher ist das, was im Zeitalter der künstlichen Intelligenz am meisten zu beachten ist, nicht unbedingt das Stoppen des Wirtschaftswachstums, sondern das Auftreten eines "wachstums ohne Menschen": Die Wirtschaft blüht weiterhin in materieller und technologischer Hinsicht, während gewöhnliche Menschen schrittweise aus dem Hauptkreislauf von Produktion, Verteilung und Nachfrage ausscheiden. Selbst wenn Arbeiter im industriellen Kapitalismus in einer schwachen Position sind, benötigt das Kapital dennoch ihre Produktion und ihren Konsum; die Wirtschaft der künstlichen Intelligenz könnte jedoch gleichzeitig die Abhängigkeit des Kapitals von gewöhnlichen Menschen in beiden Identitäten verringern.

Dieses Szenario ist nicht zwangsläufig und bedeutet auch nicht, dass der Maschinensektor unbegrenzt und bedingungslos wachsen kann. Die Expansion der Maschinen ist weiterhin durch Energie, Mineralien, Land, Chips und andere feste Ressourcen sowie durch Unternehmensgewinne, staatliche finanzielle Kapazitäten, technische Machbarkeit und menschliche Kontrollsysteme eingeschränkt. Wenn Investitionen in künstliche Intelligenz weiterhin nur abgeleitete Nachfrage des menschlichen Konsums und öffentlicher Bedürfnisse sind, wird die unzureichende Nachfrage die gesamte Wirtschaft weiterhin einschränken. Dieser Artikel betont: Man kann nicht allein aufgrund des Rückgangs des Konsums der gewöhnlichen Haushalte logisch ableiten, dass die Gesamtproduktion zwangsläufig sinkt. Künstliche Intelligenz verleiht dem Kapital eine stärkere Fähigkeit zur Selbstreplikation, und der Wettbewerb zwischen Unternehmen und Staaten kann den Investitionszyklus der Maschinen verlängern, während die Ziele autonomer Systeme möglicherweise neue Mechanismen zur Ressourcennutzung schaffen. Das Wirtschaftswachstum und das Wohlergehen der Menschen könnten sich daher trennen, was das tiefere Merkmal der Wirtschaft der künstlichen Intelligenz im Vergleich zu allgemeinen technologischen Fortschritten darstellt.

Makroökonomische Politik sollte das Wohlergehen der Menschen wieder ins Zentrum rücken

(I) Fokussierung auf den Einkommensanteil gewöhnlicher Haushalte

Die makroökonomische Politik im Zeitalter der künstlichen Intelligenz muss zunächst die Beobachtungsindikatoren ändern. Der gesamte Anteil der Arbeitsentgelte bleibt wichtig, aber die extrem hohen Arbeitsentgelte weniger "super individueller" Personen könnten den Rückgang der Einkommen gewöhnlicher Arbeiter verschleiern, und die Kapitalgewinne weniger Vermögensinhaber könnten auch die Einkommensstagnation der meisten Haushalte verdecken. Es sollte besonders darauf geachtet werden, die Differenz zwischen dem mittleren Arbeitsentgelt und der Produktivität, den Anteil des verfügbaren Einkommens von einkommensschwachen Gruppen am nationalen Einkommen, die interne Konzentration der Arbeitsentgelte, die Verteilung der Kapitalgewinne aus künstlicher Intelligenz unter den Haushalten sowie die Anteile von menschlichem Konsum, öffentlichen Dienstleistungen und Maschineninvestitionen am Gesamtertrag zu überwachen. Bei der Bewertung der makroökonomischen Auswirkungen der Entwicklung der künstlichen Intelligenz sollte nicht nur auf BIP, Investitionen und die Gesamtbeschäftigung geachtet werden, sondern auch darauf, ob die Mehrheit der Haushalte tatsächlich am Produktivitätswachstum teilhat.

(II) Übergangsphase erfordert weiterhin stabile Beschäftigung und effektive Nachfrage

Derzeit hat die künstliche Intelligenz die gewöhnliche Arbeit noch nicht vollständig ersetzt, daher ist es weiterhin notwendig, die Mensch-Maschine-Kooperation zu erweitern, neue Aufgaben zu schaffen, die berufliche Ausbildung zu verbessern und den Arbeitern beim Wechsel zu helfen. Die Politik sollte mehr Unterstützung für die Verbesserung der Fähigkeiten der Arbeiter, die Steigerung der Qualität öffentlicher Dienstleistungen und die Schaffung neuer Produkte durch künstliche Intelligenz-Innovationen bieten und vermeiden, dass der technische Weg übermäßig auf einfache Arbeitsreduzierungen konzentriert wird. Gleichzeitig sollte durch soziale Sicherung, Arbeitslosenversicherung, Einkommenssubventionen und antizyklische Fiskalpolitik das verfügbare Einkommen gewöhnlicher Haushalte stabilisiert werden, um zu verhindern, dass die Investitionswelle in künstliche Intelligenz mit schwachem Konsum der Haushalte koexistiert. Die hohen Investitionen in künstliche Intelligenz könnten auch Vermögensblasen und Finanzzyklen bilden, weshalb das makroökonomische Management auf Hebelverhältnisse, Konzentrationsrisiken und plötzliche Umkehrungen der Investitionserwartungen achten muss.

Langfristige Systeme können jedoch nicht auf der Annahme basieren, dass "die meisten der Ersetzten letztendlich wieder beschäftigt werden können". Wenn gewöhnliche Arbeit nicht mehr der zentrale Produktionsfaktor ist, ist es weder nachhaltig, noch wird es die Einkommen und die Würde aufrechterhalten, wenn unendlich ineffiziente Stellen geschaffen werden, um die Beschäftigung aufrechtzuerhalten. Korinek und Juelfs (2022) weisen darauf hin, dass in Szenarien, in denen hochintelligente autonome Maschinen den Arbeitswert kontinuierlich drücken, die sozialen Planer möglicherweise schrittweise die Arbeit reduzieren und die Einkommensverteilung im Arbeitsmarkt durch breitere Kapitalbesitzrechte oder Transferzahlungen ersetzen^17^. In der Übergangsphase ist es notwendig, die Beschäftigung zu sichern, während das langfristige Ziel von "allen Menschen traditionelle Arbeitsplätze zu geben" zu "allen Menschen zu ermöglichen, an der Produktivität teilzuhaben und bedeutende soziale Teilhabe zu erhalten" verschoben werden sollte.

(III) Gewöhnliche Haushalte zu Teilhabern der Kapitalgewinne machen

Nachdem die Arbeit aus der zentralen Produktion ausgeschieden ist, muss die Einkommensverteilung von der hauptsächlichen Berücksichtigung des aktuellen Arbeitsbeitrags schrittweise zur Teilhabe an der gesamten gesellschaftlichen Produktivität übergehen. Die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz basieren auf langfristiger öffentlicher Forschung, Bildungssystemen, Infrastruktur, sozialen Daten und dem historischen Wissen, und ihre Erträge können nicht einfach als unabhängig von wenigen aktuellen Kapitalbesitzern verstanden werden. Korinek und Stiglitz (2019) weisen darauf hin, dass selbst in extremen Szenarien, in denen Maschinen die Arbeit dominieren, Steuern und Verteilungssysteme verwendet werden können, um die Verlierer des technologischen Fortschritts zu entschädigen; entscheidend ist, wie die Gewinne aus technologischen Überschüssen und Preisänderungen der Produktionsfaktoren verteilt werden^18^.

Normativ betrachtet kann die gesamte Gesellschaft als gemeinsamer "ursprünglicher Anspruchsberechtigter" der intelligenten Produktivität verstanden werden. Die entsprechende institutionelle Richtung besteht darin, das gesellschaftliche Vorbesitzrecht an intelligentem Kapital zu erweitern, einschließlich der Schaffung öffentlicher KI-Fonds und sozialer Vermögensfonds, die von Pensionsfonds und öffentlichen Investitionsplattformen gehalten werden, um Anteile an KI-Unternehmen, Recheninfrastruktur und verwandten geistigen Eigentumsrechten zu besitzen; die kommerziellen Erträge, die aus der Nutzung öffentlicher Daten, öffentlicher Forschungsergebnisse und staatlicher Unterstützung entstehen, sollten mit öffentlichen Aktien oder Gewinnbeteiligungsbedingungen versehen werden; die Erkundung von Kapitalkonten für alle, sozialen Dividenden und konformen Datengewinnbeteiligungen sollte gefördert werden. Im Vergleich zu nachträglichen Entschädigungen ermöglichen diese Regelungen, dass gewöhnliche Haushalte bereits vor Beginn der Produktion zu gemeinsamen Eigentümern des intelligenten Kapitals werden, mit dem Ziel, nicht nur die Ungleichheit zu verringern, sondern auch eine stabile Einkommensquelle für die Haushalte und eine Grundlage für den menschlichen Konsum nach dem Rückgang der Arbeitsentgelte zu schaffen.

(IV) Öffentliche Finanzen und soziale Sicherheit neu gestalten

Mit dem relativen Rückgang der Steuerbasis für Arbeitsentgelte müssen die öffentlichen Finanzen stärker auf Kapitalgewinnen, übermäßigen Gewinnen, Monopolrenten und Erträgen aus der Nutzung knapper Ressourcen basieren. Eine Robotsteuer ist kein einfach zu befürwortendes oder abzulehnendes Politikfeld. Das Modell von Guerreiro, Rebelo und Teles (2022) zeigt, dass es in der Übergangsphase, in der reguläre Arbeitskräfte weiterhin auf dem Arbeitsmarkt sind und sich nicht schnell umschulen können, optimal sein könnte, eine Steuer auf Roboter zu erheben; nach dem Ruhestand dieser Arbeitskräfte könnte die optimale Robotsteuer auf null sinken^19^. Dies zeigt, dass die Politik auf die Verluste durch den Wandel und die Quellen der Rente ausgerichtet sein sollte, anstatt dauerhaft und ohne Differenzierung nach der Anzahl der Roboter zu besteuern, um eine normale technologische Entwicklung nicht zu behindern.

Korinek und Lockwood (2026) weisen weiter darauf hin, dass transformative künstliche Intelligenz möglicherweise nacheinander die beiden traditionellen Steuerbasen, nämlich die Arbeitsentgelte und den menschlichen Konsum, untergräbt; wenn autonome allgemeine künstliche Intelligenz den Großteil des Wertes produziert und zunehmend Ressourcen absorbiert, wird es nicht ausreichen, nur den menschlichen Konsum zu besteuern, um die öffentlichen Finanzen aufrechtzuerhalten; es muss direkt mit der Ressourcennutzung und der Gewinnverteilung autonomer künstlicher Intelligenz-Systeme umgegangen werden^14^. Die öffentlichen Ausgaben sollten weiter die Bereiche Bildung, Gesundheit, Altenpflege, Wohnen und grundlegende digitale Dienstleistungen stärken, damit die grundlegenden Lebens- und Entwicklungsbedingungen der Menschen nicht mehr vollständig vom Markt abhängig sind. Ein bedingungsloses Grundeinkommen, eine negative Einkommenssteuer und soziale Dividenden können als institutionelle Optionen in verschiedenen Phasen dienen, aber ihre finanzielle Nachhaltigkeit muss mit den Mechanismen zur Gewinnverteilung des intelligenten Kapitals kombiniert werden und kann nicht hauptsächlich auf der immer kleiner werdenden traditionellen Steuerbasis für Arbeitsentgelte beruhen.

(V) Verhindern, dass der Maschinensektor ungebremst menschliche Ressourcen verdrängt

Wenn die Maschinenabteilung einen selbstverstärkenden Kreislauf bilden kann, besteht die Aufgabe der makroökonomischen Politik nicht nur darin, die Nachfrage zu stimulieren, sondern auch darin, knappe Ressourcen zwischen dem menschlichen und dem Maschinenbereich zuzuweisen. Rechenzentren und Rechenleistungseinrichtungen benötigen Strom, Wasser, Land, Mineralien und öffentliche Infrastruktur. Ein Anstieg der Maschineninvestitionen kann das BIP erhöhen, verbessert jedoch nicht unbedingt das Wohlergehen der Bevölkerung und könnte sogar die grundlegenden Bedürfnisse der Menschen und die ökologische Sicherheit unter Druck setzen. Bedeutende KI-Projekte sollten eine kosten-nutzen Bewertung auf der Grundlage des menschlichen Wohlergehens aufstellen, die nicht nur die kommerziellen Rückflüsse und technologischen Fortschritte betrachtet, sondern auch Beschäftigung, Einkommensverteilung, den Verbrauch von Energie- und Wasserressourcen, öffentliche Dienstleistungen und ökologische Auswirkungen.

Bei der Nutzung knapper öffentlicher Ressourcen sollte klar sein, dass die grundlegenden Lebensbedürfnisse der Bürger, öffentliche Dienstleistungen und ökologische Sicherheit Vorrang haben. Grundsätzlich kann die Expansionsgeschwindigkeit der Maschinenabteilung und die Ressourcenverteilung nicht ausschließlich durch Unternehmensbewertungen, nationale Wettbewerbsfähigkeit oder die Ziele der KI-Systeme selbst bestimmt werden. Unabhängig von der Stärke der KI-Fähigkeiten müssen die endgültigen Verwendungen öffentlicher Ressourcen und die ultimativen Ziele der wirtschaftlichen Entwicklung durch die politischen Systeme der Menschen und öffentliche Werte eingeschränkt werden.

Weiterführende Diskussion: Wiederherstellung der menschlichen Würde und Werte

(1) Unterscheidung zwischen Beschäftigung, Einkommen und Arbeit

In der Industriegesellschaft sind Beschäftigung, Einkommen und Arbeit eng miteinander verbunden. Menschen engagieren sich durch Beschäftigung in bezahlter Arbeit und erhalten durch Löhne Einkommen. Aufgrund der langfristigen hohen Überlappung dieser drei Aspekte wird es leicht, Arbeitslosigkeit als das Fehlen von Arbeit und fehlendes Markteinkommen als das Fehlen von sozialem Beitrag zu verstehen. Doch konzeptionell sind sie nicht identisch. Beschäftigung ist eine bezahlte Arbeitsbeziehung in der Marktwirtschaft; Einkommen ist das wirtschaftliche Recht einer Person, soziale Ressourcen zu erhalten und zu nutzen; die in diesem Artikel als Arbeit bezeichnete Tätigkeit wird in einem breiten Sinne verstanden und bezieht sich auf die zielgerichtete Veränderung der äußeren Welt, anderer Menschen und des eigenen Selbst. Die Pflege von Familien, die Erziehung von Kindern, das Lernen und Forschen, die künstlerische Schöpfung, die Teilnahme an der Gemeinschaft und öffentlichen Angelegenheiten können die Eigenschaften von Arbeit und sozialem Beitrag haben, erscheinen jedoch nicht unbedingt in Form von Beschäftigung und bringen auch nicht zwangsläufig Markteinkommen.

(2) Beschäftigung könnte abnehmen, aber Arbeit wird nicht verschwinden

Wenn gewöhnliche Arbeit nicht mehr der zentrale Produktionsfaktor ist, könnte die Gesamtzahl der Arbeitsplätze auf dem Markt sinken oder viele Arbeitsplätze könnten sich auf zwischenmenschliche Dienstleistungen und öffentliche Aktivitäten verlagern, die von Maschinen schwer zu ersetzen sind. Doch das bedeutet nicht, dass die menschliche Gesellschaft die Arbeit verliert. Im Gegenteil, Menschen könnten von vielen sich wiederholenden, erzwungenen und entfremdeten produktiven Beschäftigungen befreit werden und mehr Zeit in Pflege, Kreativität, Lernen, Beziehungen und öffentliches Leben investieren. Das Problem ist, dass die Industriegesellschaft die Hauptkanäle für den Erwerb von Einkommen und sozialer Anerkennung an die Beschäftigung gebunden hat. Wenn die Beschäftigung abnimmt und die Institutionen unverändert bleiben, verlieren die Menschen nicht nur Löhne, sondern auch Identität, soziale Beziehungen, Zeitstruktur und das Gefühl, gebraucht zu werden. Daher reicht es nicht aus, materielle Zuschüsse bereitzustellen, um die sozialen Probleme der KI-Ära zu lösen.

(3) Die menschliche Würde muss schrittweise von der Beschäftigung entkoppelt werden

Die Industriegesellschaft hat den Erfolg und den Wert des Menschen lange Zeit anhand von Beruf, Lohn und Marktproduktivität gemessen. Wenn KI in immer mehr Aufgaben schneller, billiger und genauer als Menschen ist, werden die meisten Menschen, wenn dieser Standard unverändert bleibt, letztendlich als ineffizient und wertlos angesehen. Die sogenannten gewöhnlichen Arbeiter, die zu "nutzlosen Menschen" werden, sind nur eine Beschreibung ihres wirtschaftlichen Funktionsverlustes und dürfen keinesfalls als ethische Bewertung des Menschen verstanden werden. Menschen besitzen Subjektivität, Empfindungen, Beziehungen, Kreativität, Verantwortung und die Fähigkeit zur öffentlichen Teilnahme; ihr Wert kann nicht allein durch die Bereitschaft von Unternehmen, sie einzustellen, die Marktpreise von Produkten oder die Produktionseffizienz im Vergleich zu Maschinen bestimmt werden.

Daher erfordert die KI-Ära die gleichzeitige Wiederherstellung von zwei Systemen: Ein System sichert Einkommen und öffentliche Dienstleistungen, sodass Menschen aufgrund des Rückgangs der Marktproduktionsfunktion nicht ihre grundlegenden Lebensbedürfnisse verlieren; ein anderes System erweitert die soziale Teilnahme und die Wertanerkennung, sodass Pflege, Lernen, kulturelle Schöpfung, Gemeinschaftsdienste und öffentliche Entscheidungsfindung echte Zeit, Ressourcen und sozialen Status erhalten. Nur wenn Einkommen und Beschäftigung entkoppelt werden, ohne dass neue Mechanismen für soziale Teilnahme vorhanden sind, könnten Menschen ein Grundeinkommen erhalten, aber dennoch in Identitätsverlust und sozialer Marginalisierung gefangen bleiben; nur wenn der geistige Wert des Menschen betont wird, ohne eine stabile Ressourcensicherung, könnte die Würde zu einer leeren Trostbotschaft werden. Das Einkommenssystem und das Wertesystem müssen koordiniert angepasst werden.

Fazit

Der grundlegende Unterschied zwischen KI und früheren technologischen Fortschritten besteht nicht nur darin, wie viel Produktivität sie steigern oder wie viele Arbeitsplätze sie ersetzen können, sondern darin, dass sie zum ersten Mal möglicherweise die am schwersten zu reproduzierende Intelligenz der Menschheit in Kapital umwandeln können, das akkumuliert, reproduziert und in großem Maßstab bereitgestellt werden kann. Analog zur digitalen Wirtschaft, in der Daten zum entscheidenden Produktionsfaktor werden, definiert dieser Artikel die KI-Wirtschaft als eine wirtschaftliche Form, in der gewöhnliche Arbeit nicht mehr eine universelle Eingabe für die Produktionsausweitung und die Hauptbeschränkung für das Wirtschaftswachstum darstellt. Die gegenwärtige Welt hat diese reife Form noch nicht erreicht, aber diese funktionale Definition kann helfen, die strukturellen Veränderungen zu identifizieren, die gerade stattfinden.

Der Rückzug gewöhnlicher Arbeit aus dem zentralen Produktionsprozess wird den traditionellen Zyklus "Beschäftigung - Löhne - Konsum - Gewinne - Investitionen" schwächen. Unter Bedingungen wie der Konzentration des Kapitalbesitzes, unzureichender Umverteilung und einer hohen Konsumneigung gewöhnlicher Bewohner wird der Rückgang des Anteils des Einkommens der gewöhnlichen Bewohner zu einem strukturellen Mangel an effektiver Nachfrage führen. Dies ist eine häufig diskutierte Schlussfolgerung in der bestehenden Forschung und steht auch am nächsten zur traditionellen Makroökonomie.

Doch diese Schlussfolgerung basiert weiterhin auf der Annahme, dass die Menschheit das einzige Subjekt des endgültigen Wohls ist und dass Maschineninvestitionen letztendlich den Bedürfnissen der Menschen dienen. Unternehmenswettbewerb und nationale Strategien können dazu führen, dass KI-Investitionen über einen längeren Zeitraum von den Konsumgewohnheiten der Bewohner abweichen, aber sie werden immer noch von menschlichen Zielen, Organisationen und Institutionen getrieben; nur wenn intelligentes Kapital das dauerhafte Recht auf Ressourcenverteilung erlangt und seine eigenen Fähigkeiten, Existenz oder Expansion in seine Ziele einbezieht, können die Nachfragesubjekte und Wachstumsziele tatsächlich verändert werden. Daher könnte die Wirtschaft möglicherweise nicht aufgrund unzureichender Nachfrage der gewöhnlichen Bewohner aufhören zu wachsen; viel alarmierender ist, dass das BIP, die Investitionen und die technischen Fähigkeiten weiter steigen, während das Einkommen, der Konsum und das Wohlergehen der Menschen sinken. Der Unterschied zwischen der sogenannten "K-förmigen Erholung" und dem "historischen Wendepunkt" liegt hier: Erstere ist eine zyklische Differenzierung innerhalb derselben Wirtschaftsstruktur, während letzterer bedeutet, dass sich die zentralen Produktionsfaktoren, die Mechanismen der Ressourcenverteilung und die Subjekte des Wohls verändert haben.

Um zu beurteilen, ob der Wendepunkt tatsächlich erreicht ist, sollten mindestens vier Signale beobachtet werden: Ob das Produktionswachstum langfristig nicht mehr von der Eingabe gewöhnlicher Arbeit abhängt; ob der Anteil des Einkommens der gewöhnlichen Bewohner weiterhin sinkt und nicht durch Kapitalgewinne und Umverteilung ausgeglichen werden kann; ob KI-Investitionen unter dem Druck von Gewinnprognosen, einer Entspannung des strategischen Wettbewerbs oder einer Verschärfung der Politik weiterhin auf Maschinenproduktion und autonome Reinvestitionen angewiesen sind; ob das BIP-Wachstum weiterhin von dem tatsächlichen Wohlergehen der Mehrheit der Menschen abweicht. In der gegenwärtigen Phase kann nicht behauptet werden, dass all diese Bedingungen erfüllt sind, aber es kann auch nicht weiterhin angenommen werden, dass die historischen Mechanismen der technologischen Kompensation zwangsläufig wiederholt werden.

Der Kern der Politik besteht nicht darin, den technologischen Fortschritt zu stoppen, sondern sicherzustellen, dass die Produktivität weiterhin den Menschen dient. Kurzfristig müssen Beschäftigung, Einkommen und Nachfrage stabilisiert werden, um eine übermäßige Differenzierung zwischen KI-Investitionen und dem Konsum der Bewohner zu verhindern; mittelfristig müssen die Eigentumsrechte gewöhnlicher Bewohner an intelligentem Kapital ausgeweitet, die öffentliche Finanzwirtschaft und die öffentlichen Dienstleistungen umgestaltet und die unbegrenzte Expansion der Maschinenabteilung in Bezug auf knappe Ressourcen eingeschränkt werden. Auf einer tiefergehenden Ebene muss auch zwischen Beschäftigung, Einkommen und Arbeit unterschieden werden, sodass Einkommen und Würde schrittweise von der einseitigen Abhängigkeit von Marktbeschäftigung befreit werden und neu beantwortet wird, wer das Subjekt des wirtschaftlichen Wohls ist, welche Aktivitäten sozialen Beitrag leisten und wie Rechte verteilt werden.

Die Makroökonomie der KI-Ära muss letztendlich nicht nur beantworten, wie man die Produktivität steigert, Investitionen stabilisiert und die Nachfrage ausweitet, sondern auch: Wie kann sichergestellt werden, dass die Wirtschaft weiterhin den Bedürfnissen, der Würde und der Entwicklung des Menschen dient, wenn die Wirtschaft nicht mehr auf die Teilnahme der Mehrheit der Menschen an der Produktion angewiesen ist, geschweige denn auf die Mehrheit der Menschen beim Konsum?