W naszym wywiadzie z @jvisserlabs wyjaśnił, dlaczego technologie wykładnicze łamią makro modele, na których polegaliśmy przez dziesięciolecia. Jego największa konkluzja: tradycyjne sygnały zawodzą, ponieważ gospodarka teraz opiera się na oprogramowaniu, obliczeniach i inteligencji, a nie na dobrach fizycznych.

Paradoks AI polega na tym, że im mądrzejszy się staje, tym szybciej sprawia, że dzisiejsze wydatki stają się nieistotne @jvisserlabs Gdy inteligencja się kumuluje: - AI zaczyna rozwiązywać problemy z mocą, chipami i efektywnością szybciej, niż ludzie to zaplanowali - Popyt na centra danych osiąga szczyt nie z powodu niedoboru, ale z powodu arbitrażu inteligencji - CapEx jest wyprzedzany przez sam model W ten sposób kończysz w spirali deflacyjnej, nawet gdy zyski megakorporacji rosną.

NOWE PODSUMOWANIE: Gospodarka AI zostawia pracowników w tyle Omawiamy: 🔸Szanse na obniżkę stóp procentowych w wahaniach 🔸Wzrost AI zniekształca gospodarkę 🔸Makro podręcznik na 2026 rok 🔸Nowa wizja Fed-Skarb 🔸Mike Green i gospodarka w kształcie K @Tyler_Neville_ @qthomp @fejau_inc Czas: 00:00 Wprowadzenie 02:49 Wahania szans na obniżkę stóp 09:48 Reklama Grayscale 10:27 Struktura rynku i pozycjonowanie 15:14 Debata o wyścigu AI 23:59 Plan na przyszły rok 31:31 Reklama Grayscale 32:18 Obniżki w 2026 roku i nowa wizja Fed-Skarb 38:34 Górnicy złota i handel surowcami 42:18 Polityka energetyczna i naftowa 46:22 Mike Green i gospodarka w kształcie K 55:17 Ostateczne myśli Linki poniżej ↓