最近、2つの記事が非常に話題になっている。

スタンフォード GSB と NBER の長期的な経済成長研究の第一人者である Charles I. Jones（学術界向け）は、論文《A.I. and Our Economic Future》の中で、AIは経済を大きく変えるが、その過程はおそらく漸進的であると判断している。
彼の枠組みは「弱いリンク」を強調している——経済成長はシステム内で最も自動化が難しい部分に依存しているため、たとえAIが多くのタスクの効率を10倍・100倍に向上させても、GDPが即座に爆発的に伸びるわけではない。
成長は訪れるが、市場の想像よりも遅い。
一方、Citrini Research（米国のマクロヘッジファンド調査機関、トレーダーやファンドマネージャー向け；本文中では研究員兼マクロアナリストのAlap Shahの執筆とされている）は、《The 2028 Global Intelligence Crisis》（副題は「未来からの金融史思想実験」）という記事で、全く異なる時間スケールを用いている。今後24ヶ月の資産価格、雇用への衝撃、信用伝導、流動性リスクを見ているのだ。
その核心的な警告は、AIの代替速度が労働市場、政策、金融システムの緩衝速度を超えると、「幽霊GDP」が出現する可能性があるということだ——帳簿上の産出は増加しているが、所得は一般消費者に流れず、需要側が逆に弱まる。最終的にはホワイトカラーの雇用圧力がSaaS収入、プライベートクレジット、保険資本金に伝播し、最終的には金融システム全体の脆弱性に繋がる。
この2つの論文の最も共通して読む価値がある点は、同じ現実を議論しているが、異なる読者層に向けて、異なる問いに答えていることだ。
Jonesは経済学者向けに書き、20〜50年の長期的な成長経路と均衡を重視している。一方、Citriniは市場参加者向けに書き、今後数四半期から2年以内の企業利益、資産価格、信用リスクの再評価に関心を持っている。
したがって、表面的には結論が逆のように見えるが、実際には「長期成長の論理」と「短期衝撃の論理」の重ね合わせに過ぎない。
本当の分岐点は、「AIは配分構造を変えるかどうか」ではなく、「その速度がどれだけ速いか」だ。両者ともに、AIは資本回収率を高め、一部の労働所得を圧縮することを認めている。議論の焦点は、これは50年かけてゆっくり進む構造変化なのか、それとも5年以内に急激に再評価・圧縮される激しい再価格設定なのかにある。
前者であれば、社会は再教育や政策の移行、新産業の吸収によって緩衝できる余裕がある。一方、後者であれば、多くの制度（雇用、信用、社会保障、資産評価）が追いつかない可能性が高い。
これが、今日の市場に潜む盲点の一つだ。多くの人は「AIの効率化→企業利益増加→株価上昇」とだけ価格付けをしているが、「需要の出所」については真剣に考えていない。AIに代替される人々も、実は消費需要の一部なのだ。
企業の合理的な意思決定（リストラ、効率化、AIの導入拡大）が積み重なると、マクロレベルの囚人のジレンマに陥る可能性もある。
《A.I. and Our Economic Future》は、「AIはより高い成長をもたらすが、時間が必要だ」と語る。
《The 2028 Global Intelligence Crisis》は、「時間が圧縮され、成長が拡散しない場合、危機が先に到来する可能性がある」と述べている。
したがって、これは正誤の問題ではなく、時間の問題だ。本当に再評価が必要なのは、AI株だけでなく、「人類の認知労働が長期的に希少であり続ける」という仮定に基づく所得分配、資産評価、信用モデル、社会保障制度全体だ。