Central Bank AI: la Fed apre le porte a Big Tech

Il precedente: Greenspan e la scommessa sulla produttività

Nel 1996, il presidente della Federal Reserve Alan Greenspan avanzò una tesi contraria al consenso interno. La produttività americana stava accelerando grazie all'informatica.

Il meccanismo era lineare: più tecnologia, più output per ora lavorata, pressione al ribasso sui prezzi. Greenspan mantenne i tassi bassi mentre la disoccupazione scendeva verso il 4%.

Gli economisti dello staff prevedevano un ritorno dell'inflazione. Arrivò invece crescita sostenuta. La lettura di una general-purpose technology divenne, di fatto, politica monetaria.

Oggi il contesto differisce. La struttura resta identica. Una banca centrale prova a leggere una rivoluzione tecnologica in tempo reale, con dentro tutti i rischi di una lettura sbagliata.

Cosa ha fatto davvero la Fed

La Federal Reserve ha istituito le Chairman's Task Forces for Advancing Monetary Policy. Una di esse porta il nome Productivity and Jobs.

Il mandato è esplicito: valutare l'impatto economico delle nuove tecnologie general-purpose, inclusa l'intelligenza artificiale, per orientare le scelte su occupazione e inflazione. Il presidente Kevin Warsh ha chiesto ai leader di misurare "il ritmo, la portata e l'impatto economico" di queste tecnologie. La pagina ufficiale reca la data del 9 luglio 2026, come documenta il sito del Board of Governors^[1].

Warsh guida ora la Fed, dettaglio politicamente rilevante di per sé. La sua enfasi sulla produttività riecheggia la tradizione che vede la tecnologia come motore disinflazionistico.

Questo è un cambiamento istituzionale, altro che esercizio accademico. Una banca centrale integra l'AI nel proprio quadro decisionale in modo formale, con leader nominati e un mandato scritto. Il tema central bank AI passa dai paper alla governance.

La composizione conta più del mandato

I nomi rivelano la vera architettura del potere qui.

Alla guida ci sono Marc Andreessen, cofondatore di Andreessen Horowitz, Charles I. Jones, professore di economia a Stanford e in aspettativa presso Anthropic, e Asha Sharma, executive vice president e CEO di Xbox in Microsoft. Tre profili legati direttamente al capitale e all'infrastruttura dell'intelligenza artificiale.

Osservate la provenienza: venture capital, un laboratorio di frontiera, un hyperscaler.

La Fed ha scelto di ascoltare chi costruisce e finanzia la tecnologia, oltre agli economisti accademici tradizionali. Questo amplia la competenza tecnica. Introduce anche un canale di influenza privata dentro l'istituzione monetaria più importante del pianeta.

La posizione fondante resta valida: la competizione AI è un problema di accesso ai semiconduttori, oltre che di modelli. Chi controlla le fab e il calcolo controlla l'esito. La presenza di un hyperscaler al tavolo Fed conferma dove risiede oggi il potere reale.

Il meccanismo: perché questo sposta la politica monetaria

La produttività determina il tasso di interesse neutrale. Alza il potenziale di crescita e cambia il livello dei tassi compatibile con la stabilità dei prezzi.

Ecco il punto: la stima della produttività futura diventa un input diretto delle decisioni sui tassi. Chi definisce quella stima orienta il costo del denaro globale.

Qualora la task force concluda che l'AI accelera la produttività, la Fed guadagna spazio per tollerare mercati del lavoro tesi e crescita rapida. Il risultato assomiglia agli anni tardi di Greenspan: tassi più bassi rispetto a quanto i modelli storici suggerirebbero.

Il capitale privato ottiene così una leva sull'assunzione che regge l'intera curva dei rendimenti.

Il rischio di cattura, con un precedente

La storia offre un avvertimento preciso. Nel 1971 il presidente Fed Arthur Burns cedette alle pressioni dell'amministrazione Nixon e mantenne una politica accomodante verso le elezioni del 1972. Il risultato fu l'inflazione degli anni Settanta, con il tasso che superò il 12% nel 1974.

La lezione riguarda la cattura dell'istituzione da parte di interessi esterni.

Oggi la fonte di pressione cambia natura. Il capitale tecnologico porta competenza reale e, insieme, un interesse economico diretto in tassi bassi e valutazioni elevate. Un consulente che possiede quote in laboratori AI trae vantaggio da una lettura ottimista della produttività.

Questo genera un conflitto strutturale, altro che sospetto individuale. La Fed dovrà costruire muri di separazione robusti. La qualità di quei muri determinerà la credibilità dell'intero esercizio.

La mia posizione: il confine tra Fed e Big Tech si assottiglia

Ecco la tesi in una riga: l'ingresso di leader di Big Tech negli organi consultivi della Fed segna l'inizio di una fusione strutturale tra capitale tecnologico e politica monetaria.

Questa fusione ha precedenti parziali. La finanza sedeva già ai tavoli della Fed tramite i primary dealer e i consigli regionali. La novità sta nell'ingresso diretto di chi possiede le fabbriche di calcolo e i modelli di frontiera.

Riconosco il rischio della mia lettura.

Cambierei idea davanti a due fatti: un mandato della task force limitato a pura ricerca accademica pubblica, e l'assenza di raccomandazioni operative nelle comunicazioni FOMC entro diciotto mesi. In quel caso resterebbe un esercizio simbolico. I fatti finora puntano nella direzione opposta.

Tre implicazioni per il capitale

La struttura genera conseguenze concrete per chi alloca capitale adesso. La tesi produttività, una volta istituzionalizzata, si trasferisce dai discorsi alle proiezioni economiche ufficiali. Da lì entra nei prezzi.

1. Family Office e Sovereign Wealth Fund (orizzonte 36 mesi): sovrappesate gli asset legati all'infrastruttura AI e ai semiconduttori, poiché la Fed sta istituzionalizzando la tesi produttività.
2. Chief Risk Officer (orizzonte 18 mesi): aggiungete ai modelli VAR lo scenario di un tasso neutrale rivisto al rialzo per effetto AI, oggi assente dalle calibrazioni storiche.
3. CFO e Investor Relations (orizzonte 24 mesi): verificate la narrativa macro portata agli investitori, poiché una revisione della produttività cambierebbe il costo del capitale atteso.

Il mercato prezza ancora poco questo canale di trasmissione. La divergenza tra la retorica di indipendenza della Fed e l'ingresso del capitale privato si risolve sempre. La questione resta come.

Ogni gestore che ignora questo passaggio costruisce portafogli su un tasso neutrale obsoleto. Il regime dei tassi post-2020 chiuse il bull run trentennale dei bond. Adesso l'AI introduce una seconda variabile nel calcolo del rendimento reale di lungo periodo.

La previsione

Formulo una previsione verificabile, con orizzonte e indicatore espliciti.

La Productivity and Jobs task force pubblicherà almeno un output formale, report o raccomandazione, che influenzerà una comunicazione ufficiale del FOMC entro il 31 dicembre 2027. Confidence: 65%. Il segnale di smentita è chiaro: assenza di qualsiasi pubblicazione o comunicazione della task force entro quella data.

Questo è un cambio di regime nella governance monetaria, altro che episodio isolato.

What to watch

Tre indicatori confermeranno o smentiranno la tesi nei prossimi trimestri.

• Riferimenti espliciti alla produttività AI nei verbali FOMC e nei discorsi di Warsh.
• Adozione di organismi consultivi analoghi presso BCE, Bank of England o Bank of Japan.
• Revisioni delle stime di produttività di lungo periodo nelle proiezioni economiche della Fed.

La Banca dei Regolamenti Internazionali segue da vicino l'impatto dell'AI sulle banche centrali, come si legge nella copertura di Central Banking sul BIS^[2] e di Risk.net^[3]. Il BIS ha ripetutamente segnalato i rischi di concentrazione nell'infrastruttura di calcolo.

Osservate la provenienza dei consulenti, oltre ai loro report. La governance rivela l'intenzione prima dei documenti.