BIS ostrzega: sztuczna inteligencja komplikuje bankom centralnym ocenę inflacji

Bank Rozrachunków Międzynarodowych, instytucja określana mianem banku centralnego banków centralnych, ostrzega w najnowszym raporcie rocznym, że gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji zmienia sposób, w jaki trzeba liczyć inflację i ustalać stopy procentowe. Według BIS decydenci nie mogą już traktować AI jako odległego trendu technologicznego, lecz muszą uznać ją za zmianę strukturalną porównywalną z elektryfikacją albo upowszechnieniem internetu.

Cztery punkty zapalne

W dorocznym raporcie ekonomicznym, opublikowanym pod koniec czerwca, BIS wskazuje cztery główne źródła ryzyka dla globalnej gospodarki w 2026 roku: odnowioną presję inflacyjną po szoku energetycznym związanym z konfliktem na Bliskim Wschodzie, niepewność co do trwałości boomu inwestycyjnego wokół AI, rosnące podatności w sektorze pozabankowym oraz słabnące finanse publiczne gospodarek rozwiniętych. Instytucja podkreśla, że globalne bufory ochronne, które pozwoliły przetrwać wcześniejsze wstrząsy, wyraźnie się kurczą.

Zamknięcie Cieśniny Ormuz i konflikt w Iranie oznaczały, jak wylicza BIS, ubytek ponad 10 milionów baryłek ropy dziennie, czyli około 13 procent normalnej podaży. To przełożyło się na wzrost globalnej inflacji o mniej więcej 0,5 punktu procentowego. Bank ostrzega, że po doświadczeniach z lat 2021-2023 banki centralne nie mogą lekceważyć ryzyka efektów drugiej rundy, w których jednorazowy wzrost cen zamienia się w trwalszą presję inflacyjną, a oczekiwania inflacyjne tracą zakotwiczenie.

AI jako nowa zmienna makroekonomiczna

Największym novum w tegorocznym raporcie jest miejsce, jakie BIS przyznaje sztucznej inteligencji w analizie inflacji. Debata przesunęła się z pytania, czy AI ma znaczenie dla gospodarki, na pytania o czas, kierunek i mechanizm transmisji tego wpływu: jak szybko efekty się pojawią, czy najpierw podniosą, czy obniżą ceny, i jak banki centralne powinny reagować na siłę, która krótkoterminowo może działać inflacyjnie, a długoterminowo deflacyjnie.

Z jednej strony masowe wydatki na półprzewodniki, centra danych i infrastrukturę energetyczną podbijają globalny wzrost i rynki finansowe, ale jednocześnie głód energii elektryczny tej rozbudowy już teraz podbija ceny i koszty produkcji, z możliwymi skutkami dla inflacji. Z drugiej strony BIS przyznaje, że AI może się okazać czynnikiem dezinflacyjnym, jeśli obiecywane wzrosty produktywności faktycznie się zmaterializują w kolejnych latach.

Szybkie i powszechne przyjęcie sztucznej inteligencji oznacza pilną potrzebę, aby banki centralne podniosły swoje umiejętności - z raportu rocznego Banku Rozrachunków Międzynarodowych

Jak banki centralne już używają AI

Część instytucji nie czeka na rozstrzygnięcie tej debaty i sama sięga po sztuczną inteligencję do analizy własnej polityki. Europejski Bank Centralny od końca 2022 roku stosuje model uczenia maszynowego analizujący około 60 wskaźników, który w drugim i czwartym kwartale 2025 roku sygnalizował wzrost inflacji bazowej z wyprzedzeniem około 20 punktów bazowych względem faktycznego odczytu.

Niemiecki Bundesbank potwierdził w grudniu 2025 roku, za pośrednictwem prezesa Joachima Nagela, że stosuje szeroką gamę aplikacji AI, w tym model o nazwie MILA, który analizuje komunikację banków centralnych strefy euro. W Rezerwie Federalnej Christopher Waller i Philip Jefferson publicznie dyskutują o efektach produktywności generowanych przez AI, podczas gdy inny członek FOMC, Kevin Warsh, ostrzegał przed zjawiskiem określanym jako "prędkość ucieczki" inflacji napędzanej inwestycjami w AI.

Dług, stablecoiny i ryzyko przeinwestowania

BIS zwraca też uwagę na drugą stronę boomu AI, czyli sposób jego finansowania. Skala zobowiązań inwestycyjnych wielkich firm technologicznych zaczyna wyprzedzać ich bieżące zyski, a intensywna konkurencja między hyperscalerami może skłaniać je do angażowania kapitału w projekty o niepewnej stopie zwrotu. Bank ostrzega przed ryzykiem "circular financing", czyli wzajemnego finansowania się spółek z tego samego ekosystemu AI, co w razie załamania popytu mogłoby wywołać efekt domina.

Raport zwraca uwagę również na rosnącą rolę stablecoinów w finansowaniu tej rozbudowy infrastruktury. Ich kapitalizacja sięgnęła około 320 miliardów dolarów pod koniec maja 2026 roku, a 99,4 procent z nich jest zabezpieczonych walutami fiducjarnymi powiązanymi z dolarem. Szacowany roczny wolumen transakcji w stablecoinach sięgnął w 2025 roku 28 bilionów dolarów.

Co to oznacza dla decydentów

Dla banków centralnych praktyczny wniosek z raportu jest taki, że nie wystarczy już obserwować rozwój AI z boku. BIS podkreśla, że instytucje monetarne i nadzorcze muszą same stać się użytkownikami tej technologii, żeby skutecznie oceniać i zarządzać związanym z nią ryzykiem, zamiast pozostawać, jak to ujęto w raporcie, jedynie świadomymi obserwatorami postępu technologicznego.

To przekłada się bezpośrednio na rynek pracy wewnątrz samych banków centralnych, gdzie rośnie zapotrzebowanie na analityków potrafiących łączyć wiedzę ekonomiczną z kompetencjami w uczeniu maszynowym. Rozdźwięk między bankami, które już wdrożyły narzędzia takie jak model EBC czy MILA Bundesbanku, a tymi, które dopiero zaczynają budować takie zdolności, może w praktyce oznaczać różnice w trafności prognoz inflacyjnych i szybkości reakcji na szoki gospodarcze.

Dla polskich firm i inwestorów przesłanie BIS sprowadza się do tego, że decyzje Rezerwy Federalnej, Europejskiego Banku Centralnego czy innych kluczowych instytucji w nadchodzących kwartałach będą w coraz większym stopniu uwzględniać nietypowe, trudne do prognozowania czynniki związane z inwestycjami w AI, takie jak ceny energii wokół centrów danych czy tempo wzrostu płac w zawodach związanych ze sztuczną inteligencją. To zwiększa niepewność co do ścieżki stóp procentowych, od której zależą koszty kredytu i wycena aktywów również poza Stanami Zjednoczonymi i strefą euro.