The Stabilisation Gap: Artificial Intelligence Exposure and Macroeconomic Policy Space in the World's Ten Largest Economies

Wirtschaftliche Stabilität ist die Kunst, die Produktion und die Preise eines Landes stabil zu halten, während sich die Welt um es herum verändert. Wenn eine neue Technologie eintrifft, verändert sie die Geschwindigkeit, mit der eine Wirtschaft natürlich wächst – eine Geschwindigkeit, die Ökonomen als Trend bezeichnen. Um die Wirtschaft auf Kurs zu halten, müssen Zentralbanken und Regierungen ihre Instrumente anpassen: Zinssätze, um die Ausgaben zu steuern, sowie Steuern oder Kreditaufnahme, um die Verschuldung zu verwalten. Seit Jahrzehnten stützt sich die führende Theorie darüber, wie dies zu erreichen ist, auf eine spezifische mathematische Beziehung zwischen dem, was Menschen für die Zukunft sparen, und der Geschwindigkeit, mit der die Wirtschaft wächst. Wenn eine mächtige neue Technologie eintrifft, erschafft sie nicht nur Arbeitsplätze oder Produkte; sie verändert die grundlegende Mathematik der Interaktion zwischen Zinssätzen und Schulden. Die Frage, vor der die größten Volkswirtschaften der Welt stehen, ist, ob sie bereit für die spezifische Art von Schock sind, die die künstliche Intelligenz mit sich bringt, und ob ihre aktuellen Finanzinstrumente stark genug sind, um dies zu bewältigen.

Ein Forscher der Universität Sevilla hat diese Frage untersucht, indem er die zehn größten Volkswirtschaften der Welt betrachtete: die Vereinigten Staaten, China, Deutschland, Japan, das Vereinigte Königreich, Indien, Frankreich, Russland, Italien und Brasilien. Die im späten Jahr 2026 veröffentlichte Studie führt zwei unterschiedliche Ideen zusammen, die selten nebeneinander verglichen wurden. Die erste ist die „Exposition“ der Erwerbsbevölkerung eines Landes gegenüber künstlicher Intelligenz, was bedeutet, wie viele Jobs Aufgaben beinhalten, die KI problemlos ausführen kann. Die zweite ist der „politische Spielraum“ (policy space), der einer Regierung zur Verfügung steht, was schlichtweg den Spielraum beschreibt, den sie hat, um die Zinssätze zu senken oder die Ausgaben zu erhöhen, ohne eine Finanzkrise auszulösen. Der Forscher erstellte für jedes Land einen detaillierten Index, der Daten darüber kombiniert, welche Jobs KI nutzen, mit Daten darüber, wie hoch die Verschuldung eines Landes ist und wie hoch ihre aktuellen Zinssätze liegen. Das Ziel war es zu sehen, ob die Länder, die am stärksten durch KI bedroht sind, auch diejenigen sind, die am wenigsten in der Lage sind, darauf zu reagieren.

Die Untersuchung begann mit der Kartierung der Frage, wer die künstliche Intelligenz tatsächlich baut und wer sie lediglich nutzt. Die Ergebnisse zeigten ein krasses Ungleichgewicht. Während die Vereinigten Staaten und China zusammen fast zwei Drittel der gesamten Wirtschaftsleistung dieser zehn Nationen produzieren, sind sie für neunzig Prozent der privaten Investitionen in künstliche Intelligenz verantwortlich. Mit anderen Worten: Die Technologie wird in nur zwei Orten erschaffen, während der Rest der Welt größtenteils darauf wartet, sie zu übernehmen. Überraschenderweise sind die Länder mit der höchsten Anzahl an Arbeitnehmern, die der KI ausgesetzt sind, nicht zwangsläufig diejenigen, die sie entwickeln. Das Vereinigte Königreich, die USA, Deutschland und Frankreich weisen ein hohes Maß an Exposition auf, was bedeutet, dass die Aufgaben ihrer Arbeitnehmer bald durch KI verändert werden könnten. Dennoch ist China, ein massiver Produzent von KI, eine Volkswirtschaft, deren Erwerbsbevölkerung vergleichsweise weniger exponiert ist, da ein großer Teil der dortigen Arbeitsplätze in der Landwirtschaft und in Basislaborarbeiten liegt – Tätigkeiten, die derzeit weniger anfällig für Automatisierung sind. Dieses Missverhältnis bedeutet, dass die meisten der weltweit größten Volkswirtschaften die KI nicht als Schöpfer, sondern als Anwender einer Technologie erleben werden, die anderswo entwickelt wurde.

Die Studie testete dann eine spezifische Sorge: dass die Länder, die am stärksten von dieser Umstellung betroffen wären, auch finanziell am fragilsten seien und weder über das Geld noch über den Zinsspielraum verfügen würden, um den Schlag abzufedern. Die Daten stützten diese Befürchtung nicht. Es gab keinen klaren Zusammenhang zwischen der Exposition der Arbeitnehmer eines Landes und dem fiskalischen oder monetären Spielraum, den dieses Land besaß. Beispielsweise haben Russland und Brasilien hohe Zinssätze und eine geringe Verschuldung, was ihnen viel Spielraum zum Manövrieren gibt, während Japan sehr niedrige Zinssätze und eine hohe Verschuldung hat, was ihm wenig Spielraum lässt. Die Länder, die am stärksten der KI ausgesetzt sind, wie das Vereinigte Königreich und Deutschland, verfügen über unterschiedliche finanzielle Spielräume, aber die Exposition selbst scheint nicht vorherzusagen, ob ein Land schwach oder stark ist. Die Forschung untersuchte auch, ob Länder, die in jüngster Zeit massiv in KI investiert haben, ein schnelleres Wirtschaftswachstum verzeichneten. Die Antwort lautete: Nein; in den Daten von 2018 bis 2025 korrelierte eine höhere Investition in KI nicht mit einem schnelleren Wachstum der Arbeitsproduktivität. Dies deutet darauf hin, dass die Vorteile einer solch mächtigen Technologie Zeit benötigen, um sichtbar zu werden, oder dass die Investitionszahlen noch nicht groß genug sind, um einen klaren Effekt zu zeigen.

Der bedeutendste Befund ergab sich aus einer Simulation, die fragte, was passieren würde, wenn künstliche Intelligenz das Wirtschaftswachstum erfolgreich ankurbelt. Der Forscher nutzte ein Standard-Wirtschaftsmodell, um die Folgen eines Anstiegs des Wachstums für die Verschuldung und die Zinssätze jedes Landes zu berechnen. Die Simulation ging davon aus, dass Menschen ihre Ausgaben nicht einfach zwischen heute und morgen verschieben können – eine gängige Sichtweise in der Ökonomie. Unter dieser Annahme gilt: Wenn KI die Wirtschaft schneller wachsen lässt, muss der natürliche Zinssatz – der Satz, der die Wirtschaft stabil hält – noch schneller steigen. Dies schafft eine schwierige Situation für Regierungen mit hohen Schuldenbeständen. Da der Zinssatz ihrer Schulden stärker steigen würde als das Wachstum der Wirtschaft, vergrößert sich die Lücke zwischen beiden. Um zu verhindern, dass ihre Schulden außer Kontrolle geraten, müssten diese Regierungen einen wesentlich größeren Haushaltsüberschuss erwirtschaften, was bedeutet, dass sie mehr Steuern eintreiben oder mehr Ausgaben kürzen müssten, als sie derzeit planen.

Dies erzeugt ein Paradoxon, das der Autor als „Stabilisierungslücke“ bezeichnet. Einerseits hilft der Anstieg der Zinssätze den Zentralbanken. In Ländern wie Japan und der Eurozone, in denen die Zinssätze derzeit sehr niedrig und nahe an der unteren Grenze liegen, gibt ein Anstieg des natürlichen Zinssatzes ihnen mehr Spielraum, um bei einer Rezession die Zinsen zu senken. Es stellt ein lebenswichtiges Instrument zur Steuerung der Wirtschaft wieder her. Andererseits schadet dieser Anstieg der Fiskalpolitik. Für Länder mit hoher Verschuldung, wie Japan, die USA, Italien und Frankreich, ändert sich die Mathematik so, dass sie ihre Budgets erheblich straffen müssen. In einem zentralen Szenario müsste Japan seinen primären Haushaltssaldo um 1,14 Prozent des gesamten Wirtschaftsausstoßes erhöhen, nur um seine Schulden stabil zu halten, während die Vereinigten Staaten dasselbe um 0,78 Prozent tun müssten. Wenn die Wirtschaft stark auf die neue Technologie reagiert, könnten diese Zahlen noch weiter steigen.

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die Länder, die am stärksten der KI ausgesetzt sind, zwar derzeit nicht am stärksten finanziell eingeschränkt sind, das Eintreffen der Technologie selbst jedoch die Beschränkungen verschärfen könnte. Die Länder mit der höchsten Verschuldung, die gleichzeitig zu den am stärksten von KI betroffenen Ländern gehören, stehen vor der größten Herausforderung. Sie werden feststellen, dass eben jenes Wachstum, das die KI bringt, es schwieriger macht, ihre bestehenden Schulden zu verwalten, selbst wenn es ihren Zentralbanken mehr Raum gibt, um Rezessionen zu bekämpfen. Die Forschung behauptet nicht, dass diese Zukunft unvermeidlich ist, aber sie hebt eine spezifische arithmetische Realität hervor: Wenn künstliche Intelligenz das Wachstum steigert, wird sie höchstwahrscheinlich die Zinssätze um noch mehr steigen lassen, was Regierungen mit hoher Verschuldung zu schwierigen Entscheidungen zwingt. Die Ergebnisse legen nahe, dass die Planung für eine KI-Zukunft mehr erfordert als nur den Blick auf Jobs und Produktivität; sie erfordert das Verständnis dafür, wie die Technologie die Zinssätze umgestaltet, die sowohl die Geldpolitik als auch die öffentliche Verschuldung steuern.