AI-paniek op Wall Street: Citadel ontmaskert het doemverhaal
- J. van den Poll
- 12 uur geleden
- 6 minuten om te lezen
In het kort:
Citadel waarschuwt dat snellere AI-vooruitgang niet automatisch betekent dat adoptie in de economie exponentieel versnelt.
De AI-golf is groot, maar de arbeidsmarkt oogt nog stevig: AI-capex 2% van BBP (±$650 mrd), werkloosheid 4,28%, software engineer-vacatures +11% j/j.
Een echte AI-crash vereist veel extreme aannames tegelijk, terwijl productiviteitswinst historisch vaker groei ondersteunt dan vraag vernietigt.
Citadel Securities publiceerde op 24 februari 2026 een analyse van Frank Flight met de titel The 2026 Global Intelligence Crisis. Het stuk reageert op een viraal doemscenario dat online rondging onder de naam The 2028 Global Intelligence Crisis. Citadel erkent dat AI een enorme economische kracht kan worden, maar waarschuwt dat veel discussies twee dingen door elkaar halen. Een technologie kan zichzelf sneller verbeteren, terwijl de verspreiding in de echte economie toch traag en grillig verloopt.
De opvallende combinatie van een AI investeringsgolf en een stabiele arbeidsmarkt
Flight schetst eerst het decor van 2026 met een reeks cijfers die tonen hoe groot het thema al is. De werkloosheid staat op 4,28% en de investeringen in AI lopen op tot 2% van het BBP, wat neerkomt op ongeveer 650 miljard dollar. Tegelijk zijn grondstoffen die nauw samenhangen met AI infrastructuur volgens Citadel ongeveer 65% gestegen sinds januari 2023. Daarbovenop zouden er in de Verenigde Staten ongeveer 2.800 datacenters gepland zijn voor bouw.
Dat alles past bij het gevoel dat AI de economie snel hertekent. Toch wijst Citadel op een datapunt dat niet in het doemverhaal past. Vacatures voor software engineers nemen toe en liggen volgens Indeed 11% hoger dan een jaar geleden. Flight gebruikt dit niet als bewijs dat er nooit banen zullen verdwijnen, maar wel als signaal dat de arbeidsmarkt vandaag nog weinig toont van een onmiddellijke brede verdringing.
AI-paniek of niet: vraag naar software engineers neemt wel weer toe.
Waarom de snelheid van adoptie belangrijker is dan de hype
Citadel zet zich af tegen het idee dat je de komende jaren met grote zekerheid kunt voorspellen op basis van één hypothetisch scenario dat online circuleert. Flight merkt op dat macro economen het al moeilijk hebben om payroll groei twee maanden vooruit betrouwbaar te voorspellen. Dan is het vreemd dat sommige commentatoren met grote stelligheid een pad van massale arbeidsvernietiging presenteren alsof het al vastligt.
De kernvraag is volgens Citadel niet of AI indrukwekkend is, maar hoe snel het echt in werkprocessen doordringt. De “disintermediation” of vervangingsnarratief staat of valt met diffusiesnelheid. Als die diffusie trager is, schuift het risico op abrupte ontwrichting naar achteren en verandert ook de beleggerscase.
Niet alleen of mensen AI gebruiken, maar hoe intensief ze het gebruiken
Flight haalt data aan die aansluit bij de Real Time Population Survey met cijfers over AI adoptie. De eerste meting is meestal een binaire vraag, namelijk of iemand AI gebruikt of niet. Citadel vindt dat voor de arbeidsmarktvraag de intensiteit veel belangrijker is. Als AI op korte termijn grote verdringing veroorzaakt, dan verwacht je een duidelijke versnelling in dagelijks AI gebruik voor werk.
Volgens de interpretatie van Citadel lijkt die intensiteitscomponent verrassend stabiel. Het patroon oogt niet als een plots niet lineair kantelpunt. Dat maakt het moeilijker om vandaag al te spreken over een onmiddellijk naderende golf van witteboordenwerkloosheid.
Recursieve technologie betekent niet dat de economie recursief versnelt
Citadel maakt een onderscheid dat vaak ontbreekt in het publieke debat. AI systemen kunnen in theorie recursief verbeteren, bijvoorbeeld doordat betere modellen helpen om nog betere modellen te bouwen. Dat mechanisme wordt soms automatisch doorvertaald naar een verwachting van recursieve economische uitrol, alsof adoptie en impact vanzelf exponentieel worden.
Flight betoogt dat technologische diffusie historisch meestal een S curve volgt. De start is traag en duur, daarna komt versnelling wanneer kosten dalen en infrastructuur meegroeit, en uiteindelijk treedt verzadiging op. Integratie in organisaties is kostbaar, regelgeving kan toenemen en de marginale opbrengst van de volgende adopter is vaak kleiner. In zo’n wereld neemt de kans op abrupte massale verdringing af, omdat het tempo van uitrol begrensd blijft door praktische fricties.
Compute, datacenters en energie vormen een harde economische grens
Een tweede rem op het doemscenario is fysiek en economisch. Training en inference vragen enorme hoeveelheden halfgeleidercapaciteit, datacenters en energie. Citadel stelt dat het grootschalig vervangen van administratief werk veel meer compute zou vergen dan wat vandaag wordt benut.
Als automatisering snel uitbreidt, stijgt de vraag naar compute en dat duwt de marginale kost omhoog. Zodra die kost boven de marginale kost van menselijke arbeid uitkomt voor bepaalde taken, stopt de substitutie daar vanzelf. Dat is een belangrijk mechanisme, omdat het laat zien dat zelfs met betere algoritmen de economische inzet begrensd blijft door kapitaal, energie, vergunningen en organisatieverandering. Recursieve vooruitgang in modellen impliceert dus niet automatisch recursieve adoptie in de economie.
Productiviteitsschokken zijn meestal aanbodschokken en dus niet per definitie recessief
Citadel zet vervolgens een macro economisch kader neer. AI gedreven automatisering is in essentie een productiviteitsschok. Productiviteitsschokken zijn positieve aanbodschokken die marginale kosten verlagen, potentiële output verhogen en reële inkomens ondersteunen. In isolatie werken ze eerder disinflatoir en groeiversterkend op middellange termijn.
Flight verwijst naar het historische patroon bij grote technologieën zoals stoomkracht, elektrificatie, de verbrandingsmotor en computing. Het tegenargument is dat AI anders zou zijn doordat het arbeidsinkomen rechtstreeks wegdrukt en zo de vraag ondermijnt. Citadel vindt die redenering alleen houdbaar als je aanneemt dat looninkomen daalt en dat er geen compenserende beweging komt via investeringen, fiscaliteit of externe vraag. Als de gemeten output stijgt, moet er volgens de nationale rekeningenidentiteit ergens aan de vraagkant een component meestijgen, anders klopt het macroplaatje niet.
De echte variabele is de substitutie elasticiteit tussen AI kapitaal en arbeid
Citadel benoemt de “elasticiteit van substitutie” als cruciale parameter. Als bedrijven bijna alle arbeid kunnen vervangen door AI tegen relatief stabiele kosten, dan kan het arbeidsaandeel in inkomen fors dalen. Zelfs in dat extreme geval betekent het volgens Flight niet automatisch dat de vraag instort. Kapitaalinkomen heeft een lagere consumptieneiging dan looninkomen, maar het geld kan nog steeds worden uitgekeerd, herbelegd of belast.
Voor een structurele vraagval moet je tegelijk aannemen dat herverdelingsmechanismen falen en dat investeringskansen opdrogen, terwijl de automatisering ongehinderd doorzet.
Flight voegt daaraan toe dat er vandaag weinig harde arbeidsmarktdata zijn die op grote AI ontwrichting wijzen. Hij stelt zelfs dat forward looking indicatoren in hun arbeidsmarkttracking verbeteren en dat datacenterbouw mee leidt tot extra vraag naar bouwarbeid.
Keynes en de misvatting dat productiviteit automatisch leidt tot minder werk
In 1930 voorspelde John Maynard Keynes in Economic Possibilities for our Grandchildren dat de werkweek tegen het begin van de eenentwintigste eeuw zou dalen naar vijftien uur. Citadel gebruikt dit als illustratie van een terugkerende fout. Keynes had grofweg gelijk dat productiviteit enorm zou stijgen, maar hij zat er naast over de arbeidsmarktreactie.
Mensen gingen niet massaal minder werken. Samenlevingen gingen vooral meer consumeren, omdat hogere productiviteit kosten verlaagt en de consumptiemogelijkheden uitbreidt. Vrije tijd nam wel toe, maar minder sterk dan de groei van materiële ambities en nieuwe vormen van vraag. Citadel concludeert dat productiviteitswinst de vraag vaak herschikt en uitbreidt, in plaats van haar te vernietigen.
Conclusie
Citadel stelt dat een langdurige negatieve vraagschok door AI een hele keten van aannames vereist. Je hebt dan een duidelijke versnelling in adoptie intensiteit nodig, bijna totale substitutie van arbeid, geen noemenswaardige fiscale reactie, weinig investeringsabsorptie en een vrijwel onbeperkte opschaling van compute. Daarbovenop wijst Citadel erop dat de afgelopen eeuw van technologische golven geen permanente exponentiële groeiversnelling heeft opgeleverd en arbeid niet overbodig maakte. Ze waren vooral voldoende om de trendgroei in ontwikkelde economieën rond 2% te houden.
In dat licht is Citadels eindbeeld minder apocalyptisch en eerder evenwichtig. Vergrijzing, klimaatdruk en deglobalisering wegen op potentiële groei, terwijl AI mogelijk net genoeg productiviteitsimpuls levert om die tegenwind gedeeltelijk te compenseren. Voor beleggers betekent dit dat het debat minder over sciencefictionpaden moet gaan en meer over meetbare adoptie, fysieke capaciteit en institutionele reacties die bepalen hoe snel de technologie werkelijk in de economie landt.
Advertorial
Ook particuliere beleggers kunnen op dit thema inspelen door niet alleen naar AI-verhalen te kijken, maar naar de praktische fricties die rendement bepalen: kosten, uitvoering en toegang tot markten. Wie zijn nettoresultaat wil verbeteren, doet er goed aan dezelfde nuchtere meetlat te hanteren als in het stuk: wat werkt aantoonbaar en wat kost het onderweg?
MEXEM werd door Brokerskiezen.nl uitgeroepen tot beste allround broker van 2025. Bij MEXEM handelen beleggers met 0,005% valutakosten, tegenover 0,25% bij DEGIRO en SAXO Bank, een verschil dat voor de gemiddelde belegger kan oplopen tot honderden tot duizenden euro’s per jaar. Zo positioneert MEXEM zich als beste allround broker van 2025, met scherpe tarieven die het rendement van beleggers merkbaar kunnen verbeteren.
