Geen tijd om het volledige artikel te lezen? Gebruik dan de vijf onderstaande bullets voor de belangrijkste punten.
■ Anthropic rekent drie AI-scenario’s door richting 2030: van een impact vergelijkbaar met het internet tot een vrijwel volledig geautomatiseerde kenniseconomie. Zie de blogpost.
■ In het substantial-scenario groeit de economie ongeveer tweemaal zo snel als normaal, maar blijven de lonen van kenniswerkers vrijwel stilstaan.
■ In het extreme scenario kan de jaarlijkse economische groei oplopen tot 15%, waardoor de economie ongeveer iedere 4,5 jaar verdubbelt.
■ Tegelijkertijd stijgt de werkloosheid onder kenniswerkers naar 17,9% en dalen hun lonen met 11,5%, terwijl andere werknemers juist fors meer kunnen verdienen.
■ De grootste verschuiving zit tussen arbeid en kapitaal: het aandeel van arbeid daalt van circa 60% naar 45,2%, terwijl kapitaal stijgt naar 54,8%.

Wil je alle artikelen kunnen lezen en elke podcast beluisteren? Neem dan een abonnement en krijg toegang tot alle artikelen en de database met duizenden berichten.

Drie mogelijke economieën in 2030

Anthropic heeft een nieuw economisch model gepubliceerd waarmee het probeert te beantwoorden hoe kunstmatige intelligentie de Amerikaanse economie richting 2030 kan veranderen. Daarbij gaat het niet alleen om de bekende discussie over banen die verdwijnen, maar juist om de combinatie van productiviteit, economische groei, werkloosheid, lonen en de manier waarop het nationale inkomen uiteindelijk wordt verdeeld.

Het bedrijf onderscheidt drie hoofdscenario’s: modest, substantial en extreme. In het eerste scenario blijft de economische invloed van AI ongeveer vergelijkbaar met die van het internet. In het tweede scenario wordt AI veel belangrijker dan eerdere technologieën en versnelt de economische groei fors. In het derde scenario ontstaat een economie die nauwelijks nog vergelijkbaar is met wat we historisch hebben gezien, doordat AI bij het overgrote deel van het kenniswerk productiever wordt dan mensen.

Belangrijk is dat Anthropic deze scenario’s niet presenteert als voorspellingen. De uitkomsten hangen af van hoe snel AI beter wordt, hoeveel taken systemen zelfstandig kunnen uitvoeren, hoe snel bedrijven de technologie daadwerkelijk invoeren en hoe gemakkelijk werknemers na verlies van hun baan nieuw werk kunnen vinden. Juist daardoor moet het extreme scenario vooral worden gelezen als een illustratie van wat economisch mogelijk wordt wanneer technologische vooruitgang veel sneller verloopt dan de aanpassing van de arbeidsmarkt.

Anthropic kijkt eerst naar taken, niet naar complete banen

De basis van het model is belangrijk om de uitkomsten goed te begrijpen. Anthropic behandelt een baan niet als één onveranderlijk geheel, maar als een verzameling afzonderlijke taken. Sommige daarvan blijven volledig menselijk, andere worden door AI ondersteund en weer andere kunnen uiteindelijk volledig worden geautomatiseerd.

Het bedrijf gebruikt als voorbeeld een verpleegkundige. AI kan helpen bij het opstellen van ontslaginstructies, het plannen van werkzaamheden of het monitoren van patiënten, terwijl activiteiten als het wassen van een patiënt veel moeilijker door software kunnen worden overgenomen. Tegelijkertijd kunnen nieuwe taken ontstaan, bijvoorbeeld het controleren van een door AI voorgesteld behandelplan.

Die benadering maakt een groot verschil. Technologische veranderingen hoeven een beroep niet onmiddellijk te laten verdwijnen, maar kunnen wel de samenstelling van het werk veranderen. Wanneer miljoenen werknemers dezelfde taken sneller kunnen uitvoeren of wanneer een groot deel van die taken volledig wordt geautomatiseerd, loopt het effect uiteindelijk door naar de gehele economie. Productiviteit stijgt, bepaalde soorten arbeid worden minder schaars en andere werkzaamheden kunnen juist waardevoller worden.

Het modest-scenario lijkt nog op eerdere technologische revoluties

In het eerste scenario blijft de impact van AI relatief beheersbaar. Anthropic vergelijkt de economische invloed hier grofweg met die van het internet. AI levert reële productiviteitswinst op, maar de veranderingen blijven binnen de historische bandbreedte van grote technologische ontwikkelingen.

Het Amerikaanse BBP komt in dit scenario in 2030 uit op ongeveer $34,1 biljoen, gemeten in prijzen van 2025. Zonder extra AI-effect zou dat volgens hetzelfde model ongeveer $33,5 biljoen zijn. De extra economische winst bedraagt daarmee ongeveer 1,6%.

De arbeidsmarkt blijft in deze variant eveneens relatief stabiel. De totale werkloosheid blijft rond historische niveaus en de loonontwikkeling wordt niet fundamenteel ontwricht. Dat maakt het modest-scenario het meest herkenbaar: AI verandert de economie, maar veroorzaakt geen breuk met eerdere technologische revoluties.

In het substantial-scenario wordt AI echt macro-economisch belangrijk

Het beeld verandert sterk in het substantial-scenario. Anthropic gaat er hier vanuit dat AI tegen 2030 technisch in staat is ongeveer de helft van al het kenniswerk uit te voeren. Het grootste deel daarvan kan AI bovendien autonoom doen, hoewel bedrijven die mogelijkheden nog niet overal volledig hebben ingevoerd.

De economische gevolgen zijn aanzienlijk. De economie groeit ongeveer tweemaal zo snel als normaal en het Amerikaanse BBP komt in 2030 uit op $36,3 biljoen, circa 8,3% hoger dan in de vergelijkbare economie zonder AI. Daarmee is AI niet langer slechts een productiviteitsverbetering binnen individuele bedrijven, maar een factor die zichtbaar wordt in de totale economische groei.

Opvallend is echter wat er met de lonen gebeurt. Kenniswerkers profiteren nauwelijks van die extra groei. Hun lonen liggen volgens het model ongeveer 0,3% lager dan in dezelfde economie zonder AI, terwijl werknemers buiten het kenniswerk juist 5,9% meer verdienen. Gemiddeld liggen de lonen nog steeds 2,1% hoger.

Hier verschijnt voor het eerst duidelijk de belangrijkste spanning in het model. De totale economie kan aanzienlijk harder groeien zonder dat de werknemers die het meest direct met AI concurreren automatisch een groter deel van die groei ontvangen.

Het extreme scenario breekt met alles wat we kennen

Het extreme scenario is van een totaal andere orde. Hier wordt AI productiever dan mensen bij het overgrote deel van de taken die nu door kenniswerkers worden uitgevoerd. AI-systemen kunnen bijna al die werkzaamheden zelfstandig doen en tegelijkertijd ontstaan nauwelijks voldoende nieuwe kennisgerelateerde taken om de verdwenen menselijke werkzaamheden te vervangen.

Anthropic stelt dat een dergelijke ontwikkeling waarschijnlijk zeer krachtige AI vereist, mogelijk inclusief systemen die zichzelf steeds verder kunnen verbeteren. Wanneer zulke systemen vervolgens snel binnen bedrijven worden ingevoerd, kan de productiviteit in korte tijd extreem sterk stijgen.

Volgens het model kan de jaarlijkse economische groei daardoor oplopen tot 15%. Bij een dergelijk groeitempo zou de economie ongeveer iedere 4,5 jaar verdubbelen. Het Amerikaanse BBP bereikt in 2030 ongeveer $44,4 biljoen, ruim 32% meer dan in een vergelijkbare economie zonder deze AI-versnelling.

Dat is economisch gezien bijna ongekend. De samenleving als geheel wordt veel rijker, maar juist daar ontstaat ook de grootste tegenstelling van het hele onderzoek: terwijl de nationale welvaart explodeert, verslechtert de positie van een grote groep werknemers.

Kenniswerkers krijgen de grootste klap

De arbeidsmarkt wordt in het extreme scenario hard geraakt, maar de pijn is zeer ongelijk verdeeld. Vooral werknemers die veel digitaal en informatiegericht werk uitvoeren worden kwetsbaar. Denk aan programmeurs, administratieve medewerkers, analisten en werknemers in callcenters.

Anthropic gaat ervan uit dat werknemers die hun baan verliezen uiteindelijk kunnen overstappen naar beroepen die minder door AI worden geraakt, bijvoorbeeld in de zorg of techniek. Dat klinkt op papier relatief eenvoudig, maar het model houdt er rekening mee dat zo’n overstap in werkelijkheid tijd kost. Mensen moeten nieuwe vaardigheden leren, een andere loopbaan accepteren en vervolgens daadwerkelijk een nieuwe baan vinden.

In het extreme scenario loopt de werkloosheid onder kenniswerkers daardoor op naar 17,9%. Onder andere werknemers ligt die juist op 3,9%, waardoor de totale Amerikaanse werkloosheid uitkomt op 11,9%. Dat is een niveau dat boven de normale recessie-ervaring ligt.

Ook de lonen lopen sterk uiteen. Kenniswerkers verdienen 11,5% minder dan in een vergelijkbare economie zonder AI. Werknemers buiten het kenniswerk verdienen juist 33,6% meer, waardoor het gemiddelde loon over de gehele economie ondanks alles nog 9,7% hoger ligt.

Dat is een cruciaal onderdeel van het onderzoek. Anthropic zegt niet dat AI simpelweg alle werknemers armer maakt. Het model laat zien dat AI de economische waarde van verschillende soorten menselijke arbeid radicaal kan herschikken. Werk dat gemakkelijk door AI kan worden uitgevoerd wordt minder schaars, terwijl menselijke arbeid die moeilijk te automatiseren is juist waardevoller kan worden.

De echte verschuiving loopt van arbeid naar kapitaal

Voor beleggers is misschien wel het meest fundamentele onderdeel van het onderzoek de verandering in de verdeling tussen arbeid en kapitaal. Op dit moment gaat volgens het model ongeveer 60 cent van iedere dollar die de Amerikaanse economie produceert naar werknemers en ongeveer 40 cent naar kapitaal.

Wanneer AI steeds meer taken zelfstandig uitvoert, verandert die verhouding. Kapitaal wordt productiever en belangrijker binnen het productieproces, waardoor een groter gedeelte van de economische opbrengst naar de bezitters van dat kapitaal kan stromen.

In het modest-scenario blijft het arbeidsaandeel nog 59,4%. In het substantial-scenario daalt dat naar 56,1%. In het extreme scenario zakt het aandeel van arbeid uiteindelijk naar slechts 45,2%, terwijl kapitaal 54,8% van het economische inkomen ontvangt.

Daarmee ontstaat een opmerkelijke situatie. De economische taart wordt veel groter, maar werknemers krijgen procentueel een aanzienlijk kleiner stuk. Volgens Anthropic verandert het totale inkomen uit arbeid in het extreme scenario daardoor nauwelijks, ondanks de enorme groei van de economie.

Dat kan uiteindelijk een belangrijker economisch effect blijken dan het verdwijnen van individuele banen. Het gaat niet alleen om hoeveel mensen werken, maar om welk deel van de totale economische productie uiteindelijk naar arbeid blijft stromen.

Voor Wall Street kan dit een enorme structurele verschuiving zijn

Vanuit beleggersperspectief is deze verschuiving bijzonder interessant. In een AI-economie bestaat kapitaal niet alleen uit fabrieken en traditionele machines. Chips, datacenters, energievoorziening, netwerkapparatuur, software, AI-modellen en intellectueel eigendom worden allemaal productiemiddelen die een groter gedeelte van de economische waarde kunnen creëren.

Wanneer bedrijven dankzij AI veel meer output kunnen produceren zonder hun personeelsbestand in hetzelfde tempo te laten groeien, stijgt de productiviteit per werknemer. Dat kan gunstig zijn voor ondernemingen die AI daadwerkelijk kunnen vertalen naar lagere kosten, hogere capaciteit en nieuwe inkomstenstromen.

Daaruit volgt echter niet automatisch dat het extreme scenario één groot positief beursverhaal is. Een werkloosheid van bijna 12%, grote verschuivingen in inkomen en een forse verzwakking van de positie van kenniswerkers kunnen de consumptie raken en politieke reacties oproepen. Belastingen, regelgeving, inkomenssteun of andere vormen van herverdeling kunnen daardoor juist belangrijker worden.

Voor Wall Street zit de kans daarom vooral in de enorme productiviteitshefboom, terwijl het risico zit in de economische en politieke gevolgen van een situatie waarin die productiviteitswinst steeds ongelijker wordt verdeeld.

De verwachtingen van Amerikanen liggen dichter bij het middenscenario

Anthropic heeft naast het economische model ook meer dan 10.000 Amerikanen gevraagd hoe zij denken dat AI zich de komende jaren zal ontwikkelen. De deelnemers kregen vragen over de capaciteiten van AI, de snelheid waarmee de technologie wordt ingevoerd, hoeveel werk AI zelfstandig kan uitvoeren, hoeveel productiever werknemers daardoor worden en hoe lang het duurt voordat mensen na baanverlies nieuw werk vinden.

De gemiddelde antwoorden blijken dichter bij het substantial-scenario te liggen dan bij de twee uitersten. Wanneer Anthropic deze verwachtingen in het model invoert, ligt het Amerikaanse BBP in 2030 ongeveer 10% hoger dan zonder AI en stijgt de totale werkloosheid naar ongeveer 5%. Ongeveer 10% van de ondervraagden heeft verwachtingen die meer overeenkomen met het extreme scenario.

Dat is interessant omdat het laat zien dat de gemiddelde respondent geen volledige economische ontwrichting verwacht, maar wel een AI-effect dat aanzienlijk groter wordt dan alleen wat extra efficiëntie binnen bestaande bedrijven.

Het model is nadrukkelijk geen voorspelling

Anthropic maakt zelf duidelijk dat het model grote beperkingen heeft. De Scenario Explorer is een vereenvoudiging van een zeer complexe economie en laat verschillende belangrijke factoren buiten beschouwing.

Zo worden beleidsreacties, conjunctuurcycli, mogelijke veranderingen in de totale vraag en verstoringen van financiële markten niet volledig meegenomen. Ook een scenario waarin extreem geavanceerde robots grote delen van fysiek werk kunnen uitvoeren, zit niet in het huidige model.

De externe reviewers van het onderzoek wezen bovendien op verschillende onzekerheden. Sommigen denken dat beroepen die sterk aan AI worden blootgesteld misschien helemaal niet krimpen, maar juist kunnen groeien doordat de productiviteit toeneemt. Anderen zien het extreme scenario vooral als een gedachte-experiment, terwijl weer anderen vinden dat het meest gematigde scenario mogelijk onderschat hoeveel impact AI nu al heeft. Ook bestaat de mogelijkheid dat Anthropic juist onderschat hoeveel AI de technologische vooruitgang zelf kan versnellen.

Die kritiek maakt het onderzoek niet minder interessant. Ze onderstreept vooral dat niemand precies weet welke economie uiteindelijk ontstaat en dat de uitkomsten enorm kunnen verschillen afhankelijk van enkele cruciale aannames.

Veel rijker betekent niet automatisch beter verdeeld

De belangrijkste conclusie uit het onderzoek is daardoor niet dat AI onvermijdelijk tot massawerkloosheid leidt. Ook is het niet dat de economie gegarandeerd met 15% per jaar zal groeien. De werkelijke boodschap is dat extreem hoge productiviteitsgroei en een verslechterende positie van werknemers tegelijkertijd mogelijk zijn.

Dat onderscheid is belangrijk. Een economie kan veel groter worden zonder dat iedere groep binnen die economie automatisch rijker wordt. In het extreme scenario is de samenleving als geheel ongekend welvarend, maar veel kenniswerkers hebben minder werk, lagere lonen en ontvangen werknemers gezamenlijk een veel kleiner gedeelte van de totale economische productie.

Anthropic komt daardoor uiteindelijk uit bij dezelfde fundamentele uitdaging die boven het hele onderzoek hangt: wanneer AI daadwerkelijk enorme economische groei veroorzaakt, wordt de vraag niet alleen hoe we die groei realiseren, maar vooral hoe de opbrengsten ervan worden verdeeld.

Voor beleggers is dat misschien wel het belangrijkste punt van allemaal. AI kan een enorme productiviteitsmotor worden en tegelijkertijd de economische verhouding tussen arbeid en kapitaal fundamenteel veranderen.

De grote vraag richting 2030 wordt daarom niet alleen hoeveel rijkdom AI kan creëren, maar wie uiteindelijk het grootste deel van die nieuwe rijkdom bezit.

English version

Anthropic warns of a radical AI economy: explosive growth, but a much smaller share for labor

No time to read the full article? Use the five bullets below for the key points.
■ Anthropic models three AI scenarios through 2030, ranging from an internet-like impact to a largely automated knowledge economy.
■ In the substantial scenario, the economy grows at roughly twice its normal pace, while knowledge-worker wages remain essentially flat.
■ In the extreme scenario, annual economic growth could reach 15%, allowing the economy to roughly double every 4.5 years.
■ At the same time, unemployment among knowledge workers rises to 17.9% and their wages fall 11.5%, while other workers could see sharply higher pay.
■ The biggest shift is between labor and capital: labor’s share falls from roughly 60% to 45.2%, while capital’s share rises to 54.8%.

Three possible economies in 2030

Anthropic has published a new economic model designed to explore how artificial intelligence could reshape the US economy by 2030. The analysis goes beyond the familiar debate about jobs disappearing and instead examines the combination of productivity, economic growth, unemployment, wages and the eventual distribution of national income.

The company highlights three main scenarios: modest, substantial and extreme. In the first, AI has an economic impact broadly comparable to the internet. In the second, AI becomes far more economically important and significantly accelerates growth. In the third, the structure of the economy itself changes as AI becomes more productive than humans across the vast majority of knowledge-work tasks.

Anthropic does not present these outcomes as forecasts. They depend on how quickly AI capabilities improve, how much work systems can perform autonomously, how rapidly businesses adopt the technology and how easily displaced workers can find new employment.

Anthropic starts with tasks, not entire jobs

A key feature of the model is that Anthropic does not treat jobs as single, fixed units. Every occupation consists of individual tasks. Some remain human, some are augmented by AI and others may eventually be fully automated.

The company uses a nurse as an example. AI may assist with discharge instructions, shift planning or remote monitoring, while physical care and direct human interaction remain far harder to automate. New tasks can also appear, such as checking an AI-generated care plan.

That distinction matters because technology does not need to eliminate an entire occupation to change the economy. If millions of workers perform the same tasks more efficiently, or if large portions of those tasks are automated altogether, the effects eventually flow through to productivity, wages and employment across the economy.

The modest scenario still resembles earlier technological revolutions

In the modest scenario, the impact of AI remains relatively manageable. Anthropic compares it broadly with the internet. AI generates real productivity gains, but the overall changes remain within the historical range of major technological advances.

US GDP reaches roughly $34.1 trillion in 2030, measured in 2025 prices. Without the additional AI effect, the same model produces GDP of roughly $33.5 trillion. That implies an additional economic gain of around 1.6%.

The labor market also remains relatively stable in this scenario. Overall unemployment stays within historical ranges and wage growth is not fundamentally disrupted, making this the most familiar of Anthropic’s three possible futures.

AI becomes macroeconomically important in the substantial scenario

The picture changes significantly in the substantial scenario. Anthropic assumes that by 2030 AI is technically capable of performing around half of all knowledge work. Most of that work can also be done autonomously, although businesses have not yet adopted the full capability everywhere.

The economic impact is substantial. Growth runs at roughly twice its normal pace and US GDP reaches $36.3 trillion by 2030, around 8.3% above the comparable economy without AI. AI is no longer simply improving efficiency inside individual companies; it becomes visible in aggregate economic growth.

Yet knowledge workers barely participate in that stronger growth through higher wages. Their pay is roughly 0.3% lower than in the same economy without AI, while workers outside knowledge occupations earn 5.9% more. Average wages still increase by 2.1%.

This is where the central tension in the model first becomes clear. The economy can grow much faster without the workers most directly exposed to AI automatically receiving a larger share of the gains.

The extreme scenario breaks with historical experience

The extreme scenario is on an entirely different scale. AI becomes more productive than humans across the vast majority of knowledge-work tasks, performs nearly all of those tasks autonomously and creates too few new human knowledge tasks to replace what disappears.

Anthropic says such an outcome would probably require highly capable AI systems, potentially including systems capable of recursive self-improvement. If these systems are then adopted quickly across businesses, productivity could accelerate dramatically.

Annual economic growth could reach 15%. At that pace, the economy would roughly double every 4.5 years. US GDP reaches around $44.4 trillion in 2030, more than 32% above a comparable economy without this AI acceleration.

The result is an economy that is vastly richer in aggregate, but also one in which the position of a significant share of workers deteriorates.

Knowledge workers take the biggest hit

The labor-market disruption is highly uneven. Knowledge workers whose jobs involve digital and information-based tasks face the greatest pressure, including programmers, administrative workers, analysts and call-center employees.

Anthropic assumes that displaced workers can eventually move into occupations less exposed to AI, including areas such as healthcare or skilled trades. In practice, however, changing occupations takes time. Workers need to acquire new skills, accept different types of work and then successfully find a new job.

In the extreme scenario, unemployment among knowledge workers reaches 17.9%. Among other workers, it falls to 3.9%, leaving overall US unemployment at 11.9%.

Wages diverge sharply as well. Knowledge-worker wages fall 11.5% relative to a comparable economy without this AI acceleration. Workers outside knowledge occupations see their wages rise 33.6%, leaving average wages across the economy 9.7% higher.

The model therefore does not suggest that AI simply makes all workers poorer. Instead, it points to a major repricing of different forms of human labor.

The real shift runs from labor to capital

For investors, perhaps the most fundamental part of the research is the changing distribution between labor and capital.

Today, roughly 60 cents of every dollar produced by the US economy goes to workers and around 40 cents to capital. As AI performs more economic tasks, that relationship changes because capital itself becomes more productive and more important within the production process.

In the modest scenario, labor still receives 59.4% of GDP. In the substantial scenario, that falls to 56.1%. In the extreme scenario, labor’s share falls to just 45.2%, while capital receives 54.8%.

The economic pie becomes much larger, but workers receive a significantly smaller percentage of it. Anthropic notes that total labor income is barely changed by 2030 in the extreme scenario despite the extraordinary expansion of the economy.

For Wall Street, this could be a major structural shift

From an investment perspective, this shift is especially significant. In an AI economy, capital includes far more than factories and traditional machinery. Chips, data centers, power infrastructure, networking equipment, software, AI models and intellectual property all become productive assets capable of generating a larger share of economic value.

Companies that can translate AI into lower costs, higher capacity or new revenue streams could therefore benefit from substantial productivity leverage.

But the extreme scenario is not automatically a universally bullish stock-market outcome. An economy with unemployment near 12% and a major redistribution of income away from labor could weaken consumption and trigger significant political responses, including regulation, taxation and redistribution.

The opportunity for Wall Street lies in the productivity leverage. The risk lies in the economic and political consequences of distributing those gains increasingly unevenly.

Americans themselves lean closer to the middle scenario

Anthropic also surveyed more than 10,000 Americans about future AI capabilities, adoption, autonomy, productivity and how quickly people might find new employment after losing a job.

The typical answers are much closer to the substantial scenario than either extreme. When those expectations are entered into the model, US GDP in 2030 is roughly 10% higher than it would be without AI, while overall unemployment rises to around 5%. Roughly 10% of respondents hold expectations closer to the extreme scenario.

The average respondent therefore does not expect complete economic disruption, but does anticipate an AI impact significantly larger than simple efficiency gains inside existing businesses.

The model is explicitly not a forecast

Anthropic itself emphasizes that the Scenario Explorer is a simplified representation of an extremely complex economy.

It does not fully incorporate policy responses, business cycles, aggregate-demand effects, potential financial-market disruption or several other macroeconomic forces. It also excludes a future in which highly capable robotics automates large portions of physical labor.

External reviewers raised additional questions. Some argued that AI-exposed occupations might expand rather than shrink because of higher productivity. Some viewed the extreme scenario largely as a thought experiment, while others argued that the modest scenario may already underestimate what is visible today. Reviewers also raised the possibility that AI could accelerate technological progress itself more strongly than Anthropic currently assumes.

The exact future therefore remains highly uncertain, but the range of possible economic outcomes is unusually wide.

A much richer economy does not automatically mean broadly richer workers

The central conclusion is not that AI will inevitably cause mass unemployment, nor that the US economy will certainly grow at 15% a year. The more important message is that extraordinary productivity growth and a deteriorating position for parts of the workforce can occur at the same time.

An economy can become vastly larger without every group becoming proportionally richer. In Anthropic’s extreme scenario, society is dramatically wealthier overall, while many knowledge workers face lower wages, higher unemployment and workers collectively receive a much smaller share of total economic output.

That is why the most important question surrounding AI may ultimately move beyond how much growth the technology can generate.

For investors, policymakers and workers alike, the decisive question may become who owns the productivity AI creates — and who ultimately captures the largest share of the resulting wealth.