Paradoks polega na tym, że zamiast oczekiwanych oszczędności, wdrażanie zaawansowanych modeli językowych i systemów predykcyjnych generuje nowe, bardzo konkretne koszty. W 2026 roku centra danych obsługujące modele wielkoskalowe zużywają rekordowe ilości energii elektrycznej, co przekłada się na wzrost cen prądu nie tylko dla przemysłu, ale również dla gospodarstw domowych. Równolegle utrzymuje się silny popyt na wyspecjalizowane układy scalone, co stabilizuje wysokie ceny elektroniki i ogranicza dostępność technologii dla mniejszych firm.
Trzecim istotnym czynnikiem kosztowym jest rynek pracy. Globalne koncerny technologiczne intensywnie konkurują o ograniczoną pulę wysoko wykwalifikowanych specjalistów od AI, data science i infrastruktury chmurowej. Skutkuje to dynamicznym wzrostem wynagrodzeń w tych segmentach, a presja płacowa przenosi się dalej – na koszty usług, oprogramowania i finalnie ceny produktów oferowanych konsumentom. W efekcie AI zamiast obniżać inflację, staje się jej pośrednim katalizatorem.
Jak zauważa Przemysław Zieliński z Mam Startup, inwestorzy coraz częściej wskazują, że to ryzyko jest systematycznie niedoszacowane. Cytowani przez agencje finansowe analitycy zwracają uwagę, że inflacja napędzana przez AI ma charakter strukturalny, a nie cykliczny. Szczególnie wyraźnie zjawisko to widać w regionie Azji i Pacyfiku, gdzie rosnące koszty infrastruktury cyfrowej nakładają się na wciąż niestabilne łańcuchy dostaw. W przeciwieństwie do wcześniejszych fal inflacji, tym razem źródłem presji są fizyczne ograniczenia: energia, surowce i dostęp do kompetencji. Zieliński nazywa to wręcz „cyfrowym drenażem”.
Mechanizm przenoszenia tych kosztów na konsumentów jest stosunkowo prosty. Firmy, które w latach 2024–2025 zainwestowały znaczące środki w rozwiązania AI, w 2026 roku muszą zacząć je realnie monetyzować. Wyższe koszty subskrypcji, utrzymania chmury i infrastruktury obliczeniowej są stopniowo „zaszywane” w cenach usług, logistyki i towarów codziennego użytku. Dla banków centralnych oznacza to potencjalną konieczność dłuższego utrzymywania podwyższonych stóp procentowych, a dla konsumentów – coraz wyraźniejszy sygnał, że cyfrowa wygoda ma swoją wymierną cenę w sile nabywczej pieniądza.