Author

Economic growth has continued during a period of geopolitical turbulence, the IMF reports at theIMF–World Bank Annual Meetings. Growth is uneven, and although there is scope for stronger performance in 2027, the IMF sees greater risks of disappointment  Conflict, geopolitical uncertainty, public sector debt and inflation were dominant concerns at the IMF–World Bank Annual Meetings. The meeting took place in Bangkok, Thailand. There is no sign of an end to the wars in Ukraine and the Gulf. Rising food and energy prices are major sources of inflationary pressure, and public sector debt is heading towards 100% of global GDP.Yet despite this, growth continues, supported by high levels of global trade.  The continuing conflict between the US and Israel against Iran has severely restricted exports of oil and gas from the Gulf this year. The Group of Seven (G7) leading industrialised nations have agreed to release 100mn barrels of oil stocks, including diesel, through the IEA as part of earlier commitments, to ease the pressure on energy supplies. The US President Donald Trump agreed a controversial deal to import diesel from Russia, approving a waiver of sanctions against the Putin regime.  Annual consumer price inflation in the US reached 3.7% in September, according to data released on October 14. The Federal Reserve had raised interest rates by a quarter-point on September 16 in response to persistent inflation.  Despite the challenges, officials at the IMF anticipate economic growth globally to be 3.1% in 2026. The Fund reports that global economic activity has remained resilient. It points to the technology upturn, buffers and adaptations as explanatory factors.  Growth, however, is uneven. Growth prospects are particularly weak in Gulf economies directly affected by the conflict and reduced energy exports, while Ukraine continues to face the economic costs of war. Energy exporters outside the Gulf have benefited, along with economies that have favourable terms of trade and technology-related exports. Economies without these advantages have struggled.  A study by Citibank, The World Rewired: Shifts in Global Trade and Foreign Direct Investment, and data from the DHL Globalization Tracker show robust growth in trade, for example semiconductor trade related to the development of AI. There are also rapid adjustments following US trade tariffs, with many new trade routes opening up or expanding.  The IMF assesses that risks are tilted to the downside, but also that there is upside potential, and a lack of certainty over which direction the global economy takes. Further escalation of conflict, including trade conflict, fiscal weakness and a reassessment of the potential for AI to spur growth form negative forces. On the other hand, there is the possibility of strong productivity gains as adoption of AI becomes widespread, and of an easing of geopolitical tensions. A reduction in energy intensity has made economies less vulnerable to energy price shocks than in the past, and there are incentives to improve this further given high oil and gas prices. The current projections are for growth of 3.1% in 2026, strengthening to 3.4% in 2027.Inflation globally remains elevated, at 4.7% this year, projected to ease to 4.1% in 2027.  Some of the factors that have sustained growth in the first half of 2026 may not be sustainable, however. One factor is the drawdown of oil and other energy inventories, which has cushioned supply disruptions. Also, there is limited room for fiscal maneuver given high public deficits.  The Fund’s economists remain deeply concerned over elevated levels of public sector debt, in advanced and emerging economies alike. There is no sign of it abating in the short or medium term. This year has seen significant rises in the yields paid on government bonds. Public debt is at the highest level since the Second World War, and is projected to rise above 100% of GDP globally by 2030, the IMF warned.  Such elevated levels of borrowing limit options for governments to boost demand. High proportions of public spending are consumed by interest payments. Some of the highest debt-to-GDP ratios are in advanced economies, including the US. But some emerging and developing economies may be more negatively affected, for which the IMF cites a challenging combination of capital outflows in search of higher US rates, climate turbulence caused by the El Niño phenomenon, and limited investment in AI.  Some nations will have to refinance maturing debt at higher interest rates, and developing countries face $400bn in debt payments to external creditors in 2026, according to Reuters.Lower-income countries often have to accept more stringent conditions for loan programmes, and so may be more at risk of recessionary conditions caused by austerity measures. The IMF acknowledges that but warns of the risk of tax cuts or higher spending funded by borrowing. To deal with cost-of-living pressures, assistance should be temporary and targeted at the most financially vulnerable, the Fund argues.  Monetary policy should be tailored to circumstances, with tighter policies in economies with stronger demand pressure from the technology value chain. A more cautious stance is appropriate for energy importers outside the technology value chain, with inflation at or below target.  The IMF’s annual health check on the world’s economy indicates better performance than might have been expected, but the support from energy inventories cannot last indefinitely, and governments have limited room to borrow more. Sustaining growth will depend increasingly on continued adaptation in trade and lasting productivity gains from technology.n The author is a Qatari banker, with many years of experience in the banking sector in senior positions. 

Agentic AI builds on large language models to plan and carry out tasks, but requires careful and intelligent application. How is the technology different?  When large language models (LLMs) entered the mainstream market in late 2022, they dazzled many users with their ability to answer questions, compose emails or website copy, and occasionally entertain us. After the honeymoon period, some problems emerged: Wrong facts and hallucinations were the most obvious, while their thoughtless use within businesses produced the phenomenon of ‘AI slop’ – quickly produced internal reports of little commercial value. Risks have also emerged with ‘vibe coding’, which involves non-computer trained individuals using an LLM to write code, sometimes resulting in bugs or other problems. AI that can plan and carry out tasks is known as ‘agentic AI’. Is it really different, and is it subject to too much hype?  The reality is that agentic AI combines LLMs with tools that enable it to act, and does hold potential for radical improvements in business performance. The potential is genuine. In one case study of a large bank in a June 2025 McKinsey report, in a project to update a legacy system, early-adopter teams deploying a squad of AI agents achieved more than a 50% reduction in time and effort compared with conventional project work. The usual qualifications for information technology still hold: Quality of data and cyber-security are crucial, while the ultimate decision-makers are still human.  The word ‘agentic’ has to be interpreted with care. The tools offer genuine agentic qualities, in that they can identify opportunities, and switch between options, selecting options intended to improve business performance. But strategic and operational oversight by human managers is still necessary. With essential guardrails in place, the technology is capable of highly sophisticated performance, completing tasks which previously required a large team of people.  A simple illustration of the difference between a standalone LLM and an agentic AI application is provided with business diary planning. An LLM may quickly provide you with an answer if you ask it for an itinerary when visiting a trade fair. An agentic AI application, by contrast, can, with your permission, access your calendar and travel apps, and it will inform you of your travel departure times, and book the travel arrangements within agreed limits.  Agentic AI can connect to various tools, run scenarios, and choose a course of action based on the outcome of its scenario-testing. It can assess, rapidly, far more data points than a human (hence data cleansing is a fundamentally essential discipline). These systems can use feedback to identify mistakes and revise their work.  To take the example of arranging a business team meeting, a suitable agentic AI tool can, with permission, access each team member’s calendar, so it will set the meeting time and date, book the room, email the invites and perhaps also draw up the agenda. This obviously replaces some of the tasks of a personal assistant or secretary.  Another application is supply chain management, the McKinsey study reports. AI agents can be used to guide sourcing, warehousing, and distribution. They may be connected both to internal systems and to external data sources such as weather forecasts, producing regularly updated forecasts of demand.  They are not infallible, however. Errors can lead to incorrect transactions or inappropriate disclosure. A human may still use social knowledge to override an apparently logical business proposal from agentic AI if, say, it may annoy an important customer, or cause excessive disruption to closely working teams.  It is in the sector of computer programming that some of the most significant disruptions may be felt. Agentic AI can write code, potentially automating many tasks performed by software engineers. One example of such an AI tool is Anthropic’s Claude Code, which has advanced rapidly in recent months. Such a solution can check sophisticated business application software for bugs and suggest fixes for human review.  The increasing ability of AI to write code has had a financial impact. Investors suspect that conventional computing companies, especially Software as a Service (SaaS) specialists, may have their business models severely disrupted.  Jack Dorsey, the CEO of the fintech company Block, made headlines in February 2026 by announcing substantial job losses which he linked to increased use of AI. He wrote to shareholders advising that ‘intelligence tools have changed what it means to build and run a company’. The company’s stock rose 25% in after-hours trading on the back of the announcement.  Many established software companies experienced sharp falls in their stock prices earlier this year. By October 6, however, the S&P 500 software and services index had recovered and was up about 5% for the year. The earlier sell-off may have been overdone, and many of these companies are already adapting to the AI revolution, although the impact on their business models remains uncertain.  n The author is a Qatari banker, with many years of experience in the banking sector in senior positions. 

There is hype around AI, and there are fears of it running out of control, and of causing a stock market crash. Behind the headlines, however, there are indications that it is helping to boost business productivityWhat is the difference between a correction and a crash? A correction generally means a fall of 10% to less than 20% from a recent peak, while a decline of 20% or more is usually called a bear market. A crash is a sudden, severe fall in prices.  AI-related stocks fell in price on Monday September 14 after leaders in the industry called for a slowing down of development of the technology owing to fears over safety. Also contributing to the sell-off were concerns over inflation and the possibility of higher interest rates. The Federal Reserve subsequently raised rates by a quarter-point on September 16. Some of the larger providers of AI have borrowed heavily to scale up in a competitive sector.  The September sell-off did not develop into a broad market crash. Nvidia’s stock price, for example, fell 3.4% on Monday September 14, closing at $210.96. By Friday October 2, it had recovered to $233.95.For all the talk of high valuations, stock market concentration and possibility of hype over AI, financial results from businesses in the real economy, including the technology sector, are healthy. The fundamentals are strong. Strong businesses can nevertheless be overpriced.  It is not only AI developers themselves and their supply side of semiconductors, data center builders and energy providers who stand to profit from AI. Smart businesses, including customer-facing firms, are deploying AI to improve the ways in which existing operations are carried out. For example, the technology can be used to enhance customer service making existing staff more productive rather than replace them; or to carry out market analyses that inform the deployment of resources in processes that cost a fraction of the time and money of previous approaches.  In its mid-year report, JP Morgan reported productivity gains across the economy, and that average profit margins were higher, at 17% compared with 13%, for companies adopting AI compared with those not using it.The report’s researchers found limited evidence of AI-related labour displacement. Job openings for software engineers had improved in data through March 2026, in spite of the increased ability of AI tools such as Claude to write code.  The researchers noted that a job is a ‘portfolio of tasks’, and that companies are using AI to enhance the effectiveness of workers rather than replace them.Profit margins in the S&P 500, where information technology accounts for around 40% of index weight, remain high. Headline earnings have also been boosted by investment valuation gains.The US Bureau of Labor Statistics reported improved productivity across the economy, not specifically linked to any cause, but nonetheless consistent with the trend reported by JP Morgan. Non-farm business sector productivity rose at an annualised rate of 1.4% in the second quarter of 2026, and was up 2.2% compared with the same quarter in 2025.  Although many stock market valuations are based on fundamentals, there has been at least one indication of irrational exuberance this year. Situational Awareness is a hedge fund set up in 2024 by Leopold Aschenbrenner, an alumnus of OpenAI, based on his belief that he could see how ‘superintelligence’ was happening. Despite his lack of an investment track record, he attracted billions of dollars from investors. The fund was heavily invested in electricity and hardware firms that looked set to benefit from the AI boom. The business, which was heavily leveraged, had reportedly overseen investment returns of a colossal 439% in the first half of 2026. But in July there was a significant sell-off of technology stocks, and Situational Awareness was badly affected. In late July Aschenbrenner reached a deal with Ken Griffin, CEO of Citadel, to sell most of its listed shares to the much larger investment firm.  Two of the technology firms into which it was heavily invested, Bloom Energy and the semiconductor firm Sandisk, had sharp stock price falls in July, for very different reasons. The former because short-seller Hunterbrook claimed it had misled the market about the extent of its reliance on China for the rare earth metal scandium – a claim the firm disputes. Sandisk fell owing to doubts over sales prospects given Chinese competition and reports that Anthropic was developing its own AI chip. Bloom Energy and Sandisk are sound businesses, but they had been priced for perfection.  Whether the value of the stock market as a whole has become too concentrated is another subject of discussion. The ‘Magnificent Seven’ technology stocks have accounted for much of the gains in recent years. Arguably, the predominance of index tracking funds, accounting for 54.3% of US long-term mutual fund and ETF assets in August 2026, may reinforce concentration and contribute to volatility.As regards the hyperscalers, their peak free cash flow was in 2024, according to JP Morgan, and Alphabet recorded negative free cash flow of $5.9bn in Q2 of 2026, although its trailing twelve-month free cash flow remained positive at $53.3bn.  Simplistic narratives around a projected ‘superintelligence’ transforming society sometimes encourage investor hype that could create the conditions for a crash. The more realistic, sustainable gains are from astute business leaders deploying AI and human intelligence effectively. They see AI as an enhancer of productivity, with sustainable investment returns depending on earnings, cash generation and valuations.n The author is a Qatari banker, with many years of experience in the banking sector in senior positions. 

The price of gold has dipped and then rallied in 2026 after two years of meteoric rises. Are the forces contributing to its elevated price likely to prove long-lasting?  Between July 2025 and January 2026 the French central bank sold 129 tonnes of gold stored in New York, and replaced it with gold bullion to be stored in Paris, realising around $15bn in capital gains. In a separate move, the central bank of the Netherlands moved 86 tonnes of gold from the US and Canada to vaults in London.  In terms of geopolitics, these moves reflect growing attention to the security and accessibility of reserves, although France described its transaction as a technical upgrade rather than a political decision. Nations that consider themselves vulnerable to invasion may not hold the bullion in their own vaults, but those with confidence in their security may prefer to do so.  This comes during a period of growing confidence in the precious metal as a long-term store of value and a useful hedge in a portfolio with risky assets. The central bank of China has increased its holdings of gold, adding to reserves for 22 consecutive months. At the end of August 2026 it held 2,387 tonnes, worth $350bn, up from 2,313 tonnes in the first quarter. Aggregate imports of gold bullion by Chinese investors and the central bank exceeded 1,000 tonnes in the eight months to end August.  Meanwhile foreign holdings of US Treasuries have fallen globally. The latest figures, from July this year, show a fall of $50bn to $9.25tn, the lowest total since October 2025. China’s reported holdings of US Treasuries fell by $15bn to $618bn, the lowest figure since August 2008.  The price of gold has soared in recent years. By late January 2026, the price had more than doubled in a two-year period – from around $2,080 per ounce at the start of 2024 to more than $5,000. It was due a correction at least, and it duly fell, dropping to below $4,000 by July, in part owing to the conflict in Iran. Although gold is a safe haven asset, rising energy prices fuelled inflation concerns and expectations of higher interest rates, putting pressure on gold. Governments may also sell gold to meet emergency needs or prop up their currencies. It offers a mature and liquid market.  The gold price has risen since July, trading at around $4,283 on September 25, although it fell during that week. In the second quarter of 2026, the average price of $4,506 was 8% lower than the first quarter, but 37% higher than the second quarter of 2025.In recent years the appeal of gold has been maintained through the economic cycle.  In the 2020s the historic inverse relationship between the gold price and real yields on bonds has weakened at times.  According to UBS analysis published in the Financial Times, between March 2022 and October 2023, real yields on US five-year Treasuries rose by more than four percentage points. In previous times, this might have been expected to trigger a substantial fall in the price of gold, but instead it increased 7%.  There has been no US recession, and stock market prices have also risen, albeit with much concentration in a small number of stocks. Many central banks continue to face inflation persisting above targets of around 2%, while government bond yields creep upwards in an era of high deficits and public sector debts.  Gold can be a more effective hedge than bonds against inflationary shocks for a portfolio that is heavy on stocks.Periods of bond yields, equities and the gold price rising in tandem challenge traditional assumptions. In short, commodities are expensive, borrowing costs are rising, and geopolitical trust is weakening. Tangible assets are prized, as well as corporate assets with real income streams.  In early 2022, following the Russian invasion of Ukraine, the US and its allies froze part of Russia’s foreign reserves. This was treated as a precedent by cautious central banks: If approximately $280bn of reserve assets could suddenly become inaccessible, it was prudent to increase the share of reserves represented by a physical asset held domestically, and the obvious choice is gold.  Central banks held around $5tn of gold assets at the end of the second quarter of 2026, representing 18% of all above-ground gold. Central banks and sovereign funds in emerging markets have increased the percentage of reserves represented by gold from 5-7% in 2022 to around 11%, while for advanced economies it has reached 26%, according to UBS analysis published in the Financial Times on September 3. Gold, however, represents around 3% of global financial assets excluding central-bank reserves, so there is scope for increase.  Gold is not the only commodity holding its value, or appreciating substantially. Agricultural products, for example, could fetch high prices given pressure on land and unpredictable climate, owing to global warming and the prospect of an exceptional El Niño phenomenon this year and next in the Pacific Ocean.  Copper hit record high prices in early September of over $14,500 per tonne, supported by tight supply and speculation of fresh tariffs by US President Trump. The price of silver was around $64 per ounce on September 25, below the highest price of 2026 of over $100, but still substantially higher than a year earlier. Oil prices are high owing to the conflict in the Gulf.  For gold, while there will be corrections and dips from time to time, the forces that keep prices elevated are likely to prove persistent. The last time US headline consumer-price inflation was below 2% was in early 2021.Will the inverse relationship between gold and yields strengthen again at some point in the future? It is possible, but real yields are only one influence on gold alongside central-bank demand, the dollar and geopolitical risks.n The author is a Qatari banker, with many years of experience in the banking sector in senior positions.