Phân Tích Ảnh Hưởng của AI Đối Với Tăng Trưởng Kinh Tế và Năng Suất

Tóm tắt:

Về ảnh hưởng của AI đối với tăng trưởng kinh tế và năng suất, có ba nhận định khác nhau.

Phe lạc quan tin rằng, AI có thể đẩy mạnh đáng kể tỷ lệ tăng trưởng kinh tế thông qua tự động hóa nghiên cứu và phát triển, thậm chí có thể gây ra sự tăng trưởng bùng nổ kiểu "điểm kỳ dị". Phe ôn hòa chủ lưu thừa nhận AI sẽ mang lại cải thiện năng suất, nhưng cũng nhấn mạnh rằng đóng góp của AI cho năng suất chịu sự cản trở của nhiều nút thắt thực tế (như tiết kiệm chi phí hạn chế, mức độ phơi nhiễm AI có hạn, hiệu ứng chiếc thùng gỗ, các ràng buộc về vật lý và năng lượng, ma sát về quy định và đạo đức...), những nút thắt này chồng chéo lên nhau có thể khiến lợi ích từ AI thấp xa so với ước tính của phe lạc quan. Phe bi quan thì có thái độ cực kỳ thận trọng đối với mức độ phơi nhiễm AI ở cấp độ công việc, mức độ cải thiện năng suất, tốc độ lan tỏa của công nghệ AI... hoặc lo ngại AI chủ yếu được dùng để "thay thế" thay vì "tăng cường" lao động, cảnh báo tự động hóa quá mức có thể dẫn đến tỷ trọng thu nhập lao động giảm, từ đó kìm hãm tiêu dùng và tổng cầu, kéo lùi tăng trưởng kinh tế.

Chúng tôi cho rằng, trong ngắn hạn (1-2 năm), AI sẽ tạo thành sự hỗ trợ mạnh mẽ cho tăng trưởng kinh tế, nhưng điều này chủ yếu đến từ đầu tư kéo theo chứ không phải lợi ích năng suất. Về dài hạn, AI hoàn toàn có khả năng mang lại cuộc cách mạng lực lượng sản xuất trọng đại và sự thịnh vượng kinh tế. Nhưng con đường tiến tới sự thịnh vượng dài hạn có thể không bằng phẳng.

Phụ thuộc vào triển vọng nhu cầu AI và những nút thắt hạn chế có thể gặp phải trong quá trình ứng dụng phổ biến, trong trung hạn (3-5 năm tới), chúng ta có thể đối mặt với ba con đường: "lạc quan" (nhu cầu AI đáp ứng hoặc vượt kỳ vọng, không có ràng buộc nút thắt rõ ràng), "ôn hòa" (nhu cầu AI đáp ứng hoặc vượt kỳ vọng, nhưng đối mặt với nhiều nút thắt phát triển cần được khắc phục từ từ) và "bi quan" (nhu cầu AI thấp hơn kỳ vọng, hoặc đối mặt với sự hạn chế nút thắt nghiêm trọng). Chúng tôi cho rằng, "con đường ôn hòa" có xác suất xảy ra lớn nhất, nhưng bất kể là con đường nào, không có con đường nào là đại lộ bằng phẳng cả. Cái gọi là "con đường lạc quan", xét về mặt kỹ thuật là lạc quan, nhưng nếu cải cách chế độ phân phối lại thu nhập không được theo kịp kịp thời, lại có thể mở rộng khoảng cách giàu nghèo, thậm chí gây ra xung đột xã hội, dẫn đến kết quả bi quan về mặt xã hội; còn "con đường bi quan" về mặt kỹ thuật lại có thể duy trì sự ổn định xã hội lâu dài hơn, đối với đông đảo người lao động mà nói lại càng thân thiện hơn; "con đường ôn hòa" là con đường dung hòa, nhưng cũng sẽ mang lại thất nghiệp cục bộ, sự phân hóa hình chữ K của kinh tế và thị trường tài chính cùng với mất cân đối cơ cấu... đối với một số nhóm người lao động và nhà đầu tư mà nói cũng chưa chắc đã ôn hòa đến thế. Nhà hoạch định chính sách cần cân nhắc toàn diện vấn đề này, đồng thời lưu tâm đến lợi ích của các bên, giám sát chặt chẽ diễn biến tình hình, phòng ngừa từ xa, để đảm bảo phát triển bền vững của kinh tế và xã hội.

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI tạo sinh, thị trường kỳ vọng phổ biến rằng AI sẽ mang lại cuộc cách mạng năng suất chưa từng có. Goldman Sachs¹ tính toán, AI tạo sinh có thể nâng cao năng suất toàn cầu 1,5 điểm phần trăm, trong 10 năm tới sẽ thúc đẩy tăng trưởng GDP toàn cầu thêm 7%. Trong câu chuyện lạc quan của Thung lũng Silicon, AI thậm chí sẽ mang lại "điểm kỳ dị" (singularity), tức là AI thông qua "cải thiện tự thân đệ quy" (recursive self-improvement) thúc đẩy tỷ lệ tăng trưởng kinh tế tăng tốc liên tục. Câu chuyện lạc quan này đã thúc đẩy cơn sốt đầu tư AI. Thị trường dự kiến, năm 2026 chi tiêu vốn của năm nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn (hyperscaler) của Mỹ sẽ vượt 7500 tỷ USD, gần gấp 5 lần năm 2022. Goldman Sachs dự đoán, đến năm 2030, tổng chi tiêu vốn tích lũy của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây sẽ vượt 5 nghìn tỷ USD². Nhưng trong giới học thuật và công nghiệp cũng không thiếu tiếng nói bi quan, cho rằng tác động thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và năng suất của AI bị phóng đại, hoặc lo ngại tự động hóa quá mức có thể dẫn đến thất nghiệp quy mô lớn, khoảng cách thu nhập mở rộng, thậm chí gây ra suy thoái kinh tế và bất ổn xã hội³.

Đối mặt với quan điểm hoàn toàn khác biệt, chúng ta nên đánh giá như thế nào? Xét rằng ảnh hưởng thực tế của AI đối với tăng trưởng kinh tế và năng suất không chỉ liên quan đến tính bền vững của cơn sốt đầu tư AI, mà còn sẽ tạo ra ảnh hưởng rộng rãi đến phân phối thu nhập và ổn định xã hội, chúng tôi kết hợp nghiên cứu mới nhất trong 2-3 năm qua, tiến hành phân tích hệ thống vấn đề này, nỗ lực đưa ra dự đoán toàn diện, khách quan.

Ba Quan Điểm Về Ảnh Hưởng Của AI Đối Với Tăng Trưởng Kinh Tế Và Năng Suất

Phe Lạc Quan

Quan điểm cốt lõi của phe lạc quan là, AI khác với các công nghệ mục đích chung (General Purpose Technology, viết tắt GPT) trước đây, nó không chỉ có thể thực hiện tự động hóa sản xuất, mà còn thông qua các phương thức như "cải thiện tự thân đệ quy" để tự động hóa hoạt động nghiên cứu và phát triển, thay thế nhà khoa học làm nghiên cứu, thay thế kỹ sư thiết kế, thúc đẩy tỷ lệ tăng trưởng kinh tế tăng tốc liên tục, thậm chí trong thời gian hữu hạn tiến tới vô cùng (tức "điểm kỳ dị"). CEO của Anthropic Dario Amodei mô tả bức tranh sau khi AI mạnh mẽ đến⁴: AI sẽ nén tiến bộ y sinh vốn cần 100 năm mới hoàn thành xuống còn 10 năm; tốc độ tăng trưởng GDP của các nước đang phát triển sẽ tăng lên 20%. Mô hình GATE của Epoch AI⁵ dự đoán, một khi AI có thể tự động hóa toàn bộ nhiệm vụ, tỷ lệ tăng trưởng GDP toàn cầu ước tính bảo thủ cũng sẽ cao tới 30% (Bảng 1).

Bảng 1. Tổng quan dự đoán của giới học thuật/công nghiệp về đóng góp của AI cho năng suất

Lấy nghiên cứu của nhân vật đại diện cho "Thuyết Điểm Kỳ Dị", giáo sư kinh tế học Đại học Virginia Anton Korinek làm ví dụ, trong mô hình "mạng lưới đổi mới" mà ông cùng cộng tác viên xây dựng⁶, chia nền kinh tế thành bốn bộ phận thúc đẩy lẫn nhau: phần mềm (S), phần cứng (H), nghiên cứu chung (A), sản lượng (Y), và đưa ra ngưỡng định lượng kích hoạt "điểm kỳ dị" kinh tế. Theo các tham số hiệu chỉnh trong bài báo của ông, Hình 1 liệt kê bốn tình huống đạt điểm kỳ dị:

Hình 1. Bốn con đường AI mang lại tăng trưởng kinh tế bùng nổ Nguồn: Davidson, Halperin, Houlden & Korinek. 'When Does Automating AI Research Produce Explosive Growth? Feedback Loops in Innovation Networks'. NBER Working Paper 35155 (2026)

1) Nếu AI thúc đẩy tự động hóa đồng đều cả bốn bộ phận (đường xanh), chỉ cần tỷ lệ phổ cập tự động hóa 13% là có thể kích hoạt điểm kỳ dị;

2) Nếu chỉ thực hiện tự động hóa bộ phận phần mềm và phần cứng (đường xanh lá), ngưỡng tỷ lệ phổ cập tự động hóa của hai bộ phận này sẽ tăng lên 17%;

3) Nếu chỉ bộ phận phần mềm tự động hóa, các bộ phận còn lại chỉ đạt 5% tự động hóa (đường tím), ngưỡng tỷ lệ phổ cập tự động hóa của bộ phận trước sẽ tăng lên 66%; khi bộ phận phần mềm hoàn toàn tự động hóa, chỉ cần 6 năm là có thể đạt điểm kỳ dị;

4) Nếu bộ phận phần mềm đạt 100% tự động hóa (đường cam), ngưỡng tỷ lệ phổ cập tự động hóa của các bộ phận còn lại sẽ giảm xuống 0%, điểm kỳ dị chắc chắn sẽ đến.

Tất nhiên, kết luận trên hoàn toàn dựa trên giả định tham số mô hình, không phải là dự đoán cho tình huống thực tế trong tương lai. Nhưng nó cho thấy, tự động hóa nghiên cứu và phát triển AI có thể là mắt xích then chốt kích hoạt tăng trưởng kinh tế bùng nổ, cũng cung cấp khung lý thuyết kinh tế học cho "cải thiện tự thân đệ quy" mà giới công nghệ đang thúc đẩy.

Phe Ôn Hòa

Ước tính của giới học thuật chủ lưu về đóng góp của AI cho năng suất tương đối ôn hòa, hầu hết trong khoảng 0,1-1,3 điểm phần trăm mỗi năm (Bảng 1). Họ thừa nhận AI sẽ mang lại cải thiện năng suất, nhưng cũng nhấn mạnh nút thắt thực tế có thể khiến lợi ích AI có thể đạt được thấp xa so với ước tính của phe lạc quan. Các học giả này hầu hết sử dụng khung phân tích định lý Hulten⁷, cho rằng ảnh hưởng của AI đến năng suất toàn xã hội được quyết định bởi ba yếu tố: lợi ích năng suất ở cấp độ nhiệm vụ vi mô (hoặc tiết kiệm chi phí), mức độ phơi nhiễm AI của nhiệm vụ các ngành, tốc độ ứng dụng AI:

Đóng góp của AI cho năng suất = Lợi ích năng suất đơn nhiệm vụ × Mức độ phơi nhiễm nhiệm vụ × Tốc độ ứng dụng

Chia tách từ ba cấp độ này, đóng góp của AI có thể đối mặt với những ràng buộc sau ở phía sản xuất:

Thứ nhất, cải thiện năng suất hoặc tiết kiệm chi phí của nhiệm vụ đơn lẻ có hạn.

Nghiên cứu vi mô cho thấy, AI trong các nhiệm vụ như lập trình, dịch vụ khách hàng, sáng tạo quảng cáo có thể nâng cao hiệu suất 14%-50%, nhưng trong các nhiệm vụ phức tạp cần suy luận sâu và quyết định tổng hợp, cải thiện hiệu suất không rõ rệt, thậm chí còn làm giảm hiệu suất của lao động có kinh nghiệm⁸. Ngoài ra, nghiên cứu của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS)⁹ cho thấy, ngay cả khi AI đạt được tiết kiệm chi phí ở cấp độ nhiệm vụ đơn lẻ, để thực hiện lợi ích năng suất, doanh nghiệp phải đầu tư bổ sung vào cải tạo phần mềm, quản trị dữ liệu, đào tạo nhân viên, tổ chức lại quy trình. Nếu những khoản đầu tư bổ sung này không đủ hoặc chi phí cao, lợi ích ròng tổng thể thực tế mà doanh nghiệp nhận được có thể thấp xa so với lợi ích lý thuyết ở cấp độ nhiệm vụ.

Thứ hai, mức độ phơi nhiễm AI của nhiệm vụ vi mô tồn tại trần cấu trúc.

Nghiên cứu của OECD¹⁰ cho thấy, các ngành dịch vụ tri thức như tài chính, công nghệ thông tin, xuất bản truyền thông, dịch vụ chuyên nghiệp có mức độ phơi nhiễm AI cao hơn, cải thiện năng suất rõ rệt hơn; còn các ngành nghề thao tác vật lý và tương tác giữa người với người như nông nghiệp, khai thác mỏ, xây dựng, ăn uống có mức độ phơi nhiễm AI thấp hơn, do đó khó hưởng lợi từ tiến bộ công nghệ AI. OpenAI¹¹ ước tính, nếu chỉ xét mô hình ngôn ngữ lớn, chỉ có khoảng 19% lao động Mỹ có hơn một nửa nhiệm vụ công việc bị ảnh hưởng bởi AI; nếu xét sự phát triển phần mềm bổ sung (như tác nhân AI, tích hợp phần mềm văn phòng...), tỷ lệ này có thể tăng lên khoảng 46%, nhưng vẫn thấp hơn một nửa. Cùng với sự tiến bộ của công nghệ AI (đặc biệt là sự phát triển của trí tuệ thể hiện và AI vật lý), tỷ lệ này có khả năng tiếp tục tăng cao, nhưng nhiệm vụ và ngành bị ảnh hưởng bởi AI trong thời gian khá dài vẫn sẽ tồn tại trần cấu trúc, điều này sẽ hạn chế sự nâng cao năng suất tổng thể của công nghệ AI.

Thứ ba, các nút thắt vật lý và năng lượng, ma sát quy định và đạo đức... sẽ làm chậm tốc độ ứng dụng công nghệ AI.

Sự lan tỏa của công nghệ AI phụ thuộc cao vào hạ tầng cơ sở như sức mạnh tính toán, điện lực, trung tâm dữ liệu. Việc nâng cao sản lượng chip tính toán, mở rộng cơ sở phát điện và lưới điện, phê duyệt và xây dựng trung tâm dữ liệu... đều tồn tại chu kỳ nhiều năm (thậm chí thời gian dài hơn). Do đó, ngay cả khi năng lực kỹ thuật của AI tiến bộ vượt bậc, các nút thắt vật lý và năng lượng mà chuỗi ngành trên dưới của nó đối mặt cũng có thể hạn chế tốc độ ứng dụng của nó.

Ngoài ra, do cơ sở hạ tầng như trung tâm dữ liệu AI cần tiêu thụ lượng lớn năng lượng, tài nguyên nước và đất đai, có khả năng dẫn đến thiếu điện hoặc thiếu nước ở địa phương, giá điện hoặc giá nước tăng vọt, gây ra mâu thuẫn xã hội, điều này sẽ buộc cơ quan quản lý hạn chế đầu tư liên quan, từ đó làm chậm việc triển khai AI. Ví dụ, ngày 14 tháng 7 năm nay, bang New York tuyên bố tạm ngừng cấp giấy phép môi trường cho việc xây dựng mới các trung tâm dữ liệu lớn (mức tiêu thụ điện đạt hoặc vượt 50 megawatt), trở thành bang đầu tiên trên toàn nước Mỹ áp đặt lệnh tạm ngừng đối với việc xây dựng mới các trung tâm dữ liệu siêu quy mô, nhằm đáp ứng lại mối lo ngại của bên ngoài về tác động môi trường của trung tâm dữ liệu và việc đẩy cao chi phí dịch vụ công cộng.

Ngoài các nút thắt vật lý, trong các ngành rủi ro cao, dung sai thấp như y tế, tài chính, pháp luật, lái xe không người lái, thương mại hóa AI có thể đối mặt với những trở ngại kéo dài như phê duyệt quy định, xác định trách nhiệm, thiết lập cơ chế bảo hiểm. Mà đây lại chính là lĩnh vực dịch vụ có mức độ phơi nhiễm AI cao. Điều này có nghĩa là lợi ích năng suất tiềm năng mà AI mang lại rất có thể không thể phát huy đầy đủ do ma sát quy định và đạo đức.

Thứ tư, hiệu ứng chiếc thùng gỗ và hiệu ứng chi phí Ballmer hạn chế lợi ích năng suất.

Nhà kinh tế học Đại học Stanford Charles Jones đưa ra lý thuyết "hiệu ứng chiếc thùng gỗ" (weak link)¹², tức là khi quá trình sản xuất phụ thuộc vào nhiều mắt xích bổ sung cho nhau, tổng sản lượng sẽ bị ràng buộc bởi mắt xích yếu nhất (chiếc thùng gỗ). Do đó, mức độ kích thích cuối cùng của AI đối với tăng trưởng kinh tế sẽ bị hạn chế bởi những nhiệm vụ khó tự động hóa nhất (như thao tác vật lý, chăm sóc giữa người với người, trải nghiệm thực tế...). Đối với công nghệ AI, ngay cả khi AI có thể tự động hóa 90% nhiệm vụ, nhưng 10% nhiệm vụ còn lại không được tự động hóa vẫn sẽ hạn chế tiềm năng tăng trưởng kinh tế, cho đến khi những nút thắt này cũng được tự động hóa, lợi ích năng suất mà AI mang lại mới có thể được thực hiện đầy đủ.

Theo mô hình của Jones, giả sử độ co giãn thay thế giữa các nhiệm vụ = 0,2 (tức các nhiệm vụ bổ sung cao, khả năng thay thế lẫn nhau thấp), thì lợi ích kinh tế do tự động hóa vô hạn một nhiệm vụ nào đó mang lại được quyết định bởi tỷ trọng s của nhiệm vụ đó trong nền kinh tế: [1/(1-s)]^1/4. Lấy phần mềm làm ví dụ, chi tiêu phần mềm hiện chiếm khoảng 2% GDP của Mỹ, ngay cả khi AI hoàn toàn tự động hóa sản xuất phần mềm, cũng chỉ có thể kéo tăng trưởng GDP thêm 1 điểm phần trăm; nếu AI tự động hóa 50% nhiệm vụ trong nền kinh tế, GDP cũng chỉ có thể tăng thêm 19% (Hình 2). Điều này có nghĩa là, lợi ích kinh tế mà AI mang lại có thể bị trì hoãn nghiêm trọng.

Hình 2. Mức độ tự động hóa và bội số tăng trưởng kinh tế Nguồn: Charles I. Jones. 'A.I. and Our Economic Future'. NBER Working Paper 34779, 2026.

Ngoài ra, người đoạt giải Nobel Kinh tế Philippe Aghion¹³ còn chỉ ra, ngay cả khi AI mang lại cải thiện năng suất lớn ở một số bộ phận, hiệu ứng chi phí Ballmer¹⁴ sẽ khiến giá tương đối của các bộ phận khó tự động hóa tăng lên, từ đó kìm hãm tăng trưởng năng suất tổng thể. Tất cả những yếu tố trên đều hạn chế đóng góp của AI đối với năng suất và tăng trưởng kinh tế, khiến lợi ích thực tế của nó thấp xa so với lợi ích lý thuyết.

Phe Bi Quan

Quan điểm của phe bi quan bắt nguồn từ hai hướng logic khác nhau. Một hướng logic nhất quán với logic của phe ôn hòa, nhưng giả định về nút thắt thực tế cấp tiến hơn. Đại diện của quan điểm này là người đoạt giải Nobel Kinh tế Acemoglu. Trong một loạt nghiên cứu¹⁵, ông ước tính đóng góp của AI cho năng suất Mỹ trong 10 năm tới tích lũy dưới 1% (tức mỗi năm dưới 0,1%), chủ yếu là do ông giả định trong 10 năm tới chỉ có 4,6% nhiệm vụ bị ảnh hưởng bởi AI (tức mức độ phơi nhiễm cực thấp), và việc sử dụng AI trong các nhiệm vụ này trung bình chỉ tiết kiệm được 14% chi phí (tức lợi ích năng suất đơn nhiệm vụ rất thấp)¹⁶. Giả định bảo thủ này đương nhiên dẫn đến kết luận bi quan.

Một hướng logic khác là đưa tính nội sinh của cầu vào phân tích. Những nhà nghiên cứu này cho rằng, ảnh hưởng của AI đối với tăng trưởng kinh tế không chỉ phụ thuộc vào phía cung (ảnh hưởng đến năng suất), mà còn phụ thuộc vào phía cầu (ảnh hưởng đến sức mua của người tiêu dùng). Giả sử AI mang lại cải thiện năng suất lớn, nhiều công việc được tự động hóa bởi AI, thu nhập vốn chảy về người lao động sẽ chuyển sang đầu tư vốn liên quan đến AI, dẫn đến tỷ trọng thu nhập lao động giảm. Do đó, trong khi năng lực sản xuất tiếp tục mở rộng, nếu không đưa ra chính sách phân phối lại thu nhập tương ứng, tỷ lệ thất nghiệp tăng và thu nhập người lao động giảm sẽ không ngừng xói mòn sức mua của người tiêu dùng, kỳ vọng tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận của doanh nghiệp cũng khó duy trì do nhu cầu tiêu dùng co lại, ý chí đầu tư đổi mới và tự động hóa sẽ theo đó ngưng trệ, cuối cùng dẫn đến tăng trưởng kinh tế dưới sự ràng buộc của cầu dần chậm lại hoặc thậm chí đình trệ.

Ví dụ, Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) trong một nghiên cứu đã xây dựng tình huống "nút thắt cầu"¹⁷, mỗi người lao động bị thay thế đồng thời cũng là người tiêu dùng biến mất. Trong tình huống này, mặc dù tổng sản lượng tăng trong ngắn hạn, nhưng xét trung dài hạn, tốc độ tăng tổng sản lượng có thể chậm lại do tỷ trọng thu nhập lao động giảm, nhu cầu tiêu dùng co lại, thậm chí vượt qua xu hướng lịch sử. Acemoglu trong bài báo nêu trên cũng cảnh báo, AI hiện tại chủ yếu được thiết kế để thay thế lao động chứ không phải tăng cường lao động, mô hình phát triển này sẽ hình thành "bẫy tự động hóa quá mức", dẫn đến tỷ trọng thu nhập lao động giảm¹⁸.

Nghiên cứu của tổ chức think tank châu Âu Trung tâm Nghiên cứu Chính sách Kinh tế (CEPR)¹⁹ cho thấy, nếu không có sự can thiệp chính sách tiền tệ và tài khóa kịp thời hiệu quả, công nghệ AI có thể dẫn đến hiện tượng năng suất cao, tỷ lệ thất nghiệp cao, bất bình đẳng thu nhập gia tăng, cuối cùng hình thành bẫy cầu, hạn chế tăng trưởng kinh tế bền vững. Cơ chế này về bản chất do "ngoại ứng" (externality) của tổng cầu gây ra, nghĩa là, một doanh nghiệp đơn lẻ áp dụng AI để giảm chi phí tăng hiệu quả là hợp lý, nhưng tất cả doanh nghiệp đều áp dụng AI lại có thể do tỷ lệ thất nghiệp tăng mà gây tổn hại tổng cầu, kéo lùi doanh thu và lợi nhuận của doanh nghiệp toàn ngành, ngược lại lại ức chế nhu cầu đầu tư. Trong trường hợp này, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế thực tế có thể thấp hơn đáng kể so với tỷ lệ tăng trưởng tiềm năng, thậm chí xuất hiện suy thoái.

Luận văn dựa trên dữ liệu Mỹ hiệu chỉnh, giả sử tỷ trọng thu nhập lao động giảm từ 60% xuống 57%, AI nâng cao sản lượng tiềm năng 10%, kết quả mô phỏng số của nó cho thấy, trong tình huống "chính sách không phản hồi", GDP và mức tổng tiêu dùng sẽ giảm khoảng 7% so với mức cơ sở, đầu tư cũng sẽ trì trệ do nhu cầu yếu (Hình 3). Tuy nhiên, nếu kết hợp chính sách tiền tệ nới lỏng và công cụ tài khóa như trợ cấp việc làm, thì có thể giảm chi phí lao động của doanh nghiệp, nâng cao thu nhập người lao động, thực hiện "sự thịnh vượng AI". Luận văn cho thấy, nếu thiếu sự can thiệp chủ động của chính sách vĩ mô như phân phối lại thu nhập, thu nhập người lao động tiếp tục giảm sẽ dẫn đến tổng cầu co lại, từ đó hình thành ràng buộc nội sinh quan trọng ở phía cầu về đóng góp của AI cho tăng trưởng kinh tế.

Hình 3. Sự hạn chế của ngoại ứng cầu đối với tăng trưởng kinh tế Nguồn: Fornaro and Wolf, "Macroeconomic Policies for AI", CEPR Discussion Paper No. 21412. 2026.

Phán Đoán Của Chúng Tôi

Các nghiên cứu của các phe trên đây kết luận khác biệt chủ yếu xuất phát từ giả định khác nhau của họ về tốc độ tiến bộ công nghệ AI, độ sâu và rộng của ứng dụng, tốc độ phổ biến, nút thắt thực tế, phản ứng chính sách... và các yếu tố ảnh hưởng khác. Chúng tôi cho rằng, trong ngắn hạn (1-2 năm tới), AI sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nhưng đóng góp chủ yếu có thể đến từ "kích thích đầu tư" chứ không phải "lợi ích năng suất"; xét dài hạn, AI quả thực có khả năng mang lại sự nâng cao lực lượng sản xuất trọng đại và sự thịnh vượng kinh tế; nhưng xét trung hạn (3-5 năm), quá trình tiến tới sự thịnh vượng dài hạn có lẽ sẽ không thuận buồm xuôi gió.

Ảnh Hưởng Ngắn Hạn

Xét ngắn hạn, AI quả thực sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nhưng đóng góp chủ yếu có thể đến từ "kích thích đầu tư" chứ không phải "lợi ích năng suất". Xét dữ liệu thực tế 2-3 năm qua, chi tiêu vốn AI đã trở thành động lực quan trọng cho tăng trưởng GDP Mỹ. Năm 2025, đầu tư liên quan đến AI của Mỹ (đầu tư thiết bị xử lý thông tin và phần mềm) đóng góp cho GDP tăng lên 0,8 điểm phần trăm, tăng 0,7 điểm phần trăm so với năm 2023 (Hình 4). Dự kiến dưới sự thúc đẩy của cơn sốt đầu tư AI, trong ngắn hạn xu hướng này vẫn sẽ tiếp tục.

Hình 4. Đóng góp của đầu tư liên quan đến AI của Mỹ cho GDP Nguồn: Cục Phân tích Kinh tế Mỹ Chú thích: Đầu tư liên quan đến AI bao gồm đầu tư thiết bị xử lý thông tin và phần mềm, dữ liệu là đóng góp trung bình bốn quý

3 năm qua, năng suất lao động của Mỹ cũng phục hồi đáng kể, nhưng điều này khó có thể hoàn toàn quy cho AI. Từ quý I năm 2023 trở đi, tốc độ tăng trưởng năng suất lao động phi nông nghiệp hàng năm hóa của Mỹ là 2,7%, rõ ràng cao hơn mức khoảng 1,5% trong giai đoạn 2007-22 và mức trung bình dài hạn từ năm 1948 là 2,1% (Hình 5). Nhưng nguyên nhân phục hồi năng suất có thể một phần đến từ sự thay đổi cấu trúc của thị trường lao động sau đại dịch và quy mô kinh tế do tổng cầu tăng trưởng mạnh mang lại, khó có thể xác định rõ ràng là ảnh hưởng của AI tạo sinh.

Dữ liệu khảo sát cấp doanh nghiệp vi mô cũng cho thấy, ít nhất cho đến hiện tại, sự nâng cao năng suất của AI còn khá hạn chế. Khảo sát chung của Ngân hàng Trung ương Anh và Cục Dự trữ Liên bang Atlanta với gần 6000 giám đốc điều hành doanh nghiệp tại Mỹ, Anh, Đức, Úc cho thấy²⁰, gần 90% giám đốc điều hành cho rằng AI không có ảnh hưởng thực chất đến năng suất doanh nghiệp trong ba năm qua. Nghiên cứu khảo sát của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế đối với 1,2 vạn doanh nghiệp châu Âu giai đoạn 2019-24²¹ phát hiện, doanh nghiệp áp dụng AI có năng suất lao động cao hơn 4% so với doanh nghiệp không áp dụng, nếu tính theo tốc độ lan tỏa công nghệ 10%, đóng góp năng suất hàng năm hóa của nó khoảng 0,4 điểm phần trăm, về cơ bản nhất quán với ước tính của phe ôn hòa.

Hình 5. Năng suất lao động phi nông nghiệp Mỹ Nguồn: Cục Thống kê Lao động Mỹ

Phát hiện trên không có gì ngạc nhiên, điều này phù hợp với quy luật lịch sử rằng công nghệ mục đích chung trước đây thường trải qua thời kỳ lan tỏa kéo dài. Nhà kinh tế học Đại học Stanford Erik Brynjolfsson tổng kết hiện tượng này là "đường cong J năng suất"²², tức là công nghệ mục đích chung mới trong giai đoạn đầu thường trải qua giai đoạn năng suất giảm trước, sau đó tăng mạnh. Nói cách khác, lợi ích kinh tế do AI mang lại có thể bị trì hoãn đáng kể. Mặc dù xét dài hạn, công nghệ AI sẽ mang lại sự nâng cao năng suất trọng đại, nhưng ít nhất trong 1-2 năm (thậm chí 3-5 năm) tới, ảnh hưởng này nên tương đối hạn chế.

Tuy nhiên, xét nhu cầu ứng dụng mô hình lớn vẫn đang ở giai đoạn tăng trưởng theo cấp số nhân (chỉ lấy nền tảng OpenRouter làm ví dụ, lượng token sử dụng hàng tuần trên nền tảng của nó trong một năm rưỡi qua đã tăng hơn 23 lần), có thể khẳng định, ít nhất trong 1-2 năm tới, nhu cầu đầu tư liên quan đến AI trong lĩnh vực chuỗi ngành và cơ sở hạ tầng vẫn sẽ tiếp tục tăng. Do đó, trong ngắn hạn, phán đoán về tăng trưởng cao của đầu tư AI khó có thể bị bác bỏ, lo ngại về bong bóng đầu tư AI cũng khó có thể được chứng thực, ảnh hưởng của AI đến việc làm cũng sẽ tương đối hạn chế, AI sẽ là động lực quan trọng thúc đẩy sự thịnh vượng của kinh tế và thị trường tài chính.

Ảnh Hưởng Trung Hạn

Xét trung hạn, trong 3-5 năm tới, cùng với sự tiến bộ nhanh chóng và phổ cập của công nghệ AI, AI sẽ tiếp tục nâng cao năng suất, đẩy cao tỷ lệ tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, như phe ôn hòa và bi quan đã nói, xét việc phổ cập công nghệ AI có thể đối mặt với ràng buộc nút thắt ở cả hai phía cung cầu, sự phát triển trong tương lai của nó có thể đối mặt với ba con đường khác nhau. Bề mặt, ba con đường này đúng là tương ứng với ba phe nêu trên, nhưng logic diễn biến đằng sau không hoàn toàn giống nhau (Hình 6).

Hình 6. Ba con đường ảnh hưởng của AI đến tăng trưởng kinh tế và năng suất

Điểm xuất phát của phân tích là phán đoán về triển vọng tăng trưởng nhu cầu AI (hoặc nói là phán đoán về độ rộng và sâu của ứng dụng AI trong tương lai). Nếu tăng trưởng nhu cầu AI thấp hơn đáng kể so với kỳ vọng, sự nâng cao tăng trưởng kinh tế và năng suất của AI cũng sẽ thấp hơn đáng kể so với kỳ vọng, con đường này tương ứng với quan điểm phe bi quan nêu trên. Nếu nhu cầu AI trong tương lai đáp ứng hoặc vượt kỳ vọng, ảnh hưởng của AI đến tăng trưởng kinh tế sẽ phụ thuộc vào mạnh yếu của các ràng buộc nút thắt hoặc "hiệu ứng chiếc thùng gỗ". Nếu ràng buộc nút thắt nhiều, mạnh, khó vượt qua, sự nâng cao tăng trưởng kinh tế và năng suất của AI sẽ bị ức chế rất lớn, tình huống này cũng tương ứng với quan điểm phe bi quan (như Acemoglu). Nếu ràng buộc nút thắt nhiều, mạnh, nhưng cũng không phải không thể vượt qua, sự nâng cao tăng trưởng kinh tế và năng suất của AI sẽ bị ức chế nhất định, nhưng ảnh hưởng sẽ tương đối ôn hòa, con đường này tương ứng với quan điểm phe ôn hòa chủ lưu. Nếu ràng buộc nút thắt ít, yếu, sự nâng cao tăng trưởng kinh tế và năng suất của AI sẽ rất rõ rệt, con đường này tương ứng với quan điểm phe lạc quan nêu trên.

Cần chỉ ra rằng, chúng tôi sử dụng các từ lạc quan, ôn hòa, bi quan trong phân loại, chủ yếu là xuất phát từ xem xét mặt kỹ thuật về sự nâng cao năng suất của AI. Trong thực tế, phản hồi về mặt kinh tế, tài chính và xã hội mà ba con đường này tương ứng khá phức tạp, do đó từ góc độ phúc lợi xã hội mà nói, phân loại này có lẽ không thích hợp.

"Con Đường Lạc Quan": AI Được Phổ Cập Và Lan Tỏa Nhanh Chóng

Trong con đường này, trong 3-5 năm tới, độ rộng và sâu của ứng dụng AI đều đáp ứng hoặc vượt kỳ vọng thị trường, trong nghiên cứu phát triển kỹ thuật, triển khai phổ cập, chuỗi ngành trên dưới của AI đều không tồn tại nút thắt kỹ thuật, vật lý, và thể chế rõ ràng, sự phát triển AI hầu như thuận lợi, sự nâng cao tăng trưởng kinh tế và năng suất của AI đạt hoặc vượt dự đoán của phe lạc quan (Bảng 1), đầu tư AI khổng lồ sẽ thực hiện lợi nhuận tài chính đáng kể, thị trường tài chính một mảnh thịnh vượng, kinh tế tiến tới sự cực kỳ dồi dào (super abundance).

Trong con đường này, nếu hiệu ứng tạo việc làm của AI lớn hơn hiệu ứng thay thế, lo ngại về thay thế việc làm quy mô lớn sẽ không xuất hiện, người lao động ngược lại có khả năng có được nhiều cơ hội việc làm hơn, từ đó thực hiện sự thịnh vượng chung của kinh tế và xã hội. Tuy nhiên, chúng tôi cho rằng, trong trung hạn khả năng xảy ra cao hơn là hiệu ứng thay thế của AI lớn hơn hiệu ứng tạo ra. Nếu việc ứng dụng và phổ cập công nghệ AI thuận lợi, các ngành nghề sẽ sớm thực hiện tự động hóa, một số ngành có thể gặp phải "đòn giáng chiều không gian" của AI mà toàn quân bị tiêu diệt, dẫn đến phá sản đóng cửa và sa thải quy mô lớn; ngay cả trong các ngành không bị "đòn giáng chiều không gian", tốc độ thay thế lao động của AI cũng có khả năng nhanh hơn tốc độ tạo ra công việc mới, gây ra tỷ lệ thất nghiệp tăng. Nếu không kịp thời đưa ra chính sách phân phối lại thu nhập tương ứng, thu nhập người lao động tiếp tục teo lại sẽ dẫn đến tổng cầu co lại (tức tình huống "nút thắt cầu" mà BIS xây dựng²³ hoặc "bẫy cầu" mà CEPR lo ngại²⁴), điều này không những có khả năng tại một thời điểm nào đó trở thành một ràng buộc nội sinh trong diễn dịch logic trên, thậm chí có khả năng gây ra xung đột xã hội rộng rãi hơn. Thực tế, ngay cả nhân vật đại diện cho "Thuyết Điểm Kỳ Dị" giáo sư Korinek cũng liệt kê rủi ro trên là một trong những thách thức lớn có thể đối mặt sau khi đạt được AGI²⁶. Do đó, về mặt ý nghĩa xã hội, khó có thể nói đây là một con đường "lạc quan".

"Con Đường Ôn Hòa": Sự Phát Triển Và Phổ Cập Công Nghệ AI Gặp Phải Nút Thắt Có Thể Vượt Qua

Trong con đường này, trong 3-5 năm tới, độ rộng và sâu của ứng dụng AI về cơ bản đáp ứng hoặc vượt kỳ vọng, nhưng trong nghiên cứu phát triển kỹ thuật, triển khai phổ cập, chuỗi ngành trên dưới của AI tồn tại nhiều nút thắt kỹ thuật, vật lý và thể chế. Tin tốt là, những nút thắt này không phải không thể vượt qua, chỉ cần thời gian và tăng đầu tư để từng bước loại bỏ. Trong quá trình này, đầu tư AI tiếp tục cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho tăng trưởng kinh tế, ngành công nghiệp AI thì trong quá trình không ngừng vượt qua nút thắt cũ, gặp phải nút thắt mới mà tiến lên quanh co.

Trong con đường này, mức độ nâng cao tăng trưởng kinh tế và năng suất của AI tương đối ôn hòa, ảnh hưởng đến các ngành khác nhau có sự khác biệt rõ rệt. Trong những ngành xuất hiện hoặc tồn tại nút thắt cung (như GPU, CPU, chip bộ nhớ hiện tại...), doanh nghiệp liên quan có quyền định giá rất mạnh, giá sản phẩm của họ sẽ do thiếu hụt cung mà tăng vọt, thúc đẩy lợi nhuận tăng trưởng mạnh, biểu hiện cổ phiếu sáng. Còn trong những ngành sau nhiều năm đầu tư, nút thắt cung đã dần được loại bỏ, giá sản phẩm liên quan sẽ từng bước giảm, lợi nhuận siêu ngạch của doanh nghiệp sẽ từng bước thu hẹp, cho đến biến mất, thậm chí xuất hiện thua lỗ, cổ phiếu liên quan cũng sẽ điều chỉnh theo, một số cổ phiếu định giá quá cao khó tránh xuất hiện giảm mạnh. Mặc dù sự chao đảo của thị trường tài chính không thể tránh khỏi, nhưng nhà đầu tư trong quá trình không ngừng đuổi theo ngành nút thắt mới mà đãi cát tìm vàng, loại cũ đổi mới, thị trường tài chính sẽ thể hiện đặc trưng phân hóa hình chữ K rõ rệt, lợi nhuận đầu tư cũng sẽ xuất hiện sự khác biệt lớn.

Trong con đường này, mặc dù không xuất hiện thay thế việc làm toàn diện, nhanh chóng, quy mô lớn, nhưng thay thế việc làm ở một số ngành vẫn có khả năng tạo ra ảnh hưởng lớn đối với kinh tế và thị trường tài chính. Ngay cả khi chỉ có 10% công việc bị AI thay thế, vẫn sẽ nâng tỷ lệ thất nghiệp lên khoảng 10 điểm phần trăm. Từ kinh nghiệm lịch sử, trong trường hợp tỷ lệ thất nghiệp vượt 10%, ngay cả không xuất hiện mâu thuẫn xã hội lớn, cũng khó tưởng tượng kinh tế vĩ mô và thị trường tài chính vẫn có thể vận hành êm ả.

Ngoài ra, cùng với sự giải trừ nút thắt cũ và sự ra đời nút thắt mới, một số nút thắt có thể gây ra mâu thuẫn xã hội. Ví dụ, nếu nhu cầu điện lực hoặc tài nguyên nước lớn của trung tâm dữ liệu lớn dẫn đến thiếu điện, thiếu nước ở một số khu vực, hoặc dẫn đến giá điện, giá nước tăng vọt, đều có khả năng gây ra mâu thuẫn và xung đột xã hội mang tính khu vực.

Do đó, về ý nghĩa ổn định tài chính và ổn định xã hội, "con đường ôn hòa" cũng chưa chắc đã ôn hòa đến thế.

"Con Đường Bi Quan": Nhu Cầu AI Không Bằng Kỳ Vọng Hoặc Gặp Phải Nút Thắt Cứng

Trong con đường này, trong 3-5 năm tới, độ rộng và sâu của ứng dụng AI đều thấp hơn kỳ vọng, hoặc tuy đáp ứng hoặc vượt kỳ vọng, nhưng đối mặt với nhiều, mạnh nút thắt ràng buộc, nghiêm trọng cản trở sự phổ cập của công nghệ AI, hạn chế lớn sự nâng cao tăng trưởng kinh tế và năng suất của AI.

Đối với thị trường tài chính, xét cơn sốt đầu tư AI hiện tại đã hàm chứa kỳ vọng tăng trưởng nhu cầu khá lạc quan, một khi kỳ vọng không thành, sự biến động của thị trường tài chính là điều không tránh khỏi. Ví dụ, định giá của hai doanh nghiệp mô hình lớn AI hàng đầu OpenAI và Anthropic cộng lại khoảng 1,8 nghìn tỷ USD, trong khi doanh thu hàng năm hóa mới nhất năm 2026 của họ lần lượt chỉ là 250 tỷ²⁷ và 470 tỷ USD²⁷. Nếu cuối cùng thực tế gần với "con đường bi quan" trên, thương mại hóa công nghệ AI sẽ không bằng kỳ vọng, kỳ vọng lợi nhuận cao về đầu tư AI rất có thể không thể thực hiện, điều này chắc chắn kích hoạt điều chỉnh định giá và rút lui đầu tư, những doanh nghiệp phụ thuộc vào đòn bẩy cao sẽ đối mặt với rủi ro vỡ nợ và phá sản đóng cửa, và có thể thông qua chuỗi tài trợ truyền rủi ro sang lĩnh vực tài chính rộng rãi hơn như ngân hàng, công ty bảo hiểm, quỹ tín dụng tư nhân..., gây ra suy thoái kinh tế thậm chí bất ổn tài chính. Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) trong "Báo cáo Kinh tế Năm 2026" chỉ ra, quy mô, tốc độ của cơn sốt đầu tư AI hiện tại, và kỳ vọng lạc quan về lợi ích năng suất, rất giống với cơn sốt kênh đào, đường sắt, điện khí hóa, bong bóng internet trong lịch sử, mà những cơn sốt này cuối cùng đều kết thúc bằng đảo ngược đầu tư, suy thoái kinh tế.

Mặc dù điều chỉnh thị trường tài chính đáng lo ngại, nhưng trong "con đường bi quan" này, do tỷ lệ phổ cập công nghệ AI không bằng kỳ vọng, tác động thay thế lao động của AI cũng sẽ tương đối hạn chế. Điều này có nghĩa là, công nghệ AI sẽ không dẫn đến thất nghiệp quy mô lớn, tỷ trọng thu nhập lao động sẽ không giảm mạnh, xã hội và chính phủ cũng có nhiều thời gian hơn để thích ứng với ảnh hưởng mà AI mang lại. Do đó, từ góc độ đo lường phúc lợi xã hội, "con đường bi quan" này ngược lại đáng mừng.

Kết Luận

Ba con đường trên đều có khả năng xảy ra, nhưng chúng tôi cho rằng "con đường ôn hòa" có xác suất xảy ra lớn nhất. Bất kể là con đường nào, không có con đường nào là đại lộ bằng phẳng cả. Cái gọi là "con đường lạc quan", xét về mặt kỹ thuật là lạc quan, nhưng nếu cải cách chế độ phân phối lại thu nhập không được theo kịp kịp thời, lại có thể mở rộng khoảng cách giàu nghèo, thậm chí gây ra xung đột xã hội, dẫn đến kết quả bi quan về mặt xã hội. Còn "con đường bi quan" về mặt kỹ thuật lại có thể duy trì sự ổn định xã hội lâu dài hơn, đối với đông đảo người lao động mà nói lại càng thân thiện hơn, cũng cung cấp thời gian đệm cho xã hội thích ứng. "Con đường ôn hòa" là con đường dung hòa, nhưng cũng sẽ mang lại thất nghiệp cục bộ, sự phân hóa hình chữ K của kinh tế và thị trường tài chính cùng với mất cân đối cơ cấu, đối với một số nhóm người lao động và nhà đầu tư mà nói cũng chưa chắc đã ôn hòa đến thế. Đối với điều này, nhà hoạch định chính sách cần cân nhắc toàn diện, đồng thời lưu tâm đến lợi ích của các bên, giám sát chặt chẽ diễn biến tình hình, phòng ngừa từ xa, ứng phó sớm, để đảm bảo phát triển bền vững của kinh tế và xã hội.

Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Tencent Research Institute" (ID:cyberlawrc), tác giả: Li Jialun, Sun Mingchun