Nợ công của Mỹ sắp vượt kỷ lục thời Thế chiến II

cryptonews.ruXuất bản vào 2026-08-13Cập nhật gần nhất vào 2026-08-13

Tóm tắt

Theo Cơ quan Ngân sách Quốc hội Mỹ, nợ công của Hoa Kỳ đang tiến gần đến mức năm 1946 và dự kiến sẽ vượt qua mốc này vào năm 2030. Hiện tại, tổng nợ khoảng 39,9 nghìn tỷ USD, dự báo sẽ đạt 101% GDP vào cuối năm tài chính 2026, vượt đỉnh 106% của năm 1946 và tăng lên 120% vào năm 2036. Tình hình hiện nay khác với thời kỳ Thế chiến II. Năm 1944, chi tiêu đạt đỉnh 42,7% GDP nhưng đã giảm mạnh xuống 14% vào năm 1949 sau khi chiến tranh kết thúc, giúp giảm gánh nặng nợ. Trong khi đó, hiện không có dấu hiệu kết thúc các vấn đề chi tiêu. Dự báo đến năm 2036, chi tiêu sẽ là 24,4% GDP còn thu nhập chỉ đạt 17,8%. Nguyên nhân chính của việc tăng chi tiêu là do sự gia tăng các khoản phúc lợi và chi phí y tế khi dân số già đi. Số người Mỹ từ 65 tuổi trở lên đã tăng gấp ba lần so với 50 năm trước và dự kiến sẽ tăng thêm 15% trong giai đoạn 2027-2036.

Theo dữ liệu từ Văn phòng Ngân sách Quốc hội, nợ công của Hoa Kỳ đang tiến gần đến mức của năm 1946. Cơ quan này ước tính mốc đó sẽ bị vượt qua vào năm 2030.

Hiện tại, tổng nợ của Mỹ vào khoảng 39,9 nghìn tỷ USD. Con số này bao gồm các chứng khoán được lưu giữ trong các tài khoản liên bang, không được tính vào nợ thời Thế chiến II. Tuy nhiên, theo dự báo của Văn phòng Ngân sách, đến cuối năm tài chính 2026, con số này sẽ là 101%. Sau đó, nó sẽ vượt qua đỉnh năm 1946 là 106% và tăng lên 120% vào năm 2036.

Tuy nhiên, tình hình nợ công hiện tại của Mỹ khác với thời Thế chiến II. Theo các nguồn tin, vào năm 1944, khi sản xuất thời chiến đạt đỉnh, chi tiêu chiếm 42,7% GDP. Đến năm 1949, khi việc huy động quân sự kết thúc, con số này giảm xuống 14%, giúp giảm gánh nặng nợ của đất nước. Hiện tại, không ai có thể đưa ra ngày chấm dứt các vấn đề chi tiêu của Mỹ. Theo dự báo mới nhất từ Văn phòng Ngân sách Quốc hội Mỹ, vào năm 2036, chi tiêu sẽ là 24,4% GDP và thu nhập là 17,8%.

Sự gia tăng chi tiêu liên quan đến việc mở rộng các khoản trợ cấp và chi phí y tế, do dân số tiếp tục già hóa. Số người Mỹ từ 65 tuổi trở lên gần như gấp ba lần so với 50 năm trước. Số lượng này sẽ tăng thêm 15% trong giai đoạn từ 2027 đến 2036.

Câu hỏi Liên quan

QThời gian nào nợ công Hoa Kỳ được dự báo sẽ vượt mức đỉnh của Thế chiến thứ hai?

ATheo Cục Ngân sách Quốc hội Hoa Kỳ (CBO), nợ công Hoa Kỳ được dự báo sẽ vượt qua mức đỉnh năm 1946 (106% GDP) vào năm 2030.

QTỷ lệ nợ công của Hoa Kỳ so với GDP dự kiến sẽ là bao nhiêu vào năm 2036?

ATheo dự báo, tỷ lệ nợ công của Hoa Kỳ so với GDP được kỳ vọng sẽ tăng lên 120% vào năm 2036.

QĐiểm khác biệt chính giữa tình hình nợ công hiện tại và thời Thế chiến thứ hai là gì?

AĐiểm khác biệt chính nằm ở chiều hướng chi tiêu. Sau Thế chiến II, chi tiêu chính phủ giảm mạnh (từ 42,7% GDP năm 1944 xuống 14% năm 1949), giúp giảm gánh nặng nợ. Trong khi đó, hiện nay không có dấu hiệu cho thấy các vấn đề chi tiêu sẽ kết thúc, với dự báo chi tiêu vẫn ở mức cao (24,4% GDP vào 2036).

QNguyên nhân chính dẫn đến sự gia tăng chi tiêu liên bang của Hoa Kỳ trong tương lai là gì?

ANguyên nhân chính là do dân số già hóa, dẫn đến việc tăng số lượng và chi phí cho các phúc lợi và chương trình chăm sóc y tế (như An sinh Xã hội và Medicare).

QSố nợ công hiện tại của Hoa Kỳ là bao nhiêu và nó bao gồm những gì?

ATổng nợ công Hoa Kỳ hiện tại là khoảng 39,9 nghìn tỷ USD. Con số này bao gồm cả các chứng khoán được nắm giữ trong các tài khoản liên bang, một phần không được tính trong số liệu nợ thời Thế chiến thứ hai.

Nội dung Liên quan

Ngân hàng khổng lồ Anh Standard Chartered công bố dự báo giá dài hạn cho altcoin UNI!

Ngân hàng khổng lồ Standard Chartered vừa đưa ra đánh giá dài hạn quan trọng về token UNI của Uniswap. Jeffrey Kendrick, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu tài sản số của ngân hàng, cho biết quan hệ đối tác giữa Uniswap và Robinhood mang lại kết quả mạnh hơn dự kiến, khiến mục tiêu giá dự báo trước đây cho UNI vào năm 2030 có thể trở nên bảo thủ. Sau khi cơ chế phân phối phí liên quan đến Robinhood ra mắt vào ngày 27/7, tốc độ đốt token UNI đã tăng mạnh. Khối lượng token UNI bị đốt gần như tăng gấp đôi, đạt mức tương đương 90 triệu USD/năm, tương ứng với khoảng 25 triệu token UNI ở giá hiện tại. Điều này có nghĩa là hơn 4% tổng nguồn cung đang được loại bỏ khỏi hệ thống hàng năm, có thể tạo ra áp lực tăng giá nếu nhu cầu được duy trì hoặc tăng lên. Tuy nhiên, Standard Chartered lưu ý rằng việc duy trì tốc độ tiêu hao này lâu dài có thể là thách thức. Ngay cả khi giá UNI đạt mức dự báo 6,50 USD vào cuối năm 2026, tỷ lệ tiêu hao hàng năm vẫn sẽ ở khoảng 2,2%, một cơ chế giảm nguồn cung vẫn mạnh. Kendrick nói thêm rằng việc triển khai thêm các chương trình đối tác kiểu Robinhood trong tương lai có thể tác động lớn hơn đến kinh tế học token UNI. Nếu xu hướng sử dụng và đốt token tiếp tục, ngay cả mục tiêu giá 100 USD cho UNI vào năm 2030 mà ngân hàng đã công bố trước đó cũng có thể trở nên khiêm tốn. Các chuyên gia cho rằng nếu lĩnh vực Tài chính Phi tập trung (DeFi) tiếp tục phát triển, UNI sẽ vẫn là một trong những tài sản crypto được theo dõi chặt chẽ nhất trong những năm tới.

cryptonews.ru4 phút trước

Ngân hàng khổng lồ Anh Standard Chartered công bố dự báo giá dài hạn cho altcoin UNI!

cryptonews.ru4 phút trước

Tính năng mới của ChatGPT: AI bắt đầu theo dõi người dùng

OpenAI đã ra mắt tính năng Computer History cho ứng dụng ChatGPT trên macOS, một công cụ theo dõi hoạt động của người dùng trên các chương trình và trang web để cá nhân hóa và cải thiện độ chính xác của các phản hồi AI. Tính năng này, dành cho thuê bao Pro, Business và Enterprise, hiện chưa khả dụng tại Khu vực Kinh tế Châu Âu (EEA), Vương quốc Anh và Thụy Sĩ do các yêu cầu tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu. Computer History hoạt động nền, ghi lại hoạt động vào một dòng thời gian tạm thời, cho phép ChatGPT sử dụng ngữ cảnh này trong các cuộc trò chuyện sau mà không cần nhập lại thủ công. Người dùng có toàn quyền kiểm soát: tính năng chỉ hoạt động khi được bật và có thể xóa lịch sử. Đây được coi là phiên bản cải tiến của dự án thử nghiệm Chronicle, tiêu thụ ít token hơn và có thêm các công cụ quản lý quyền riêng tư. Việc ra mắt diễn ra cùng ngày với thông báo về chế độ GPT-5.6 Ultrafast, nhấn mạnh chiến lược phát triển bộ nhớ AI liên tục của OpenAI. Tuy nhiên, việc trì hoãn tại châu Âu cho thấy thách thức trong việc cân bằng giữa cá nhân hóa sâu và quy định bảo mật nghiêm ngặt. Các chuyên gia cũng đặt câu hỏi về tính bảo mật dài hạn và liệu sự đồng thuận tự nguyện có đủ để duy trì niềm tin của người dùng khi lượng dữ liệu thu thập ngày càng tăng.

cryptonews.ru49 phút trước

Tính năng mới của ChatGPT: AI bắt đầu theo dõi người dùng

cryptonews.ru49 phút trước

Nền tảng phân tích Santiment báo cáo rằng quan điểm "tiền điện tử đã chết" đang lan truyền nhanh chóng giữa các nhà đầu tư! Đây có phải là tín hiệu cho thấy thị trường đã chạm đáy? Dưới đây là...

Áp lực giá liên tục và khối lượng giao dịch thấp trên thị trường tiền điện tử tiếp tục ảnh hưởng tiêu cực đến tâm lý nhà đầu tư cá nhân. Nền tảng phân tích Santiment báo cáo sự gia tăng đáng kể cụm từ "tiền điện tử đã chết" trên mạng xã hội. Phân tích cho thấy các biểu hiện tiêu cực như "chết", "kết thúc" đang lan truyền nhanh trong cộng đồng. Santiment lưu ý rằng loại tâm lý này thường xuất hiện khi sự kiên nhẫn của nhà đầu tretail bắt đầu cạn kiệt, khi thị trường đi ngang kéo dài và kỳ vọng tăng giá không thành hiện thực. Tuy nhiên, dữ liệu lịch sử từ công ty chỉ ra rằng những giai đoạn bi quan cực độ như vậy thường xảy ra gần các điểm đảo chiều quan trọng của thị trường. Khi công chúng tin chắc rằng xu hướng tăng đã hoàn toàn biến mất, thị trường thường phản ứng ngược lại và thể hiện sự phục hồi mạnh mẽ. Do đó, Santiment nhấn mạnh các nhà đầu tư theo trường phái đầu tư ngược xu hướng nên theo dõi chặt chẽ các thời điểm mà tâm lý "tiền điện tử đã chết" lan rộng. Các chuyên gia thừa nhận bầu không khí sợ hãi hiện tại có thể gây áp lực ngắn hạn, nhưng cũng lưu ý rằng tâm lý tiêu cực thái quá thường trùng khớp với các đáy quan trọng trong các chu kỳ trước. Theo Santiment, những giai đoạn tâm lý nhà đầu tư đạt đỉnh điểm bi quan có thể mang lại cơ hội tiềm năng cho những nhà đầu tư kiên nhẫn và có tầm nhìn dài hạn. Vì vậy, tâm lý mạng xã hội vẫn được xem là một chỉ báo quan trọng khi đánh giá hướng đi của thị trường.

cryptonews.ru59 phút trước

Nền tảng phân tích Santiment báo cáo rằng quan điểm "tiền điện tử đã chết" đang lan truyền nhanh chóng giữa các nhà đầu tư! Đây có phải là tín hiệu cho thấy thị trường đã chạm đáy? Dưới đây là...

cryptonews.ru59 phút trước

GPT-5 cũng 'nhớ mang máng', Google đã thử nghiệm 4.5 triệu lần: Chìa khóa bị mất

"Hiện tượng đầu lưỡi" (tip-of-the-tongue) thường xảy ra khi bạn biết thông tin nhưng không thể nhớ lại ngay lập tức. Nghiên cứu mới từ Google với tên "Empty Shelves or Lost Keys?" phát hiện rằng các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến như GPT-5 và Gemini 3 cũng gặp phải vấn đề tương tự. Sử dụng bộ tiêu chuẩn WikiProfile (2.150 sự kiện từ Wikipedia), nghiên cứu đã thử nghiệm 13 mô hình qua khoảng 4,5 triệu câu trả lời. Kết quả cho thấy các mô hình này lưu trữ được 95%–98% sự kiện trong tham số, nhưng khi được hỏi trực tiếp, chúng không thể trả lời 26%–34% số đó. Ngay cả khi bật chế độ "suy nghĩ" (thinking), vẫn có 11%–12% thông tin không thể truy xuất. Điều này chứng tỏ vấn đề chính không phải là thiếu kiến thức, mà là khó khăn trong việc "lấy ra" kiến thức đã được lưu trữ. Hai tình huống đặc biệt khó khăn là: 1. **Kiến thức ít phổ biến:** Mặc dù được lưu trữ gần như ngang bằng với kiến thức phổ biến, tỷ lệ nhớ lại thấp hơn đáng kể. 2. **Câu hỏi đảo ngược:** Mô hình học được "A là B" nhưng gặp khó khăn khi trả lời "B là A" dưới dạng hỏi đáp tự do, dù chúng thường làm tốt với câu hỏi dạng trắc nghiệm. Điều này cho thấy mối liên hệ vẫn tồn tại nhưng khó được kích hoạt nếu cách hỏi khác với ngữ cảnh huấn luyện. Chế độ "suy nghĩ" (thinking) giúp cải thiện đáng kể, khôi phục được 40%–65% thông tin đã lưu trữ nhưng ban đầu không nhớ ra, bằng cách cung cấp thêm "sức mạnh tính toán ngầm" và kích hoạt lan tỏa (spreading activation) thông qua các manh mối liên quan. Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô mô hình (scaling) chủ yếu giúp giảm lỗi "lưu trữ thất bại" chứ không tự động giải quyết vấn đề "nhớ lại thất bại". Ở các mô hình tiên tiến nhất, lỗi nhớ lại chiếm tới hơn 70% tổng số lỗi. Nghiên cứu kết luận rằng với kiến thức thực tế, các mô hình hàng đầu đã gần như lấp đầy "kệ hàng". Thách thức tiếp theo không nằm ở việc tích trữ thêm, mà là cải thiện các cơ chế hậu huấn luyện và suy luận để truy xuất hiệu quả hơn những gì đã có sẵn. Một bước quan trọng là phát triển "siêu nhận thức" (metacognition) để mô hình tự nhận biết khi nào nó cần dành nhiều thời gian suy nghĩ hơn để tìm lại thông tin.

marsbit1 giờ trước

GPT-5 cũng 'nhớ mang máng', Google đã thử nghiệm 4.5 triệu lần: Chìa khóa bị mất

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片