Chỉ số CPI tháng 6 ghi nhận mức giảm mạnh nhất kể từ năm 2020 khi lạm phát Mỹ hạ nhiệt

ambcryptoXuất bản vào 2026-07-14Cập nhật gần nhất vào 2026-07-14

Tóm tắt

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) của Mỹ đã giảm 0,4% trong tháng 6, đây là mức giảm hàng tháng lớn nhất kể từ tháng 4/2020. Lạm phát hàng năm chậm lại xuống còn 3,5% so với 4,2% của tháng 5. Nguyên nhân chính của đợt giảm này là do giá năng lượng giảm mạnh 5,7%, trong đó giá xăng giảm tới 9,7%. Tuy nhiên, giá thực phẩm vẫn tăng nhẹ 0,2%. Lạm phát cơ bản (loại trừ thực phẩm và năng lượng) không thay đổi trong tháng và giảm xuống 2,6% so với cùng kỳ. Báo cáo lạm phát dịu đi này củng cố kỳ vọng thị trường rằng áp lực giá đang hạ nhiệt, tạo thêm không gian cho Cục Dự trữ Liên bang (Fed) xem xét nới lỏng chính sách tiền tệ trong tương lai nếu xu hướng này tiếp tục và điều kiện kinh tế chung cho phép.

Lạm phát Mỹ đã hạ nhiệt đáng kể trong tháng 6, với giá tiêu dùng ghi nhận mức giảm hàng tháng lớn nhất kể từ giai đoạn đầu của đại dịch COVID-19. Điều này củng cố kỳ vọng rằng Cục Dự trữ Liên bang (Fed) có thể có nhiều không gian hơn để nới lỏng chính sách tiền tệ nếu xu hướng này tiếp tục.

Theo dữ liệu từ Cục Thống kê Lao động Mỹ, Chỉ số Giá tiêu dùng (CPI) đã giảm 0,4% so với tháng trước sau khi tăng 0,5% vào tháng 5. Lạm phát hàng năm giảm xuống còn 3,5% so với mức 4,2% của tháng trước đó.

Giá năng lượng là động lực chính khiến lạm phát giảm mạnh

Cục Thống kê Lao động cho biết giá năng lượng giảm là yếu tố chính dẫn đến sự chậm lại của lạm phát trong tháng 6.

Chỉ số năng lượng đã giảm 5,7% trong tháng, sau khi tăng mạnh trong ba tháng liền trước đó. Giá xăng giảm 9,7%, giúp bù đắp phần nào cho mức tăng tiếp diễn của chi phí thực phẩm và nhà ở. Giá thực phẩm tăng 0,2% trong tháng, với cả giá hàng tạp hóa và chi phí ăn uống bên ngoài đều ghi nhận mức tăng nhẹ.

Trong khi đó, lạm phát cơ bản (Core CPI), loại trừ các nhóm thực phẩm và năng lượng biến động mạnh, không thay đổi trong tháng 6 sau khi tăng 0,2% vào tháng 5. Trên cơ sở hàng năm, lạm phát cơ bản chậm lại còn 2,6%, giảm từ mức 2,9% của tháng trước.

Báo cáo cũng lưu ý rằng chỉ số nhà ở tăng 0,1%, đánh dấu mức tăng hàng tháng nhỏ nhất kể từ tháng 1 năm 2021. Trong khi đó, giá bảo hiểm xe cơ giới, dịch vụ viễn thông, quần áo, chăm sóc y tế và xe đã qua sử dụng đều giảm trong tháng.

Thị trường chuyển sự chú ý sang Cục Dự trữ Liên bang

Chỉ số lạm phát mềm hơn này có khả năng củng cố kỳ vọng của thị trường rằng áp lực giá đang giảm bớt sau vài tháng ghi nhận ở mức cao.

Mặc dù Fed nhiều lần khẳng định vẫn phụ thuộc vào dữ liệu, nhưng lạm phát thấp hơn nói chung sẽ cho các nhà hoạch định chính sách nhiều linh hoạt hơn để xem xét việc cắt giảm lãi suất, nếu các điều kiện kinh tế tổng thể ủng hộ một động thái như vậy.

Đối với thị trường tiền mã hóa, lạm phát hạ nhiệt thường được xem là yếu tố hỗ trợ cho tài sản rủi ro vì lãi suất thấp hơn có thể cải thiện tính thanh khoản và giảm sức hấp dẫn của các khoản đầu tư tập trung vào lợi suất. Tuy nhiên, các nhà đầu tư cũng sẽ theo dõi dữ liệu việc làm và lạm phát sắp tới trước khi đưa ra kết luận về quyết định chính sách tiếp theo của Fed.

Bức tranh lạm phát thay đổi sau các số liệu mạnh vào mùa xuân

Báo cáo tháng 6 đánh dấu một sự đảo chiều đáng chú ý so với đầu mùa xuân, khi chi phí năng lượng tăng đã đẩy lạm phát tổng thể lên cao.

Mặc dù lạm phát hàng năm vẫn cao hơn mục tiêu dài hạn của Fed, nhưng sự kết hợp giữa mức giảm hàng tháng của CPI tổng thể và lạm phát cơ bản không đổi cho thấy áp lực giá đã giảm đáng kể trong tháng 6.

Tuy nhiên, phần lớn sự cải thiện đó được thúc đẩy bởi giá năng lượng thấp hơn thay vì sự sụt giảm trên diện rộng của toàn bộ nền kinh tế.


Tóm tắt cuối cùng

  • CPI của Mỹ giảm 0,4% trong tháng 6, mức giảm hàng tháng lớn nhất kể từ tháng 4/2020, trong khi lạm phát hàng năm chậm lại còn 3,5% so với 4,2% vào tháng 5.
  • Sự chậm lại phần lớn do giá năng lượng giảm 5,7%. Lạm phát cơ bản không thay đổi trong tháng và giảm xuống còn 2,6% trên cơ sở hàng năm.

Câu hỏi Liên quan

QTháng 6, chỉ số CPI của Mỹ đã biến động như thế nào so với tháng trước và so với cùng kỳ năm ngoái?

ATháng 6, chỉ số CPI của Mỹ giảm 0.4% so với tháng 5. So với cùng kỳ năm ngoái, lạm phát giảm xuống còn 3.5% từ mức 4.2% của tháng 5.

QNguyên nhân chính nào dẫn đến sự sụt giảm mạnh của lạm phát trong tháng 6 được nêu trong bài viết?

ANguyên nhân chính là giá năng lượng giảm mạnh. Chỉ số giá năng lượng giảm 5.7%, trong đó giá xăng giảm tới 9.7%, bù đắp cho việc chi phí lương thực và nhà ở vẫn tiếp tục tăng.

QLạm phát cốt lõi (Core CPI) trong tháng 6 thay đổi ra sao?

ALạm phát cốt lõi (loại trừ thực phẩm và năng lượng) không thay đổi (0%) trong tháng 6. Trên cơ sở năm, lạm phát cốt lõi giảm xuống 2.6% từ mức 2.9% của tháng trước.

QDữ liệu lạm phát mát mẻ này có thể tác động thế nào đến chính sách của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed)?

ALạm phát giảm thường tạo cho các nhà hoạch định chính sách nhiều không gian linh hoạt hơn để xem xét khả năng cắt giảm lãi suất, nếu các điều kiện kinh tế rộng hơn ủng hộ động thái này. Fed vẫn phụ thuộc vào dữ liệu.

QBài viết nhận định thế nào về bức tranh lạm phát sau báo cáo tháng 6 so với những tháng mùa xuân trước đó?

ABáo cáo tháng 6 đánh dấu sự đảo chiều đáng chú ý so với đầu mùa xuân, khi giá năng lượng tăng đẩy lạm phát tổng thể lên cao. Mặc dù phần lớn cải thiện là nhờ giá năng lượng giảm chứ không phải do giảm đồng loạt trên toàn bộ nền kinh tế.

Nội dung Liên quan

Mới đây, OpenAI sẽ hoàn tiền cho người dùng trả phí Codex và ChatGPT Work

Ngay sau khi CEO Cursor Michael Truell tiết lộ OpenAI có kế hoạch chặn truy cập mô hình sau ba tháng, Codex của OpenAI đã có động thái mới. Tibo, người đứng đầu Codex, thông báo sẽ đặt lại hạn mức sử dụng cho tất cả người dùng trả phí của Codex và ChatGPT Work. Lý do không chỉ đơn giản là tặng thêm. Sau khi xử lý hàng nghìn phản hồi và kiểm tra kỹ cơ chế tính toán, OpenAI phát hiện nhiều lỗi khiến người dùng hao hụt token không đáng có. Sau khi sửa, cùng một hạn mức nay có thể làm được nhiều việc hơn từ 10% đến 50%. Bài viết liệt kê 8 loại lỗi chính đã được sửa: 1. **Nén ngữ cảnh (Compaction)**: Việc giữ lại hình ảnh cũ làm giảm hiệu quả nén, khiến một số người dùng hao phí giảm ~10% sau khi sửa. 2. **Cơ chế Mục tiêu (Goals)**: Agent tiếp tục chạy sau khi hoàn thành mục tiêu hoặc thử lại liên tục khi công cụ hỏng, từng gây hao phí 15-70% hạn mức hàng tuần. 3. **Hệ thống Bộ nhớ (Memory)**: Lỗi khiến tác vụ nền có thể chạy lặp lại hàng nghìn lần (có trường hợp lên tới 15.000 lần), ảnh hưởng một số ít người dùng. 4. **Subagent (Tác tử con)**: Các mô hình nhỏ hơn (như Luna) có thể tự ý gọi mô hình mạnh hơn, tốn kém hơn mà không có yêu cầu rõ ràng. 5. **Tự động hóa (Automations)**: Các tác vụ tự động có thể chạy thường xuyên hơn tần suất đã đặt. 6. **Lịch sử Máy tính (Computer History)**: Việc tóm tắt lặp lại lịch sử hoạt động trùng lặp từng chiếm tới ~20% hạn mức hàng tuần. 7. **Tóm tắt Tác vụ Liên tục (Rolling Task Summaries)**: Cơ chế tạo tóm tát tác vụ nền không cần thiết trong các lượt hội thoại thông thường đã bị tắt. 8. **Gọi công cụ MCP**: Kết quả công cụ có thể bị mã hóa hai lần hoặc hướng dẫn bị cắt ngắn dẫn đến phải gọi lại. Sự kiện này cho thấy chi phí thực tế khi dùng các Agent AI như Codex ngày càng phức tạp, không chỉ là một lần gọi mô hình đơn thuần mà bao gồm nhiều hoạt động nền (duy trì bộ nhớ, lập lịch, tóm tắt...). OpenAI cho biết đã điều chỉnh kiến trúc để ngăn lỗi tái diễn và cảnh báo tự động. Quan trọng hơn, họ đang phát triển tính năng hiển thị chi tiết mức sử dụng mới để người dùng biết rõ token được dùng vào đâu. Việc đặt lại hạn mức có vẻ như chỉ là phần nổi, cho thấy OpenAI đang chú trọng cải thiện tính minh bạch và hiệu quả sử dụng.

marsbit1 giờ trước

Mới đây, OpenAI sẽ hoàn tiền cho người dùng trả phí Codex và ChatGPT Work

marsbit1 giờ trước

Từ hợp đồng đến thanh toán tiền điện tử: Sberbank trình diễn sơ đồ tính toán hợp pháp với người nước ngoài

Sber sẽ ra mắt dịch vụ thanh toán quốc tế bằng tiền kỹ thuật số cho doanh nghiệp thông qua ứng dụng SberBusiness trước cuối năm 2026. Cơ sở hạ tầng cần thiết đã sẵn sàng và phương thức thanh toán mới này sẽ được tích hợp vào các giao dịch ngoại thương quen thuộc. Dịch vụ được triển khai nhờ Luật Liên bang số 282-FZ "Về tiền tệ kỹ thuật số và quyền kỹ thuật số", có hiệu lực chính từ ngày 1/9/2026, cho phép thanh toán xuất nhập khẩu bằng tiền mã hóa thông qua các trung gian được cấp phép. Quy trình đã được SberBusiness Live công bố, bao gồm các bước: ký hợp đồng với đối tác nước ngoài, liên hệ trung gian được cấp phép, chuyển tiền đồng Rúp cho họ để mua và gửi tiền mã hóa cho người nhận, sau đó lập báo cáo cho cơ quan quản lý. Đối với doanh nghiệp Nga, đây được coi là kênh thay thế cho các giao dịch đối ngoại, đặc biệt trong bối cảnh chuyển khoản ngân hàng truyền thống gặp khó khăn do các lệnh trừng phạt. Việc tích hợp vào SberBusiness nhằm biến thanh toán tiền mã hóa thành một công cụ tiêu chuẩn, dễ sử dụng, thay vì một thủ tục kỹ thuật phức tạp. Tuy nhiên, đây là bước tích hợp dần vào các kịch bản hiện có, chứ không phải chuyển đổi hoàn toàn. Từ góc độ rộng hơn, dịch vụ này có thể đối mặt với rủi ro về các biện pháp trừng phạt thứ cấp nhắm vào các trung gian được cấp phép, giống như việc Anh đưa một số sàn giao dịch tiền mã hóa vào danh sách trừng phạt vào mùa hè 2026. Sự thành công và tính bền vững của mô hình này sẽ phụ thuộc nhiều vào động thái chính trị hơn là yếu tố công nghệ thuần túy.

cryptonews.ru3 giờ trước

Từ hợp đồng đến thanh toán tiền điện tử: Sberbank trình diễn sơ đồ tính toán hợp pháp với người nước ngoài

cryptonews.ru3 giờ trước

Nhà kinh tế học nổi tiếng chỉ trích gay gắt chính sách gần đây của Fed: 'Họ đang đi sai hướng'

Nhà kinh tế học James E. Thorn chỉ trích chính sách tiền tệ thắt chặt của Cục Dự trữ Liên bang (Fed) nhằm đối phó với lạm phát, cho rằng việc tăng lãi suất có thể không đủ để giải quyết các nguyên nhân gốc rễ của áp lực giá hiện nay. Thorn lập luận rằng lạm phát cao hiện nay không chỉ do cầu tiêu dùng mạnh, mà còn bởi các cú sốc về phía cung như chi phí năng lượng, thiếu hụt nhà ở và gián đoạn sản xuất. Do đó, việc tiếp tục tăng lãi suất có thể làm suy yếu tiềm năng sản xuất của nền kinh tế thay vì kiềm chế lạm phát. Ông chỉ ra rằng dữ liệu việc làm toàn thời gian giảm cho thấy dấu hiệu chuyển đổi cấu trúc của thị trường lao động, chứ không phải là bằng chứng về một nền kinh tế "quá nóng". Tương tự, áp lực trong lĩnh vực nhà ở phản ánh tác động của chính sách thắt chặt chứ không phải là nguồn gây lạm phát. Thorn cho rằng tăng trưởng kinh tế Mỹ gần đây chủ yếu nhờ vào các chính sách thúc đẩy cung và chu kỳ đầu tư dài hạn vào các lĩnh vực như AI, cơ sở hạ tầng, chứ không phải do bùng nổ tín dụng. Ông nhấn mạnh rằng các cú sốc cung (như giá dầu, thuế quan) thường chỉ gây ra đợt tăng giá một lần, chứ không tạo ra lạm phát liên tục và tự duy trì. Việc Fed tiếp tục thắt chặt khi việc làm toàn thời gian giảm và lĩnh vực nhà ở chịu áp lực có thể là một đánh giá sai lầm, dẫn đến việc đàn áp cầu một cách không cần thiết thay vì kiểm soát lạm phát một cách thận trọng.

cryptonews.ru5 giờ trước

Nhà kinh tế học nổi tiếng chỉ trích gay gắt chính sách gần đây của Fed: 'Họ đang đi sai hướng'

cryptonews.ru5 giờ trước

Đừng tin, hãy kiểm tra: Các liên kết độc hại từ AI đang lộ ra thực tế kinh hoàng cho người lao động trong ngành tiền mã hóa

Trí tuệ nhân tạo (AI) sinh ra ngày càng phổ biến, nhưng cũng trở thành công cụ cho tin tặc nhắm vào các chuyên gia tiền mã hóa. Gần đây, đồng sáng lập Refi Hub Numa Lunah đã bị tấn công thông qua một liên kết độc hại được gửi từ chatbot Claude. Liên kết này dẫn đến một trang web giả mạo chứa phần mềm độc hại, ngay lập tức cố gắng đánh cắp dữ liệu của ông. Mặc dù không có thông tin nhạy cảm nào bị rò rỉ và máy tính đã được khôi phục sạch sẽ, Numa sau đó phát hiện một tập tin cấu hình SKILL.md bị nhiễm độc trong bản sao lưu. Tập tin này, trông giống hướng dẫn viết code thông thường, thực chất chứa lệnh để tải lại phần mềm độc hại và đánh cắp thông tin đăng nhập mỗi khi AI đọc nó. Đây không phải là trường hợp duy nhất. Các chuyên gia bảo mật cảnh báo về sự tiến hóa của các cuộc tấn công, từ SEO poisoning sang "đầu độc" câu trả lời của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Gemini, Claude, Copilot và ChatGPT. Các hình thức bao gồm liên kết tải xuống độc hại, mã nguồn bị nhiễm và giả mạo các bộ cài đặt ứng dụng AI. Mối đe dọa đặc biệt nghiêm trọng với giới tiền mã hóa vì họ thường lưu trữ các dữ liệu bí mật không thể thu hồi như cụm từ khôi phục ví (seed phrase), khóa riêng tư, khóa API sàn giao dịch... Bài học rút ra là lỗ hổng nguy hiểm nhất có thể chính là sự tin tưởng và thói quen của con người. Văn hóa bảo mật cần thay đổi: phải xem xét mọi đề xuất từ AI với thái độ hoài nghi, kiểm tra kỹ lưỡng trước khi thực thi. Sự cẩn trọng này không phải là thái quá, mà là vấn đề sinh tồn trong môi trường số hiện nay.

cryptonews.ru5 giờ trước

Đừng tin, hãy kiểm tra: Các liên kết độc hại từ AI đang lộ ra thực tế kinh hoàng cho người lao động trong ngành tiền mã hóa

cryptonews.ru5 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片