Mỗi tháng bạn sử dụng bao nhiêu Token? Token là đơn vị nhỏ nhất để xử lý văn bản của mô hình ngôn ngữ AI, vì dịch vụ AI thường tính phí theo số lượng Token xử lý, Token cũng trở thành đơn vị đo lường phổ biến để đo mức sử dụng, chi phí và độ dài ngữ cảnh của mô hình.
Khi AI được ứng dụng trên quy mô lớn, "Kinh tế Token" cũng trở thành một từ khóa nóng. Trung Quốc đã trở thành quốc gia tiêu thụ Token lớn. Đến tháng 3 năm nay, lượng gọi hàng ngày trên toàn quốc đã vượt 140 nghìn tỷ, tăng hơn 40% trong ba tháng. 1 Theo con số này, dễ dàng hình dung ra một bức tranh: lượng gọi của một thành phố nào đó tăng trưởng nhanh chóng, trung tâm tính toán trước đây nhàn rỗi nay chạy hết công suất, doanh nghiệp tích hợp trợ lý AI vào quy trình dịch vụ khách hàng, nghiên cứu phát triển, bán hàng và văn phòng, nhân viên bắt đầu sử dụng AI quy mô lớn để hỗ trợ công việc... Những việc này đang thực sự xảy ra, Token cũng có thể được thống kê, xếp hạng và đưa vào báo cáo cuối năm như GDP. Nhưng bức tranh này không trả lời một câu hỏi: Điều này có ý nghĩa gì đối với kinh tế và xã hội? Người dân bình thường có thể nhận được gì từ đó?
Chúng ta có thể hiểu điều này từ quan hệ cung cầu. Đưa Token vào hai bộ sổ sách "phía cung" và "phía cầu", bộ thứ nhất bao gồm năng lực sản xuất, lượng gọi, chi phí, đầu tư, doanh thu doanh nghiệp và thành tích chính quyền địa phương; bộ thứ hai liên quan đến tiền lương, việc làm, thời gian rảnh, an sinh xã hội, dịch vụ công và sức mua của hộ gia đình.
Ở Trung Quốc, điểm đặc biệt của nền kinh tế Token là nó cực kỳ giỏi mở rộng bộ sổ thứ nhất, lại có thói quen coi thành quả của bộ sổ thứ nhất trực tiếp như thành quả của bộ sổ thứ hai. Vì vậy, cung được gọi là cầu, đầu vào trung gian được gọi là tiêu dùng, giảm chi phí doanh nghiệp được gọi là thịnh vượng. Chính vì AI là thứ thực sự có năng suất, ai kiểm soát việc diễn giải giá trị này, ai lấy đi lợi ích của nó, mới càng đáng đặt câu hỏi.
Token, một loại "lượng điện tiêu thụ" mới
Token thực sự là một chỉ số kỹ thuật có thể đo lường như lượng điện tiêu thụ, nhưng lượng điện tiêu thụ công nghiệp tăng, không cho bạn biết dòng điện chảy vào ngành công nghiệp hiệu quả hơn, hay vào năng lực sản xuất dư thừa kém hiệu quả. Tương tự, một lần gọi Token, có thể tạo ra một báo cáo thực sự giúp bạn tiết kiệm vài giờ, cũng có thể chỉ là sửa đi sửa lại một đoạn văn bản cuối cùng chẳng dùng được.
Lượng dùng là đầu vào, nhiệm vụ là quá trình, doanh thu và lợi nhuận là kết quả ở cấp độ doanh nghiệp, năng suất là kết quả kinh tế ở cấp độ cao hơn. Mấy tầng này, khoảng cách với cuộc sống người dân hoàn toàn khác nhau. Cải thiện lợi nhuận doanh nghiệp, ít nhất còn có một con đường: phân phối doanh thu cho nhân viên, nhân viên lại mang đi tiêu dùng. Nhưng nếu Token liên tục nâng cao hiệu suất và số lượng đơn hàng của shipper giao đồ ăn, nhưng không nâng cao thu nhập thực tế của họ, con đường này sẽ bị đứt đoạn.
Đây không phải là lo ngại trừu tượng, bản thân lượng gọi hàng ngày 140 nghìn tỷ đã đáng được phân tích. ByteDance thông qua nền tảng Volcano Engine tiết lộ vào tháng Tư,
lượng sử dụng Token hàng ngày của mô hình lớn Đậu Hũ đã vượt 120 nghìn tỷ. 2 Nghĩa là, phần lớn tổng lượng quốc gia đến từ nền tảng này, và thứ đẩy con số này lên cao, chủ yếu là tạo video AI: việc tạo và lặp lại một video đơn lẻ, dễ dàng tiêu thụ hàng chục triệu Token. Bức tranh này, hoàn toàn không giống với "thâm nhập toàn diện vào hàng ngàn ngành nghề", nó giống một công ty, một loại tình huống, một ngành công nghiệp nội dung đang bùng nổ hơn. Đem lượng gọi hàng ngày làm chỉ số về mức độ lành mạnh của toàn bộ nền kinh tế, đặt trước cấu trúc này, khó mà đứng vững.
Doanh nghiệp mua Token, trong sổ sách của mình đương nhiên tính là cầu. Nhưng đưa vào toàn bộ nền kinh tế quốc dân, rất có thể từ đầu đến cuối nó chỉ là đầu vào trung gian. Chỉ khi nó hạ giá sản phẩm, nâng cao tiền lương, tăng thời gian rảnh, cải thiện dịch vụ công, hoặc tạo ra sản phẩm mới mà mọi người muốn mua và cũng mua được, Token mới thực sự vào được bộ sổ thứ hai.
Đây chính là sự phân chia giữa phía cung và phía cầu. Phía trước là một chủ nghĩa sản xuất điển hình, có lẽ cũng là câu chuyện mặc định khi nhiều người nói về "kinh tế Token": đặt năng lực sản xuất, tài sản cố định, năng lực công nghệ và quy mô ngành công nghiệp, lên trước thu nhập hộ gia đình, an sinh xã hội và tiêu dùng cuối cùng. Thứ tự này không phải ngẫu nhiên. Cảm giác an toàn của cư dân khó lượng hóa, chất lượng dịch vụ cũng khó viết vào báo cáo cuối năm; nhưng cụm máy chủ hàng vạn card, sản lượng Token trên mỗi kWh, lượng gọi hàng ngày, số lượng khu công nghiệp, quy mô đầu tư, đều có thể lượng hóa, có thể quy hoạch, huy động vốn, trợ cấp, xếp hạng, đánh giá. Chip, máy chủ, lưới điện, làm mát bằng chất lỏng, trung tâm dữ liệu, đều có chủ thể mua sắm rõ ràng, phù hợp để quỹ công nghiệp, tín dụng ngân hàng, đầu tư doanh nghiệp nhà nước, dự án địa phương tham gia.
Ngược lại, nâng cao bảo hiểm thất nghiệp, phát lương hưu cho dân di cư, cải thiện dịch vụ công cơ sở, cần cam kết tài chính dài hạn, thường xuyên (hiện nay chi tiêu liên quan đến thất nghiệp ở Trung Quốc chưa đến 0,1% GDP, mức trung bình của các nước OECD là 1,0%) 3 còn trực tiếp chạm đến sự phân chia trách nhiệm giữa trung ương và địa phương. Cái trước là thành tích, cái sau là rắc rối.
Vì vậy, một cuộc cách mạng công nghệ, trước tiên bị đọc thành tài sản cố định mới, năng lực sản xuất địa phương mới, khả năng hiển thị hành chính mới. Cách diễn giải này không phải do một bên quyết định hoàn thành. Chính quyền địa phương cần đầu tư và thành tích, công ty dữ liệu nhà nước cần nghiệp vụ, trung tâm tính toán cần chạy hết công suất sử dụng, khu công nghiệp cần thu hút đầu tư, nhà cung cấp đám mây và công ty mô hình cần khách hàng đầu kỳ — mà doanh nghiệp nhà nước và cơ quan chính phủ, vừa vặn có thể đóng vai trò là những người mua sớm nhất đó.
Kinh tế Token, không phải do thị trường tự mọc ra, cũng không phải do một mệnh lệnh tạo ra, nó đến từ sự thúc đẩy của các bên, nhưng lý do lại khác nhau: người thì muốn an ninh chiến lược, người thì muốn tỷ lệ sử dụng tài sản, người thì muốn doanh thu, người thì muốn huy động vốn, người thì muốn thành tích đánh giá. Giao diện khâu nối những tính toán khác nhau này lại với nhau, chính là Token.
Phim "Blade Runner 2049"
Dùng cách mở rộng năng lực sản xuất để kích thích cầu
Bắc Kinh Nghị Trang cung cấp một mẫu gần như hoàn chỉnh. Địa phương đề xuất, đến năm 2030 đưa quy mô ngành công nghiệp kinh tế thông minh lên 4000 tỷ nhân dân tệ: xây dựng bốn nhà máy từ vạn card, quy mô tính toán đột phá 100 nghìn P, sản lượng từ trên mỗi kWh nâng lên sáu lần so với hiện tại, xây dựng cơ sở hạ tầng phân phối và tiêu dùng từ, bồi dưỡng hơn 50 nền tảng hợp tác nghiên cứu và phát triển trợ lý thông minh, thu hút hơn 5000 thực thể OPC.
Cách đánh của bộ công cụ chính sách này, đồng dạng với chính sách công nghiệp khác của Trung Quốc. Không chỉ làm cơ sở hạ tầng, mà bao phủ và trợ cấp toàn bộ chuỗi công nghiệp: cho thuê tính toán trợ cấp 30% chi phí, mỗi năm 100 triệu nhân dân tệ phiếu dữ liệu, nền tảng tổng hợp từ và thanh toán thống nhất cao nhất 50 triệu, nền tảng tái cấu trúc và giao hàng nghiệp vụ thông minh mỗi năm cao nhất 10 triệu, trợ cấp đến tận khi doanh nghiệp tiêu thụ Token trong tình huống thực tế. Chính phủ hỗ trợ nhà máy sản xuất Token, hỗ trợ nền tảng phân phối Token, cũng hỗ trợ doanh nghiệp sử dụng Token.
Trợ cấp có phần hợp lý của nó. Công nghệ mới thường gặp khó khăn ở giai đoạn đầu triển khai, ví dụ cơ sở hạ tầng không đủ, doanh nghiệp không muốn đi tiên phong, bên cung không tìm thấy tình huống ứng dụng, đây đều là những thất bại phối hợp điển hình. Phiếu tính toán và phiếu Token có thể hạ thấp chi phí áp dụng lần đầu, buộc doanh nghiệp mở dữ liệu và quy trình, thậm chí mọc ra dịch vụ vốn không tồn tại.
Nhưng còn đáng chú ý là một "chuyển đổi ngữ nghĩa". Chương liên quan lấy tên "Mở rộng toàn diện mô hình tiêu dùng kinh tế thông minh", nội dung chính lại là khuyến khích doanh nghiệp y tế sức khỏe, hàng không vũ trụ thương mại, sản xuất ô tô, v.v. mở cửa tình huống thông lượng cao, thúc đẩy Token bị tiêu thụ quy mô lớn, tần suất cao; đối với doanh nghiệp triển khai ứng dụng tình huống thực tế, hỗ trợ 50% chi phí tiêu thụ Token, cao nhất 5 triệu nhân dân tệ. 4
Nghĩa là, trong một chương có tiêu đề "Mở rộng tiêu dùng", chính phủ trợ cấp một nửa theo lượng tiêu thụ đầu vào trung gian của doanh nghiệp. Doanh nghiệp mua Token là mua tư liệu sản xuất, thuộc đầu vào trung gian, không bằng tiêu dùng cuối cùng của cư dân; chính sách diễn ra ở phía mua, cũng không bằng nó là chính sách phía cầu. Chính phủ thay doanh nghiệp giảm chi phí Token, doanh nghiệp tăng gọi, nền tảng nhận doanh thu, lượng gọi ngược lại lại trở thành lý do mở rộng năng lực sản xuất — tiền cứ thế chuyển một vòng giữa chính phủ, nền tảng, doanh nghiệp, khép thành một vòng. Chỉ cần vòng này không mọc ra một nhánh, dẫn đến tiền lương, an sinh xã hội, dịch vụ công, giảm giá đáng tin cậy hoặc chuyển khoản cho cư dân, cái gọi là phía cầu, vẫn chỉ là phía cung đang mua sản phẩm của chính mình.
Đây là một sự phân biệt tôi muốn nói rõ nhất trong toàn bộ bài viết. Chúng ta không phải không có kích thích cầu, mà là quá quen dùng cách mở rộng năng lực sản xuất để kích thích cầu. Bốn nghìn tỷ trước đây là như vậy, điện mặt trời là như vậy, đến lượt Token, lại đem thói quen tương tự mở rộng vào thời đại thông minh.
Phim "Ghost in the Shell"
Hạn chế của luận thuật phía cung
Luận thuật phía cung thường có một đường thẳng rất đẹp: mô hình mạnh hơn, Token rẻ hơn, nên dùng nhiều hơn; dùng nhiều hơn, nên năng suất tăng cao; năng suất tăng cao, nên doanh thu và lợi nhuận doanh nghiệp tăng, thu nhập người lao động theo đó tăng, tiền liền vào được phía cầu. Mỗi mắt xích nhìn riêng lẻ đều có thể thành lập, nhưng kinh nghiệm phía cung nhiều năm nay cho chúng ta biết, giữa mỗi hai mắt xích đều cách biệt lợi ích bộ môn, cạnh tranh ngành và cục diện phân phối.
Trước hết nói tầng trực tiếp nhất: Token không bằng lợi nhuận, nó trước tiên là một hóa đơn không thể kiểm soát. Đến giữa năm 2026, chính hóa đơn này khiến nhiều doanh nghiệp Mỹ ngần ngại. Khảo sát quý của KPMG cho thấy, khoảng một nửa lãnh đạo cấp cao được hỏi đã thu hẹp triển khai trợ lý thông minh, lý do là chi phí vượt quá lợi ích. Trợ lý thông minh và Harness kết nối mô hình tổng quát vào dữ liệu, công cụ, quyền hạn, ký ức và quy trình làm việc của công ty, một lần hỏi đáp trở thành nhiệm vụ có thể thực hiện liên tục. Mô hình không chỉ còn là hộp chat nhân viên thỉnh thoảng mở ra, mà có thể trở thành vật mang của mọi nhiệm vụ, ít nhất bề ngoài nhìn rất hiệu quả. 5
Nhưng giá trị không thể chỉ dùng lượng tiêu thụ đánh giá, từ cơn sốt Token Maxxing (chỉ hành vi phổ biến ở các công ty công nghệ lớn khoảng năm 2025: sử dụng AI cường độ cao nhất có thể, dùng lượng Token của nhân viên đo mức độ sáng tạo, coi bản thân lượng tiêu thụ là chỉ số tiến bộ. Do giá AI tăng tuyến tính theo lượng dùng, hành vi này trực tiếp dẫn đến phản ứng hóa đơn năm 2026.) đi đến nay, "Token bằng hiệu quả" cái thần thoại này cơ bản đã vỡ. Không còn mấy ai nghi ngờ khả năng nâng cao hiệu quả của AI, vấn đề thực sự là: sử dụng AI quy mô lớn hoàn thành nhiệm vụ gì, tiết kiệm bao nhiêu thời gian, tăng bao nhiêu doanh thu, lại tạo ra bao nhiêu chi phí xác minh, làm lại, sai sót và tuân thủ? Chỉ viết ba mục trước vào thống kê, bốn mục sau để nhân viên âm thầm tiêu hóa, doanh nghiệp nhận được chính là một đánh giá đẹp nhưng phiến diện.
Vì vậy có một bậc thang cơ bản nhất: gọi không bằng hoàn thành nhiệm vụ, hoàn thành nhiệm vụ không bằng tăng doanh thu, tăng doanh thu không bằng cải thiện lợi nhuận, cải thiện lợi nhuận cũng không bằng năng suất vĩ mô và phúc lợi xã hội đồng bộ tăng lên. Mỗi lên một bậc, đều cần chứng cứ mới hỗ trợ. Đây không phải ngưỡng đặc biệt đặt cho AI, bất kỳ đầu vào trung gian nào cũng phải vượt qua cửa ải kiến thức tài chính tương tự này.
Ngay cả khi một dự án AI thực sự nâng cao hiệu quả doanh nghiệp, sự việc cũng chưa xong. Lượng gọi, doanh thu nền tảng, lợi nhuận doanh nghiệp và giá trị khách hàng hạ nguồn, là bốn việc khác nhau. Nhìn báo cáo năm 2025 của ZhiPu, lượng gọi API và doanh thu đều tăng trưởng cao: doanh thu cả năm tăng 132%, doanh thu thường xuyên hàng năm của nền tảng MaaS trong mười hai tháng tăng 60 lần, cùng kỳ lỗ ròng điều chỉnh vẫn mở rộng 29%.
Hơn nữa đây không phải dựa vào giảm giá đổi lượng, ZhiPu quý 1 năm 2026 điều chỉnh giá API tăng 83%, lượng gọi ngược lại tăng 400%. 6 Quyền định giá, lượng dùng, doanh thu ba thứ cùng tăng, lợi nhuận vẫn không theo kịp. Những con số này không thể chứng minh nghiệp vụ mô hình không có giá trị, doanh nghiệp tăng trưởng cao đương nhiên có thể lấy lỗ đổi nghiên cứu và thị trường, nhưng chúng có thể chứng minh: chúng ta không thể lấy chỉ số cấp một mạo danh kết quả cấp tiếp theo. Điện mặt trời đã đi cùng một đoạn đường, lỗ không những không thu hẹp theo mở rộng quy mô, ngược lại ngày càng lớn: Tongwei Co., Ltd. năm 2024 lỗ ròng 7 tỷ nhân dân tệ, năm 2025 dự báo lỗ 9-10 tỷ nhân dân tệ. 7
Tiếp theo là vấn đề phân phối. Giả sử AI tạo ra giá trị gia tăng 100 nhân dân tệ, công ty chip, đám mây, nhà cung cấp mô hình, nền tảng ứng dụng, doanh nghiệp sử dụng, người lao động và người tiêu dùng, đều sẽ đến chia miếng bánh này. Từ logic phía cung, 100 nhân dân tệ này xác suất lớn phần lớn bị doanh nghiệp ở thượng nguồn chuỗi lấy đi. Công nghệ không hủy bỏ chính trị phân phối, chỉ là thay chính trị phân phối một bộ áo AI mới xuất hiện trở lại.
Cấu trúc vĩ mô làm vấn đề phân phối này càng rõ ràng. IMF ước tính năm 2024 tổng hình thành vốn của Trung Quốc chiếm khoảng 40% GDP, 8 "Cầu Thị" tuyên bố cùng năm tỷ lệ tiêu dùng cư dân khoảng 39,9%. 9 Hai con số khẩu vị khác nhau, không thể trực tiếp so sánh chính xác, nhưng chỉ đến cùng một cấu trúc: quy mô đầu tư cực lớn, bộ phận hộ gia đình chiếm hữu tài nguyên kinh tế tương đối hạn chế. Đây là kiến thức cơ bản về nền kinh tế Trung Quốc.
Ngân hàng Thế giới ước tính xung lượng tài chính năm 2025 là 1,6% GDP, trong đó phần trực tiếp hướng đến hộ gia đình chỉ khoảng 0,5 điểm phần trăm, còn lại chủ yếu là đầu tư công. Ngân hàng này đồng thời chỉ ra, liên hệ giữa tăng trưởng và việc làm đang suy yếu. 10 Những hiện tượng này không thể quy nguyên nhân cho AI, nhưng chúng tạo thành điều kiện ban đầu khi AI vào nền kinh tế Trung Quốc. Khi doanh nghiệp phổ biến đối mặt với cầu mệt mỏi và cạnh tranh giá, việc dễ làm trước tiên với AI nhất, không phải phát minh một thế giới tiêu dùng mới, mà là giảm chi phí, giảm tuyển dụng, tăng tốc cung ứng, nâng cao sức cạnh tranh xuất khẩu.
Đối với doanh nghiệp đơn lẻ, điều này rất hợp lý; tổng hợp tất cả doanh nghiệp lại, có thể trở thành một ngụy biện tổng hợp điển hình: hạ thấp tiền lương và việc làm thanh niên, kỳ vọng và tiêu dùng của cư dân càng yếu, cạnh tranh giá càng gay gắt, doanh nghiệp vì thế càng phụ thuộc vào tự động hóa tiếp tục giảm chi phí. Tôi không định từ đó khẳng định kết cục của AI, nhưng vòng lặp này, ở nhiều ngành đã lặp lại xảy ra. Nếu lợi ích năng suất chủ yếu dừng lại ở tài sản cố định, tiền thuê nền tảng và lợi nhuận doanh nghiệp thượng nguồn, nâng cao hiệu quả ở cấp độ vi mô, chưa chắc có thể chuyển hóa thành tăng trưởng thu nhập ở cấp độ vĩ mô.
Phim "Modern Times"
Một nghìn Henry Ford, và một nửa vắng mặt
Trong thảo luận về kinh tế Token, vấn đề từ lâu không chỉ là tiêu thụ bao nhiêu Token, mà là toàn bộ mô hình sản xuất đang được định hình lại. Trong cuộc phỏng vấn chuyên sâu với Huxiu, Giáo sư Tôn Thiên Thụ của Trường Kinh doanh Dương Tử nói:
Cơ hội lớn hơn của AI Trung Quốc lần này, không nằm ở sao chép internet tiêu dùng mới, mà nằm ở AI To B: trợ lý thông minh tái cấu trúc ngành công nghiệp hàng nghìn ngành; mỗi ngành công nghiệp dọc đều có thể nhờ AI có "não ngành công nghiệp" của riêng mình; mỗi doanh nghiệp đều cần xây dựng "hệ thống trợ lý thông minh" của riêng mình; hoàn thành chuyển hóa này, cần một nhóm "Henry Ford" hiểu biết kiến thức ẩn ngành công nghiệp, kiến trúc nghiệp vụ và biến đổi tổ chức và có tư duy nguyên sinh AI — họ không phải thêm một chức năng AI vào quy trình cũ (+AI), mà là nguyên lý đầu tiên thiết kế lại phương thức sản xuất, mô hình kinh doanh và trật tự ngành công nghiệp (AI+), giống như ông Ford 100 năm trước trong thời đại điện khí, tại Highland Park, Detroit, thiết kế "mô hình dây chuyền" xoay quanh điện làm trung tâm, tái cấu trúc lực lượng sản xuất và quan hệ sản xuất, mở ra thời đại "nguyên sinh điện" của công nghiệp ô tô.
Ẩn dụ "Henry Ford" này có sự thấu suốt, cũng có điểm mù. Thấu suốt ở phía cung: nhét một hộp chat vào quy trình cũ, thường chỉ mang lại cải thiện cục bộ, doanh nghiệp thực sự cần làm là thiết kế lại nhiệm vụ, phân công người-máy, quyền hạn dữ liệu, định tuyến mô hình, tiêu chuẩn xác minh và thuộc về trách nhiệm. Điểm này không sai.
Điểm mù ở chỗ, dây chuyền sản xuất từ xưa đến nay không chỉ là nâng cao công nghệ hiệu quả. Tài liệu của Bảo tàng Ford cho thấy, thử nghiệm dây chuyền năm 1913-1914 ép thời gian lắp ráp một chiếc Model T từ 12,5 giờ xuống 93 phút. 11 Cái giá đồng thời xuất hiện. Theo sắp xếp của Raff và Summers về hồ sơ Ford, năm 1913 tỷ lệ nghỉ việc hàng năm của nhà máy Highland Park khoảng 370%, để duy trì quy mô tại chỗ trung bình 13.623 người, cả năm phải thuê hơn 50 nghìn nhân công, tỷ lệ vắng mặt hàng ngày một phần mười. Ford vì thế đổi chế độ cũ "ngày làm việc chín giờ, lương hàng ngày 2,34 đô la", thành phương án mới "ngày làm việc tám giờ, lương hàng ngày 5 đô la". 12
Hai tác giả này loại trừ rõ ràng hai cách giải thích thiếu hụt lao động và thu hút công nhân kỹ năng cao — hàng dài người xin việc trước cổng nhà máy lúc đó đã là cảnh đẹp của Detroit, mà hướng biến đổi công nghệ lại chính là khử kỹ năng hóa. Điều này hầu như không liên quan gì đến "để công nhân mua được ô tô mình làm" được lãng mạn hóa sau này, nó trước tiên là sự tự cứu của một nhà máy không giữ được người.
Nhưng kết quả của nó là thực tế. Tỷ lệ nghỉ việc năm sau giảm xuống 54%, năm 1915 giảm xuống 16%, tỷ lệ vắng mặt từ một phần mười giảm xuống 2,5%; cùng kỳ giá bán danh nghĩa Model T từ 550 đô la năm 1914 giảm xuống 440 đô la năm 1916, lợi nhuận ròng của công ty vẫn tăng. Công nhân có quan hệ lao động ổn định và thu nhập cao hơn, cũng có nhà ở và tiết kiệm. Chỉ câu sau cần một bổ sung: tiết kiệm và nhà ở không phải tràn ra tự nhiên, mà là điều kiện tư cách nhận lương. Năm đô la một ngày chỉ phát cho nam giới đủ 22 tuổi, làm việc đủ sáu tháng, còn phải trải qua kiểm tra thói quen sinh hoạt tại nhà của khoảng 150 điều tra viên "Bộ môn xã hội học" Ford, nghiện rượu, cờ bạc, chỗ ở không sạch sẽ, không tiết kiệm định kỳ đều có thể bị hủy tư cách; sáu tháng đầu thực hiện phương án chỉ 69% lực lượng lao động đủ tiêu chuẩn. Đây là sản phẩm đi kèm của dây chuyền sản xuất cường độ cao, cũng là mặt phía cầu của Ford — nhưng nó được thiết kế, được phụ thêm điều kiện, được giám sát ra, không phải từ dây chuyền sản xuất rơi ra.
Chủ nghĩa Ford vĩ mô mà kinh tế chính trị học nói, vì thế là hai việc. Một là tiêu chuẩn hóa, phân giải nhiệm vụ, khử kỹ năng hóa, sản xuất quy mô lớn và kỷ luật lao động nghiêm khắc, nó thay đổi triệt để sản xuất công nghiệp, cũng chính là điều tưởng tượng phía cung Token ngày nay cần. Việc kia không phải thiện ý của doanh nhân, cũng không phải một chính sách tăng lương, mà là một chế độ tích lũy lẫn nhau hỗ trợ sản xuất quy mô lớn, tiền lương tương đối ổn định, tiêu dùng đại chúng, chế độ phúc lợi và thuê mướn dài hạn. 13
Luận thuật Token dễ dàng tạo ra "Ford" thứ nhất, nó khuyến khích tái cấu trúc quy trình, giảm chi phí, mở rộng năng lực sản xuất, kiến trúc sư AI và cá nhân siêu hạng. Nhưng nó chưa chứng minh "Ford" thứ hai sẽ xuất hiện: sau khi năng suất tăng, tiền lương có tăng không, giờ làm có giảm không, an sinh xã hội và dịch vụ công có cải thiện không, sức mua gia đình có tiếp nhận được cung ứng mới tăng không. Trung Quốc cần có lẽ không phải một nghìn Ford, mà là một nửa vắng mặt của chủ nghĩa Ford.
Người chỉ ra điểm mù này thực ra ở cùng một hội nghị. Giáo sư Lynn Wu của Trường Kinh doanh Wharton, dựa trên dữ liệu áp dụng robot hai mươi năm của Canada chỉ ra: vị trí kỹ năng cao và kỹ năng thấp tương đối an toàn, chịu tác động lớn nhất là người lao động kỹ năng trung bình; hiệu ứng dài hạn hơn là kênh thăng tiến từ kỹ năng thấp đến kỹ năng cao đứt đoạn, tính lưu động xã hội cũng sẽ vì thế tái cấu trúc. 14
Theo vấn đề này quay lại nền kinh tế Trung Quốc. Nhiều người coi Token và nền kinh tế AI đằng sau nó là động lực mới sau bất động sản, thậm chí là bộ hấp thụ vốn mới. Suy luận này có sức giải thích, nhưng phải kiềm chế. Hai bên ở hình thức chế độ thực sự tương tự: đất đai, tín dụng và khu công nghiệp có thể đổi thành điện, phiếu tính toán và đám mây doanh nghiệp nhà nước, mét vuông và số tiền đầu tư có thể đổi thành PFlops, lượng Token và doanh thu API, cạnh tranh thu hút đầu tư địa phương cũng có thể từ tòa nhà chuyển sang chip, mô hình và dự án tính toán.
Nhưng tương tự chỉ đến đây thôi. Bất động sản từng hấp thụ lượng lớn lao động kỹ năng thấp và trung bình, phía sau liên kết thép, xi măng, đồ gia dụng, trang trí, phía trước liên kết tài chính đất đai, tín dụng và kỳ vọng tài sản gia đình, nó thực sự tạo ra việc làm, thu nhập cư dân và hiệu ứng tài sản. 15 Cơ sở hạ tầng AI tập trung vốn cao độ, bản thân AI lại là công nghệ tiết kiệm lao động, nó có thể hấp thụ vốn và điện, nhưng sẽ không tự động tạo ra tổng tiền lương, việc làm địa phương và nhu cầu gia đình tương xứng. Nhà máy Token có thể mở rộng năng lực sản xuất, nhưng nó không tạo ra người mua của chính mình. 16
Phim "Modern Times"
Từ sản lượng trở lại cuộc sống
Lượng tiêu thụ Token chỉ có thể nói cho chúng ta biết cỗ máy kinh tế này quay nhanh bao nhiêu, nhưng không thể nói cho chúng ta biết ai vì thế có được việc làm, thu nhập, thời gian và cuộc sống tốt hơn. Để đánh giá kinh tế Token, cuối cùng đại khái chỉ cần hỏi ba câu hỏi: Sự tăng trưởng của Token đến từ thị trường trả phí, trợ cấp công cộng, hay tuần hoàn nội bộ tổ chức? Dự án AI tạo ra doanh thu mới và dịch vụ mới, hay chủ yếu dùng để giảm nhân lực, hạ thấp chi phí? Lợi ích năng suất vào thu nhập gia đình, dịch vụ công và tiêu dùng, hay dừng lại ở lợi nhuận doanh nghiệp, tiền thuê nền tảng và đầu tư tài sản cố định?
Ba câu hỏi này hiện tại đều không có câu trả lời, 140 nghìn tỷ giống một con số khổng lồ và sáng rực hơn, giống một nhà máy đêm không ngừng vận hành, chúng ta nhìn thấy ánh đèn, đồng hồ điện và dây chuyền sản xuất, nhưng còn chưa biết người ngoài nhà máy có mua nổi thứ nó sản xuất không.
Rủi ro lớn nhất của kinh tế Token, không phải bản thân Token không có giá trị, mà là lực sản xuất AI thực sự một lần nữa bị nhét vào một chế độ chỉ giỏi mở rộng cung ứng. Nó sẽ tạo ra nhiều Ford hơn của thời đại thông minh, nhiều dây chuyền sản xuất tinh vi hơn, nhiều sản lượng có thể thống kê hơn. Còn một nửa kia của chủ nghĩa Ford sẽ không tự động từ dây chuyền sản xuất rơi ra, trong lịch sử từ xưa đến nay nó là kết quả của quan hệ lao động, cam kết tài chính và áp lực chính trị cùng nhau đàm phán ra, không phải sản phẩm phụ của mở rộng năng lực sản xuất.
Chú thích và tài liệu tham khảo
1. Cục trưởng Cục Dữ liệu Quốc gia Lưu Liệt Hoành tại cuộc họp báo của Văn phòng Thông tin Quốc vụ viện tuyên bố, đến tháng 3 năm 2026, lượng gọi từ (Token) hàng ngày của Trung Quốc đã vượt 140 nghìn tỷ, so với 100 tỷ đầu năm 2024 tăng hơn 1000 lần, so với 100 nghìn tỷ cuối năm 2025, ba tháng tăng hơn 40%. Tân Hoa Xã "Lượng gọi từ hàng ngày của Trung Quốc vượt 140 nghìn tỷ", 24 tháng 3 năm 2026. Phó cục trưởng Cục Thống kê Quốc gia Mao Thịnh Dũng ngày 16 tháng 4 tại cuộc họp báo Quốc vụ viện phúc trình cùng khẩu vị.
2. ByteDance thông qua nền tảng Volcano Engine ngày 2 tháng 4 năm 2026 tiết lộ,
lượng sử dụng Token hàng ngày của mô hình lớn Đậu Hũ đã vượt 120 nghìn tỷ. Thứ đẩy cao tiêu thụ chủ yếu là tình huống tạo video đa phương thức, việc tạo và lặp lại một video AI đơn lẻ có thể tiêu thụ hàng chục triệu Token. Xem "Báo Pengpai" tháng 4 năm 2026 và tiết lộ công khai của Volcano Engine.
3. Ngân hàng Thế giới thống kê, trong lực lượng lao động đô thị Trung Quốc chỉ 47% được bảo hiểm thất nghiệp bao phủ, năm 2023 trợ cấp thất nghiệp trung bình hàng tháng 1814 nhân dân tệ, không đủ 20% mức lương trung bình đô thị; chi tiêu liên quan đến thất nghiệp toàn quốc thấp hơn 0,1% GDP, mức trung bình của các nước OECD năm 2021 là 1,0%. World Bank, China Economic Update, June 2025, p. 35.
4."Một số biện pháp của Khu kinh tế - Công nghệ Bắc Kinh về hỗ trợ từ thúc đẩy kinh tế thông minh phát triển chất lượng cao (Thử nghiệm)" (Kinh kỹ quản phát [2026] số 9, gọi tắt "Mười điều từ"), ngày 3 tháng 8 năm 2026 thành văn, ngày 5 tháng 8 phát hành, hiệu lực đến ngày 31 tháng 12 năm 2030, áp dụng phạm vi 225 km vuông Tân Thành Nghị Trang.
5. KPMG "Q2 2026 Global AI Pulse" cho thấy, khoảng 49% lãnh đạo cấp cao được hỏi đã thu hẹp triển khai trợ lý thông minh, lý do là chi phí vượt quá lợi ích, cùng kỳ 79% vẫn liệt AI vào hạng mục ưu tiên đầu tư. Ngoài ra có nhiều nhóm chứng cứ độc lập: McKinsey "Enterprise AI FinOps Survey" (tháng 5 năm 2026) tuyên bố 93% người được hỏi vượt ngân sách AI; PwC "2026 Global CEO Survey" tuyên bố chỉ 12% CEO biểu thị AI đồng thời mang lại lợi ích hai mặt chi phí và doanh thu, 56% biểu thị cả hai đều chưa thấy; Gartner (tháng 3 năm 2026) ước tính Token cần thiết cho trợ lý thông minh hoàn thành nhiệm vụ đơn lẻ gấp 5 đến 30 lần chatbot tiêu chuẩn. Uber tháng 4 năm 2026 dùng hết ngân sách công cụ mã hóa AI cả năm, COO của họ tại cuộc họp ngày 25 tháng 5 thừa nhận không thể liên kết khoản chi tiêu này với cải tiến sản phẩm hướng đến người tiêu dùng; CEO OpenAI Sam Altman tháng 6 năm 2026 với CNBC biểu thị, nghi ngờ chi tiêu AI có thể tạo ra lợi nhuận hay không là chỉ trích công bằng nhất về AI hiện tại. Điểm kích hoạt là bài điều tra của Axios cuối tháng 5 năm 2026 về "cú sốc giá AI".
6. ZhiPu (Knowledge Atlas Technology) ngày 8 tháng 1 năm 2026 niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hồng Kông, ngày 31 tháng 3 phát hành báo cáo năm đầu tiên sau niêm yết. Năm 2025 doanh thu 7,24 tỷ nhân dân tệ, tăng trưởng hàng năm 131,9%; doanh thu thường xuyên hàng năm (ARR) nền tảng MaaS khoảng 17 tỷ, mười hai tháng nâng cao 60 lần; tỷ suất lợi nhuận gộp nền tảng MaaS từ 3,3% tăng lên 18,9%. Cùng kỳ lỗ ròng 4,718 tỷ nhân dân tệ, mở rộng hàng năm 59,5%; loại trừ thanh toán cổ phiếu (558 triệu nhân dân tệ), biến động giá trị sổ sách công cụ tài chính (937 triệu nhân dân tệ) và chi phí niêm yết, v.v. hạng mục phi tiền mặt và một lần, lỗ ròng điều chỉnh 3,182 tỷ nhân dân tệ, mở rộng hàng năm 29,1%. Chi tiêu nghiên cứu và phát triển 3,18 tỷ nhân dân tệ, tăng trưởng hàng năm 44,9%, gấp 4,4 lần doanh thu cả năm. Bài viết này sử dụng khẩu vị điều chỉnh.
7. Danh dự Chủ tịch Hiệp hội Điện mặt trời Trung Quốc Vương Bột Hoa chỉ ra, năm 2024 quy mô lỗ do biến động ngành tạo ra vượt xa ba lần biến động ngành trước đó. Chuỗi năm của công ty cá thể cho thấy lỗ mở rộng theo mở rộng quy mô: Tongwei Co., Ltd. năm 2024 lỗ ròng 7,039 tỷ nhân dân tệ, năm 2025 dự báo lỗ 9-10 tỷ nhân dân tệ; Tianhe Guanneng năm 2024 lỗ 3,443 tỷ nhân dân tệ, năm 2025 dự báo lỗ 6,5-7,5 tỷ nhân dân tệ, đã liên tục sáu quý lỗ; Jingao Technology năm 2024 lỗ 4,656 tỷ nhân dân tệ, năm 2025 dự báo lỗ 4,5-4,8 tỷ nhân dân tệ. Đến cuối năm 2024, năng lực sản xuất chuỗi chính liệu silic, phiến silic, tế bào pin, mô-đun lần lượt đạt 1447GW, 1160GW, 1193GW, 1428GW. Ngay cả như vậy, tháng 1 đến tháng 2 năm 2025 toàn chuỗi công nghiệp điện mặt trời vẫn có 31 dự án công bố, ký kết hoặc khởi công, tổng quy mô gần 200GW, tổng số tiền đầu tư gần 90 tỷ nhân dân tệ.
8. IMF "Triển vọng kinh tế thế giới" cơ sở dữ liệu hạng mục "total investment", Trung Quốc năm 2024 khoảng 40,4%; tỷ lệ hình thành vốn theo phương pháp chi tiêu của Cục Thống kê Quốc gia khoảng 40,5%. Giá trị này theo mỗi kỳ sửa đổi của WEO mà biến động nhỏ, vì vậy ở đây lấy số ước chừng.
9. Bình luận viên mạng "Cầu Thị" "【Lý hưởng Trung Quốc】Tại sao phải nâng cao tỷ lệ tiêu dùng cư dân?", ngày 5 tháng 12 năm 2025. Cùng văn chỉ ra tỷ lệ tiêu dùng cư dân Trung Quốc vẫn cách biệt các nước phát triển 10 đến 30 điểm phần trăm, tỷ trọng tiêu dùng dịch vụ thấp. Thuyết minh khẩu vị: tỷ lệ tiêu dùng cư dân chỉ chi tiêu tiêu dùng cuối cùng của cư dân chiếm tỷ trọng GDP; tỷ lệ tiêu dùng cuối cùng ngoài ra còn chứa tiêu dùng chính phủ. Số liệu Cục Thống kê Quốc gia cho thấy, năm 2024 tỷ lệ tiêu dùng cuối cùng là 56,6%, từ năm 2013 đến nay ổn định trên 50%; tỷ lệ hình thành vốn ổn định trên 40%. Vì vậy 39,9% và 40% không tạo thành quan hệ tổng, chênh lệch chủ yếu là tiêu dùng chính phủ và xuất khẩu ròng.
10. World Bank, China Economic Update, June 2025: Unlocking Consumption, pp. 1–2, 11. Ngân hàng này ước tính xung lượng tài chính năm 2025 là 1,6% GDP, trong đó phần trực tiếp hướng đến hộ gia đình khoảng 0,5% GDP, còn lại chủ yếu là đầu tư công. Chương chuyên đề Jobs in Transition, p. 21. Năm 2015 đến 2019 GDP tăng trưởng hàng năm trung bình 6,7%, việc làm đô thị tăng trưởng hàng năm trung bình 2,7%, năm năm tăng ròng việc làm đô thị 55,5 triệu người, thu nhập bình quân đầu người thực tế của cư dân tăng trưởng hàng năm trung bình 6,7%; năm 2020 đến 2024 GDP tăng trưởng hàng năm trung bình 4,9%, việc làm đô thị tăng trưởng hàng năm trung bình chỉ 0,9%, năm năm tăng ròng việc làm đô thị 21 triệu người, thu nhập bình quân đầu người thực tế của cư dân tăng trưởng hàng năm trung bình 4,8%.
11. The Henry Ford, “Ford’s Five Dollar Day Revolution”. Bảo tàng này ghi chép thử nghiệm dây chuyền năm 1913-1914 ép thời gian lắp ráp một chiếc Model T từ 12,5 giờ xuống 93 phút, cùng kỳ tỷ lệ nghỉ việc đạt 370%; một thuyết minh hiện vật khác đưa ra con số "cuối năm 1913 tỷ lệ nghỉ việc 380%", và tuyên bố lúc đó để tăng ròng 100 công nhân phải thuê 963 người.
12. Daniel M. G. Raff & Lawrence H. Summers, “Did Henry Ford Pay Efficiency Wages?”, NBER Working Paper No. 2101, December 1986(sau in trên Journal of Labor Economics, 1987)
13. "Chủ nghĩa Ford vĩ mô" và "chế độ tích lũy" (regime of accumulation) là khái niệm của trường phái Điều tiết Pháp (Régulation School), chỉ sự sắp xếp tổng thể lẫn nhau hỗ trợ sản xuất quy mô lớn, tiền lương tương đối ổn định, tiêu dùng đại chúng, chế độ phúc lợi và thuê mướn dài hạn. Tài liệu chính: Michel Aglietta, A Theory of Capitalist Regulation: The US Experience (1979); Alain Lipietz, Mirages and Miracles (1987); Robert Boyer, The Regulation School: A Critical Introduction (1990). Ngoài ra có thể truy ngược Antonio Gramsci, “Americanism and Fordism” ("Vở ghi trong tù", 1934).
14. Biên bản hội thảo học giả do Bộ nghiên cứu ngành công nghiệp thông minh AI của Trường Kinh doanh Dương Tử tổ chức, tháng 4 năm 2026. Lynn Wu là Giáo sư trọn đời về Vận hành, Thông tin và Quyết định của Trường Kinh doanh Wharton, Đại học Pennsylvania, phán đoán của bà dựa trên dữ liệu áp dụng robot hai mươi năm của Canada.
15-16. Ngân hàng Thế giới chỉ ra, từ năm 2021 bất động sản suy giảm khiến số người làm việc trong ngành xây dựng tiếp tục giảm, đầu tư cơ sở hạ tầng công cộng chỉ phần nào bù đắp giảm nhu cầu lao động do bất động sản mang lại. World Bank, China Economic Update, June 2025, pp. 22–23.pp. 28–29. Trung Quốc có gần một phần tư vị trí thuộc loại "thể lực thường quy", cao hơn các nước thu nhập trung bình trên và nền kinh tế thu nhập cao khác; tỷ trọng vị trí loại "nhận thức thường quy" tương đương với nền kinh tế phát triển; mà tỷ trọng vị trí "nhận thức phi thường quy" có thể được AI bổ sung chứ không thay thế thấp hơn nền kinh tế phát triển, điều này có thể hạn chế không gian Trung Quốc thu lợi từ AI (dẫn Arias et al., 2025). Ngoài ra có chứng cứ thực nghiệm cho thấy, doanh nghiệp sản xuất Trung Quốc (đặc biệt doanh nghiệp công nghệ cao) sau khi áp dụng AI đã nâng cao nhu cầu lao động kỹ năng cao, giảm nhu cầu kỹ năng thấp (Xie et al., 2021); năm 2010 đến 2016 áp dụng robot tạo tác động tiêu cực đến việc làm và tiền lương của người lao động hưởng lương tại chỗ, người lao động kỹ năng thấp và tuổi cao đặc biệt (Giuntella et al., 2025).
Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Thanh niên chí Youthology" (ID:openyouthology001), tác giả: Cốc Vũ, biên tập: Dương Thiếu
