Bởi Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Hội đồng thống nhất rằng tác động của AI đến lạm phát là phức tạp và đa diện, với áp lực đình lạm tiềm ẩn trong ngắn hạn do chi tiêu vốn được đẩy mạnh, sau đó là lợi ích năng suất. Tuy nhiên, họ không đồng ý về cơ chế truyền tải chính cho lạm phát, với Gemini nhấn mạnh hạn chế lưới điện năng lượng và Claude tập trung vào độ trễ giữa việc triển khai chi tiêu vốn và hiện thực hóa năng suất.
Rủi ro: Áp lực đình lạm trong khung thời gian 2-3 năm trước khi lợi ích năng suất phát huy tác dụng, có khả năng buộc Fed phải lựa chọn giữa việc duy trì bong bóng hoặc gây ra suy thoái.
Cơ hội: Năng suất do AI thúc đẩy có thể nâng cao nguồn cung và dẫn đến giảm phát phần mềm trong dài hạn.
Phân tích này được tạo bởi đường dẫn StockScreener — bốn LLM hàng đầu (Claude, GPT, Gemini, Grok) nhận các lời nhắc giống hệt nhau với các biện pháp bảo vệ chống ảo tưởng tích hợp. Đọc phương pháp →
Việc trao quyền cho phần mềm và hệ thống các công cụ để đưa ra quyết định tự động trong tích tắc là một cơ hội toàn cầu trị giá 15,7 nghìn tỷ USD vào năm 2030.
Kevin Warsh tin rằng cuộc cách mạng AI sẽ dẫn đến giảm phát cơ cấu, cho phép ngân hàng trung ương quốc gia có dư địa để cắt giảm lãi suất.
Trong khi đó, Austan Goolsbee dự đoán chi tiêu của người tiêu dùng và doanh nghiệp sẽ được kéo về phía trước trước khi đạt được năng lực sản xuất, dẫn đến nền kinh tế quá nóng và việc FOMC tăng lãi suất.
Cách đây khoảng ba thập kỷ, sự ra đời và phổ biến của internet bắt đầu thay đổi vĩnh viễn nước Mỹ. Việc cho phép các doanh nghiệp vượt ra ngoài các cửa hàng vật lý của họ đánh dấu một kỷ nguyên mới cho doanh số bán hàng và tiếp thị của doanh nghiệp, cũng như đưa Dow Jones Industrial Average (DJINDICES: ^DJI), S&P 500 (SNPINDEX: ^GSPC) và Nasdaq Composite (NASDAQINDEX: ^IXIC) lên một tầm cao mới.
Internet cũng mở đường cho cuộc cách mạng nhà đầu tư bán lẻ bằng cách xóa bỏ các rào cản thông tin đã tồn tại giữa Phố Wall và Phố Chính trong hơn một thế kỷ.
Liệu AI có tạo ra người đầu tiên trên thế giới có tài sản nghìn tỷ đô la? Nhóm của chúng tôi vừa công bố một báo cáo về một công ty ít được biết đến, được gọi là "Độc quyền không thể thiếu" cung cấp công nghệ quan trọng mà cả Nvidia và Intel đều cần. Tiếp tục »
Trong nhiều thập kỷ, các nhà đầu tư đã chờ đợi, thường là không kiên nhẫn, cho công nghệ thay đổi cuộc chơi tiếp theo để làm cho Phố Wall và nền kinh tế Hoa Kỳ những gì internet đã làm vào giữa những năm 1990. Sau một thời gian dài chờ đợi, trí tuệ nhân tạo (AI) đã đáp lại lời kêu gọi.
Việc trao quyền cho phần mềm và hệ thống các công cụ để đưa ra quyết định tự động trong tích tắc là một công nghệ mà các nhà phân tích của PwC tin rằng có thể tạo ra tới 15,7 nghìn tỷ USD giá trị kinh tế toàn cầu vào năm 2030.
Nhưng AI cũng là một công nghệ gây chia rẽ -- ngay cả trong tổ chức tài chính hàng đầu của Mỹ, Cục Dự trữ Liên bang. Những bất đồng công khai đang nhen nhóm về cách AI có thể định hình lại chính sách tiền tệ, với người kế nhiệm của Jerome Powell, Kevin Warsh, dự đoán tác động giảm phát, và Chủ tịch Fed Chicago Austan Goolsbee dự đoán lạm phát cao hơn, nếu không muốn nói là đình lạm!
Ở một thái cực của phổ quan điểm là Kevin Warsh. Trong lời khai trước Ủy ban Ngân hàng Thượng viện vào ngày 21 tháng 4, Warsh đã trình bày luận điểm của mình về năng suất AI và các tác động của nó đối với lãi suất.
Trong khi lưu ý rằng AI đi kèm với những rủi ro và thách thức, Warsh đã phác họa một bức tranh về sự gián đoạn AI do Mỹ dẫn đầu, dẫn đến những cải thiện đáng kể về năng suất. Trong phản hồi của mình đối với yêu cầu bình luận của Thượng nghị sĩ Lisa Blunt Rochester (D-DE) về việc năng suất AI thể hiện nhanh chóng trong dữ liệu kinh tế Hoa Kỳ, Warsh đã đưa ra ý kiến:
[Tôi nghĩ rằng nó có hai yếu tố. Một là sự gia tăng chi tiêu vốn để xây dựng các trung tâm dữ liệu và phần còn lại. Điều đó sẽ có tác động đến nhu cầu. Điều đó sẽ làm tăng nhu cầu, theo tôi đoán là vài phần mười của một phần trăm. Nhưng về phía cung của nền kinh tế, để tăng sản lượng tiềm năng của nền kinh tế, điều đó có thể lớn hơn đáng kể.
Nói cách khác, các tác động lạm phát của việc chi tiêu lớn ban đầu vào cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu AI sẽ được bù đắp nhiều hơn bởi tăng trưởng tiền lương và sự gia tăng năng suất khổng lồ cho nước Mỹ. Ngay cả với chi tiêu vốn cao hơn, sự gia tăng năng suất bù đắp dự kiến sẽ mang lại cho Ủy ban Thị trường Mở Liên bang (FOMC) sự thoải mái khi hạ lãi suất. FOMC là cơ quan gồm 12 thành viên, bao gồm cả chủ tịch Fed, chịu trách nhiệm thiết lập chính sách tiền tệ của quốc gia.
Điều khiến quan điểm giảm phát cơ cấu của Kevin Warsh với AI trở nên hấp dẫn là hồ sơ bỏ phiếu FOMC của ông cho thấy ông là một người theo chủ nghĩa "diều hâu" rõ ràng.
Trong nhiệm kỳ trước của mình với tư cách là thành viên bỏ phiếu của FOMC (ngày 24 tháng 2 năm 2006 – ngày 31 tháng 3 năm 2011), Warsh thường xuyên phản đối việc hạ lãi suất, lo sợ rằng giá cả có thể tăng tốc. Ngay cả khi tỷ lệ thất nghiệp tăng vọt trong cuộc khủng hoảng tài chính, Warsh vẫn giữ vững lập trường "diều hâu" lịch sử của mình.
Ở thái cực đối lập trong cuộc tranh luận này là Chủ tịch Fed Chicago Austan Goolsbee, người tham gia vào các cuộc thảo luận về chính sách tiền tệ của Fed nhưng không phải là thành viên bỏ phiếu của FOMC vào năm 2026 (hiện ông là thành viên thay thế bỏ phiếu).
Vào ngày 8 tháng 5, Goolsbee đã có một bài phát biểu chuẩn bị tại Hội nghị Chính sách Tiền tệ của Viện Hoover, nơi ông xem xét sự khác biệt giữa các mức tăng dự kiến và không mong đợi về năng suất do công nghệ thúc đẩy.
Trong bài thảo luận của mình, Goolsbee lưu ý rằng sự tăng tốc tăng trưởng do internet thúc đẩy vào giữa những năm 1990 đã diễn ra một cách bất ngờ, cho phép Fed do Alan Greenspan lãnh đạo thực hiện một số lần cắt giảm lãi suất 0,25% giữa tháng 7 năm 1995 và tháng 11 năm 1998.
Nhưng câu chuyện sẽ khác khi các doanh nghiệp và nhà đầu tư biết rằng những cải thiện về năng suất từ một công nghệ đổi mới sắp ra đời. Trong trường hợp này, các doanh nghiệp và người tiêu dùng sẽ kéo chi tiêu về phía trước trước khi có những cải thiện năng suất rõ rệt, do đó làm nền kinh tế quá nóng và dẫn đến sự gia tăng đáng chú ý về lạm phát. Goolsbee thậm chí còn chỉ ra điều này đã xảy ra vào năm 1999 và 2000, khi Greenspan và FOMC phải quay lại và tăng lãi suất mục tiêu quỹ liên bang sáu lần.
Goolsbee cũng đưa ra một lời chỉ trích trực tiếp đối với Phố Wall khi đưa ra quan điểm của mình:
Đầu tư cao hơn vào các trung tâm dữ liệu do định giá thị trường chứng khoán tăng lên làm tăng chi phí đất đai, thợ điện, chip máy tính, v.v., cho các ngành không thuộc lĩnh vực AI. Tất cả những điều này có thể cho thấy tăng trưởng năng suất làm tăng lãi suất lý tưởng, chứ không phải giảm.
Mặc dù Goolsbee không sử dụng từ "đình lạm" đáng sợ trong bài phát biểu của mình, nhưng bình luận của ông ám chỉ một kịch bản mà chi tiêu vượt xa năng lực sản xuất, hạn chế tăng trưởng việc làm và kinh tế đồng thời nâng cao tỷ lệ lạm phát.
Đình lạm là cơn ác mộng của mọi kịch bản đối với Fed, vì không có cách nào dễ dàng để giải quyết nó. Hạ lãi suất để thúc đẩy tăng trưởng việc làm/kinh tế có thể làm gia tăng lạm phát vốn đã cao, trong khi lãi suất cao hơn đe dọa làm suy yếu thêm nền kinh tế và thị trường việc làm.
Thực tế mà nói, còn quá sớm để nói lập luận nào sẽ đúng. Nhưng nếu chi tiêu vốn mở rộng nhanh chóng từ "Bảy kỳ quan" của Phố Wall không thực sự thúc đẩy năng suất, thì khả năng câu chuyện cảnh báo của Goolsbee trở thành hiện thực sẽ tăng lên đáng kể.
Mặc dù Kevin Warsh và Austan Goolsbee đã cảnh báo về những rủi ro khi chờ đợi để thực hiện các động thái chính sách tiền tệ trước tiềm năng gián đoạn của AI, nhưng một động thái sai lầm có thể là một chi phí cực kỳ đắt đỏ đối với Dow Jones Industrial Average, S&P 500 và Nasdaq Composite.
Trước khi bạn mua cổ phiếu của Chỉ số S&P 500, hãy xem xét điều này:
Nhóm phân tích của Motley Fool Stock Advisor vừa xác định được 10 cổ phiếu tốt nhất mà các nhà đầu tư nên mua ngay bây giờ… và Chỉ số S&P 500 không nằm trong số đó. 10 cổ phiếu được chọn có thể mang lại lợi nhuận khổng lồ trong những năm tới.
Hãy xem xét khi Netflix có mặt trong danh sách này vào ngày 17 tháng 12 năm 2004… nếu bạn đầu tư 1.000 đô la vào thời điểm chúng tôi đề xuất, bạn sẽ có 469.293 đô la! Hoặc khi Nvidia có mặt trong danh sách này vào ngày 15 tháng 4 năm 2005… nếu bạn đầu tư 1.000 đô la vào thời điểm chúng tôi đề xuất, bạn sẽ có 1.381.332 đô la!
Bây giờ, cần lưu ý rằng tổng lợi nhuận trung bình của Stock Advisor là 993% — vượt trội so với 207% của S&P 500. Đừng bỏ lỡ danh sách 10 hàng đầu mới nhất, có sẵn với Stock Advisor, và tham gia một cộng đồng đầu tư được xây dựng bởi các nhà đầu tư cá nhân dành cho các nhà đầu tư cá nhân.
Lợi nhuận Stock Advisor tính đến ngày 17 tháng 5 năm 2026.*
Sean Williams không giữ vị thế trong bất kỳ cổ phiếu nào được đề cập. The Motley Fool không giữ vị thế trong bất kỳ cổ phiếu nào được đề cập. The Motley Fool có chính sách tiết lộ.
Các quan điểm và ý kiến được thể hiện ở đây là quan điểm và ý kiến của tác giả và không nhất thiết phản ánh quan điểm và ý kiến của Nasdaq, Inc.
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Sự phụ thuộc của Fed vào các mô hình năng suất lịch sử là sai lầm vì AI đang thay đổi cơ bản cơ cấu chi phí của dịch vụ, không chỉ tốc độ sản xuất."
Cuộc tranh luận của Fed về năng suất AI bỏ lỡ một sự thay đổi cơ cấu quan trọng: "Bảy kỳ quan" (ví dụ: NVDA, MSFT) không chỉ đầu tư vào năng lực; họ đang tạo ra một vòng lặp phản hồi giảm phát trong chi phí phát triển phần mềm. Mặc dù Goolsbee lo sợ lạm phát do cầu kéo, ông ta bỏ qua rằng AI đang làm cho các dịch vụ có biên lợi nhuận cao trở nên phổ biến, có khả năng kìm hãm CPI cốt lõi nhanh hơn các mô hình truyền thống dự đoán. Tuy nhiên, thị trường hiện đang định giá một kết quả "vừa phải" — chi tiêu vốn khổng lồ mà không bị nén biên lợi nhuận. Nếu việc áp dụng AI doanh nghiệp không tạo ra ROI hữu hình vào năm 2027, chúng ta có nguy cơ xảy ra một chu kỳ phân bổ vốn khổng lồ sẽ buộc Fed phải lựa chọn giữa việc duy trì bong bóng hoặc gây ra suy thoái.
Nếu lợi ích năng suất AI chỉ giới hạn trong lĩnh vực công nghệ, nền kinh tế rộng lớn hơn sẽ đối mặt với lạm phát "hình chữ K" nơi các dịch vụ phi công nghệ vẫn đắt đỏ bất chấp con số lạm phát tiêu đề do công nghệ thúc đẩy.
"Sự không khớp về thời gian giữa nhu cầu chi tiêu vốn AI (ngay lập tức) và nguồn cung năng suất (chậm 18-36 tháng) tạo ra áp lực đình lạm vào năm 2025-2026 mà cả hai diễn giả đều không giải quyết đầy đủ."
Bài báo trình bày vấn đề này như một sự bất đồng thực sự của Fed, nhưng thực tế đó là một sự lựa chọn nhị phân sai lầm. Warsh và Goolsbee không mô tả các kết quả loại trừ lẫn nhau — cả lạm phát chi tiêu vốn VÀ giảm phát năng suất đều có thể xảy ra đồng thời, chỉ là trên các mốc thời gian khác nhau. Rủi ro thực sự mà bài báo che giấu: nếu chi tiêu vốn đẩy mạnh nhu cầu (2024-2026) trong khi lợi ích năng suất bị chậm lại (2027+), Fed sẽ đối mặt với giai đoạn áp lực đình lạm khó chịu kéo dài 2-3 năm trước khi bất kỳ sự giảm phát cơ cấu nào diễn ra. Con số 15,7 nghìn tỷ đô la là tiếng ồn tiếp thị — dự báo năm 2030 của PwC không cho chúng ta biết gì về động lực lạm phát năm 2025-2026. Phép loại suy năm 1999-2000 của Goolsbee là phù hợp nhưng chưa đầy đủ: giai đoạn đó kết thúc bằng một vụ sụp đổ công nghệ, không phải một hạ cánh mềm.
Nếu năng suất AI thực sự tăng tốc nhanh hơn dự kiến của đồng thuận — ví dụ, tăng trưởng tiền lương đáng kể và giảm phát chi phí đơn vị có thể nhìn thấy vào Q4 2025 — trường hợp giảm phát của Warsh sẽ tự hoàn thành, và thị trường sẽ định giá lại việc cắt giảm lãi suất trước khi kịch bản quá nóng của Goolsbee xảy ra.
"N/A"
[Không khả dụng]
"Năng suất AI có thể là một yếu tố hỗ trợ dài hạn, nhưng rủi ro lạm phát ngắn hạn và sự không chắc chắn về chính sách có nghĩa là lợi ích do AI thúc đẩy không đảm bảo sẽ chuyển thành lợi nhuận ngay lập tức cho thị trường."
Cách trình bày thú vị: cuộc tranh luận của Fed về AI là có thật, nhưng bài báo chỉ lướt qua một sự thật khó khăn hơn. Năng suất do AI thúc đẩy có thể nâng cao nguồn cung, nhưng ngắn hạn vẫn có vẻ lạm phát khi chi tiêu vốn cho trung tâm dữ liệu, GPU và mạng lưới vượt trước lợi ích năng suất và tái phân bổ lao động; điều này có thể đẩy giá cả và tiền lương, đặc biệt nếu nhu cầu bị kéo về phía trước bởi các hộ gia đình và doanh nghiệp dự đoán lợi ích của AI. Con đường chính sách phụ thuộc vào việc liệu lợi ích hiệu quả có xuất hiện đủ nhanh để vượt qua chi tiêu vốn và nhu cầu hay không. Thị trường có thể thưởng cho những người hưởng lợi từ AI nếu dữ liệu xác nhận sự gia tăng năng suất bền vững, nhưng hãy chú ý đến chi phí năng lượng, chu kỳ phần cứng và quy định có thể giới hạn mức tăng.
Ngược lại: ngay cả khi AI hứa hẹn năng suất, dữ liệu có thể cho thấy giá cả tăng và chi tiêu vốn kéo dài hơn dự kiến; và nếu các trung tâm dữ liệu và hạn chế nguồn cung chip vẫn tiếp diễn, lạm phát vẫn dai dẳng, buộc Fed phải duy trì trung lập hoặc diều hâu. Trong trường hợp đó, đợt tăng giá cổ phiếu vốn hóa lớn của AI có thể chững lại thay vì mở rộng.
"Mở rộng cơ sở hạ tầng do AI thúc đẩy tạo ra một hạn chế năng lượng vật lý sẽ hoạt động như một lực lượng lạm phát dai dẳng, không tùy ý bất kể lợi ích năng suất phần mềm."
Claude đã đúng khi chỉ ra khoảng cách đình lạm, nhưng cả Gemini và Claude đều bỏ qua "hạn chế năng lượng" như là cơ chế truyền tải chính cho lạm phát. Xây dựng năng lực trung tâm dữ liệu khổng lồ không chỉ là vấn đề phân bổ vốn; đó là một hạn chế vật lý đối với lưới điện. Nếu giá điện tăng vọt để hỗ trợ cơ sở hạ tầng tập trung vào NVDA, đó sẽ là một cú sốc chi phí đẩy trực tiếp, không tùy ý, ảnh hưởng đến toàn bộ giỏ CPI, bất kể lợi ích năng suất phần mềm. Luận điểm "giảm phát AI" sẽ thất bại nếu lưới điện bị sập.
"Hạn chế năng lượng quan trọng nhưng thứ yếu so với sự không khớp về thời gian giữa nhu cầu chi tiêu vốn và nguồn cung năng suất — rủi ro đình lạm thực sự nằm ở việc những thành phần CPI nào tăng vọt trước, chứ không phải việc chúng có tăng vọt hay không."
Hạn chế lưới điện của Gemini là có thật nhưng bị phóng đại như là cơ chế truyền tải *chính*. Chi phí năng lượng chiếm khoảng 15-20% chi phí vận hành trung tâm dữ liệu; chúng quan trọng, nhưng không làm mất hiệu lực giảm phát phần mềm nếu việc sử dụng được cải thiện. Sai sót khó hơn: không ai định lượng được độ trễ giữa việc triển khai chi tiêu vốn và việc hiện thực hóa năng suất thực tế. Khung thời gian đình lạm 2-3 năm của Claude là đáng tin cậy, nhưng chúng ta cần chi tiết — những thành phần nào của CPI thực sự tăng vọt nếu chi tiêu vốn đẩy mạnh nhu cầu? Dịch vụ? Tiền lương? Điều đó sẽ quyết định liệu Fed có cắt giảm hay giữ nguyên lãi suất.
[Không khả dụng]
"Rủi ro ROI và rủi ro tín dụng từ chi tiêu vốn AI có thể làm chệch hướng lộ trình giảm phát AI ngay cả khi chi phí năng lượng được kiểm soát."
Phản hồi Gemini: chi phí lưới điện là có thật nhưng là một kênh thứ cấp. Rủi ro lớn hơn là ROIC từ cơn sốt chi tiêu vốn AI này và gánh nặng nợ mà nó ngụ ý. Nếu chi tiêu vốn năm 2024–2026 vượt quá và ROI chậm lại, đòn bẩy doanh nghiệp và mức độ tiếp xúc của ngân hàng có thể thắt chặt các điều kiện tài chính trước khi CPI phá vỡ. Điều đó tạo ra một cú sốc kép: định giá vốn chủ sở hữu chi tiêu vốn yếu hơn cộng với tín dụng chặt chẽ hơn, có khả năng làm chệch hướng luận điểm "giảm phát AI" ngay cả khi chi phí năng lượng được kiểm soát.
Hội đồng thống nhất rằng tác động của AI đến lạm phát là phức tạp và đa diện, với áp lực đình lạm tiềm ẩn trong ngắn hạn do chi tiêu vốn được đẩy mạnh, sau đó là lợi ích năng suất. Tuy nhiên, họ không đồng ý về cơ chế truyền tải chính cho lạm phát, với Gemini nhấn mạnh hạn chế lưới điện năng lượng và Claude tập trung vào độ trễ giữa việc triển khai chi tiêu vốn và hiện thực hóa năng suất.
Năng suất do AI thúc đẩy có thể nâng cao nguồn cung và dẫn đến giảm phát phần mềm trong dài hạn.
Áp lực đình lạm trong khung thời gian 2-3 năm trước khi lợi ích năng suất phát huy tác dụng, có khả năng buộc Fed phải lựa chọn giữa việc duy trì bong bóng hoặc gây ra suy thoái.