Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) bùng nổ mạnh mẽ, tác động dài hạn của công nghệ này lên nền kinh tế và hệ thống tài chính vẫn còn nhiều ẩn số. Phát biểu tại Hội nghị Ổn định tài chính 2025 của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Cleveland, bang Ohio, Phó Chủ tịch Fed Philip N. Jefferson cảnh báo rằng, mặc dù AI mang tiềm năng to lớn, các Ngân hàng Trung ương (NHTW) trên thế giới, trong đó có Fed, không thể “ngủ quên”: Họ cần tiếp tục theo dõi sát sao, sử dụng dữ liệu thị trường và cả AI làm công cụ phân tích để điều hành chính sách một cách thận trọng.
Ảnh minh họa (Nguồn: Internet)
AI: Cơ hội và thách thức đối với nền kinh tế
AI đang phát triển rất nhanh, từ việc hỗ trợ viết tài liệu, dịch thuật, đến ứng dụng trong doanh nghiệp và cả ngành tài chính. Phó Chủ tịch Fed Philip N. Jefferson nhấn mạnh, AI có thể là lực đẩy lớn năng suất lao động, đó là nhiều công việc lặp lại giờ có thể làm nhanh hơn, tiết kiệm thời gian và chi phí, và tạo ra tăng trưởng kinh tế mới. Từ quan điểm “nhiệm vụ kép” (dual mandate) của Fed là thúc đẩy việc làm tối đa và duy trì ổn định giá cả, AI mang lại cả cơ hội lẫn thách thức:
Một là, về việc làm: AI có thể thay thế lao động trong một số ngành, đặc biệt là những công việc đơn giản hoặc lặp lại. Điều này có thể gây mất việc trong ngắn hạn, nhất là ở những người trẻ, ít kinh nghiệm. Nhưng theo ông Philip N. Jefferson, nếu được tái phân bổ vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn, lao động có thể làm việc hiệu quả hơn và nền kinh tế có thể sản xuất nhiều hơn mà không cần người lao động “thừa”.
Hai là, về lạm phát: Tăng năng suất nhờ AI có thể giảm chi phí sản xuất và phân phối, từ đó giúp hạ áp lực giá cả. Ngược lại, chi phí đầu tư vào máy chủ, trung tâm dữ liệu, nhân lực kỹ thuật cũng có thể đẩy giá lên ở những lĩnh vực nhất định. Cân bằng giữa hai xu hướng này là điều khó dự đoán.
Theo Phó Chủ tịch Fed Philip N. Jefferson, chính sách tiền tệ có thể bị “phá vỡ” vào thời điểm chuyển đổi. Nếu AI thực sự làm thay đổi cấu trúc nền kinh tế, quan hệ giữa việc làm và lạm phát (mối liên hệ cơ bản trong hoạch định lãi suất) có thể không còn như trước. Do đó, Fed phải thận trọng khi dự đoán, không thể chỉ dựa vào kinh nghiệm quá khứ.
Ổn định tài chính: Rủi ro AI và giám sát của Fed
Một hệ thống tài chính mạnh và kiên cường là nền tảng để Fed theo đuổi mục tiêu kép của mình. Phó Chủ tịch Fed Philip N. Jefferson cho biết trong bản Báo cáo Ổn định tài chính (Financial Stability Report - FSR) mới nhất, Fed đã ghi nhận một số lo ngại:
Thứ nhất, theo khảo sát các chuyên gia thị trường, 30% người được hỏi xem việc thay đổi cảm nhận về AI là rủi ro đáng kể đối với hệ thống tài chính. Tỷ lệ này tăng mạnh so với các cuộc khảo sát trước, là dấu hiệu cho thấy sự cảnh giác gia tăng.
Thứ hai, nếu tâm lý thị trường về AI “quay đầu”, có thể xảy ra việc rút vốn nhanh, làm thắt chặt điều kiện tài chính và ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế.
Ông Philip N. Jefferson nhấn mạnh rằng, Fed không đánh giá cao kịch bản nào là chắc chắn sẽ xảy ra nhưng họ theo dõi nhiều kịch bản, từ việc AI tiếp tục phát triển tích cực tới khả năng bong bóng công nghệ để sẵn sàng ứng phó nếu điều tệ nhất xảy ra.
Bài học từ thời Dot‑com: Cẩn trọng hơn nhưng không quá bi quan
Khi so sánh giai đoạn hiện nay với “cơn sốt dot‑com” cuối thập niên 1990, khi nhiều công ty Internet chưa có lợi nhuận nhưng được định giá cao phi thực tế, Phó Chủ tịch Fed Philip N. Jefferson phân tích ba điểm khác biệt quan trọng:
Một là, về doanh thu thực: Các công ty AI hiện nay, hoặc ít nhất nhiều công ty lớn đã có dòng thu nhập rõ ràng, không chỉ dựa vào kỳ vọng.
Hai là, tỷ lệ P/E thấp hơn: So với dot‑com, cổ phiếu AI hiện tại được định giá thận trọng hơn vì nhà đầu tư không sẵn sàng trả mức cao như ngày trước cho lợi nhuận tương lai.
Ba là, sự chọn lọc cao hơn: Số lượng công ty AI niêm yết công khai thấp hơn rất nhiều so với hàng ngàn dot‑com thời trước; thị trường hiện thận trọng hơn trong việc phân biệt giữa các doanh nghiệp thực sự “AI‑core” với những công ty gắn mác AI.
Tuy nhiên, ông Philip N. Jefferson cũng cảnh báo một xu hướng, đó là các công ty AI lớn đang tăng vay nợ (có thể qua phát hành trái phiếu) để mở rộng hạ tầng (dữ liệu, máy chủ, nhân lực). Nếu vay quá mức, họ cũng trở thành điểm rủi ro tài chính nếu định hướng thị trường thay đổi.
Nhìn chung, theo ông, mặc dù có những nét tương đồng với dot‑com, thì nền tảng tài chính hiện nay là vững hơn khi nhiều công ty AI có lợi nhuận thực, hệ thống ngân hàng vẫn có vốn tốt, và mức đòn bẩy chưa quá cao, điều này làm giảm nguy cơ sụp đổ ồ ạt nếu thị trường AI “hạ nhiệt”.
Thời đại AI - Cơ hội, thách thức đan xen
Cuộc cách mạng AI mở ra cơ hội lớn cho năng suất và tăng trưởng nhưng cũng đặt ra thách thức lớn với các ngân hàng trung ương, đó là làm sao để nắm bắt được tiềm năng mà không bỏ qua rủi ro? Như Phó Chủ tịch Fed Philip N. Jefferson nhấn mạnh, chính sách của Fed (và các NHTW khác) cần dựa trên dữ liệu, kịch bản, và phân tích thận trọng.
Việc theo dõi sát sao, đầu tư vào khả năng phân tích và dự báo, cũng như duy trì giám sát rủi ro công nghệ, là quan trọng hơn bao giờ hết. Nếu không, một “cơn sốt AI” bùng nổ thiếu kiểm soát có thể là mầm mống cho bất ổn tài chính trong tương lai. Ngược lại, nếu được quản lý khôn ngoan, AI có thể trở thành động lực để các ngân hàng trung ương đạt được mục tiêu lâu dài, đó là nền kinh tế thịnh vượng, việc làm bền vững và giá cả ổn định.
Hàm ý chính sách
Đứng ở vị trí NHTW như Fed, những phân tích của ông Philip N. Jefferson gợi mở nhiều khuyến nghị chiến lược:
Một là, cần theo dõi sát sao, phân tích nhiều kịch bản: (i) Không thể phó mặc cho tăng trưởng AI: Cần tiếp tục sử dụng dữ liệu thị trường, khảo sát chuyên gia và mô hình phân tích (kể cả mô hình dự báo bằng AI) để dự đoán các rủi ro tiềm ẩn; (ii) Cần xây dựng kịch bản “tốt nhất” lẫn “xấu nhất” để sẵn sàng ứng phó nếu thị trường công nghệ đảo chiều.
Hai là, cần tăng cường giám sát rủi ro ngành công nghệ: Nên tiếp tục theo dõi các công ty AI lớn, đặc biệt nếu họ vay nhiều nợ để mở rộng cơ sở hạ tầng, dùng đòn bẩy cao có thể trở thành rủi ro hệ thống. Bên cạnh đó, các cơ quan quản lý nhà nước cần đánh giá những rủi ro tiềm ẩn từ việc tập trung dữ liệu, khả năng rút vốn nhanh nếu kỳ vọng thị trường thay đổi.
Ba là, chính sách tiền tệ linh hoạt, thận trọng: Trong bối cảnh AI thay đổi cấu trúc kinh tế, việc điều chỉnh lãi suất cần dựa trên bằng chứng và không nên hành động vội vàng. NHTW nên cân nhắc chính sách tiền tệ hỗ trợ việc làm nếu AI tạo ra khoảng trống việc làm nhưng vẫn giữ ổn định giá cả nếu chi phí do AI đầu tư cao.
Bốn là, đầu tư vào nghiên cứu và mô hình hóa AI: NHTW cần phát triển hoặc hợp tác để xây dựng các công cụ phân tích AI riêng, giúp dự báo tác động kinh tế và tài chính. Việc sử dụng AI để phân tích rủi ro và mô phỏng các kịch bản có thể giúp nâng cao khả năng ứng phó của cơ quan điều hành.
Năm là, hợp tác quốc tế và phối hợp quy định: AI là công nghệ toàn cầu; các NHTW nên phối hợp giám sát rủi ro vốn xuyên biên giới, chia sẻ thông tin và bài học; cần khung quy định quốc tế cho việc sử dụng AI trong tài chính, đặc biệt là AI trong thị trường vốn, mô hình định giá, sử dụng dữ liệu để ngăn chặn rủi ro hệ thống và tăng tính minh bạch.
Tài liệu tham khảo:
1. Philip N. Jefferson (2025), "AI and the Economy," speech delivered at Euro20+, Deutsche Bundesbank, Frankfurt, Germany, November 7.
2. Philip N. Jefferson (2025), “AI, the Economy, and Financial Stability” a speech at the 2025 Federal Reserve Bank of Cleveland Financial Stability Conference, Cleveland, Ohio.
Hiền Mai