Goolsbee của Fed cảnh báo AI có thể đẩy lãi suất lên cao hơn, gây rủi ro lạm phát đình trệ

Trong cuộc phỏng vấn, ông Goolsbee lưu ý rằng điều quan trọng là liệu tăng trưởng năng suất là bất ngờ hay đã được dự báo trước. Yếu tố then chốt là liệu mọi người có thay đổi hành vi để phản ứng với sự tăng trưởng năng suất đó hay không.

Ông tin rằng nếu mọi người đã dự báo được mức thu nhập cao hơn trong tương lai và năng suất sẽ tăng mạnh, những kỳ vọng đó sẽ được phản ánh vào giá cổ phiếu ngày nay — tương tự như những gì đã xảy ra vào cuối thập niên 1990. Khi người dân kỳ vọng thu nhập trong tương lai tăng lên, họ bắt đầu chi tiêu ngay từ bây giờ; khi các công ty dự tính lợi nhuận tương lai, họ bắt đầu đầu tư ngay lập tức. Tuy nhiên, những yếu tố này làm trầm trọng thêm rủi ro nền kinh tế quá nóng: tiêu dùng hộ gia đình đẩy áp lực lạm phát lên cao, và đầu tư của doanh nghiệp làm tăng nhu cầu vay vốn, từ đó đẩy lãi suất tự nhiên, hay lãi suất trung tính (r*), tăng lên.

Dẫn chứng về sự bùng nổ công nghệ những năm 1990, ông chỉ ra rằng từ năm 1999 đến năm 2000, Cục Dự trữ Liên bang đã tăng lãi suất 6 lần liên tiếp nhằm mục đích cụ thể là kiềm chế áp lực lạm phát phát sinh từ việc nhu cầu dồn về hiện tại do kỳ vọng vào năng suất lao động cao hơn.

Goolsbee chỉ ra rằng nếu tốc độ tăng trưởng thực tế thấp hơn nhiều so với kỳ vọng, sự đổ vỡ của các bong bóng cổ phiếu liên quan, tình trạng dư thừa vốn và công suất trong các lĩnh vực chi tiêu cao hiện nay, cùng với sự đình trệ tăng trưởng trong bối cảnh giá cả ở mức cao thường dẫn đến suy thoái.

Ông cho biết mặc dù có nhiều cuộc thảo luận về đóng góp của đầu tư vào trung tâm dữ liệu đối với tăng trưởng kinh tế, nhưng động lực chính thúc đẩy sự ổn định và tăng trưởng kinh tế của Mỹ trong hai năm qua là chi tiêu tiêu dùng trên diện rộng; đà tăng trưởng mạnh mẽ của người tiêu dùng Mỹ là yếu tố then chốt để duy trì mức tăng trưởng cao. Ngược lại, thị trường trung tâm dữ liệu không lớn như mọi người tưởng tượng.

Mặc dù những lo ngại của Goolsbee không phải là không có cơ sở, nhưng các học giả khác đã chỉ ra những thiếu sót trong quan điểm của ông. Waller cho biết mặc dù chi tiêu tiêu dùng có thể tăng do kỳ vọng vào thu nhập cao hơn trong tương lai, nhưng mối tương quan này thường rất yếu trong dữ liệu kinh tế thực tế. Nhà kinh tế học Luigi Zingales từ Đại học Chicago trực tiếp phản đối quan điểm này; theo một cuộc khảo sát của New York Fed, nhiều người dân dự báo sẽ mất việc làm vào tay AI, điều này có thể đẩy tỷ lệ tiết kiệm lên cao thay vì thúc đẩy tiêu dùng sớm hơn. Về điều này, chính Goolsbee cũng thừa nhận rằng động thái này thực sự có thể dẫn đến một kết luận trái ngược với nhận định của mình.

Liên quan đến chi tiêu xã hội, Steven Davis, học giả thỉnh giảng tại Atlanta Fed, đã trích dẫn một phân tích gần đây của Atlanta Fed lưu ý rằng mức chi tiêu đầu tư trung bình cho AI của các doanh nghiệp gấp 14 lần mức trung vị. Điều này cho thấy sự bùng nổ đầu tư tập trung cao độ vào một vài công ty thay vì lan tỏa rộng rãi, và nền kinh tế thực vẫn chưa được hưởng lợi rộng rãi từ những thành quả của AI. Điều này có thể đồng nghĩa với việc kịch bản mà Goolsbee lo ngại — nơi mọi người kỳ vọng rộng rãi rằng năng suất sẽ được thúc đẩy bởi AI — hiện không tồn tại.

Nội dung này được dịch bằng trí tuệ nhân tạo và đã được hiệu đính cho dễ hiểu hơn. Chỉ mang tính chất tham khảo.