Gần đây hai bài viết đều rất nổi bật.

Charles I. Jones（Stanford GSB + NBER, nhà kinh tế hàng đầu nghiên cứu về tăng trưởng kinh tế dài hạn, gửi đến giới học thuật） trong bài báo 《A.I. and Our Economic Future》 đã đưa ra nhận định: AI sẽ thay đổi nền kinh tế một cách lớn lao, nhưng quá trình này khả năng cao là từng bước một.
Khung lý thuyết của ông nhấn mạnh “liên kết yếu” — tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào các phần trong hệ thống khó tự động hóa nhất, vì vậy dù AI nâng cao hiệu quả của nhiều nhiệm vụ gấp 10 hoặc 100 lần, GDP cũng chưa chắc sẽ bùng nổ ngay lập tức.
Tăng trưởng sẽ đến, nhưng chậm hơn so với dự đoán của thị trường.
Trong khi đó, Citrini Research (cơ quan nghiên cứu quỹ phòng hộ vĩ mô của Mỹ, dành cho nhà giao dịch/quỹ đầu tư; trong bài viết đề cập đến tác giả nghiên cứu và nhà phân tích vĩ mô Alap Shah) trong bài 《The 2028 Global Intelligence Crisis》 (phụ đề là một “thí nghiệm tư duy về lịch sử tài chính từ tương lai”) lại sử dụng một khung thời gian hoàn toàn khác: tập trung vào định giá tài sản, tác động đến việc làm, truyền dẫn tín dụng và rủi ro thanh khoản trong 24 tháng tới.
Điều cảnh báo cốt lõi của họ là, nếu tốc độ AI thay thế nhanh hơn khả năng điều chỉnh của thị trường lao động, chính sách và hệ thống tài chính, sẽ xuất hiện một “GDP ma” — sản lượng trên sổ sách tăng lên, nhưng thu nhập không chuyển đến người tiêu dùng phổ thông, cầu tiêu dùng trở nên yếu hơn, cuối cùng có thể dẫn đến truyền dẫn áp lực từ việc làm văn phòng sang doanh thu SaaS, tín dụng tư nhân, vốn bảo hiểm, rồi đến độ bền vững của toàn bộ hệ thống tài chính.
Điểm đáng chú ý nhất của hai bài viết khi đọc chung là chúng bàn về cùng một thực tế, nhưng hướng đến các đối tượng độc giả khác nhau, trả lời các câu hỏi khác nhau.
Jones viết cho các nhà kinh tế, quan tâm đến quỹ đạo tăng trưởng dài hạn 20–50 năm và cân bằng; Citrini viết cho các nhà tham gia thị trường, quan tâm đến cách định giá lại lợi nhuận doanh nghiệp, giá tài sản và rủi ro tín dụng trong vài quý tới hai năm.
Vì vậy, chúng có vẻ như kết luận trái ngược, nhưng thực ra là sự cộng hưởng của “logic tăng trưởng dài hạn” và “logic tác động ngắn hạn”.
Thật ra, khác biệt chính không phải là “AI có thay đổi phân phối hay không”, mà là “tốc độ đến đâu”. Cả hai đều thừa nhận rằng AI sẽ nâng cao lợi nhuận vốn, thu hẹp phần nào phần thu nhập lao động; tranh cãi nằm ở chỗ đây là một sự thay đổi cấu trúc diễn ra chậm trong 50 năm, hay là một sự định giá lại dữ dội trong vòng 5 năm.
Nếu là trường hợp trước, xã hội còn thời gian để thích nghi qua đào tạo lại, chuyển đổi chính sách và hấp thụ các ngành công nghiệp mới; còn nếu là trường hợp sau, nhiều thể chế (việc làm, tín dụng, an sinh xã hội, định giá tài sản) có thể không kịp phản ứng.
Đây cũng là lý do tại sao thị trường ngày nay có một điểm mù tiềm năng: nhiều người chỉ định giá “AI nâng cao hiệu quả → lợi nhuận doanh nghiệp tăng → giá cổ phiếu tăng”, mà chưa xem xét kỹ lưỡng “Nhu cầu đến từ đâu”. Người bị AI thay thế chính là một phần của nhu cầu tiêu dùng.
Các quyết định hợp lý của doanh nghiệp (cắt giảm nhân sự, nâng cao hiệu quả, tăng cường AI) cộng lại có thể dẫn đến một tình trạng “ngục tù vĩ mô”.
《A.I. and Our Economic Future》 nói về “AI sẽ mang lại tăng trưởng cao hơn, nhưng cần thời gian”
《The 2028 Global Intelligence Crisis》 nói về “nếu thời gian bị rút ngắn, tăng trưởng chưa kịp lan tỏa, khủng hoảng có thể đến trước”.
Vì vậy, đây không phải là cuộc tranh luận đúng sai, mà là cuộc đua về thời gian. Những gì cần được đánh giá lại thực sự không chỉ là cổ phiếu AI, mà còn là toàn bộ hệ thống phân phối thu nhập, định giá tài sản, mô hình tín dụng và hệ thống an sinh xã hội dựa trên giả thuyết “lao động nhận thức của con người dài hạn khan hiếm”.