Citadel Securities cảnh báo: AI có thể đẩy lạm phát lên trước khi mang lại lợi ích về năng suất

Tác động của AI đối với kinh tế vĩ mô có thể sẽ không diễn ra theo con đường quen thuộc của thị trường là "nâng cao năng suất - lạm phát giảm". Castle Securities chỉ ra rằng, trước khi giải phóng lợi ích về hiệu suất, quá trình chuyển đổi AI có thể trước tiên sẽ đẩy chi phí tăng lên thông qua đầu tư, đào tạo và điều chỉnh cơ cấu tổ chức, khiến triển vọng về lạm phát, tăng trưởng và lãi suất trở nên phức tạp hơn.

Trong ngắn hạn, việc giảm bớt cú sốc năng lượng trở thành động lực chính cho thị trường vĩ mô. Castle Securities cho biết, do ảnh hưởng của tiến triển đàm phán giữa Mỹ và Iran, hợp đồng dầu thô kỳ hạn gần đây đã giảm khoảng 12%. Tổ chức này ước tính, nếu eo biển Hormuz hoàn toàn khôi phục lưu thông trước cuối tháng 7, lãi suất kỳ hạn 10 năm của Mỹ có thể giảm khoảng 12,5 điểm cơ bản, chỉ số S&P 500 có thể tăng 1,75% và đồng USD mở rộng có thể giảm 0,5%.

Vấn đề trung hạn quan trọng hơn là các nhà hoạch định chính sách đang đồng thời đối mặt với chuyển đổi giữa các thế hệ do AI mang lại và các cú sốc đáng kể từ phía cung. Castle Securities cảnh báo, trong bối cảnh lạm phát khởi điểm đã bị đẩy lên do thuế quan, xung đột địa chính trị và nguồn cung lao động bị hạn chế, nếu chi tiêu vốn cho AI và tăng trưởng kinh tế tiếp tục được nâng cao, lạm phát có thể một lần nữa trở thành rủi ro cốt lõi mà thị trường cần chú ý nhất.

Nhận diện chu kỳ và cấu trúc: AI làm xáo trộn các chỉ số vĩ mô như thế nào

Castle Securities chỉ ra rằng, vấn đề cốt lõi mà các nhà hoạch định chính sách hiện nay phải đối mặt là khó phân biệt giữa biến động theo chu kỳ và thay đổi mang tính cấu trúc. Quan điểm truyền thống cho rằng, AI sẽ nâng cao năng suất, giảm chi phí, giảm áp lực lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng mạnh mẽ hơn.

Nhưng Nohshad Shah cho rằng, AI có khả năng trước tiên sẽ thể hiện là một lực lượng gây lạm phát chứ không phải là lực lượng giảm phát — và quá trình này có thể xảy ra trước khi năng suất được nâng cao một cách có thể đo lường được. Nguyên nhân bao gồm chi phí ban đầu của doanh nghiệp khi triển khai AI, chi phí đào tạo lại nhân viên, cũng như những xáo động do điều chỉnh tổ chức mang lại.

Ông trích dẫn nghiên cứu gần đây của Simone Lenzu thuộc Ngân hàng Dự trữ Liên bang New York cũng đưa ra quan điểm tương tự: AI làm mờ ranh giới truyền thống giữa biến động chu kỳ và thay đổi cấu trúc, khiến các chỉ số vĩ mô tiêu chuẩn khó giải thích hơn. Quá trình chuyển đổi AI có thể thay đổi nhu cầu lao động, quy trình sản xuất và hành vi định giá, từ đó làm yếu đi mối liên hệ giữa năng lực dư thừa của nền kinh tế và lạm phát.

Điều này có nghĩa là các chỉ số truyền thống như tỷ lệ thất nghiệp, khoảng cách sản lượng có thể không còn đáng tin cậy như trước đây. Đối với ngân hàng trung ương, việc đánh giá nền kinh tế có quá nóng hay chính sách có đủ hạn chế hay không sẽ trở nên phức tạp hơn nhiều.

Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế: Thị trường tranh thủ "dividend" năng suất từ AI

Castle Securities chỉ ra rằng, Một vấn đề khác mà AI mang lại là thị trường có thể hiện thực hóa kỳ vọng về nâng cao năng suất trước cả nền kinh tế thực. Sự kỳ vọng vào hiệu suất trong tương lai có thể thúc đẩy đầu tư, tiêu dùng và giá tài sản tăng lên trước khi sự cải thiện về năng suất thực sự xuất hiện, từ đó làm giãn rộng khoảng cách giữa kỳ vọng thị trường và thực tế kinh tế. Nohshad Shah cho biết, điều này có thể đã xuất hiện trên thị trường chứng khoán hiện nay.

Ngay cả khi AI cuối cùng thực sự đem lại sự nâng cao năng suất đáng kể, nó cũng có thể đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng tiềm năng của nền kinh tế và lãi suất thực tế cân bằng, buộc các ngân hàng trung ương phải rà soát lại lãi suất trung tính. Nói cách khác, AI không chỉ là một biến số về tăng trưởng mà còn tác động đến động lực lạm phát, con đường lãi suất và sự ổn định tài chính.

Castle Securities tổng kết, giai đoạn chuyển đổi AI hiện tại có thể tạo thành một tổ hợp khó nhằn: lạm phát cao, năng suất đo lường được yếu, giá tài sản ở mức cao. Tổ hợp này vừa gây khó khăn cho việc hoạch định chính sách, vừa làm phức tạp việc định giá thị trường.