Độ trễ từ đổi mới đến bùng nổ năng suất: Bài học quan trọng từ cuộc cách mạng công nghệ thông tin và truyền thông đối với thời đại AI

Sự cải thiện năng suất do AI mang lại có thể là thật, nhưng tốc độ nó thâm nhập vào dữ liệu vĩ mô chưa chắc sẽ phù hợp với kịch bản lạc quan nhất của thị trường. Kinh nghiệm của cuộc cách mạng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) cho thấy, từ khi công nghệ mới thương mại hóa, mở rộng đầu tư đến khi bùng nổ năng suất, thường tồn tại độ trễ rõ rệt.

Theo Trạm giao dịch Truy phòng, Elsie Peng thuộc Nhóm Nghiên cứu Kinh tế Mỹ của Goldman Sachs trong nghiên cứu phát hành ngày 1/7 viết rằng,“Chúng tôi kỳ vọng AI sẽ thúc đẩy tăng trưởng năng suất rõ rệt trong thập kỷ tới.” Định hướng này có nghĩa là, biến số cốt lõi của AI không chỉ là có thể nâng cao hiệu quả hay không, mà quan trọng là khi nào sự nâng cao đó được xác nhận qua thống kê vĩ mô.

Vấn đề then chốt đang chuyển từ “AI có hữu ích không” sang “khi nào AI chuyển hóa thành tăng trưởng năng suất có thể quan sát được”. Ở cấp doanh nghiệp và thử nghiệm đã có nhiều bằng chứng cải thiện hiệu quả, nhưng dữ liệu vĩ mô thường chỉ thể hiện sau khi doanh nghiệp hoàn tất tái cấu trúc quy trình, đào tạo nhân viên và điều chỉnh tổ chức.

Công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) là ví dụ tham chiếu quan trọng. Máy tính cá nhân được thương mại hóa khoảng năm 1981, đầu tư vào ICT tăng lên rõ rệt từ đầu thập niên 80, nhưng năng suất của Mỹ thực sự tăng tốc phải đến nửa cuối những năm 90, tức tụt hậu khoảng 15 năm.AI có thể nhanh hơn, nhưng không thể tự động bỏ qua giai đoạn điều chỉnh tổ chức.

Bài học cốt lõi từ ICT: Đầu tư đi trước, năng suất đến sau

Đầu thập niên 80, máy tính cá nhân thương mại hóa đã tạo làn sóng đổi mới ICT. Số lượng bằng sáng chế ICT đột phá tính theo đầu người tăng liên tục vào cuối thập niên 80, đầu những năm 90, đầu tư ICT cũng tăng rõ rệt từ thập niên 80. Các ngành dịch vụ chuyên nghiệp, thương mại bán buôn, vận tải, tài chính nằm trong nhóm đẩy mạnh đầu tư sớm nhất.

Nhưng năng suất lại không đi lên cùng nhịp.

Đánh giá theo từng ngành chỉ ra, tỷ lệ đầu tư ICT trên tổng lượng vốn tăng 1 điểm phần trăm, bốn năm đầu lại có đóng góp âm nhỏ với tăng trưởng năng suất, hiệu ứng tích cực chỉ bộc lộ rõ vào khoảng năm thứ 8, và đạt đỉnh gần năm thứ 12 ở mức khoảng 0,6 điểm phần trăm.

Đây chính là “đường cong hình J” trong lan tỏa công nghệ mới:Doanh nghiệp đầu tư thiết bị trước, điều chỉnh quy trình, chịu chi phí điều chỉnh, sau đó hiệu quả mới có thể giải phóng. Đặc biệt khi công nghệ thay đổi luồng thông tin, phương thức ra quyết định và cách phối hợp giữa nhân viên thì thứ xuất hiện trong thống kê trước hết là chi phí, chứ không phải là sản lượng đầu ra.

Ba yếu tố làm chậm: Chi phí, hiệu ứng mạng lưới và vốn vô hình

Năng suất ICT đến muộn, nguyên nhân trước tiên là do chi phí. Giá bán dẫn và thiết bị truyền thông duy trì ở mức cao trong thập niên 80, mãi đến khi cạnh tranh gia tăng, các quy định thay đổi thúc đẩy mở cửa thị trường vào những năm 90, chi phí mới bắt đầu giảm rõ rệt. Năm 1996, Đạo luật viễn thông Mỹ thúc đẩy cạnh tranh trong lĩnh vực thiết bị truyền thông, số đối thủ lĩnh vực chip tăng cũng kéo giảm giá linh kiện quan trọng.

Tiếp đến là hiệu ứng mạng lưới. Các công nghệ như Internet, truyền thông di động, trước khi lượng người dùng vượt ngưỡng nhất định thì giá trị mà mỗi người dùng nhận được còn rất hạn chế. Chỉ khi các ứng dụng ICT như Internet, điện thoại di động tại Mỹ đạt phổ cập vào nửa sau thập niên 90, thúc đẩy năng suất mới dễ bộc lộ.

Yếu tố quyết định hơn là vốn vô hình. Doanh nghiệp phải làm lại quy trình, đào tạo lại nhân sự, điều chỉnh cơ cấu tổ chức, xây dựng hệ thống phần mềm và dữ liệu. Ước tính cho thấy,Mỗi 1 USD đầu tư phần cứng ICT, ít nhất cần thêm 1,7 USD cho đầu tư vô hình đi kèm. Trong đó khoảng 2/3 chi cho phần mềm và cơ sở dữ liệu, phần còn lại cho tái cơ cấu tổ chức lao động.

Điều này càng đặc biệt quan trọng đối với AI.GPU, trung tâm dữ liệu và năng lực mô hình dễ được thị trường chú ý, nhưng tái cấu trúc tổ chức lại không nổi bật. Kinh nghiệm lịch sử cho thấy, yếu tố sau thường quyết định thời điểm năng suất thực sự được ghi nhận trên sổ sách.

AI có thể nhanh hơn, nhưng không thể không có ma sát

So với ICT, một khác biệt quan trọng của AI là đường cong chi phí. Chi phí sử dụng mô hình AI giảm nhanh hơn nhiều so với giá máy tính cá nhân lúc trước. Dù một số mô hình tiên tiến tại Mỹ gần đây tăng giá danh nghĩa để mở rộng biên lợi nhuận, nhưng áp lực cạnh tranh và chi phí tính toán hạ thấp ở tầng cơ bản sẽ giới hạn dư địa tăng giá tiếp, quỹ đạo giá token tổng thể có khả năng ổn định hơn.

AI cũng phụ thuộc vào hiệu ứng mạng lưới yếu hơn các công nghệ truyền thông. Việc doanh nghiệp triển khai nội bộ công cụ AI không nhất thiết phải chờ toàn bộ ngành hoặc xã hội cùng áp dụng, mới có thể đạt được nâng cao hiệu quả cục bộ.Điều này khiến AI có cơ hội thể hiện trong dữ liệu năng suất sớm hơn ICT.

Nhưng những biến số chậm vẫn còn. Doanh nghiệp cần làm lại quy trình công việc, đào tạo nhân viên, điều chỉnh phân công vị trí và cấu trúc tổ chức. Tỷ lệ đầu tư phần cứng liên quan đến AI trên tổng vốn đã tăng nhanh hơn chu kỳ xây dựng ICT trước đây; tuy nhiên đầu tư tái cấu trúc quy trình công việc đánh giá dựa vào tỷ trọng lương nhân viên tham gia hoạt động tái cơ cấu hiện vẫn còn chậm.

Đồng thời, thống kê chính thống có thể đang đánh giá thấp mức độ tái cấu trúc tổ chức mà doanh nghiệp đã tiến hành. Khảo sát doanh nghiệp của Fed Atlanta chỉ ra, chi tiêu vốn vô hình liên quan tới AI năm 2026 vào khoảng 280 tỷ USD.Ước tính dựa trên dữ liệu doanh nghiệp cho thấy, chi phí lao động liên quan chuyển đổi AI tại Mỹ có thể lên tới 150 tỷ USD mỗi năm, đầu tư cho vốn tổ chức tương ứng với thời gian quản lý cấp cao là khoảng 40 tỷ USD mỗi năm.

Tín hiệu sớm có thể đến từ bốn nhóm ngành

Tìm kiếm tín hiệu vĩ mô sớm cho năng suất từ AI không thể chỉ nhìn vào toàn bộ nền kinh tế. Con đường khả thi hơn là quan sát trước các ngành có nền tảng số hóa cao, mức độ tiếp xúc AI cao, khối lượng công việc dễ tự động hóa hoặc tăng cường hơn.

Báo cáo đưa ra khung đánh giá gồm bốn chỉ tiêu: mức độ tiếp xúc CNTT hiện hữu, tỷ lệ ứng dụng AI, mức độ tiếp xúc AI, và cường độ tái cấu trúc công việc từ năm 2022 đến nay. Dựa trên khung này, các ngành đứng đầu gồm xử lý thông tin & dữ liệu, dịch vụ chuyên nghiệp, ngành liên quan phim ảnh & âm thanh, bảo hiểm, trung gian tín dụng, sản xuất máy tính & điện tử.

Trong đó, xử lý thông tin & dữ liệu đạt điểm trung bình 1,97, dịch vụ chuyên nghiệp 1,48, ngành liên quan phim ảnh & âm thanh 1,21, bảo hiểm 1,09, trung gian tín dụng 0,98, sản xuất máy tính & điện tử 0,97.

Nếu hợp nhất theo nhóm ngành lớn hơn thì các lĩnh vực thông tin, dịch vụ chuyên nghiệp, bảo hiểm và tài chính là nhóm đáng quan sát ưu tiên. Các ngành này vừa có cơ sở số hóa cao, vừa có nhiều công việc được AI tự động hóa hoặc tăng cường hơn.

Tuy nhiên, khi đánh giá cần thận trọng. Những ngành thụ hưởng tiềm năng này vốn có năng suất tốt hơn kịch bản chung trong nhiều thập niên trước. Nếu tiếp tục vượt lên trong tương lai, không thể đơn giản kết luận nguyên nhân là AI. Quan trọng hơn là liệu năng suất ngành đó có tăng tốc so với lịch sử chính nó hay không.

Thị trường nên chú ý ba yếu tố chủ đạo

Thứ nhất là chi phí. Chỉ cần giá mô hình và chi phí tính toán tiếp tục giảm, lực cản cho AI lan tỏa có thể ít hơn kỷ nguyên ICT.

Thứ hai là vốn tổ chức. Doanh nghiệp có thực sự làm lại quy trình, vị trí, hệ thống dữ liệu hay không, quan trọng hơn nhiều việc chỉ mua sắm công cụ AI. Cuộc cách mạng ICT đã chứng minh, chỉ mua thiết bị không đủ để tạo ra bùng nổ năng suất.

Thứ ba là điểm bùng nổ năng suất ngành. Nếu thông tin, dịch vụ chuyên nghiệp, bảo hiểm, tài chính xuất hiện dấu hiệu tăng năng suất vượt xu hướng lịch sử của chính mình, những ngành này mới thực sự là tín hiệu AI thâm nhập dữ liệu vĩ mô sớm nhất.

Tuy vậy, dữ liệu năng suất tầm ngành cũng ra muộn. Dù AI đã mang lại hiệu quả ở cấp vi mô, thống kê vĩ mô khẳng định cần vài năm. Bài học lớn nhất thời ICT cho kỷ nguyên AI là: công nghệ có thể bứt phá nhanh, nhưng hiện thực hóa năng suất thường chậm hơn.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Nội dung đặc sắc trên đến từ Trạm giao dịch Truy phòng.

Để có phân tích chi tiết hơn, bao gồm cập nhật trực tiếp, nghiên cứu thực tế... vui lòng tham gia 【Trạm giao dịch Truy phòng▪Hội viên năm】