Từ lễ hội công nghệ đến sổ cái kinh tế: Học giả tại Hội nghị Bến Thượng Hải tranh luận về tăng trưởng AI, phân phối và mô hình toàn cầu mới

AI đang tái định hình nền kinh tế, điều này ngày nay đã không còn gì phải nghi ngờ.

Điều thực sự khiến các nhà hoạch định chính sách, giới học giả và các nhà công nghiệp trăn trở suốt đêm là bài toán tiếp theo: Sau khi lượng lớn vốn đầu tư dồn vào năng lực tính toán và mô hình, liệu có thể lắng đọng thành năng suất thực tế ở tầm vĩ mô không? Khi nguồn cung tăng mạnh, liệu sẽ đón nhận sự thịnh vượng hay rơi vào thời kỳ giảm phát kéo dài? Khi “cửa vào nghề nghiệp” của thế hệ trẻ bị công nghệ âm thầm thu hẹp lại, làm thế nào để tránh lặp lại “hiện tượng đình trệ Engels” trong lịch sử? Trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu ngày càng phức tạp, hệ thống số hóa này sẽ xây dựng quy tắc thương mại toàn cầu mới ra sao?

Đây chính là những mối quan tâm cốt lõi tại Diễn đàn Nhận định “Mô hình tăng trưởng kinh tế mới của AI và tái cấu trúc giá trị xã hội” của Hội nghị Inclusion· Ngoại Than 2026.

Ngày 9/9, diễn đàn này quy tụ Hiệu trưởng Đại học Tài chính Thượng Hải – Lưu Nguyên Xuân, Viện trưởng Viện Nghiên cứu Phát triển Quốc gia Đại học Bắc Kinh – Hoàng Ích Bình, Giáo sư Đại học Học viện Khoa học Xã hội Trung Quốc – Giang Tiểu Quyên, Kinh tế trưởng Công ty Trung Kim – Miễu Diên Lượng, cùng với chủ nhân giải Nobel Kinh tế Thomas Sargent và đại diện ngành công nghiệp, không chỉ dừng lại ở việc trình diễn tính năng ứng dụng công nghệ, mà bước thẳng vào các vấn đề từ đo lường tăng trưởng, biến động lạm phát, thay thế vị trí việc làm đến phân công xuyên biên giới, đối diện trực tiếp một câu hỏi nền tảng: Làm thế nào để AI từ một biến số kỹ thuật đầy nhiệt huyết dần hội tụ trở thành một biến số vĩ mô kinh tế lành mạnh và bền vững?

01 Nền kinh tế AI đã bắt đầu, nhưng bài toán tăng trưởng vẫn chưa rõ ràng

“Hình thái mới của kinh tế AI đã xác lập, nhưng kinh tế học AI thực sự chưa bắt đầu.” Lưu Nguyên Xuân khơi mào suy ngẫm đầy tỉnh táo ngay trong phần mở đầu.

Giai đoạn đầu của các cuộc cách mạng công nghệ thường đi kèm với những cuộc va chạm tư tưởng đầy cuồng nhiệt và bong bóng vốn. Số lần AI được nhắc đến trong các cuộc họp báo cáo tài chính toàn cầu tăng theo cấp số nhân, giá chip tăng vọt, đầu tư cơ sở hạ tầng xung quanh trung tâm năng lực tính toán phát triển nhanh như vũ bão, thậm chí kéo theo kim ngạch thương mại toàn cầu và xuất khẩu tăng mạnh trong thời gian gần đây. Nhưng nếu ta bóc tách sự náo động vi mô để nhìn vào nền tảng vĩ mô, những bất đồng đang bị mở rộng mạnh mẽ.

Kỳ vọng tăng năng suất trong tương lai do các tổ chức thương mại đưa ra rất đáng mừng, McKinsey, Goldman Sachs dự báo tăng trưởng năng suất tổng hợp các yếu tố (TFP) có thể đạt 3% mỗi năm; nhưng trong nội bộ giới kinh tế học nghiêm túc, trường phái bảo thủ như học giả MIT - Daron Acemoglu từng dùng mô hình tính toán cho ra rằng đóng góp bình quân hàng năm của AI cho TFP trong thập kỷ tới thậm chí không tới vài phần nghìn, gần như có thể bỏ qua.

Tại sao ở góc độ vi mô ai cũng dùng, mà dữ liệu vĩ mô lại mãi không thấy thực hiện?

Hoàng Ích Bình nhắc nhở, ngày nay rất có thể chúng ta đang trải qua “Nghịch lý Solow” và “hiệu ứng đường cong J” đặc trưng trong kinh tế học công nghệ. Khi máy tính phổ biến vào cuối thế kỷ 20, dữ liệu đầu ra cũng từng âm thầm trong thời gian dài. Một công nghệ chung đột phá (GPT) đi vào hệ thống công nghiệp thực tế cần quá trình tái cấu trúc tổ chức, thích ứng quy trình, cải tiến công nghệ và huấn luyện nhân lực kéo dài, giai đoạn đầu không những không thể mang lại gia tăng sản lượng ngay, mà còn có thể chịu chi phí điều chỉnh nặng nề.

Sargent cũng ví giai đoạn phát triển hiện tại của AI giống như “giai đoạn Kepler” trong thiên văn học: AI đã có thể khớp quy luật từ lượng dữ liệu thiên văn khổng lồ một cách chính xác, nhưng con người vẫn chưa hoàn toàn hiểu và kiểm soát được logic kinh tế và cấu trúc bên dưới của nó.

Vậy, lượng vốn đầu tư và bong bóng định giá hiện nay liệu có chỉ là vòng quay luẩn quẩn? Lưu Nguyên Xuân tổng kết mô hình mới trong giới học thuật, chỉ ra bong bóng bản thân cũng là một “cơ chế điều tiết”. Chỉ cần bong bóng duy trì đủ lâu, thúc đẩy tích luỹ lượng lớn vốn thực thể chung (mạng tính toán, hạ tầng năng lượng, tài sản số) và vượt qua ngưỡng tới hạn, dù sau đó định giá thị trường tài chính điều chỉnh mạnh, nhưng các hạ tầng cứng còn lại đủ khả năng khoá kinh tế vào trạng thái sản lượng cao và ổn định.

Nhận định đồng thuận đầu tiên của các nhà kinh tế hiện nay hình thành: Hướng đi của công nghệ đã xác nhận, nhưng nhịp độ tăng trưởng, biên độ và hiệu quả kết tủa tài sản thực thể vẫn tồn tại độ trễ lớn lẫn nhiều yếu tố bất định.

02 Từ “đầu tư cho AI” đến “AI sinh lời”, then chốt nằm ở tạo nhu cầu mới

Nếu như giai đoạn trước trọng tâm của câu chuyện AI là cạnh tranh chi phí vốn hoá (Capex), thì ranh giới sinh tử của giai đoạn này là có thể tạo ra vòng lặp thương mại hay không.

CEO tập đoàn Ant Group – Hàn Tâm Nghị nhấn mạnh, kinh tế AI không thể chỉ dựa vào đầu tư vốn, mà ứng dụng AI cũng không được dừng lại ở cải thiện hiệu quả tồn kho. Nếu doanh nghiệp chỉ xem AI là công cụ “giảm chi phí tăng hiệu quả”, chỉ làm quy trình cũ nhanh hơn một chút mà không tạo ra bất cứ nguồn cung hay nhu cầu mới nào, kết cục chắc chắn là mất cân đối cung cầu nghiêm trọng và đứt gãy đầu ra đầu vào. Doanh nghiệp cần chuyển từ đơn thuần giảm chi phí sang thực sự tạo ra giá trị mới.

Viện trưởng viện Nghiên cứu tập đoàn Ant – Lý Trấn Hoa cũng chỉ ra sự phân hóa từ cấu trúc chuỗi ngành: đường sinh lời của năng lực tính toán và chip thượng nguồn khá rõ ràng, nhưng ở giữa là các mô hình lớn và ứng dụng hạ nguồn vẫn đang chịu áp lực thương mại hóa rất lớn. Câu chuyện kinh doanh AI có thông được hay không phụ thuộc hoàn toàn vào khả năng bám sâu vào ngành thực, mở ra giá trị vòng lặp mới ở hạ nguồn.

Triết lý tăng trưởng số của Triệu Ba (Đại học Bắc Kinh) nằm ở việc “mở rộng ranh giới giao dịch”. Giá trị cốt lõi của AI là hạ thấp đáng kể ngưỡng tiếp cận kỹ năng chuyên môn và chi phí thử nghiệm đổi mới. Điều này có nghĩa AI không chỉ giúp người hiện tại làm việc cũ nhanh hơn 10%, mà còn khiến những việc trước đây chi phí quá cao, quy trình quá phức tạp, không thể đại trà, nay lần đầu tiên có thể trở thành sản phẩm, có thể bán, có thể giao dịch được.

Chuyển đổi từ hiệu quả sang tạo giá trị tăng thêm mới chính là con đường duy nhất vượt qua vực thẳm đầu tư vốn hóa.

03 “Đáp trả” câu hỏi của Elon Musk: Áp lực giảm phát và “cửa vào nghề nghiệp” của thanh niên bị thu hẹp

Khi khả năng cung ứng nhờ AI bùng nổ theo hàm mũ, một nghịch lý vĩ mô gay gắt hơn nổi lên: Nếu máy móc sản xuất càng ngày càng nhanh, càng nhiều, liệu con người có đủ thu nhập hữu hiệu để tiêu dùng?

Hoàng Ích Bình tổng kết trạng thái mất cân bằng vĩ mô này là “cung mạnh cầu yếu” kéo dài. Nếu lợi ích công nghệ đổ quá nhiều về phía chủ sở hữu vốn, trong khi thù lao lao động liên tục bị dồn ép, tổng cầu sẽ không bắt kịp nhịp tăng của cung, chu kỳ kinh tế truyền thống cuối cùng sẽ phá vỡ.

Xét về góc độ tài chính và biến danh nghĩa, Kinh tế trưởng Miễu Diên Lượng (Trung Kim) đưa ra nhận định sâu sắc. Ông hồi tưởng lịch sử cho rằng, cả cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ hai lẫn Cách mạng Công nghệ Thông tin đều đi kèm quá trình giảm phát kéo dài trên bình diện vĩ mô. “Định luật Say” (cung tự tạo ra cầu) thường mất hiệu lực trong thời kỳ công nghệ biến động mạnh, bởi chênh lệch phân phối thu nhập và khác biệt xu hướng tiêu dùng sẽ ngăn cản cung cầu tự cân bằng.

Miễu Diên Lượng chỉ ra, tác động của cách mạng công nghệ đến lạm phát có bốn lực:

• Hiệu ứng nút thắt và hiệu ứng kỳ vọng (thúc đẩy lạm phát ngắn hạn): Giá của các yếu tố đầu vào khan hiếm giai đoạn đầu (như chip nhớ, năng lực tính toán cao cấp) tăng vọt, nhưng những nút thắt này thông thường kéo dài ba đến năm năm, và đỉnh điểm đang dần đi qua.
• Hiệu ứng cung ứng và hiệu ứng thay thế (áp lực giảm giá lâu dài): Công nghệ AI lan tỏa rất nhanh, trực tiếp tiếp quản các nhiệm vụ trí tuệ cấp cao, lực thay thế vốn đối với lao động mạnh hơn trước rất nhiều. Do xu hướng tiêu dùng biên của chủ sở hữu vốn thấp hơn, tỷ trọng thu nhập lao động giảm sẽ đè nén giá cả từ phía cầu trong thời gian dài.

“Về dài hạn, áp lực giảm phát thậm chí còn lớn hơn các cuộc cách mạng công nghiệp trước đây.” Miễu Diên Lượng nhấn mạnh, nếu xu thế này xác lập, các chính sách tiền tệ truyền thống sẽ gặp phải bẫy thanh khoản, điều tiết vĩ mô buộc phải chuyển sang các chính sách tài khóa, tái phân phối và biện pháp hỗ trợ lao động sâu rộng hơn.

Đằng sau áp lực giảm phát là những khe nứt cấu trúc trên thị trường việc làm.

Khác với cuộc cách mạng CNTT trước đây chỉ thay thế kỹ năng trung bình nhưng giữ lại cho lao động kỹ năng cao/thấp, lần bùng nổ AI này mức độ phơi nhiễm với công nghệ tỷ lệ thuận với mức thu nhập – các công việc thu nhập cao trong ngành tài chính, luật pháp, tư vấn, lập trình... bị ảnh hưởng sâu sắc nhất.

Miễu Diên Lượng chỉ ra, AI hiện tại chưa làm tỷ lệ thất nghiệp vĩ mô tăng mạnh, chủ yếu do quá trình thay thế vị trí trưởng thành diễn ra theo hướng “phân rã nhiệm vụ” dần dần.

Hoàng Ích Bình liên tưởng tới “sự đình trệ Engels” sau cuộc Cách mạng Công nghiệp đầu tiên: Giai đoạn đầu sản xuất tăng gấp đôi, lương công nhân phổ thông lại gần như đứng yên hàng chục năm. Lục Minh cùng Hình Tự Cường thì “đáp trả” câu hỏi của Elon Musk rằng AI không dễ tiêu diệt mọi nghề nghiệp, nhưng sẽ tái cấu trúc hoàn toàn lõi công việc. Các chức năng chuẩn hóa, có thể lập trình sẽ nhanh chóng bị mô hình xử lý, trong khi khả năng thấu cảm, tổ chức, phán đoán giá trị... mới là “năng lực con người” để người lao động đứng vững. “Ưu tiên việc làm” không phải là cản trở đổi mới công nghệ, mà phải gắn thiết kế thể chế, để nhiều người thường nhờ AI mà “làm được nhiều hơn”.

04 Nền kinh tế AI mới, cuối cùng quyết định ở thể chế và “toàn cầu hóa nguyên sinh”

Khi cá nhân vi mô đối mặt với việc cải tổ “năng lực con người”, thì ngành công nghiệp và tổ chức doanh nghiệp vĩ mô lại phải trải qua một cuộc rửa tội quy tắc khác sâu rộng hơn.

Giáo sư Giang Tiểu Quyên (Đại học Viện Khoa học Xã hội Trung Quốc) nêu, nền kinh tế AI đang hoàn toàn kết thúc con đường toàn cầu hóa truyền thống. Mô hình xuyên quốc gia thời kỳ công nghiệp trước là “liên tục kế thừa” – từ nhập khẩu công nghệ, tiêu hóa tiếp thu, kiểm chứng nội địa cho đến khi trưởng thành mới mở rộng ra nước ngoài.

Nhưng thời AI, công nghệ và sản phẩm “sinh ra đã thuộc về toàn cầu”.

Bản chất đổi mới AI dựa vào khuôn mẫu thuật toán và mạng kỹ thuật số toàn cầu, chi phí phân phối biên và tái sử dụng mô hình cực thấp, ngay từ ngày đầu phát hành đã hướng đến nhà phát triển và thị trường toàn cầu.

Giang Tiểu Quyên lấy thực tiễn ngành công nghiệp Trung Quốc làm ví dụ minh họa cho sự dịch chuyển mô hình này:

Hệ sinh thái mô hình mã nguồn mở phản hồi cộng đồng: Mô hình mã nguồn mở Trung Quốc tăng trưởng đột biến lượng tải về và gọi API trong các cộng đồng mã nguồn mở lớn ở nước ngoài, nhanh chóng phá vỡ quy tắc ngầm “cao cấp thì đóng, thấp cấp thì mở” của các ông lớn quốc tế, cung cấp sản phẩm cộng đồng công nghệ chất lượng cao cho cộng đồng quốc tế.

Phân công chiều dọc AI4S và tái cấu trúc xuất khẩu sớm (“bán cây non”): Trong lĩnh vực AI dược phẩm, các doanh nghiệp Trung Quốc nhờ AI bùng nổ năng lực ở khâu phát hiện mục tiêu thuốc và thiết kế phân tử, song do nhịp thẩm định lâm sàng phía sau lệch nhau, nửa đầu năm lượng giao dịch cấp phép đổi mới thuốc Trung Quốc ra nước ngoài vượt mức hàng trăm tỷ USD. Đằng sau mô hình “bán cây non” ra nước ngoài này, AI đã tái cấu trúc chuỗi phân công toàn cầu ngành dược cũ.

Hệ dữ liệu lỗi công nghiệp số lượng lớn phản hồi quốc tế: Vô số dữ liệu về lỗi và sai số trong môi trường sản xuất phức tạp, chuỗi dài của Trung Quốc tích trữ, giúp các mô hình công nghiệp theo chiều dọc thử nghiệm với cường độ cao trong nước rồi xuất khẩu nhanh ra toàn cầu.

Nhưng Giang Tiểu Quyên đồng thời nhấn mạnh, “sinh ra là toàn cầu” không chỉ có nghĩa công nghệ ra nước ngoài, mà còn đòi hỏi tiêu chuẩn thể chế trong nước, nhận thức doanh nghiệp và chuẩn bị cho cạnh tranh quốc tế ở tầng rất cao.

“Doanh nghiệp ngay từ khi thành lập đã phải xây dựng hệ thống tuân thủ quốc tế tiêu chuẩn cao.” Nếu liên quan đến dữ liệu xuyên biên giới, quy tắc bảo mật, đạo đức thuật toán, tài sản trí tuệ..., doanh nghiệp tuyệt đối không thể duy trì tâm lý “ưu tiên trong nước rồi mới ra ngoài” như trước đây. Về lý niệm kinh tế - thương mại, Trung Quốc cũng đang chuyển từ tìm kiếm ưu đãi đặc biệt cho các nước đang phát triển, sang xây dựng chế độ “cạnh tranh và hợp tác đẳng cấp ngang hàng” với các nền kinh tế phát triển, học cách xây dựng hệ sinh thái hợp tác đôi bên cùng thắng bằng tư duy “đối xứng hai bên”.

Kết luận

Từ cuộc đua vũ trang về chi tiêu vốn, đến sự soi xét nghiêm ngặt của sổ sách vĩ mô, Hội nghị Ngoại Than năm 2026 đã nhấn nút kiểm định lý trí cho cuộc hoan ca AI bốc đồng.

Việc AI có thể trở thành “cực tăng trưởng lịch sử” tiếp theo hay không, chưa bao giờ chỉ phụ thuộc vào quy mô cụm tính toán hay thông số kỹ thuật, mà là sự thích nghi hệ thống sâu sắc hơn: hiệu quả thuật toán vi mô có vượt qua được đường cong trễ để biến thành TFP cho kinh tế thực hay không? Hệ thống phân phối và biện pháp tài khóa liệu có thể hấp thụ hiệu quả áp lực giảm phát, mở rộng lối vào giá trị mới cho thế hệ trẻ? Ngành công nghiệp có thể tận dụng cơ hội thời đại “sinh ra đã thuộc về toàn cầu” trong thử thách tuân thủ và cạnh tranh hợp tác hay không?

Đúng như Hàn Tâm Nghị và Hoàng Ích Bình nhấn mạnh ở phần cuối diễn đàn: Giá trị cuối cùng của AI không thể chỉ do bảng cân đối tài sản tự đánh giá mà phải được kiểm nghiệm qua tăng trưởng vĩ mô thực tế và cảm nhận thực sự của nhiều người lao động.