Cú hích AI khiến quyết định lãi suất trở nên khó khăn hơn cho các ngân hàng trung ương

Tuy nhiên, cục diện trở nên phức tạp khi công nghệ AI hứa hẹn tăng năng suất lao động và công suất kinh tế trong tương lai gần, điều này có thể làm giảm áp lực giá cả và ngược lại hỗ trợ việc cắt giảm lãi suất để khuyến khích phát triển. Sự mâu thuẫn trong hai xu hướng này khiến các nhà điều hành tiền tệ phải cân nhắc thận trọng.

Khác với hình dung phổ biến chỉ tập trung vào phần mềm và thuật toán, nền kinh tế AI đang phụ thuộc nhiều vào các thành phần vật lý gồm chất bán dẫn, máy chủ, hệ thống làm mát, kho bãi, trạm biến áp, sản xuất điện và mở rộng mạng lưới lưới điện với quy mô hàng ngàn km dây dẫn mới. Mỗi thành phần này đều đòi hỏi lao động, nguyên vật liệu và năng lực sản xuất có giới hạn.

BIS ước tính 5 công ty công nghệ lớn nhất sẽ chi hơn 1 nghìn tỷ USD cho các dự án đầu tư liên quan đến AI trong 2025 và 2026. Trong khi đó, nghiên cứu của Fed cho thấy chỉ riêng các trung tâm dữ liệu tại Mỹ dự kiến có chi tiêu vượt quá 500 tỷ USD trong năm 2025. Dù nhiều thiết bị phần cứng nhập khẩu từ nước ngoài nhưng hoạt động này vẫn thúc đẩy nhu cầu lớn về đất đai, kỹ sư, thợ điện và thiết bị năng lượng nội địa.

Chính sách tiền tệ truyền thống với việc tăng lãi suất sẽ làm tăng chi phí vay, làm chậm hoạt động xây dựng và thúc đẩy các doanh nghiệp tạm hoãn các dự án mang lại lợi ích biên thấp hơn. Tuy nhiên, lĩnh vực AI lại có thể phản ứng kém nhạy cảm với thay đổi lãi suất khi nhiều công ty công nghệ lớn có nguồn dự trữ tiền mặt lớn và xem năng lực tính toán như một yếu tố chiến lược bắt buộc phải duy trì phát triển liên tục, ngay cả khi lãi suất cao.

Đầu tư AI kích thích nhu cầu kinh tế ngay lập tức trong khi lợi ích về tăng năng suất thường diễn ra chậm hơn nhiều. Các công ty phải mất thời gian để thiết lập công nghệ, tái cấu trúc quy trình làm việc, đào tạo nhân sự và tìm ra ứng dụng hiệu quả nhất. Các công nghệ mục đích chung như AI thường mất nhiều năm để lan rộng ra toàn bộ nền kinh tế.

Thống đốc Ngân hàng Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) Lisa Cook từng nhận định rằng sự tăng mạnh chi tiêu cho trung tâm dữ liệu và chip trong bối cảnh chi phí vay vẫn cao sẽ đẩy mức lãi suất trung lập (neutral rate) của nền kinh tế lên cao hơn, khiến chính sách thực tế không hẳn đã thắt chặt như vẻ bề ngoài. Phó Chủ tịch Fed Philip Jefferson cảnh báo rằng sự bùng nổ xây dựng trung tâm dữ liệu có thể đẩy lạm phát tăng lên trước khi năng suất thực tế cải thiện.

Trước những diễn biến trái chiều, các ngân hàng trung ương đang đối mặt với quyết định khó khăn. Tăng lãi suất quá mức có thể kìm hãm các dự án đầu tư quan trọng nhằm mở rộng nguồn cung, trong khi giữ lãi suất thấp kéo dài có thể đẩy chi phí xây dựng và tài chính lên cao, hình thành bong bóng tài sản công nghệ.

Ví dụ từ chu kỳ tăng trưởng và phá sản của thị trường dot-com cuối thập niên 1990 là bài học về nguy cơ "hưng phấn thái quá" dẫn đến đầu tư quá mức và hậu quả tiêu cực. Do đó, các nhà hoạch định chính sách phải chuẩn bị cho cả kịch bản AI thúc đẩy tăng trưởng bền vững lẫn rủi ro tích tụ quá nhiều công suất và tổn thất tài chính.

Chỉ số năng suất không thể phản ánh đầy đủ cách thức AI thay đổi lợi nhuận và hiệu suất kinh doanh. Ví dụ, một công ty luật ứng dụng AI để soạn thảo hợp đồng nhanh hơn có thể tăng lượng hồ sơ xử lý hoặc cải thiện biên lợi nhuận mà không hạ giá dịch vụ. Một công ty phần mềm sử dụng AI có thể phát triển sản phẩm với ít kỹ sư hơn mà không làm giảm chất lượng. Các biểu hiện này không đồng thời hay nằm trong cùng chỉ số thống kê, gây khó khăn cho việc đánh giá tổng thể.

Chính vì vậy, các ngân hàng trung ương không thể chỉ dựa vào những bằng chứng giới hạn về khả năng AI để điều chỉnh chính sách. Họ cần những bằng chứng rõ ràng rằng công nghệ này góp phần tăng năng lực cung toàn nền kinh tế.

Theo BIS, AI có tiềm năng thúc đẩy đầu ra, tiêu dùng và đầu tư trong cả ngắn lẫn dài hạn, nhưng ảnh hưởng lên lạm phát vẫn chưa rõ ràng do áp lực cung và cầu cùng tăng có thể cân bằng nhau.

Theo sự phân tích, chiến lược chính sách tiền tệ trong thời kỳ chuyển đổi AI đòi hỏi sự linh hoạt và thận trọng, cân bằng giữa hỗ trợ tăng trưởng và kiểm soát lạm phát, tránh những sai lầm từ quá khứ để tránh tạo ra mất cân bằng kinh tế nghiêm trọng.