Công khai thách thức Trump. Quan chức Fed cảnh báo: AI sẽ buộc Fed phải tăng lãi suất hoặc dẫn đến lạm phát đình trệ

TradingKey - Thứ Sáu tuần trước, Chủ tịch Fed chi nhánh Chicago Austan Goolsbee đã công khai đặt câu hỏi về logic cắt giảm lãi suất của chính quyền Trump, lập luận rằng những kỳ vọng rộng rãi về tăng trưởng năng suất nhờ AI thực tế có thể đẩy lãi suất lên cao hơn. Tuy nhiên, nếu cuộc cách mạng công nghệ này gây thất vọng, nó có thể dẫn đến tình trạng lạm phát đình trệ thậm chí còn tồi tệ hơn.

Điều này tương phản rõ rệt với những quan điểm mà chính quyền Trump và quan chức Fed sắp nhậm chức Kevin Warsh đã đưa ra trước đó. Bộ trưởng Tài chính Mỹ Scott Bessent tin rằng làn sóng AI hiện nay tương đồng với giai đoạn đầu của thời kỳ bùng nổ năng suất những năm 1990. Ông Trump lập luận rằng việc tăng năng suất nhờ AI sẽ cho phép kinh tế mở rộng và tăng trưởng tiền lương, đồng thời giảm đáng kể chi phí sản xuất, từ đó tránh được áp lực lạm phát. Ông Warsh cho rằng một tương lai với áp lực giá cả được xoa dịu sẽ tạo thêm dư địa để Cục Dự trữ Liên bang cắt giảm lãi suất.

Tuy nhiên, nhận định của ông Goolsbee cho thấy AI có thể dẫn dắt Fed đi theo con đường hoàn toàn trái ngược với kỳ vọng của ông Trump và ông Warsh: khi công chúng kỳ vọng năng suất sẽ tăng thêm 1% mỗi năm trong thập kỷ tới, những kỳ vọng lan rộng này thực tế có thể làm trầm trọng thêm rủi ro nền kinh tế quá nóng, đẩy lãi suất thực lên cao và buộc Fed phải xoay trục sang tăng lãi suất.

Kỳ vọng tăng trưởng năng suất sẽ đẩy lãi suất lên cao.

Trong cuộc phỏng vấn, ông Goolsbee lưu ý rằng điều quan trọng là liệu tăng trưởng năng suất xảy ra bất ngờ hay đã được dự báo từ trước. Yếu tố then chốt là liệu mọi người có thay đổi hành vi để phản ứng với sự tăng trưởng năng suất đó hay không.

Ông tin rằng nếu mọi người đã kỳ vọng vào mức thu nhập cao hơn và năng suất tương lai tăng mạnh, những kỳ vọng đó sẽ được phản ánh vào giá cổ phiếu hiện tại — tương tự như những gì đã diễn ra vào cuối thập niên 1990. Khi mọi người kỳ vọng thu nhập trong tương lai tăng, họ bắt đầu chi tiêu ngay hôm nay; khi các doanh nghiệp dự báo lợi nhuận tương lai khả quan, họ bắt đầu đầu tư ngay bây giờ. Tuy nhiên, những yếu tố này làm tăng nguy cơ nền kinh tế quá nhiệt: tiêu dùng hộ gia đình gây áp lực lạm phát, và đầu tư doanh nghiệp làm tăng nhu cầu vay vốn, từ đó đẩy lãi suất tự nhiên, hay lãi suất trung tính (r*), lên cao.

Dẫn chứng về sự bùng nổ công nghệ những năm 1990, ông chỉ ra rằng trong giai đoạn 1999-2000, Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) đã tăng lãi suất 6 lần liên tiếp nhằm đối phó với áp lực lạm phát phát sinh từ việc nhu cầu được đẩy lên sớm do những kỳ vọng vào năng suất cao hơn.

Nếu các thành quả từ AI không hiện thực hóa như kỳ vọng, nền kinh tế Mỹ sẽ rơi vào tình trạng lạm phát đình trệ.

Goolsbee chỉ ra rằng nếu tốc độ tăng trưởng thực tế giảm xuống thấp hơn nhiều so với kỳ vọng, sự tan vỡ của các bong bóng chứng khoán liên quan, tình trạng dư thừa vốn và công suất trong các lĩnh vực chi tiêu cao hiện nay, cùng với sự đình trệ tăng trưởng trong bối cảnh giá cả leo thang thường dẫn đến suy thoái kinh tế.

Ông tuyên bố rằng dù có nhiều cuộc thảo luận về đóng góp của đầu tư vào trung tâm dữ liệu đối với tăng trưởng kinh tế, nhưng động lực chính của sự ổn định và tăng trưởng kinh tế Mỹ trong hai năm qua là chi tiêu tiêu dùng trên diện rộng; đà tăng trưởng mạnh mẽ của người tiêu dùng Mỹ là yếu tố then chốt để duy trì tăng trưởng cao. Ngược lại, thị trường trung tâm dữ liệu không lớn như mọi người hình dung.

Dù những lo ngại của Goolsbee không phải là không có cơ sở, nhưng các học giả khác đã chỉ ra những thiếu sót trong quan điểm của ông. Waller cho rằng mặc dù chi tiêu tiêu dùng có thể tăng do kỳ vọng vào thu nhập cao hơn trong tương lai, nhưng mối tương quan này thường rất yếu trong dữ liệu kinh tế thực tế. Nhà kinh tế học Luigi Zingales từ Đại học Chicago đã trực tiếp phản đối quan điểm này; theo một cuộc khảo sát của Fed New York, nhiều người dân dự đoán sẽ mất việc làm vào tay AI, điều này có thể làm tăng tỷ lệ tiết kiệm thay vì thúc đẩy tiêu dùng trước. Về điều này, chính Goolsbee cũng thừa nhận rằng động lực này thực sự có thể dẫn đến một kết luận trái ngược với nhận định của ông.

Liên quan đến chi tiêu xã hội, Steven Davis, một học giả thỉnh giảng tại Fed Atlanta, đã trích dẫn một phân tích gần đây của cơ quan này lưu ý rằng mức chi tiêu đầu tư cho AI trung bình của các công ty gấp 14 lần mức trung vị. Điều này cho thấy cơn sốt đầu tư đang tập trung cao độ vào một vài công ty thay vì lan tỏa rộng rãi, và nền kinh tế thực vẫn chưa được hưởng lợi trên diện rộng từ những giá trị mà AI mang lại. Điều này có thể đồng nghĩa với việc kịch bản mà Goolsbee lo sợ — nơi mọi người kỳ vọng rộng rãi rằng năng suất sẽ được nâng cao nhờ AI — hiện vẫn chưa xảy ra.