AI – lời giải năng suất hay thực tại mới?

Nền kinh tế thế giới không vận hành như cách các câu chuyện công nghệ thường mô tả. Chúng ta ít nhất phải đối mặt với hai vấn đề ngay trong thực tại:

Thứ nhất, số liệu và triển vọng dài hạn nói lên một câu chuyện thực tế hơn: AI không phải là lời giải tăng trưởng tức thì mà là một thực tại nền kinh tế đang phải làm quen.

Thứ hai, vấn đề cốt lõi của kinh tế toàn cầu hiện nay đã không còn thực sự nằm ở năng suất nữa rồi, khi mà sản lượng sản xuất của thế giới đã vượt qua khả năng tiêu dùng.

Theo Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF), tăng trưởng GDP toàn cầu giai đoạn 2023-2026 dao động quanh mức 3-3,3% mỗi năm. Đó không phải là con số thấp trong bối cảnh địa chính trị bất ổn, nhưng cũng không phải là bước nhảy vọt. Đáng chú ý hơn, mức tăng trưởng này gần như không đổi kể từ trước khi làn sóng AI tạo sinh bùng nổ. Một cuộc cách mạng công nghệ, ít nhất cho tới lúc này, đã không tạo ra một cuộc cách mạng tăng trưởng.

Trong hơn một thập niên qua, các nền kinh tế phát triển đã quen với tốc độ tăng năng suất lao động thấp. Theo OECD, tăng trưởng năng suất lao động bình quân của khối này giảm từ khoảng 1-1,2%/năm vào trước năm 2015 xuống chỉ còn xấp xỉ 0,5%/năm sau đại dịch Covid-19. Nhưng nghịch lý là, ngay cả mức năng suất “thấp” đó cũng đã đủ để tạo ra một năng lực cung vượt quá sức hấp thụ của cầu trong nhiều nền kinh tế lớn.

Ở Mỹ và châu Âu, thu nhập trung vị tăng chậm hơn GDP danh nghĩa, trong khi chi phí nhà ở, y tế và giáo dục tăng nhanh. Lạm phát giai đoạn 2021-2023 không chỉ làm xói mòn thu nhập thực mà còn để lại một di sản kéo dài: tiêu dùng thận trọng hơn. Trong bối cảnh đó, việc tăng năng suất thêm vài phần trăm, dù bằng AI hay bất kỳ công nghệ nào khác, không tự động tạo ra cầu mới. Nó chỉ làm cho khoảng cách giữa khả năng sản xuất và khả năng tiêu dùng thêm rõ nét.

Việt Nam, ở một vị trí khác trong chuỗi giá trị toàn cầu, lại đối mặt với một phiên bản riêng của cùng nghịch lý đó. Trong nhiều năm, năng suất lao động của Việt Nam tăng nhanh hơn phần lớn các nền kinh tế đang phát triển khác. Theo Cục Thống kê và các ước tính của Tổ chức Lao động quốc tế (ILO), giai đoạn 2015-2023, năng suất lao động tính theo giá trị gia tăng trên mỗi lao động tăng trung bình khoảng 5-6%/năm. Đây là con số đáng kể, phản ánh quá trình công nghiệp hóa, dịch chuyển lao động khỏi nông nghiệp và hội nhập sâu vào chuỗi cung ứng toàn cầu.

Nhưng tăng năng suất không đồng nghĩa với tăng sức mua. Tỷ trọng tiêu dùng hộ gia đình trong GDP của Việt Nam vẫn thấp hơn đáng kể so với các nền kinh tế tiêu dùng lớn ở châu Á. Thu nhập của tầng lớp trung lưu tăng, nhưng không đủ nhanh để tạo ra một thị trường nội địa có thể thay thế vai trò của xuất khẩu. Trong hai thập niên qua, tăng trưởng của Việt Nam dựa phần lớn vào khả năng bán hàng ra thế giới, tận dụng một trật tự thương mại tương đối thông thoáng.

Chính trật tự đó đang lung lay. Sau cú sốc thuế quan năm 2025, khi Mỹ xem xét áp mức thuế cao tới hơn 40% đối với hàng hóa bị nghi là trung chuyển từ Trung Quốc, một thông điệp rõ ràng được gửi đi: thương mại toàn cầu sẽ kém trung lập hơn, kém hiệu quả hơn và mang nặng tính chính trị hơn. Ngân hàng Thế giới ước tính rằng tăng trưởng thương mại toàn cầu trong trung hạn sẽ chậm hơn đáng kể so với giai đoạn trước năm 2019, ngay cả khi tổng giá trị thương mại vẫn vượt mốc 30.000 tỉ đô la Mỹ mỗi năm.

Trong bối cảnh đó, AI thường được đưa ra như lời giải thay thế: nếu xuất khẩu khó hơn, hãy nâng năng suất; nếu lao động già hóa, hãy để máy móc bù đắp. Nhưng cách lập luận này bỏ qua một thực tế quan trọng: AI không phải là một cú sốc năng suất theo nghĩa truyền thống, mà là một hạ tầng mới, với chi phí và rủi ro riêng.

Các ước tính lạc quan nhất, như của Goldman Sachs, cho rằng AI có thể đóng góp thêm khoảng 0,5 điểm phần trăm vào tăng trưởng GDP toàn cầu mỗi năm trong kịch bản trung bình, và tối đa khoảng 1 điểm phần trăm trong kịch bản rất thuận lợi. Ngay cả những con số đó cũng chỉ có ý nghĩa trong dài hạn, khi công nghệ được phổ biến sâu rộng và các tổ chức thích nghi hoàn toàn. Trong ngắn hạn, OECD và Ngân hàng Thanh toán quốc tế (BIS) đều cảnh báo rằng hiệu ứng năng suất của AI sẽ không đồng đều và có thể bị triệt tiêu bởi chi phí triển khai cao.

Chi phí đó hiện đang bị che khuất. Các mô hình ngôn ngữ lớn - từ ChatGPT đến Claude hay Gemini - đều vận hành trong trạng thái thua lỗ, được trợ giá bởi dòng vốn đầu tư mạo hiểm và kỳ vọng tương lai. Theo nhiều ước tính trong ngành, chi phí tính toán, năng lượng và hạ tầng cho mỗi truy vấn AI cao hơn đáng kể so với mức phí mà người dùng đang trả, nếu có trả. Nói cách khác, xã hội đang được “tiêu dùng trước” năng suất AI, với giá thấp hơn giá thực.

Điều này tạo ra một rủi ro mang tính cấu trúc cho cái gọi là “nền kinh tế agent” - nơi các doanh nghiệp xây dựng quy trình, dịch vụ và thậm chí mô hình kinh doanh hoàn toàn dựa trên AI thuê ngoài. Khi giá AI còn thấp, mô hình trông có vẻ hiệu quả. Nhưng khi các nền tảng bắt đầu tính đủ chi phí, lợi thế đó có thể biến mất nhanh chóng.

Đối với Việt Nam, rủi ro này lớn hơn nhiều so với các nền kinh tế phát triển. Phần lớn doanh nghiệp Việt Nam hoạt động với biên lợi nhuận mỏng, phụ thuộc vào nền tảng và hạ tầng công nghệ nước ngoài. Một cú sốc chi phí AI, nếu xảy ra, sẽ không chỉ làm giảm lợi nhuận mà còn có thể phá vỡ toàn bộ cấu trúc chi phí của nhiều ngành dịch vụ và sản xuất phụ trợ. Một nền kinh tế dựa vào “trí tuệ thuê ngoài” là một nền kinh tế dễ tổn thương trước những thay đổi giá của chính trí tuệ đó.

Quan trọng hơn, AI không tự giải quyết vấn đề cầu. Trong một thế giới già hóa, nơi tỷ lệ người trong độ tuổi lao động giảm ở hầu hết các nền kinh tế lớn, tổng cầu toàn cầu có xu hướng tăng chậm lại. Nhật Bản là ví dụ điển hình: năng suất cao, công nghệ tiên tiến, nhưng tăng trưởng ì ạch suốt ba thập niên. Trung Quốc đang bước vào quỹ đạo tương tự. Đông Nam Á, trong đó có Việt Nam, chưa già nhanh như các nền kinh tế này, nhưng xu hướng đã hiện rõ trong các dự báo dân số sau năm 2035.

AI có thể giúp một người lao động tạo ra nhiều giá trị hơn. Nhưng nếu người tiêu dùng không tăng lên tương ứng, giá trị đó sẽ không được hiện thực hóa thành tăng trưởng bền vững. Trong kịch bản đó, AI trở thành công cụ giúp doanh nghiệp cầm cự - duy trì lợi thế chi phí, giữ thị phần - hơn là động cơ tạo ra một chu kỳ tăng trưởng mới.

Điều này dẫn tới một cách nhìn khác về cái gọi là “nền kinh tế AI”. Đó không phải là nền kinh tế được cứu rỗi bởi công nghệ, mà là nền kinh tế buộc phải vận hành trong sự hiện diện mặc định của AI. Không áp dụng AI đồng nghĩa với bị loại khỏi cuộc chơi; nhưng áp dụng AI cũng không đảm bảo chiến thắng. Lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở việc có AI hay không, mà ở khả năng kiểm soát chi phí AI, phân phối lợi ích từ AI và, quan trọng nhất, tạo ra cầu đủ lớn để hấp thụ năng suất mà AI mang lại.

Với Việt Nam, thách thức không phải là triển khai AI nhanh đến đâu, mà là đặt nó vào một chiến lược tăng trưởng hợp lý hơn. Điều đó bao gồm việc củng cố thị trường nội địa, nâng thu nhập thực của người lao động, và giảm sự lệ thuộc quá mức vào các cú hích bên ngoài. Nếu không, AI sẽ chỉ làm cho mô hình hiện tại chạy nhanh hơn trên một con đường vốn đã hẹp.

Năm 2026 và những năm sau đó sẽ không có phép màu. Thuế quan có thể còn được dựng thêm, lãi suất toàn cầu khó quay về mức rẻ, và AI sẽ tiếp tục hiện diện, ngày càng sâu, trong mọi quyết định kinh tế. Câu hỏi không phải là liệu AI có cứu được tăng trưởng hay không, mà là liệu các nền kinh tế - trong đó có Việt Nam - có thể tiêu hóa được nó hay không.

Trong một nền kinh tế AI, vấn đề trung tâm không phải là công nghệ, mà là phân phối: ai trả tiền cho trí tuệ máy móc, ai hưởng lợi từ năng suất tăng thêm, và ai gánh rủi ro khi những kỳ vọng công nghệ không thành hiện thực. Trả lời được những câu hỏi đó mới là điều kiện để đi xuyên qua biến động, thay vì chỉ sống sót nhờ sức chịu đựng của “con nhà nghèo”.

TRƯƠNG TRÍ VĨNH