Sự bùng nổ của AI không giống bong bóng dotcom
Sự hưng phấn của giới truyền thông về trí tuệ nhân tạo (AI) kể từ khi Microsoft công bố khoản đầu tư vào ChatGPT vào tháng 1 chắc chắn gợi nhớ đến bong bóng dotcom.
Cảm giác này đã được củng cố vào tuần trước khi vốn hóa thị trường của Nvidia - công ty cung cấp chip AI - đã nhanh chóng đạt mức 1.000 tỷ USD.
Tuy nhiên trong thực tế, có rất nhiều tin đồn về AI trên các thị trường và mang tính chất tích cực.
Sự sụt giảm của cổ phiếu Big Tech trong năm ngoái về cơ bản là do các ngân hàng trung ương tăng lãi suất. Do đó, việc áp dụng tỷ lệ chiết khấu cao hơn cho các dòng tiền tương lai trong lĩnh vực công nghệ đã làm giảm giá trị hiện tại của các dòng tiền đó. Sự phục hồi của năm nay, không phải do các ngân hàng trung ương thúc đẩy, mà phản ánh một điều gì đó có thật.
Việc mô phỏng trí thông minh của con người trong máy móc có tiềm năng to lớn để thay đổi cách thức hoạt động của nền kinh tế. Một số người sẽ kiếm được rất nhiều lợi nhuận từ quá trình này. Trong trường hợp của Nvidia, họ đã kiếm được một khoản lợi nhuận đáng kể trong năm nay.
Một báo cáo mới từ McKinsey Global Institute chỉ ra rằng, trước khi bước sang thiên niên kỷ mới, tăng trưởng giá trị ròng toàn cầu chủ yếu theo dõi tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP). Nhưng rồi, một điều bất thường đã xảy ra.
Vào khoảng năm 2000, giá trị ròng, giá trị tài sản và nợ bắt đầu tăng nhanh hơn đáng kể so với GDP. Ngược lại, tăng trưởng năng suất lao động ở các nước G7 diễn ra chậm chạp, giảm từ 1,8% mỗi năm trong giai đoạn 1980 đến 2000 xuống còn 0,8% từ năm 2000 đến 2018. AI có tiềm năng đưa chúng ta vượt ra khỏi thế giới của giá tài sản và nợ nần tăng vọt này, đồng thời giảm dần sự tăng trưởng phụ thuộc vào nợ thông qua khả năng cải thiện năng suất.
Dario Perkins, nhà phân tích của TS Lombard gợi ý rằng, hai cơ chế sẽ thúc đẩy cải tiến này. Đầu tiên, AI có thể làm cho các quy trình hiện tại hiệu quả hơn. AI giúp người lao động đưa ra quyết định sáng suốt hơn, tối ưu hóa quy trình và loại bỏ các nhiệm vụ buồn chán. Kết quả là sự gia tăng hiệu quả của lực lượng lao động sẽ thúc đẩy sản lượng chung.
Sau đó, AI có thể giúp người lao động phát minh ra những thứ mới, thực hiện những khám phá mới và tạo ra tiến bộ công nghệ có thể nâng cao năng suất trong tương lai. Trong khi đó, một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng AI tạo sinh có khả năng tự học và thực hiện một số nhiệm vụ, sẽ nâng cao hiệu quả của người lao động và các công ty sử dụng nó.
Tuy nhiên, tất cả điều này có thể xảy ra nhanh hơn nhiều so với bất kỳ điều gì trong bong bóng dotcom. Phiên bản công khai của ChatGPT đã đạt mốc 100 triệu người dùng chỉ sau hai tháng. Công ty phân tích dữ liệu GlobalData ước tính thị trường AI toàn cầu sẽ trị giá 383 tỷ USD vào năm 2030, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 21% vào năm 2022.
Nhiều bài bình luận trên các phương tiện truyền thông đã nói về khả năng AI có thể gây ra tình trạng thất nghiệp tăng vọt và đây cũng là một nỗi sợ hãi khi nói về việc cắt giảm lao động. Tuy nhiên, nhà phân tích Dario Perkins chỉ ra rằng, tác động cuối cùng của công nghệ đối với thị trường lao động là mơ hồ về mặt lý thuyết.
Điều này là do những tiến bộ công nghệ có hai tác động trái ngược nhau; trong đó, hiệu ứng thay thế sẽ thể hiện trong việc các công nghệ tiết kiệm lao động có thể thay thế người lao động và hiệu ứng thu nhập, trong đó công nghệ làm cho tất cả hàng hóa và dịch vụ rẻ hơn, nâng cao thu nhập thực tế và tạo ra các nguồn cầu mới trong các lĩnh vực khác của nền kinh tế. Trong suốt lịch sử, hiệu ứng thu nhập luôn lớn hơn hiệu ứng thay thế.
Không ai có thể chắc chắn liệu AI sẽ vượt qua xu hướng lịch sử đó hay thực sự đạt hoặc vượt quá mức hiểu biết của con người. Trong giai đoạn phát triển hiện tại, AI có thể không đáng tin cậy và thậm chí có thể đưa ra những điều vô nghĩa. Điều không thể cân nhắc được là liệu tác động giảm phát của AI có lớn hơn tác động lạm phát hiện tại của tình trạng thiếu nguồn cung và thị trường lao động thắt chặt hay không và áp lực tăng giá trong tương lai do lực lượng lao động bị thu hẹp ở các nước phát triển và ở Trung Quốc.
Giám đốc điều hành Nvidia, Jensen Huang đã đề cập tới “điểm bùng phát của kỷ nguyên điện toán mới” vào tuần trước. Có vẻ như Big Tech sẽ tiếp tục đi theo một nhịp khác với các công ty thông thường hơn trong chỉ số S&P 500 vốn nhạy cảm hơn với chính sách tiền tệ. Một bài học mà các nhà đầu tư nên nhớ từ kỷ nguyên dotcom là rất nhiều lợi nhuận sẽ tăng lên cùng với các công ty thực chất. Với mức định giá ngày nay, chúng ta có thể sắp tới thời điểm cần phải sàng lọc những công ty có định giá phù hợp.