Làn sóng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những tác động đáng kể đối với nền kinh tế Mỹ, từ nhu cầu phần cứng máy tính, chip bán dẫn đến giá các sản phẩm công nghệ và chi phí dịch vụ. Tuy nhiên, theo nhận định mới của các nhà kinh tế tại Goldman Sachs, áp lực lạm phát phát sinh từ sự bùng nổ của AI có thể đang tiến gần đến đỉnh điểm, mở ra triển vọng tích cực hơn cho cuộc chiến chống lạm phát của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed).
Trong báo cáo công bố hôm thứ Tư, các nhà kinh tế của Goldman Sachs cho rằng tác động từ nhu cầu AI đối với lạm phát là đáng kể nhưng vẫn nằm trong phạm vi có thể kiểm soát. Đáng chú ý, một phần đáng kể của mức tăng lạm phát được ghi nhận có thể xuất phát từ những hạn chế trong phương pháp đo lường giá cả, thay vì phản ánh hoàn toàn mức tăng chi phí thực tế mà người tiêu dùng phải gánh chịu.
Dù vậy, triển vọng này không đồng nghĩa với việc áp lực giá cả sẽ biến mất ngay lập tức. Nhu cầu đối với hạ tầng AI, bộ nhớ và thiết bị điện toán vẫn có thể tiếp tục ảnh hưởng đến giá cả trong ngắn hạn, trong khi chính sách tiền tệ của Fed còn phụ thuộc vào diễn biến của nhiều yếu tố khác, đặc biệt là năng lượng và thị trường lao động.
Áp lực lạm phát từ AI đang ở mức nào?
Theo ước tính của Goldman Sachs, nhu cầu liên quan đến trí tuệ nhân tạo hiện đang góp phần đẩy chỉ số giá chi tiêu tiêu dùng cá nhân (PCE) của Mỹ tăng thêm khoảng 45 điểm cơ bản.
Trong kinh tế học, 100 điểm cơ bản tương đương 1 điểm phần trăm. Như vậy, 45 điểm cơ bản tương đương khoảng 0,45 điểm phần trăm. Đây là mức tác động đáng chú ý đối với một chỉ số lạm phát được Fed đặc biệt quan tâm khi đánh giá xu hướng giá cả và định hướng chính sách tiền tệ.
Các nhà kinh tế Rindels và David Mericle của Goldman Sachs nhận định rằng khoảng một nửa mức tác động nói trên phản ánh áp lực giá thực sự. Phần còn lại chủ yếu liên quan đến những sai lệch trong cách đo lường giá cả, đặc biệt ở các nhóm sản phẩm và dịch vụ chịu ảnh hưởng từ sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ.
Điều này cho thấy việc đánh giá tác động của AI đối với lạm phát không đơn giản chỉ là theo dõi giá chip, máy chủ hay máy tính tăng bao nhiêu. Các nhà phân tích còn phải xem xét cách các chỉ số thống kê phản ánh sự thay đổi về chất lượng, tính năng và giá trị sử dụng của những sản phẩm công nghệ mới.
Nếu phương pháp thống kê chưa phản ánh đầy đủ những thay đổi này, mức tăng lạm phát được ghi nhận có thể khác biệt đáng kể so với áp lực chi phí thực tế trong nền kinh tế.
Goldman Sachs dự báo lạm phát do AI đạt đỉnh vào cuối năm 2026
Kịch bản đáng chú ý nhất trong dự báo của Goldman Sachs là tác động của nhu cầu AI đối với lạm phát PCE có thể tăng từ khoảng 45 điểm cơ bản hiện nay lên mức đỉnh khoảng 50 điểm cơ bản vào cuối năm 2026.
Sau giai đoạn này, áp lực lạm phát được dự báo sẽ giảm đáng kể. Goldman Sachs ước tính mức tác động có thể hạ xuống còn khoảng 10 điểm cơ bản vào cuối năm 2027.
Nếu kịch bản này trở thành hiện thực, tác động của AI đối với lạm phát sẽ giảm từ khoảng 0,50 điểm phần trăm xuống còn 0,10 điểm phần trăm trong vòng một năm. Đây là sự thay đổi đáng kể, có thể giúp giảm bớt một trong những nguồn áp lực giá cả liên quan đến chu kỳ đầu tư công nghệ hiện nay.
Tuy nhiên, cần phân biệt giữa mức đóng góp của AI đối với lạm phát và tỷ lệ lạm phát tổng thể. Việc tác động của AI giảm không có nghĩa chỉ số PCE chung chắc chắn sẽ giảm tương ứng. Giá năng lượng, nhà ở, dịch vụ, tiền lương và các yếu tố cung cầu khác vẫn có thể khiến lạm phát duy trì ở mức cao.
Do đó, dự báo của Goldman Sachs nên được xem là một đánh giá về một thành phần của lạm phát, thay vì một lời khẳng định rằng nền kinh tế Mỹ sẽ sớm quay trở lại môi trường giá cả ổn định.
Vì sao nhu cầu AI có thể khiến giá cả tăng?
Sự phát triển của AI tạo ra nhu cầu lớn đối với các trung tâm dữ liệu, bộ xử lý chuyên dụng, hệ thống lưu trữ, bộ nhớ và thiết bị mạng. Những hệ thống này cần lượng vốn đầu tư đáng kể, đồng thời tiêu thụ điện năng lớn và đòi hỏi hạ tầng làm mát chuyên biệt.
Khi các doanh nghiệp công nghệ đồng loạt mở rộng năng lực tính toán, nhu cầu đối với một số linh kiện có thể tăng nhanh hơn khả năng cung ứng. Nếu nguồn cung không theo kịp, giá các sản phẩm liên quan có thể tăng, tạo ra áp lực chi phí đối với doanh nghiệp và người tiêu dùng.
Có thể nhận diện một số kênh truyền dẫn chính như sau:
Thứ nhất, giá bộ nhớ và linh kiện điện tử tăng. Các hệ thống AI cần lượng lớn bộ nhớ hiệu năng cao và những linh kiện chuyên dụng. Nhu cầu tập trung từ các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây có thể cạnh tranh với nhu cầu của thị trường máy tính cá nhân và thiết bị điện tử tiêu dùng.
Thứ hai, chi phí đầu tư trung tâm dữ liệu tăng. Máy chủ, thiết bị mạng, hệ thống làm mát và cơ sở hạ tầng hỗ trợ đều có thể trở nên đắt đỏ hơn khi các doanh nghiệp tăng tốc triển khai AI.
Thứ ba, nhu cầu năng lượng gia tăng. Các trung tâm dữ liệu tiêu thụ nhiều điện năng. Tại những khu vực có nguồn cung điện hạn chế hoặc hạ tầng lưới điện chưa đáp ứng kịp, nhu cầu mới có thể làm tăng chi phí năng lượng và đầu tư hạ tầng.
Thứ tư, tác động từ phương pháp thống kê giá. Những sản phẩm công nghệ liên tục được nâng cấp về hiệu năng và tính năng khiến việc so sánh giá giữa các thế hệ sản phẩm trở nên phức tạp. Nếu các chỉ số thống kê không phản ánh đầy đủ thay đổi về chất lượng, mức tăng giá được ghi nhận có thể không hoàn toàn tương ứng với mức tăng chi phí thực tế.
Những yếu tố này kết hợp với nhau khiến tác động của AI đối với lạm phát trở thành một vấn đề cần được theo dõi chặt chẽ trong quá trình hoạch định chính sách kinh tế Mỹ.
Giá bộ nhớ và máy tính có thể giảm tốc, giúp hạ nhiệt lạm phát
Theo Goldman Sachs, một trong những nguyên nhân chính khiến áp lực lạm phát từ AI có thể giảm trong năm 2027 là triển vọng giá bộ nhớ và máy tính tăng chậm hơn đáng kể.
Các nhà kinh tế cho biết dự báo này dựa trên đánh giá của nhóm chuyên gia phân tích ngành thuộc Goldman Sachs. Khi tốc độ tăng giá của các sản phẩm công nghệ giảm xuống, tác động sẽ diễn ra theo hai hướng.
Một mặt, chi phí thực tế mà doanh nghiệp và người tiêu dùng phải trả cho phần cứng có thể bớt tăng nhanh. Điều này giúp giảm áp lực giá cả trực tiếp trong các nhóm hàng liên quan.
Mặt khác, tốc độ thay đổi giá và chất lượng sản phẩm cũng có thể khiến tác động từ sai lệch đo lường giảm xuống. Nếu hai thành phần này cùng hạ nhiệt, đóng góp tổng thể của nhu cầu AI đối với lạm phát PCE có thể giảm mạnh hơn.
Dù vậy, diễn biến giá phần cứng vẫn phụ thuộc vào cán cân cung cầu toàn cầu, tiến độ mở rộng sản xuất, chiến lược của các nhà cung cấp và mức độ đầu tư của những tập đoàn công nghệ lớn. Vì thế, dự báo giảm áp lực lạm phát không loại trừ khả năng giá một số linh kiện vẫn tăng mạnh trong những giai đoạn nhất định.
Fed vẫn đối mặt với bài toán khó trong cuộc chiến chống lạm phát
Triển vọng lạm phát do AI giảm dần có thể là tín hiệu tích cực đối với Fed. Tuy nhiên, cơ quan này phải cân nhắc toàn bộ bức tranh kinh tế thay vì chỉ dựa vào một thành phần của chỉ số giá.
Theo nội dung được đề cập trong thông tin ban đầu, Fed đã tăng lãi suất trong tháng 9 sau khi lạm phát tăng cao, trong bối cảnh nhu cầu liên quan đến AI và chi phí năng lượng cùng tạo thêm áp lực lên giá cả. Đây được mô tả là lần tăng lãi suất đầu tiên kể từ tháng 7/2023.
Lãi suất cao hơn có thể làm tăng chi phí vay vốn, hạn chế nhu cầu tín dụng và giảm tốc độ chi tiêu của hộ gia đình cũng như doanh nghiệp. Qua đó, chính sách tiền tệ có thể góp phần hạ nhiệt áp lực giá cả. Tuy nhiên, biện pháp này cũng có nguy cơ làm giảm đầu tư, gây sức ép lên thị trường lao động và khiến tăng trưởng kinh tế chậm lại.
Trong bối cảnh đó, nếu áp lực lạm phát liên quan đến AI thực sự đạt đỉnh vào cuối năm 2026 rồi giảm mạnh trong năm 2027, Fed có thể có thêm cơ sở để đánh giá lại mức độ cần thiết của việc tiếp tục thắt chặt chính sách.
Ngược lại, nếu giá năng lượng tăng kéo dài, tiền lương tăng nhanh hoặc lạm phát dịch vụ vẫn dai dẳng, ngân hàng trung ương có thể tiếp tục duy trì lập trường cứng rắn bất chấp triển vọng thuận lợi hơn từ lĩnh vực công nghệ.
Lưu ý về dữ liệu: Các mốc thời gian và diễn biến chính sách Fed trong bài được trình bày theo thông tin nguồn được cung cấp; độc giả nên đối chiếu thông báo chính thức của Fed để xác nhận quyết định lãi suất và thời điểm công bố.
John Williams chưa loại trừ khả năng Fed tăng lãi suất thêm
Quan điểm của các nhà kinh tế Goldman Sachs không đồng nghĩa với việc Fed đã có thể kết thúc chu kỳ thắt chặt tiền tệ.
Theo thông tin được dẫn lại, Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang New York John Williams cho biết trong cuộc trao đổi với Bloomberg hôm thứ Ba rằng ông vẫn giữ quan điểm có thể cần thêm một lần tăng lãi suất. Đồng thời, ông cho biết chưa có đủ cơ sở để khẳng định cần thực hiện nhiều biện pháp thắt chặt hơn tại thời điểm đó, còn triển vọng năm 2027 sẽ cần được đánh giá dựa trên dữ liệu thực tế.
Phát biểu này phản ánh cách tiếp cận thận trọng của các nhà hoạch định chính sách: quyết định lãi suất phải dựa trên diễn biến lạm phát, việc làm và điều kiện tài chính, thay vì chỉ dựa vào dự báo của một tổ chức phân tích.
Nếu lạm phát tiếp tục cao hơn mục tiêu, Fed có thể cần duy trì lãi suất ở mức hạn chế hoặc cân nhắc tăng thêm. Trong trường hợp áp lực giá giảm nhanh và thị trường lao động suy yếu, ngân hàng trung ương có thể có thêm dư địa điều chỉnh chính sách.
Đối với thị trường tài chính, sự khác biệt giữa kỳ vọng của giới phân tích và thông điệp từ Fed có thể làm gia tăng biến động ở lợi suất trái phiếu kho bạc Mỹ, đồng USD, chứng khoán và các tài sản có độ rủi ro cao.
Tác động đến chứng khoán, đồng USD và thị trường tiền điện tử
Dự báo lạm phát từ AI đạt đỉnh có thể ảnh hưởng đến tâm lý thị trường, nhưng phản ứng thực tế sẽ phụ thuộc vào việc nhà đầu tư đánh giá triển vọng lãi suất của Fed như thế nào.
Đối với chứng khoán Mỹ: Nếu áp lực giá giảm và lợi suất trái phiếu hạ nhiệt, các doanh nghiệp tăng trưởng có thể được hỗ trợ nhờ chi phí vốn thấp hơn. Những công ty công nghệ có định giá nhạy cảm với lãi suất có thể hưởng lợi. Tuy nhiên, cổ phiếu của doanh nghiệp sản xuất phần cứng vẫn phải đối mặt với rủi ro về chi phí linh kiện, cạnh tranh và biên lợi nhuận.
Đối với đồng USD: Triển vọng lãi suất Mỹ có ảnh hưởng lớn đến sức hấp dẫn tương đối của đồng bạc xanh. Nếu thị trường dự báo Fed ít phải tăng lãi suất hơn, USD có thể chịu áp lực giảm trong một số điều kiện. Ngược lại, lạm phát dai dẳng và kỳ vọng lãi suất cao kéo dài có thể hỗ trợ đồng USD.
Đối với Bitcoin và thị trường tiền điện tử: Nếu kỳ vọng chính sách tiền tệ chuyển sang ít thắt chặt hơn, các tài sản rủi ro có thể nhận được sự hỗ trợ từ điều kiện thanh khoản và tâm lý nhà đầu tư. Tuy nhiên, đây không phải mối quan hệ tự động. Bitcoin và các đồng tiền điện tử vẫn chịu ảnh hưởng từ dòng vốn ETF, đòn bẩy trên thị trường phái sinh, nhu cầu thanh khoản, tâm lý rủi ro toàn cầu và các yếu tố riêng của ngành.
Nhà đầu tư không nên xem dự báo của Goldman Sachs là tín hiệu chắc chắn rằng Fed sẽ sớm giảm lãi suất hoặc giá tài sản sẽ tăng. Điều quan trọng là theo dõi dữ liệu PCE, CPI, thị trường lao động, lợi suất trái phiếu và những tuyên bố chính thức từ Fed.
Những chỉ báo cần theo dõi trong thời gian tới
Để đánh giá liệu lạm phát do AI có thực sự đạt đỉnh hay không, thị trường cần theo dõi một số nhóm dữ liệu quan trọng.
- Chỉ số PCE: Đây là thước đo lạm phát được Fed đặc biệt quan tâm. Diễn biến của PCE tổng thể và PCE lõi sẽ giúp xác định liệu áp lực giá có lan rộng sang các lĩnh vực khác hay không.
- Giá bộ nhớ và máy tính: Tốc độ tăng giá chậm lại sẽ củng cố một phần cơ sở cho dự báo của Goldman Sachs.
- Chi phí năng lượng: Giá điện, dầu và khí đốt có thể tạo ra những cú sốc lạm phát độc lập với nhu cầu AI.
- Thị trường lao động: Tăng trưởng tiền lương, số việc làm mới và tỷ lệ thất nghiệp ảnh hưởng đến sức ép chi phí trong lĩnh vực dịch vụ.
- Lợi suất trái phiếu kho bạc Mỹ: Lợi suất phản ánh kỳ vọng của thị trường về lạm phát, tăng trưởng và chính sách tiền tệ trong tương lai.
- Thông điệp từ Fed: Các phát biểu của Chủ tịch Fed và những thành viên có quyền biểu quyết sẽ giúp làm rõ mức độ sẵn sàng tiếp tục thắt chặt chính sách.
Sự kết hợp của các chỉ báo này sẽ cung cấp bức tranh đầy đủ hơn so với việc chỉ quan sát mức tăng giá của các sản phẩm liên quan đến AI.
Dự báo mới của Goldman Sachs cho thấy áp lực lạm phát liên quan đến làn sóng đầu tư trí tuệ nhân tạo có thể đang tiến gần đến đỉnh điểm. Mức đóng góp ước tính khoảng 45 điểm cơ bản hiện nay có thể tăng lên 50 điểm cơ bản vào cuối năm 2026 trước khi giảm xuống 10 điểm cơ bản vào cuối năm 2027.
Triển vọng giá bộ nhớ và máy tính tăng chậm hơn là một trong những cơ sở quan trọng cho kịch bản này. Nếu dự báo chính xác, áp lực giá từ lĩnh vực công nghệ có thể giảm đáng kể, tạo thêm điều kiện thuận lợi cho Fed trong việc cân bằng giữa kiểm soát lạm phát và duy trì tăng trưởng.
Tuy nhiên, rủi ro vẫn còn hiện hữu. Chi phí năng lượng, lạm phát dịch vụ và thị trường lao động có thể tiếp tục khiến chính sách tiền tệ của Mỹ duy trì trạng thái thận trọng. Vì vậy, thay vì mặc định lãi suất sẽ giảm, nhà đầu tư nên tập trung theo dõi dữ liệu kinh tế và các tín hiệu chính sách trong những tháng tới.
Nguồn tham khảo: Nội dung phân tích dựa trên thông tin được cung cấp về nhận định của các nhà kinh tế Goldman Sachs và phát biểu của Chủ tịch Fed New York John Williams được dẫn lại qua Bloomberg. Các dự báo là quan điểm phân tích, không phải kết quả đã được xác nhận.
Câu hỏi thường gặp về lạm phát do AI và chính sách Fed
1. Lạm phát do AI là gì?
Lạm phát do AI là cách gọi áp lực tăng giá có liên quan đến nhu cầu phát triển và vận hành trí tuệ nhân tạo. Áp lực này có thể xuất hiện thông qua giá chip, bộ nhớ, máy chủ, thiết bị điện toán, điện năng và các dịch vụ hạ tầng công nghệ.
2. Goldman Sachs dự báo lạm phát do AI đạt đỉnh khi nào?
Theo dự báo được dẫn lại, tác động của nhu cầu AI đối với lạm phát PCE có thể đạt khoảng 50 điểm cơ bản vào cuối năm 2026, sau đó giảm xuống còn khoảng 10 điểm cơ bản vào cuối năm 2027.
3. 45 điểm cơ bản tương đương bao nhiêu phần trăm?
45 điểm cơ bản tương đương 0,45 điểm phần trăm. Đây là mức đóng góp ước tính của nhu cầu AI vào lạm phát PCE, không phải tỷ lệ lạm phát tổng thể của Mỹ.
4. Vì sao sai lệch đo lường có thể khiến lạm phát do AI bị đánh giá cao hơn?
Sản phẩm công nghệ thường xuyên thay đổi về chất lượng, tốc độ xử lý và tính năng. Nếu các phương pháp thống kê chưa phản ánh đầy đủ những thay đổi này, mức tăng giá được ghi nhận có thể không phản ánh chính xác toàn bộ mức tăng chi phí thực tế.
5. Fed có chắc chắn giảm lãi suất trong năm 2027 không?
Không. Dự báo lạm phát do AI giảm không đồng nghĩa Fed chắc chắn hạ lãi suất. Quyết định của cơ quan này còn phụ thuộc vào lạm phát chung, việc làm, tăng trưởng kinh tế và các điều kiện tài chính.
6. Dự báo này có ý nghĩa gì đối với nhà đầu tư Bitcoin?
Dự báo có thể ảnh hưởng đến kỳ vọng lãi suất và tâm lý chấp nhận rủi ro. Tuy nhiên, giá Bitcoin còn phụ thuộc vào dòng vốn, thanh khoản, vị thế đòn bẩy và nhiều yếu tố khác. Nhà đầu tư cần kết hợp nhiều chỉ báo trước khi đưa ra quyết định.
