Goldman Sachs: Hiệu ứng kinh tế của AI bị phóng đại ở cả hai chiều

Goldman Sachs (Goldman Sachs, GS) nhận định cả hai luồng đánh giá đang phổ biến trên thị trường về tác động của chi tiêu vốn cho trí tuệ nhân tạo (AI) đối với kinh tế Mỹ đều bị thổi phồng. Ngân hàng này cho rằng AI rõ ràng là một động lực tăng trưởng, nhưng chỉ nhìn vào tổng vốn đầu tư thì rất khó xác định chính xác mức đóng góp vào tổng sản phẩm quốc nội (GDP) hay mức độ “chèn ép” các ngành khác.

Theo Business Insider đưa tin ngày 11 (giờ địa phương), báo cáo này do Jessica Rindels, chuyên gia kinh tế phụ trách thị trường Mỹ tại Goldman Sachs, thực hiện. Bà Rindels nói rằng “quan điểm cho rằng AI vừa đóng góp cực lớn vào tăng trưởng GDP của Mỹ, vừa đồng thời triệt tiêu phần lớn các hoạt động kinh tế khác, đều đang bị phóng đại quá mức”. Có thể hiểu đây là lời cảnh báo thị trường không nên đánh giá tác động của AI theo hướng cực đoan ở cả hai phía.

Goldman Sachs thừa nhận chi tiêu vốn liên quan đến AI là động lực tăng trưởng mạnh của kinh tế Mỹ. Tuy vậy, ngân hàng này đánh giá phần thực sự phản ánh vào số liệu GDP không lớn bằng quy mô đầu tư mà các doanh nghiệp công bố ra bên ngoài.

Nguyên nhân nằm ở chỗ các tập đoàn công nghệ lớn và các hyperscaler đang nhập khẩu phần lớn thiết bị AI từ nước ngoài. Khoản chi của doanh nghiệp bao gồm cả tiền mua thiết bị nhập khẩu, trong khi GDP chỉ tính giá trị hàng hóa và dịch vụ được sản xuất mới bên trong nước Mỹ. Vì vậy hai con số này không tăng cùng một biên độ.

Trong cấu trúc như vậy, dù doanh nghiệp nhập về lượng lớn máy chủ và thiết bị tính toán, không phải toàn bộ khoản chi đó chuyển hóa thành tăng trưởng sản xuất trong nước Mỹ. Đây chính là điểm mấu chốt khiến Goldman Sachs cho rằng cần tách bạch giữa tổng vốn đầu tư AI và mức đóng góp thực sự vào tăng trưởng kinh tế Mỹ.

Báo cáo cũng phân tích “hiệu ứng chèn ép” (crowding-out effect) — tức việc chi tiêu AI hút vốn, nhân lực, thiết bị khiến các hoạt động kinh tế khác bị thu hẹp — hiện vẫn ở mức hạn chế. Ở một số lĩnh vực như công nghệ, xây dựng và vay vốn, đã xuất hiện hiện tượng chi tiêu AI hút nguồn lực. Tuy nhiên Goldman Sachs cho rằng chưa đủ cơ sở để khẳng định xu hướng này đã lan rộng ra toàn bộ nền kinh tế.

Bà Rindels nói thêm rằng “hiệu ứng chèn ép từ chi tiêu AI cho đến nay vẫn ở mức khá nhẹ”. Phần lớn vốn đầu tư AI đang được các hyperscaler — vốn có dòng tiền tự do dồi dào — chi trả, nên chưa đến mức đẩy lùi đáng kể nguồn vốn mà các doanh nghiệp khác có thể sử dụng.

Cách thức huy động vốn cũng là yếu tố quyết định quy mô của hiệu ứng chèn ép. Thông thường, nếu doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào vay vốn bên ngoài, nhu cầu vốn của họ có thể ảnh hưởng đến lãi suất và điều kiện huy động vốn của các doanh nghiệp khác. Ngược lại, nếu đầu tư bằng tiền mặt nội bộ, áp lực lên thị trường tài chính sẽ tương đối hạn chế.

Việc doanh nghiệp tái phân bổ ngân sách cũng có thể tác động đến bức tranh chung. Goldman Sachs ghi nhận một số trường hợp doanh nghiệp cắt giảm chi tiêu cho hàng hóa và dịch vụ trung gian hiện có để chuyển sang mua dịch vụ AI.

Trong trường hợp này, dù chi tiêu cho dịch vụ AI tăng lên, không thể xem đó là mức tăng nhu cầu đầu tư mới hoàn toàn của toàn bộ doanh nghiệp. Cần phân biệt rõ giữa việc dịch chuyển các khoản chi hiện có sang AI và sự gia tăng nhu cầu mới thực sự của cả nền kinh tế.

Goldman Sachs vẫn giữ quan điểm tích cực đối với bản thân hoạt động đầu tư AI. Phân tích lần này không có nghĩa là chi tiêu vốn cho AI sẽ biến mất, mà nhấn mạnh rằng không nên chỉ dựa vào tổng vốn đầu tư để kết luận về tác động vĩ mô của làn sóng đầu tư này.

Ngay cả khi hai doanh nghiệp đầu tư AI với quy mô tương đương, kết quả mang lại cũng có thể rất khác nhau. Việc chi tiêu cho máy chủ và trung tâm dữ liệu có chuyển hóa thành doanh thu tăng thêm hay không, cùng với việc nguồn vốn đầu tư đến từ tiền mặt hay vay nợ, sẽ quyết định mức độ ảnh hưởng đến dòng tiền và lợi nhuận của từng doanh nghiệp.

Trước đó, TokenPost từng đưa tin về trường hợp Alphabet ghi nhận dòng tiền tự do thâm hụt do chi tiêu lớn cho máy chủ và trung tâm dữ liệu. Diễn biến này cho thấy sự cần thiết phải xem xét cả doanh thu và dòng tiền thực tế, chứ không chỉ quy mô vốn đầu tư AI, đúng như hướng phân tích mà Goldman Sachs đưa ra lần này.

Bên cạnh đó, nội bộ Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) từng đưa ra đánh giá rằng nhu cầu hạ tầng AI có thể đẩy giá một số sản phẩm công nghệ và giá điện tăng lên. Điều này cho thấy tác động của chi tiêu vốn AI cần được xem xét tách bạch trên nhiều khía cạnh, từ mức đóng góp vào GDP đến nhu cầu chất bán dẫn, trung tâm dữ liệu, chi phí điện năng và cấu trúc tài chính riêng của từng doanh nghiệp.