Giảm 0,1%: Lương thực tế Mỹ quý 2 đi xuống, nhóm nghề AI cao tăng lương chậm hơn 6,7 điểm %

Mức bồi thường thực tế theo giờ (real hourly compensation) của khu vực doanh nghiệp phi nông nghiệp Mỹ trong quý 2/2026 đã giảm 0,1% so với cùng kỳ năm trước. Tốc độ tăng lương thực tế của nhóm nghề có mức độ tiếp xúc AI cao cũng thấp hơn nhóm nghề tiếp xúc thấp tới 6,7 điểm phần trăm, tuy nhiên mức giảm việc làm ở nhóm nghề này không có ý nghĩa thống kê.

Theo Cục Thống kê Lao động Mỹ (Bureau of Labor Statistics, BLS), nếu tính theo tỷ lệ năm hóa so với quý trước, mức bồi thường thực tế theo giờ trong quý 2/2026 đã giảm 3,3%. Tỷ trọng thu nhập lao động (labor share) - tỷ lệ phần bồi thường người lao động chiếm trong sản lượng doanh nghiệp - giảm còn 52,8%, mức thấp nhất kể từ khi bắt đầu thống kê vào quý 1/1947.

Lương danh nghĩa không hề giảm. Trong một năm tính đến tháng 6/2026, tiền lương và tiền công của người lao động khu vực tư nhân cùng chính quyền bang, địa phương tăng 3,2%, tổng mức bồi thường tăng 3,4%, nhưng sau khi trừ yếu tố lạm phát thì mức bồi thường thực tế lại giảm.

Ông Torsten Slok (Torsten Slok), đối tác kiêm chuyên gia kinh tế trưởng của Apollo Global Management, cùng bà Sania Edlich (Sania Edlich) đã sử dụng dữ liệu sử dụng thực tế của Claude để phân tích 321 ngành nghề. Kết quả cho thấy kể từ năm 2023, tốc độ tăng lương thực tế của nhóm nghề có mức độ tiếp xúc AI cao thấp hơn nhóm nghề tiếp xúc thấp tới 6,7 điểm phần trăm.

Phân tích của Apollo cũng cho thấy sự thay đổi về quy mô việc làm ở nhóm nghề tiếp xúc AI cao không có ý nghĩa thống kê. Điều này gợi ý khả năng doanh nghiệp đã hấp thụ mức tăng năng suất nhờ AI bằng cách kìm hãm đà tăng lương, thay vì cắt giảm nhân sự.

Tuy nhiên, phân tích này chỉ bao phủ 321 trong tổng số khoảng 800 nhóm nghề theo phân loại của BLS, và chỉ có 11 nghề đáp ứng tiêu chí tiếp xúc AI cao. Do mẫu khảo sát còn hạn chế, việc khái quát hóa kết quả cho toàn bộ thị trường lao động Mỹ vẫn có giới hạn nhất định.

Nhà nghiên cứu Scott Davis (Scott Davis) của Cục Dự trữ Liên bang Dallas (Dallas Fed) cho biết sau khi phân tích 205 ngành nghề, ông không tìm thấy mối liên hệ rõ ràng nào giữa mức độ tiếp xúc AI và tốc độ tăng lương xét trên tổng thể. Ngay cả ở những nghề có mức phụ cấp kinh nghiệm (experience premium) trung bình, tác động thống kê rõ rệt giữa mức độ tiếp xúc AI và tốc độ tăng lương cũng không được xác nhận.

Dù vậy, vẫn có sự khác biệt giữa các ngành nghề. Ở những nghề có mức phụ cấp kinh nghiệm bằng 0%, khi mức độ tiếp xúc AI tăng thêm 1 độ lệch chuẩn, tốc độ tăng lương giảm 0,28 điểm phần trăm. Ngược lại, ở những nghề có mức phụ cấp kinh nghiệm cao, AI được quan sát thấy có khả năng hỗ trợ lao động lành nghề, từ đó tác động tích cực đến tiền lương.

Hai nghiên cứu tiếp cận mối quan hệ giữa AI và tiền lương theo hai hướng khác nhau. Apollo kết nối dữ liệu sử dụng AI thực tế với biến động tiền lương, trong khi Fed Dallas phân tích sự tương tác giữa mức phụ cấp kinh nghiệm theo từng ngành nghề và mức độ tiếp xúc AI.

Xu hướng lương chung tại Mỹ khó có thể chỉ giải thích bằng yếu tố AI. Đà tuyển dụng chững lại ở các lĩnh vực công nghệ và dịch vụ chuyên môn vốn có mức lương cao, xu hướng bình thường hóa sau giai đoạn tuyển dụng quá mức thời hậu Covid-19, cùng với việc tuyển dụng tăng ở các ngành y tế và dịch vụ ăn uống vốn có mức lương thấp hơn, đều có thể cùng tác động đến chỉ số lương trung bình.

Bồi thường thực tế theo giờ là chỉ số phản ánh mức bồi thường danh nghĩa sau khi đã trừ đi biến động giá cả. Tỷ trọng thu nhập lao động thể hiện tỷ lệ phần sản lượng doanh nghiệp được chia lại cho người lao động dưới dạng bồi thường, do đó chỉ số này chịu ảnh hưởng không chỉ từ mức lương mà còn từ năng suất doanh nghiệp và xu hướng giá cả.

Phạm vi thời gian của phân tích này là từ năm 2023 trở lại đây. Dù dữ liệu mới nhất của BLS đã ghi nhận mức bồi thường thực tế theo giờ và tỷ trọng thu nhập lao động của quý 2/2026, nhưng chỉ dựa vào các con số này thì chưa thể khẳng định chắc chắn nguyên nhân của những thay đổi gần đây là do AI.

Trong báo cáo tháng 5/2026, Apollo từng phân tích rằng cú sốc liên quan đến AI có thể không xuất hiện trước tiên dưới dạng sa thải hàng loạt, mà là sự thu hẹp cơ hội gia nhập thị trường lao động của lao động trẻ. Nhận định này, cùng với việc mức giảm việc làm hiện tại chưa rõ rệt về mặt thống kê, đưa ra giả thuyết rằng tác động của AI lên thị trường lao động có thể xuất hiện trước tiên ở khía cạnh công việc và tiền lương, chứ không phải ở quy mô việc làm.

Trong một khảo sát trước đó, TokenPost từng đưa tin rằng chỉ có 3% người lao động Mỹ cho biết họ mất việc vì tự động hóa AI, cũng cho thấy tác động của AI có thể không phải là sự thay thế quy mô lớn mà là thay đổi ở một số công việc và lộ trình thăng tiến cụ thể. Nghiên cứu lần này cũng tập trung vào xu hướng lương theo từng nhóm nghề hơn là mức giảm việc làm.

Suy cho cùng, chỉ riêng việc mức độ tiếp xúc AI và đà tăng lương chậm lại xuất hiện cùng lúc thì chưa đủ để khẳng định mối quan hệ nhân quả giữa hai yếu tố này. Cần xem xét đồng thời trình độ kỹ năng theo từng ngành nghề, phạm vi mẫu khảo sát, cũng như xu hướng kinh tế và thay đổi cơ cấu việc làm theo ngành mới có thể lý giải sự khác biệt giữa hai phân tích trên.