Cục Dự trữ Liên bang (FED) phó chủ tịch: Đánh giá bong bóng AI từ bốn chiều.

Tác giả: Zhang Feng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình nền kinh tế và bức tranh tài chính toàn cầu với tốc độ chưa từng có. Khi thị trường vốn tiếp tục hưng phấn với các công ty liên quan đến AI, một câu hỏi không thể tránh khỏi đã nổi lên: Liệu chúng ta có đang chứng kiến một cơn sốt đầu cơ tương tự như bong bóng Internet vào cuối những năm 90 không?

Năm 2025, Phó Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang Philip N. Jefferson đã hệ thống trình bày phân tích so sánh giữa cơn sốt AI hiện tại và thời kỳ bong bóng Internet tại hội nghị ổn định tài chính của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Cleveland, và đưa ra bốn chỉ số then chốt để xác định xem AI có đang trong tình trạng bong bóng hay không. Bài phát biểu này không chỉ phản ánh sự quan sát thận trọng của ngân hàng trung ương quan trọng nhất thế giới đối với công nghệ mới nổi, mà còn cung cấp cho các nhà tham gia thị trường một khuôn khổ rõ ràng để đánh giá một cách lý trí về cơn sốt AI.

Một, Quan sát của Cục Dự trữ Liên bang: Sứ mệnh kép và ổn định tài chính

Tất cả các chính sách và quan sát của Cục Dự trữ Liên bang đều xoay quanh “sứ mệnh đôi” hợp pháp của nó - tối đa hóa việc làm và ổn định giá cả. Jefferson đã chỉ ra rằng việc đánh giá ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo phải bắt đầu từ nhiệm vụ cơ bản này. Điều này có nghĩa là, Cục Dự trữ Liên bang quan tâm đến AI không chỉ bởi những đột phá công nghệ hoặc hiệu suất thị trường, mà còn bởi nó ảnh hưởng đến mức độ việc làm tổng thể, năng suất lao động, tiềm năng tăng trưởng kinh tế và xu hướng lạm phát như thế nào.

Từ góc độ việc làm, AI thể hiện hiệu ứng kép. Một mặt, nó thúc đẩy việc làm bằng cách nâng cao hiệu suất công việc, tạo ra các vị trí mới (như phát triển, triển khai và bảo trì AI); mặt khác, hiệu ứng thay thế tự động hóa của nó có thể dẫn đến sự thu hẹp của một số nghề, đặc biệt là có thể tác động lớn hơn đến những lao động trẻ và ít kinh nghiệm. Jefferson chỉ ra rằng, nếu AI chỉ thay thế lao động hiện có mà không đồng thời tạo ra các vị trí mới, điều này có thể gây ra sự chậm lại kinh tế trong ngắn hạn. Cái gọi là “thay thế và bổ sung” này là sự cân bằng động, là cốt lõi để đánh giá ảnh hưởng cấu trúc của AI đối với thị trường lao động.

Từ góc độ ổn định giá cả, AI nâng cao năng suất giúp giảm chi phí sản xuất, tạo áp lực giảm giá đối với hàng hóa. Việc phân bổ tài nguyên hiệu quả, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, hỗ trợ ra quyết định và các ứng dụng khác có thể kiềm chế lạm phát. Nhưng đồng thời, việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI (như trung tâm dữ liệu) đã làm tăng giá đất đai, năng lượng và các yếu tố đầu vào khác, và sự gia tăng lương của nhân tài AI cũng có thể dẫn đến lạm phát do chi phí. Ảnh hưởng hai chiều này khiến hiệu ứng ròng của AI đối với lạm phát trở nên đầy bất định, cần được theo dõi liên tục.

Để thực hiện nhiệm vụ kép, một hệ thống tài chính ổn định và có khả năng chống chọi là rất quan trọng. Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) liên tục theo dõi rủi ro hệ thống thông qua báo cáo tài chính bán niên (FSR). Khảo sát mới nhất cho thấy 30% người liên hệ trên thị trường coi “sự thay đổi thái độ đối với AI” là rủi ro đáng kể cho hệ thống tài chính, tăng mạnh từ 9% vào mùa xuân. Điều này dường như cảnh báo rằng nếu kỳ vọng lạc quan của thị trường đối với AI bất ngờ đảo ngược, có thể dẫn đến việc điều kiện tài chính thắt chặt và suy thoái kinh tế. Do đó, việc Fed đưa AI vào khung giám sát ổn định tài chính là nhằm phòng ngừa sự bùng nổ tài sản và sự dễ bị tổn thương tài chính có thể phát sinh từ cơn sốt công nghệ.

Hai, khung giám sát: FSR và theo dõi tâm lý thị trường

Việc Fed giám sát AI không diễn ra một cách tách biệt, mà được tích hợp vào hệ thống đánh giá ổn định tài chính tổng thể của họ. FSR không chỉ chú trọng đến các rủi ro truyền thống như tỷ lệ đòn bẩy, định giá tài sản, rủi ro tài chính, mà còn đưa các thay đổi cấu trúc do công nghệ mới mang lại vào tầm nhìn. Jefferson nhấn mạnh rằng các nhà hoạch định chính sách phải phân biệt giữa “biến động theo chu kỳ” và “thay đổi cấu trúc”, trong đó AI rất có thể thuộc về loại sau. Điều này có nghĩa là, sự gia tăng năng suất do AI mang lại có thể thay đổi mối quan hệ giữa việc làm và lạm phát, từ đó ảnh hưởng đến cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ.

Cảm xúc thị trường là một trong những điểm chính mà FSR quan tâm. Cuộc khảo sát cho thấy, gần một phần ba những người tham gia thị trường đã nhận thức được những rủi ro tiềm ẩn của sự đảo ngược cảm xúc AI. Sự đồng thuận này có thể trở thành một “tiên tri tự thực hiện” - một khi câu chuyện lạc quan chuyển hướng, việc rút vốn nhanh chóng có thể dẫn đến sự điều chỉnh giá tài sản mạnh mẽ. So với thời kỳ bong bóng internet, tốc độ truyền tải thông tin ngày nay và sự phổ biến của giao dịch thuật toán có thể khuếch đại sự biến động của thị trường. Do đó, việc Cục Dự trữ Liên bang theo dõi các chỉ số cảm xúc thực chất là một cảnh báo sớm đối với các rủi ro hệ thống tiềm ẩn.

Ngoài ra,AI trong ngành tài chính cũng mang lại những thách thức giám sát mới. Giao dịch tần suất cao, tư vấn đầu tư thông minh, mô hình rủi ro và các công cụ AI khác không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn có thể gây ra những rủi ro đồng nhất mới và tính chu kỳ. Cục Dự trữ Liên bang đang tăng cường nhận diện và đánh giá những rủi ro mới nổi này thông qua việc mở rộng bộ công cụ phân tích (bao gồm cả việc sử dụng công nghệ AI).

Ba, bốn chỉ số cốt lõi: Thước đo để đánh giá bong bóng AI

Jefferson đã tinh chế ra bốn điểm khác biệt chính bằng cách so sánh cơn sốt AI hiện tại với bong bóng internet vào cuối những năm 1990, những khác biệt này có thể trở thành chỉ số cốt lõi để đánh giá xem liệu có tồn tại bong bóng nghiêm trọng trong lĩnh vực AI hiện tại hay không.

(Một) Cơ sở lợi nhuận: Từ “câu chuyện điều khiển” đến “hỗ trợ lợi nhuận”

Thời kỳ bong bóng Internet, nhiều công ty chỉ dựa vào khái niệm “.com” để niêm yết, thiếu mô hình lợi nhuận bền vững, doanh thu thấp thậm chí là bằng không, phụ thuộc vào tài trợ bên ngoài và sự cuồng nhiệt của thị trường để duy trì hoạt động. So với đó, các công ty dẫn đầu trong lĩnh vực AI hiện tại (như một số ông lớn công nghệ) thường có các kênh lợi nhuận vững chắc và đa dạng. Họ không chỉ tạo ra doanh thu trực tiếp từ dịch vụ AI, mà còn tích hợp sâu AI vào hệ thống sản phẩm hiện có, nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp cốt lõi. Mô hình phát triển “hỗ trợ lợi nhuận” này khiến đầu tư vào AI có cơ sở cơ bản hơn, giảm không gian cho sự đầu cơ thuần túy.

Tuy nhiên, Jefferson cũng chỉ ra rằng sự sôi động của thị trường tư nhân có thể phần nào che khuất khó khăn về lợi nhuận của các công ty AI giai đoạn đầu. Một lượng lớn vốn đầu tư mạo hiểm đổ vào các công ty khởi nghiệp AI, những công ty này mặc dù chưa niêm yết nhưng có giá trị định giá cao, nếu trong tương lai không thể đạt được lợi nhuận, vẫn có thể trở thành nguồn rủi ro. Do đó, việc quan sát các chỉ số lợi nhuận cần phải cân nhắc cả thị trường công khai và thị trường tư nhân.

(ii) Mức độ định giá: Tỷ lệ giá trên thu nhập tương đối kiềm chế

Vào đỉnh điểm của bong bóng internet, tỷ số P/E của các công ty internet thường đạt hàng trăm thậm chí hàng nghìn lần, phản ánh sự lạc quan phi lý của thị trường đối với tăng trưởng dài hạn. Hiện tại, mặc dù giá cổ phiếu của các công ty có ý tưởng AI đã tăng mạnh, nhưng tỷ số P/E của chúng vẫn thấp hơn nhiều so với mức đỉnh lịch sử. Điều này phần nào cho thấy, trong khi nhà đầu tư đang hăng hái theo đuổi AI, họ vẫn đang ở một mức độ nào đó neo giữ vào lợi nhuận thực tế và dòng tiền của doanh nghiệp.

Tất nhiên, tính hợp lý của việc định giá cần được đánh giá tổng hợp dựa trên đặc điểm ngành và giai đoạn tăng trưởng. AI, như một công nghệ đa mục đích, có tiềm năng tạo ra giá trị lâu dài rất lớn, việc có mức giá cao hợp lý là có cơ sở. Nhưng nếu định giá tăng quá nhanh mà không liên quan đến các yếu tố cơ bản, vẫn có thể phát sinh bong bóng. Cục Dự trữ Liên bang quan tâm đến các chỉ số định giá chính là để phân biệt giữa các yếu tố hợp lý và tín hiệu quá nóng trong sự nhiệt tình của thị trường.

(3) Số lượng công ty niêm yết: Độ rộng đầu cơ hạn chế

Từ năm 1999 đến 2000, hơn 1000 công ty Internet đã niêm yết, hình thành nên một cơn sốt đầu cơ “nở rộ khắp nơi”, thậm chí chỉ cần đổi tên thêm “．com” cũng có thể đẩy giá cổ phiếu lên. Hiện tại, số công ty niêm yết được phân loại rõ ràng là “doanh nghiệp cốt lõi AI” khoảng 50 công ty (dựa trên các chỉ số cụ thể), số lượng này ít hơn nhiều so với thời kỳ bong bóng Internet. Điều này cho thấy hành vi đầu cơ trên thị trường tương đối tập trung, chưa lan rộng ra toàn bộ thị trường.

Tuy nhiên, Jefferson cũng nhắc nhở rằng thị trường tư nhân có thể ẩn chứa nhiều công ty khởi nghiệp AI, mặc dù chúng chưa được niêm yết công khai nhưng hoạt động huy động vốn rất sôi nổi. Nếu những công ty này trong tương lai đồng loạt niêm yết hoặc môi trường huy động vốn biến động, chúng có thể trở thành những yếu tố không ổn định mới. Do đó, chỉ số “số lượng công ty” cần được theo dõi một cách linh hoạt, bao gồm cả lĩnh vực công khai và tư nhân.

(bốn) Đòn bẩy tài chính: Độ phụ thuộc vào nợ thấp.

Trong thời kỳ bong bóng Internet, nhiều công ty phụ thuộc vào tài trợ vốn cổ phần, đòn bẩy nợ hạn chế, điều này ở một mức độ nào đó đã giảm thiểu tác động trực tiếp của sự sụp đổ bong bóng đối với hệ thống tài chính. Hiện nay, các công ty AI cũng ít phụ thuộc vào tài trợ nợ, điều này có lợi cho việc hạn chế truyền tải rủi ro. Tuy nhiên, xu hướng gần đây cho thấy, để hỗ trợ cho các khoản đầu tư khổng lồ vào hạ tầng AI (như trung tâm dữ liệu, cụm tính toán), một số doanh nghiệp đã bắt đầu tăng cường phát hành trái phiếu và tài trợ tín dụng.

Jefferson đặc biệt chỉ ra rằng, khi AI mở rộng từ cấp độ phần mềm sang cơ sở hạ tầng phần cứng, nhu cầu đầu tư vốn tăng mạnh, có thể dẫn đến tỷ lệ đòn bẩy dần gia tăng. Nếu tâm trạng AI đảo ngược, các công ty có đòn bẩy cao sẽ phải đối mặt với áp lực trả nợ lớn hơn, từ đó rủi ro sẽ lan rộng ra các lĩnh vực kinh tế rộng lớn hơn thông qua các kênh tín dụng. Do đó, cần phải chú ý chặt chẽ đến xu hướng biến đổi của các chỉ số đòn bẩy.

Bốn, những gợi ý cho các nhà kinh doanh trong thị trường

Diễn giải của Jefferson không chỉ cung cấp khung phân tích cho các nhà hoạch định chính sách, mà còn mang lại những gợi ý quan trọng cho nhà đầu tư, doanh nghiệp và các nhà nghiên cứu:

Đầu tiên, việc quan sát vấn đề cần bắt nguồn từ nhiệm vụ cơ bản của người quan sát. Các nhà đầu tư nên vượt ra ngoài tâm lý thị trường ngắn hạn, phân tích sâu sắc tác động thực chất của công nghệ AI đối với các yếu tố cơ bản của doanh nghiệp (khả năng sinh lợi, cấu trúc chi phí, rào cản cạnh tranh). Doanh nghiệp cần tập trung vào cách AI nâng cao năng suất và khả năng cạnh tranh lâu dài của mình, thay vì mù quáng theo đuổi các khái niệm.

Thứ hai, phân biệt giữa biến động chu kỳ và thay đổi cấu trúc. AI đại diện cho một cuộc cách mạng công nghệ có thể kéo dài hàng chục năm, ảnh hưởng của nó là cấu trúc. Trong biến động thị trường, cần phân biệt giữa xu hướng dài hạn và tiếng ồn ngắn hạn, tránh nhầm lẫn cơ hội cấu trúc thành bong bóng chu kỳ, hoặc ngược lại.

Thứ ba, chú ý đến phản ứng tổng thể của thị trường và rủi ro hệ thống. Sự tăng giá của một công ty hoặc ngành cụ thể chưa chắc đã tạo thành bong bóng, cần đánh giá mức định giá tổng thể của thị trường, độ tập trung của vốn, tình hình đòn bẩy và tính nhất quán của cảm xúc. Đặc biệt cần cảnh giác với dấu hiệu chuyển từ “hỗ trợ lợi nhuận” sang “điều khiển bởi câu chuyện” trong câu chuyện về AI.

Thứ tư, tận dụng các công cụ phân tích, bao gồm cả AI. Công nghệ AI có thể được sử dụng để đánh giá chính xác hơn về rủi ro thị trường, giá trị doanh nghiệp và tác động kinh tế. Những người hành nghề nên tích cực sử dụng phân tích dữ liệu, học máy và các công cụ khác để nâng cao chất lượng quyết định, đồng thời cảnh giác với những rủi ro mới có thể phát sinh từ sự đồng nhất của các mô hình.

Năm, Tham gia liên tục, đa chiều, động với lý trí và đam mê

Kết luận cuối cùng của Jefferson tương đối lạc quan thận trọng: Dựa trên bốn khía cạnh so sánh là cơ sở lợi nhuận, mức định giá, số lượng công ty và đòn bẩy tài chính, làn sóng AI hiện tại có sự khác biệt rõ ràng so với bong bóng Internet, khả năng tái diễn sự sụp đổ mạnh mẽ vào cuối những năm 1990 là khá thấp. Sự phát triển của AI gắn liền với một số công ty trưởng thành có lợi nhuận ổn định, và toàn bộ hệ thống tài chính có độ bền cao.

Tuy nhiên, sự không chắc chắn vẫn còn tồn tại. Tác động lâu dài của AI đối với việc làm, lạm phát và năng suất vẫn cần thời gian để xác minh; tâm lý thị trường có thể đảo chiều; mức độ hoạt động của thị trường tư nhân có thể che giấu rủi ro; khả năng đầu tư vào cơ sở hạ tầng làm gia tăng đòn bẩy cần được cảnh báo. Do đó, Cục Dự trữ Liên bang sẽ tiếp tục theo dõi sự phát triển của AI, đảm bảo rằng nó diễn ra trong một môi trường tài chính ổn định và kiên cường, cuối cùng phục vụ cho mục tiêu tối đa hóa việc làm và ổn định giá cả.

Đối với thị trường, phân tích của Jefferson cung cấp một chiếc hộp công cụ để đánh giá hợp lý các khoản đầu tư vào AI. Trong làn sóng cách mạng công nghệ và sự nhiệt tình của vốn, việc giữ tỉnh táo, phân biệt bản chất và bề ngoài, tập trung vào giá trị lâu dài có thể là tư thế tốt nhất để tránh bong bóng và đón nhận sự thay đổi. Liệu AI có phải là bong bóng không? Câu trả lời không nằm ở việc đơn giản là có hay không, mà nằm trong việc quan sát và đánh giá liên tục, đa chiều và động.