Nghịch lý AI: Đầu tư khổng lồ nhưng đóng góp kinh tế không đáng kể
Một báo cáo gây chấn động từ Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia Mỹ vừa tiết lộ sự thật đáng ngạc nhiên: dù các công ty đã chi hơn 250 tỷ USD cho trí tuệ nhân tạo trong năm 2024, công nghệ này hầu như không tạo ra tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế và năng suất lao động tại Mỹ.
Cuộc khảo sát với 6.000 giám đốc điều hành
Nghiên cứu dựa trên khảo sát gần 6.000 giám đốc điều hành cấp cao, bao gồm CEO và CFO từ các công ty tại Mỹ, Anh, Đức và Australia. Kết quả cho thấy một bức tranh đáng thất vọng: khoảng 70% công ty cho biết đang sử dụng AI ở một hình thức nào đó, nhưng gần 90% trong số họ thừa nhận công nghệ này không tạo ra tác động đáng kể đến số lượng nhân viên hoặc năng suất lao động trên mỗi nhân viên trong ba năm qua.
Đáng chú ý, các giám đốc điều hành chỉ dành trung bình 1,5 giờ mỗi tuần để làm việc với AI, và một trong bốn người được hỏi cho biết họ chưa bao giờ sử dụng công nghệ này tại nơi làm việc.
Phân tích từ các chuyên gia kinh tế hàng đầu
Jan Hatzius, kinh tế trưởng của Goldman Sachs, khẳng định trong một cuộc phỏng vấn với Atlantic Council rằng chi tiêu đầu tư vào AI đã có "gần như bằng không" đóng góp vào tăng trưởng GDP Mỹ trong năm 2025. Ông nhấn mạnh: "Chúng tôi thực sự không coi đầu tư AI là yếu tố mạnh mẽ thúc đẩy tăng trưởng. Có rất nhiều thông tin sai lệch về tác động của đầu tư AI đối với tăng trưởng GDP Mỹ năm 2025, và nó nhỏ hơn nhiều so với những gì thường được nhận thức."
Sự mâu thuẫn càng trở nên rõ rệt khi xem xét mức đầu tư khổng lồ. Các gã khổng lồ công nghệ như Meta, Amazon, Google và OpenAI đã chi hàng tỷ USD vào AI trong năm ngoái, với tổng chi tiêu doanh nghiệp vượt quá 250 tỷ USD trong năm 2024. Họ dự kiến sẽ chi thêm khoảng 700 tỷ USD trong năm nay cho hàng chục trung tâm dữ liệu mới để huấn luyện và vận hành các mô hình tiên tiến.
Lý do đằng sau nghịch lý
Ông Hatzius chỉ ra một nguyên nhân quan trọng: phần lớn thiết bị cung cấp năng lượng cho AI đều được nhập khẩu. Trong khi các công ty Mỹ đang chi hàng tỷ USD, việc nhập khẩu chip và phần cứng đã bù trừ những khoản đầu tư đó trong tính toán GDP. "Phần nhiều khoản đầu tư AI mà chúng ta đang thấy ở Mỹ góp phần vào GDP của Đài Loan và GDP của Hàn Quốc nhưng không thực sự đóng góp nhiều cho GDP Mỹ," ông giải thích.
Tình huống này khiến các nhà kinh tế nhớ lại nghịch lý năng suất Solow từ 40 năm trước. Năm 1987, nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Robert Solow đã viết: "Bạn có thể thấy thời đại máy tính ở khắp mọi nơi trừ trong các số liệu thống kê năng suất." Khi đó, các công ty đổ hàng tỷ USD vào máy tính lớn và PC, nhưng tăng trưởng năng suất Mỹ thực sự chậm lại.
Torsten Slok, kinh tế trưởng của Apollo, hiện lặp lại nhận xét tương tự: "AI có mặt ở khắp mọi nơi trong câu chuyện kinh tế vĩ mô nhưng bạn không thấy nó trong dữ liệu. Ngày nay, bạn không thấy AI trong dữ liệu việc làm, dữ liệu năng suất hay dữ liệu lạm phát."
Hiệu quả vi mô nhưng thất bại ở cấp độ vĩ mô
Nghịch lý này trở nên đặc biệt khó hiểu khi ở cấp độ vi mô, AI thực sự chứng minh hiệu quả. Các thí nghiệm có kiểm soát cho thấy năng suất cá nhân tăng 34-40%, đặc biệt đối với những người lao động ít kinh nghiệm hơn. Nhân viên dịch vụ khách hàng, lập trình viên và người viết đều cho thấy mức tăng thực sự trong môi trường thử nghiệm.
Tuy nhiên, khi nhìn vào cấp độ công ty, 80-95% các dự án thí điểm AI không bao giờ mở rộng thành công. Nghiên cứu tiết lộ những lý do cụ thể:
- Những người có hiệu suất cao nhất chỉ thấy mức tăng nhẹ, đôi khi chất lượng thậm chí giảm nhẹ
- 80% thời gian tiết kiệm được thông qua AI được phân bổ lại cho các nhiệm vụ khác thay vì tăng sản lượng
- Việc mở rộng quy mô đòi hỏi cơ sở hạ tầng dữ liệu mới, thiết kế lại quy trình và đào tạo nhân viên mà hầu hết công ty chưa cam kết thực hiện
- Hầu hết việc sử dụng AI vẫn còn nông cạn - soạn thảo email, tóm tắt tài liệu, tiết kiệm thời gian nhỏ mà hầu như không được ghi nhận trong số liệu toàn công ty
Hy vọng từ tương lai
Dù vậy, vẫn có những tín hiệu tích cực. Bùng nổ công nghệ thông tin của những năm 1970 và 1980 cuối cùng đã nhường chỗ cho sự gia tăng mạnh mẽ về năng suất vào những năm 1990 và đầu những năm 2000, bao gồm mức tăng 1,5% tăng trưởng năng suất từ năm 1995 đến 2005 sau nhiều thập kỷ suy giảm.
Erik Brynjolfsson, giám đốc Phòng thí nghiệm Kinh tế Kỹ thuật số của Đại học Stanford, cho rằng xu hướng có thể đã bắt đầu đảo ngược. Ông quan sát thấy GDP quý 4 đang theo dõi tăng 3,7%, cho thấy khả năng bùng nổ năng suất. Phân tích của ông chỉ ra mức tăng năng suất Mỹ là 2,7% năm ngoái, mà ông cho là do quá trình chuyển đổi từ đầu tư AI sang thu hoạch lợi ích của công nghệ.
Daron Acemoglu, một nhà kinh tế học đoạt giải Nobel khác, chia sẻ quan điểm thận trọng: "Tôi không nghĩ chúng ta nên coi thường 0,5% trong 10 năm. Điều đó tốt hơn là không có gì. Nhưng nó chỉ đáng thất vọng so với những lời hứa mà mọi người trong ngành và trong báo chí công nghệ đang đưa ra."
Có thể phải mất nhiều năm nữa, AI mới thực sự tác động đến tăng trưởng của nền kinh tế Mỹ một cách rõ rệt, giống như cách công nghệ thông tin đã làm trong quá khứ.
