Rủi ro mới từ làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào AI:Nguy cơ lạm phát hiển hiện

Các nhà phân tích cho rằng, năm 2027 sẽ gia tăng lạm phát khi nhu cầu về điện, chip, hạ tầng và nhân lực tăng nhanh hơn khả năng đáp ứng của các nền kinh tế.

Yêu cầu ngày càng cao về năng lực AI thúc đẩy cuộc đua đầu tư trên toàn cầu. Ảnh: NVIDIA

Thống đốc Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) Lisa Cook ngày 2-10 cảnh báo, đầu tư vào AI có thể trở thành một trong những nguồn gây sức ép lạm phát mà Fed phải theo dõi trong năm 2027.

Theo đó, nhu cầu tăng mạnh đối với chip, phần mềm, trung tâm dữ liệu và nhân lực đang tạo ra những áp lực mới đối với giá cả. Nhận xét được nêu ra trong bối cảnh cuộc đua phát triển AI đang bước sang một giai đoạn mới, khi những khoản đầu tư dành cho công nghệ này ngày càng lớn và bắt đầu tạo ra tác động rõ rệt tới nền kinh tế thực.

Làn sóng đầu tư vào AI đang mở rộng rất nhanh, ban đầu là từ các công ty phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo và chuyển dần sang toàn bộ hệ sinh thái công nghệ.

Dòng vốn đổ vào trung tâm dữ liệu, chip, máy chủ, mạng lưới và các hạ tầng liên quan đang ngày càng có ảnh hưởng tới nhu cầu đầu tư, thương mại, thị trường vốn và triển vọng tăng trưởng của nhiều nền kinh tế. Tác động của AI đối với thị trường lao động cũng đang trở thành một biến số quan trọng của nền kinh tế.

Theo Reuters, các tập đoàn như Amazon, Alphabet, Microsoft và Meta dự kiến chi tổng cộng khoảng 650 tỷ USD trong năm 2026, chủ yếu để mở rộng trung tâm dữ liệu và hạ tầng phục vụ AI, tăng mạnh so với khoảng 400 tỷ USD năm 2025. Dòng vốn này kéo theo những dự án có quy mô chưa từng thấy trong lĩnh vực công nghệ.

Còn OpenAI, Oracle và SoftBank đã thúc đẩy dự án Stargate với kế hoạch đầu tư tới 500 tỷ USD cho hạ tầng AI tại Mỹ trong nhiều năm. Các tập đoàn công nghệ đồng thời chạy đua ký hợp đồng điện dài hạn, đặt mua chip và xây dựng thêm trung tâm dữ liệu.

Rõ ràng, AI đã vượt khỏi phạm vi của một chu kỳ nâng cấp công nghệ thông thường để trở thành một trong những động lực đầu tư cơ sở hạ tầng lớn nhất của nền kinh tế Mỹ.

Bản chất của vấn đề nằm ở chỗ AI không chỉ là phần mềm hay thuật toán. Để vận hành các mô hình AI ngày càng lớn, các doanh nghiệp phải xây dựng những trung tâm dữ liệu có quy mô rất lớn, trang bị hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn bộ xử lý chuyên dụng, cùng hệ thống lưu trữ, làm mát và kết nối tốc độ cao.

Những khoản đầu tư này kéo theo nhu cầu lớn đối với điện năng, chất bán dẫn, bộ nhớ, thiết bị mạng, thép, đồng, máy biến áp và nhiều loại vật liệu công nghiệp khác, từ đó tác động tới lạm phát.

Tương tự, nhu cầu đối với chip và thiết bị phục vụ trung tâm dữ liệu cũng đang tăng nhanh hơn khả năng mở rộng sản xuất của một số nhà cung cấp, dẫn đến giá nguyên liệu, thiết bị và dịch vụ liên quan cũng có thể tăng theo. Những chi phí này cuối cùng có thể được chuyển một phần sang người tiêu dùng thông qua giá hàng hóa và dịch vụ.

Cùng với đó, nhu cầu về lao động có chuyên môn sẽ thúc đẩy doanh nghiệp phải cạnh tranh để thu hút nhân lực, qua đó đẩy tiền lương tại những ngành liên quan tăng lên. Chi phí lao động cao hơn có thể tiếp tục khiến giá cả tăng lên...

Điều này đặc biệt đáng chú ý với Mỹ, giữa lúc Fed đang phải cân bằng giữa hai mục tiêu: Kiểm soát lạm phát và duy trì điều kiện thuận lợi cho tăng trưởng.

Nếu đầu tư vào AI tiếp tục tạo sức ép lên giá cả, Fed có thể phải duy trì lãi suất cao hơn dự kiến. Nhưng lãi suất cao lại làm tăng chi phí vốn đối với chính những doanh nghiệp đang bỏ tiền xây dựng trung tâm dữ liệu và phát triển công nghệ.

Vì vậy, AI có thể tạo ra một nghịch lý chính sách: Công nghệ được kỳ vọng nâng năng suất và giúp giảm lạm phát trong dài hạn lại có thể tạo thêm áp lực lạm phát trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển.

Dĩ nhiên, áp lực không chỉ nằm bên trong nước Mỹ. Cuộc đua AI thực tế đã kéo theo làn sóng đầu tư vào trung tâm dữ liệu, nhà máy chip và hạ tầng điện khắp mọi nơi. Nhu cầu tăng mạnh đối với chất bán dẫn, bộ nhớ, thiết bị điện, đồng, đất hiếm và năng lượng có thể đẩy giá các loại hàng hóa đầu vào trên phạm vi quốc tế.

Nếu đầu tư AI tiếp tục tăng nhanh trong khi năng lực cung ứng toàn cầu không mở rộng tương ứng, AI sẽ buộc các ngân hàng trung ương ở nhiều nền kinh tế phải tính đến một biến số mới trong chính sách tiền tệ.

Tuy nhiên, sẽ là thiếu sót nếu chỉ nhìn AI như một nguồn gây lạm phát. Trong dài hạn, chính công nghệ này có thể tạo ra tác động ngược lại. Nếu AI giúp doanh nghiệp tự động hóa nhiều công đoạn, sử dụng lao động hiệu quả hơn, tăng sản lượng và giảm chi phí, năng suất của toàn nền kinh tế có thể tăng đủ nhanh để bù đắp những sức ép ban đầu. Khi đó, AI có thể chuyển từ một yếu tố làm tăng chi phí sang một động lực giúp giảm chi phí.

Dù theo kịch bản nào, mối liên hệ giữa AI và lạm phát sẽ là bài toán kinh tế đáng chú ý của năm 2027. Do đó, thách thức lớn của AI trong giai đoạn tiếp theo có thể không còn nằm ở việc công nghệ có thể làm được gì, mà ở chỗ nền kinh tế toàn cầu có đủ nguồn lực để đáp ứng tốc độ phát triển của công nghệ hay không.