Chúng ta đều lo lắng bị AI thay thế, nhưng dự đoán ngày tận thế của Citrini đã bỏ lỡ điều gì?

Một bài viết hay có thể khiến thị trường nhầm lẫn giữa “suy diễn kịch bản” với “dự đoán thực tế”.

Vào ngày 22 tháng 2 năm 2026, một báo cáo có tiêu đề “Cuộc khủng hoảng tình báo toàn cầu năm 2028” đã làm nổ tung thị trường tài chính và truyền thông xã hội, vượt qua 27 triệu lượt xem. Vào ngày báo cáo, IBM giảm 13%, DoorDash, American Express, KKR và các công ty khác giảm hơn 6%.

Báo cáo này là của James van Geelen, người sáng lập Citrini Research. Nhà nghiên cứu 33 tuổi có hơn 180.000 người theo dõi trên X và Substack của anh ấy đứng đầu trong số các tác giả tài chính, tập trung vào đầu tư cổ phiếu theo chủ đề và nghiên cứu vĩ mô toàn cầu, với tài sản chéo, phong cách liên kết ngang và lợi nhuận danh mục đầu tư thực tế hơn 200% kể từ năm 2023. Dưới hình thức khấu trừ kịch bản, báo cáo hư cấu hóa một tương lai được thiết lập vào năm 2028: AI sẽ thay thế lao động cổ cồn trắng trên quy mô lớn chỉ trong hai năm, dẫn đến thu hẹp tiêu dùng, vỡ nợ tài sản phần mềm và khủng hoảng tín dụng, cuối cùng đẩy nền kinh tế vào trạng thái biến dạng cùng tồn tại của “thịnh vượng công nghệ” và “suy thoái xã hội”. Van Geelen lưu ý ở đầu bài viết: "Bài viết này nói về một kịch bản có thể xảy ra, không phải là một lời tiên tri. "Nhưng thị trường rõ ràng không có đủ kiên nhẫn để phân biệt giữa hai loại này.

Tuy nhiên, đáng chú ý hơn sự hoảng loạn thị trường ngắn ngủi là cuộc thảo luận rộng rãi mà bài viết này đã gây ra trong vài ngày qua. Từ giới học thuật đến giới đầu tư, từ Phố Wall đến Internet Trung Quốc, hơn một chục bài báo phản hồi từ các góc độ khác nhau đã lần lượt xuất hiện. Thay vì lắng nghe một kết luận cực đoan, có lẽ chúng ta có thể ghép lại một tương lai rõ ràng hơn từ “sự phân kỳ và chồng chéo” của các quan điểm.

Citrini nói gì

Chủ đề logic trong bài viết của Citrini không phức tạp: Bước nhảy vọt về khả năng AI dẫn đến việc thay thế quy mô lớn các công việc cổ cồn trắng → Tỷ lệ thất nghiệp gia tăng dẫn đến thu hẹp chi tiêu của người tiêu dùng → Các sản phẩm tài chính có cấu trúc với SaaS là tài sản cơ bản đang trải qua làn sóng vỡ nợ → Khủng hoảng tín dụng lan sang hệ thống tài chính rộng lớn hơn → Nền kinh tế đang ở trong tình trạng biến dạng, nơi “bùng nổ kỹ thuật” và “suy thoái xã hội” cùng tồn tại.

Mọi mắt xích trong chuỗi nhân quả này không phải là không có cơ sở. Nhưng suy luận chúng thành một cuộc khủng hoảng trong một lần đòi hỏi một loạt các giả định triệt để.

Có nhiều cách để tháo dỡ chuỗi này. Chúng ta cũng có thể theo dõi ba lập luận phụ cốt lõi, cụ thể là tốc độ và quy mô của việc thay thế lao động, cơ chế truyền tải của sự sụp đổ nhu cầu và khả năng xảy ra một cuộc khủng hoảng tài chính, và xem những tiếng nói khác nhau đang tranh cãi về điều gì xung quanh mỗi mắt xích.

Nó không bị phá vỡ, nó không được thiết lập

Điểm khởi đầu của sự suy luận của Citrini là sự thay thế quy mô lớn của AI cho lực lượng lao động cổ cồn trắng. Theo câu chuyện của ông, quá trình này tăng tốc mạnh mẽ từ năm 2026 đến năm 2028, với những người hành nghề luật, phân tích tài chính, phát triển phần mềm, dịch vụ khách hàng, v.v. phải chịu gánh nặng.

Mức độ thay đổi về tỷ lệ phần trăm chi tiêu của doanh nghiệp cho các nhà cung cấp mô hình AI và nền tảng lực lượng lao động trực tuyến, được nhóm theo mức độ tiếp xúc với AI trong ngành

Có bằng chứng ủng hộ quan điểm của Citrini. Một nghiên cứu thực nghiệm dựa trên dữ liệu chi tiêu doanh nghiệp của Bick, Brandin và Deming cho thấy sau khi phát hành ChatGPT, các công ty có mức độ tiếp xúc cao nhất với AI (tức là những công ty trước đây dành thị phần lớn nhất trên thị trường lao động trực tuyến) đã tăng đáng kể chi tiêu cho các nhà cung cấp mô hình AI trong khi giảm chi tiêu của họ trên thị trường lao động trực tuyến, giảm khoảng 15%. Điều quan trọng cần lưu ý là sự thay thế này không phải là “hoán đổi cân bằng” - cứ giảm 1 đô la chi tiêu thị trường lao động của một doanh nghiệp, nó chỉ làm tăng chi tiêu cho AI từ 0,03 đô la đến 0,30 đô la. Nói cách khác, AI đang thực hiện cùng một khối lượng công việc với chi phí thấp hơn nhiều so với nỗ lực của con người.

Nhưng Citrini có thể đã đánh giá quá cao tốc độ mà sự thay đổi đang xảy ra. Một số đối tác trích dẫn ngành đại lý bất động sản ở Hoa Kỳ, vẫn sử dụng hơn 1,5 triệu người ngày nay, mặc dù thực tế là công nghệ từ lâu đã có thể giảm đáng kể số lượng nhà môi giới. Quán tính của hệ thống, các rào cản giám sát và trò chơi lợi ích trong ngành tạo thành một tuyến phòng thủ mạnh hơn nhiều so với công nghệ. Ông tin rằng Citrini đã đánh giá thấp nghiêm trọng sự kháng cự của “tiềm năng thể chế”.

Những người khác chỉ ra rằng các cú sốc công nghệ trong lịch sử là những kích thích tích cực về phía nguồn cung - chúng có thể đi kèm với việc tái cơ cấu việc làm trong ngắn hạn, nhưng về lâu dài, chúng tạo ra nhiều không gian đầu ra hơn là phá hủy.

Trên thực tế, nhìn lại mọi vòng phát triển công nghệ đa năng trong suốt lịch sử, quá trình từ phòng thí nghiệm đến thâm nhập hàng loạt luôn chậm hơn nhiều so với sự trưởng thành của chính công nghệ. Phải mất 30 năm để điện đi từ 5% lên 50% thâm nhập hộ gia đình, 35 năm đối với điện thoại và 5 năm đối với ngay cả những điện thoại thông minh nhanh nhất. Khả năng kỹ thuật của AI có thể đủ để phá vỡ nhiều ngành công nghiệp, nhưng khoảng cách giữa khả năng kỹ thuật và sự hấp thụ của thể chế chưa bao giờ được thu hẹp bởi chính khả năng.

Mắt xích quan trọng thứ hai trong câu chuyện của Citrini là một vòng xoáy đi xuống về phía cầu: thất nghiệp → thu nhập giảm→ tiêu dùng giảm→ thu nhập doanh nghiệp giảm → sa thải hơn nữa.

Citrini nhầm lẫn giảm phát phía cầu với giảm phát phía cung về vấn đề này. Điều đầu tiên có nghĩa là sức mua của người tiêu dùng đang bị thu hẹp, trong khi điều thứ hai là những tiến bộ công nghệ đã làm giảm chi phí sản xuất - sự sụt giảm giá do AI điều khiển về cơ bản gần với cái sau, tương tự như quỹ đạo giá của các dịch vụ điện tử và truyền thông trong vài thập kỷ qua. Một số nhà phân tích cho rằng nghịch lý Jevons vẫn sẽ có hiệu lực: khi AI giảm đáng kể chi phí dịch vụ như tư vấn pháp lý, chẩn đoán y tế và phát triển phần mềm, nhu cầu trước đây bị loại trừ bởi một số lượng lớn người do giá cao sẽ được giải phóng và tổng khối lượng sẽ không bị thu hẹp mà bùng nổ tăng trưởng. Đồng thời, “nghịch lý Moravik” cũng sẽ đóng một vai trò. Đối với máy móc, khó khăn thực sự thường không phải là suy luận logic nâng cao hay truy xuất dữ liệu lớn, mà là chuyển động của cơ thể, nhận thức giác quan và giao tiếp cảm xúc mà con người đã quen thuộc. Điều này có nghĩa là lao động chân tay và các công việc dịch vụ đòi hỏi nhận thức tốt có thể kiên cường hơn chúng ta nghĩ.

Nhưng nghịch lý Jevons cũng có thể thất bại. Alex Imas, giáo sư kinh tế tại Đại học Chicago, đề xuất rằng nếu AI tự động hóa hầu hết lao động và thu nhập lao động giảm mạnh trong tổng thu nhập, ai sẽ mua những hàng hóa và dịch vụ được sản xuất hiệu quả này? Điều này liên quan đến chính cơ chế phân phối. Khi năng lực đầu ra có xu hướng không giới hạn và nhu cầu hiệu quả có xu hướng tập trung, chúng ta có thể không phải đối mặt với suy thoái, mà là sự mất cân bằng chưa được thảo luận đầy đủ trong sách giáo khoa kinh tế - sự phong phú về vật chất nhưng không thể chạm tới.

Nhìn trộm con báo trong ống

Phần lớn nhất trong khoản khấu trừ của Citrini là sự truyền từ các cú sốc việc làm sang khủng hoảng tài chính. Trong câu chuyện của mình, các sản phẩm tài chính có cấu trúc với doanh thu SaaS là tài sản cơ bản, mà ông gọi là “chứng khoán được hỗ trợ bởi phần mềm”, đã bị vỡ nợ trên diện rộng trong làn sóng chuyển đổi AI, gây ra cuộc khủng hoảng tín dụng tương tự như năm 2008.

Tuy nhiên, các nhà bình luận chỉ ra rằng đòn bẩy hiện tại trong khu vực doanh nghiệp Mỹ lành mạnh hơn nhiều so với năm 2008 và hệ thống ngân hàng mạnh hơn nhiều so với sau khi cải cách Dodd-Frank và nhiều vòng kiểm tra căng thẳng.

So với trước cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2008, các chỉ số khả năng phục hồi hiện tại của hệ thống tài chính Hoa Kỳ đã được cải thiện đáng kể: tỷ lệ an toàn vốn cấp 1 của ngân hàng đã tăng từ 8,1% lên 13,7%, tỷ lệ nợ trên thu nhập khả dụng của khu vực hộ gia đình đã giảm từ 130% xuống 97% và tỷ lệ nợ xấu đã giảm từ 1,4% xuống 0,7%.

Ngay cả khi một số công ty SaaS phải đối mặt với sự sụt giảm doanh thu, chúng không đủ lớn để gây ra một cuộc khủng hoảng tín dụng có hệ thống. Cựu nhà bình luận tài chính của Bloomberg Nick Smith tin rằng Citrini đã mắc một sai lầm phổ biến trong quá trình này: ngoại suy tuyến tính các cú sốc của ngành ở cấp độ vi mô sang rủi ro hệ thống ở cấp độ vĩ mô. Câu trả lời của Smith cho sự sụp đổ của nhu cầu là chính sách tài khóa. Nếu tỷ lệ thất nghiệp tăng mạnh, chính phủ hoàn toàn có khả năng và sẵn sàng hỗ trợ nhu cầu thông qua kích thích tài khóa lớn.

Khả năng đáp ứng của hệ thống dường như cũng bị đánh giá thấp, như đã thấy trong phản ứng chính sách trong COVID, nơi Đạo luật CARES trị giá 2,2 nghìn tỷ đô la được ký có hiệu lực chỉ 16 ngày sau khi WHO tuyên bố đại dịch vào ngày 11 tháng 3 năm 2020. Trong năm kể từ đó, Hoa Kỳ đã đưa ra gói kích thích tài khóa tích lũy là 5,68 nghìn tỷ USD, tương đương khoảng 25% GDP vào năm 2020.

Nếu thất nghiệp do AI điều khiển xuất hiện với tốc độ và quy mô được mô tả bởi Citrini, thì sự can thiệp từ phía chính sách khó có thể vắng mặt.

Những người khác đặt câu hỏi về nó từ mức độ cơ bản hơn. Ngày tận thế công nghệ thường xuất phát từ sự thiếu niềm tin vào nhân văn. Suy luận của Citrini coi thị trường như một cỗ máy không được giám sát, cho phép “nguyên nhân và kết quả” tự mở ra cho đến khi nó sụp đổ. Nhưng hệ thống kinh tế thực sự không hoạt động theo cách này. Luật pháp, hệ thống, chính trị, văn hóa và hệ tư tưởng quyết định sâu sắc cách thế giới thực hấp thụ các cú sốc công nghệ.

Đồng thuận và bất đồng

Chúng tôi có thể cố gắng đánh dấu một số sự đồng thuận và bất đồng.

AI đang và sẽ tiếp tục thay đổi cấu trúc nhu cầu của lực lượng lao động cổ cồn trắng, và ít có thể phủ nhận rằng sự khác biệt duy nhất là tốc độ và quy mô của sự thay đổi. Ngoài ra, nỗi đau của giai đoạn chuyển tiếp là có thật và không nên bị lu mờ bởi sự lạc quan lâu dài. Và, chất lượng và tốc độ phản ứng chính sách sẽ quyết định phần lớn kết quả.

Sự phân kỳ tồn tại trong logic thấp hơn. Một số người tin rằng cú sốc công nghệ này có thể vượt qua tiền lệ lịch sử về tốc độ và chiều rộng, vì vậy khả năng áp dụng của các phép loại suy lịch sử bị hạn chế; Cũng có những người tin tưởng vào khả năng thích ứng của hệ thống và khả năng lặp lại của lịch sử.

Tra cứu

Bài báo của Citrini có nhiều vấn đề, chẳng hạn như các liên kết logic quá chặt chẽ, đánh giá thấp một cách có hệ thống các phản ứng của thể chế và thiếu các lập luận trung gian đầy đủ để nhảy từ các cú sốc công nghiệp vi mô sang rủi ro hệ thống vĩ mô. Nhưng có lẽ vấn đề cơ bản nhất của nó nằm ở việc đánh giá thấp xã hội loài người: nó giả định một môi trường thể chế tĩnh, trong đó công nghệ nghiền nát mọi thứ với tốc độ gần như không thể ngăn cản. Các lý thuyết khải huyền công nghệ đã xuất hiện trong một dòng chảy vô tận trong suốt lịch sử, và chúng thường hoàn hảo về logic kỹ thuật, nhưng hầu như luôn bỏ qua biến số của “con người”. Sự phức tạp của xã hội loài người, ma sát, dư thừa và các sắp xếp thể chế dường như không hiệu quả tạo nên khả năng mạnh mẽ và phân tán để chống lại các cú sốc. Chúng ta có nhiều thời gian để tránh ngày tận thế bị đẩy, miễn là chúng ta không bị đe dọa bởi chính suy luận.

Còn những câu chuyện lạc quan đó thì sao? “Nghịch lý Jevons” là một quan sát về các xu hướng dài hạn. “Nghịch lý Moravik” cho chúng ta biết rằng lao động chân tay tạm thời an toàn, nhưng nó không cho chúng ta biết những người lao động cổ cồn trắng được thay thế nên đi đâu. Phép loại suy lịch sử mang tính giáo dục, nhưng lịch sử không bao giờ được lặp lại chính xác, nó chỉ bước lên vần điệu. Những câu chuyện lạc quan cần có thời gian để kiểm tra, và chúng ta đang ở điểm khởi đầu của thử nghiệm.

Cuối cùng, khi nói đến sản xuất, những người lo lắng phải trả hóa đơn. Rèn luyện phán đoán của riêng bạn, chấp nhận rủi ro và quản lý các vị trí thay vì đắm chìm trong những bài viết “nhìn vào cuối cùng trong nháy mắt”.