Cách mà cú sốc năng lượng có thể làm trật đường ray cuộc bùng nổ AI

LONDON, 19 tháng 3 (Reuters Breakingviews) - Hãy hỏi các nhà đầu tư điều họ sợ nhất, có lẽ họ sẽ đề cập đến cuộc khủng hoảng Iran kéo dài hoặc bong bóng trí tuệ nhân tạo (AI) bị vỡ. Tuy nhiên, khả năng đáng sợ nhất, ngày càng có vẻ rõ ràng hơn, là điều này sẽ dẫn đến điều kia.

AI đã trở thành biểu tượng của những quan điểm lạc quan về nền kinh tế toàn cầu, và do đó là cổ phiếu. Điều này rõ ràng nhất ở Hoa Kỳ, nơi có các “hyperscaler” lớn như Alphabet (GOOGL.O), Microsoft (MSFT.O) và Amazon.com (AMZN.O) — ​đang đổ hàng trăm tỷ đô la vào các trung tâm dữ liệu — cũng như các ông lớn về chip như Nvidia (NVDA.O), AMD (AMD.O) và Intel (INTC.O). Chi tiêu vốn này, cùng với chi tiêu cho phần mềm và nghiên cứu phát triển liên quan, chiếm 39% tăng trưởng GDP của Mỹ trong ba quý đầu năm ngoái, so với 28% trong thời kỳ bùng nổ dot-com, theo Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis. Ngoài việc thúc đẩy đầu tư trực tiếp, AI còn hứa hẹn giúp các doanh nghiệp tối đa hóa sản lượng từ mỗi nhân viên. Sự gia tăng năng suất này có thể là động lực chính cho tăng trưởng của phương Tây, nơi thị trường việc làm đang nguội đi.

Bản tin Reuters Iran Briefing giúp bạn cập nhật những diễn biến mới nhất và phân tích về chiến tranh Iran. Đăng ký tại đây.

Các cuộc không kích của Mỹ-Israel vào Iran, và phản ứng của Tehran, có thể làm hỏng giấc mơ đó. Với eo biển Hormuz gần như bị đóng cửa, giá dầu đã ổn định ở mức khoảng 100 USD một thùng. Trong khi đó, giá khí tự nhiên giao ngay tại trung tâm TTF của Hà Lan, được xem là chuẩn mực cho nguồn năng lượng quan trọng ở châu Âu, đã vượt trên 50 euro mỗi megawatt-giờ so với 30 euro vào cuối tháng 2. Điều này làm dấy lên khả năng xảy ra một cú sốc lạm phát tương tự như sau cuộc xâm lược Ukraine của Nga vào năm 2022. Tệ hơn, nó còn có thể dẫn đến “lạm phát đình trệ” (stagflation), tức lạm phát cộng với suy thoái, giống như thập niên 1970.

Nếu giả thuyết lịch sử đó đúng, triển vọng về năng suất sẽ rất u ám. Tăng trưởng hàng năm của sản lượng trên mỗi giờ làm việc ở Mỹ đã vượt trên 3% trong thập niên 1960. Sau đó, lệnh cấm vận dầu của các nước Arab và cuộc cách mạng Iran đã kéo con số này xuống trung bình 0,4% từ năm 1977 đến 1982. Khi sức mua của các hộ gia đình giảm, họ chi tiêu ít hơn. Điều này buộc các doanh nghiệp phải đối mặt với việc giảm tiêu thụ và chi phí năng lượng tăng cao, khiến các nhà máy từ mức sử dụng 89% vào tháng 11 năm 1973 chỉ còn 71% vào tháng 5 năm 1975.

Điều đặc biệt liên quan đến trường hợp AI ngày nay là doanh thu giảm cũng khiến các giám đốc điều hành cắt giảm đầu tư và từ bỏ kế hoạch áp dụng công nghệ mới. Khái niệm kinh tế chính ở đây là “tăng cường vốn” (capital deepening), đề cập đến tỷ lệ máy móc so với lao động tăng lên theo thời gian khi các công ty tự động hóa nhiều hơn. Trong thập niên 1970, tốc độ tăng tỷ lệ này bắt đầu chậm lại nghiêm trọng ở các nước giàu, theo dữ liệu từ Penn World Table, cho thấy các công ty đã cắt giảm đầu tư vào máy móc nhà máy và các thiết bị tương tự. Đến năm 2026, điều tương tự có thể là các CEO sẽ cắt giảm các chương trình triển khai AI, vốn đi kèm chi phí đám mây đắt đỏ và thường cả phí tư vấn.

Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), nhà kinh tế Christophe André đã phân tích một số số liệu để xác thực ý tưởng rằng năng lượng đắt đỏ làm giảm năng suất. Một bài báo năm 2023 ông đồng tác giả, phân tích 22 quốc gia từ 1995 đến 2020, cho thấy mỗi mức tăng 10% giá năng lượng liên quan đến giảm 1% năng suất lao động. Quan trọng là, các mức tăng nhẹ đã thúc đẩy các doanh nghiệp đầu tư vào máy tiết kiệm năng lượng, cuối cùng nâng cao năng suất sau vài năm. Nhưng các cú sốc nghiêm trọng lại có tác động tiêu cực kéo dài.

Thật vậy, mặc dù năng suất của Mỹ đã phục hồi trong thập niên 1980, nhưng vẫn duy trì ở mức thấp hơn so với trước cú sốc những năm 1970. Một lý do là chi tiêu vốn trong các ngành công nghiệp tiêu thụ nhiều năng lượng như hóa chất, kim loại và utilities đã bị ảnh hưởng vĩnh viễn: từ 4,1% GDP năm 1979 xuống còn 2,2% năm 2004. Các công ty riêng lẻ không nhất thiết cắt giảm chi tiêu, nhưng sản lượng của họ giảm so với nền kinh tế chung. Khi hàng hóa tiêu thụ nhiều năng lượng trở nên đắt đỏ, người tiêu dùng sẽ tiêu thụ ít hơn.

Hiện tượng này đang diễn ra ở Liên minh châu Âu, nơi sản xuất công nghiệp giảm 13% kể từ năm 2022. Ngành hóa chất đặc biệt bị ảnh hưởng, và đã ít có dấu hiệu phục hồi ngay cả trước chiến tranh Iran. Trong số các công ty đóng cửa nhà máy gần đây có INEOS của Anh và BASF của Đức, đã công bố tăng giá 30% cho một số sản phẩm tại châu Âu vào thứ Tư do chi phí cao hơn.

Chắc chắn, phần lớn sự suy giảm của các ngành công nghiệp năng lượng nặng của phương Tây là do toàn cầu hóa sau những năm 1980 và việc chuyển giao sản xuất hàng loạt sang Trung Quốc. Ngoài ra, cuộc cách mạng khai thác khí đá vẫy của Mỹ đã biến Mỹ thành một nhà xuất khẩu năng lượng. Điều này làm tăng khả năng các công ty dầu khí trong nước, tìm kiếm lợi nhuận từ giá dầu 100 USD, có thể giúp bù đắp thiệt hại ở nơi khác trong nền kinh tế lớn nhất thế giới.

Tuy nhiên, cú sốc năng lượng là tin xấu cho ngành AI cực kỳ tiêu thụ năng lượng. Theo dự báo của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) tháng trước, các trung tâm dữ liệu dự kiến chiếm gần một nửa tăng trưởng tiêu thụ điện cuối cùng của Mỹ từ năm 2025 đến 2030. Phần lớn trong đó dự kiến sẽ dựa vào tăng trưởng phát điện khí.

Điều này càng làm dấy lên nghi ngờ về khoản chi 3 nghìn tỷ USD dự kiến sẽ được chi tiêu cho các trung tâm dữ liệu mới trong năm năm tới, theo dự báo của công ty bất động sản JLL. Phần nợ của các khoản chi này, đang tăng nhanh, sẽ trở nên đắt đỏ hơn nếu các ngân hàng trung ương nâng lãi suất để kiểm soát lạm phát. Ngành tín dụng tư nhân, đã trở thành trụ cột của tài chính trung tâm dữ liệu, hiện đang chứng kiến làn sóng rút vốn của các nhà đầu tư lo ngại rằng cơn sốt cho vay đã đi quá xa.

Dĩ nhiên, một lợi thế lớn của các mô hình ngôn ngữ lớn là, trong khi chúng tiêu thụ nhiều năng lượng khi được huấn luyện, mỗi token bổ sung mà chúng xử lý lại tiêu thụ tương đối ít. Ngay cả trong thế giới năng lượng đắt đỏ, có thể vẫn rẻ hơn cho một công ty sử dụng mô hình AI hơn là tuyển dụng thêm nhân viên trong một văn phòng cần sưởi ấm và chiếu sáng. Tương tự, giá dầu cao hơn có thể thúc đẩy các công ty AI đầu tư vào các dự án phát điện và lưu trữ năng lượng.

Tuy nhiên, lịch sử cho thấy các cuộc khủng hoảng như hiện tại có thể gây tổn hại lâu dài cho các ngành công nghiệp tiêu thụ nhiều năng lượng. Các cuộc cách mạng công nghệ có vẻ như chỉ xoay quanh tiến bộ khoa học nhưng thực ra lại phụ thuộc rất lớn vào môi trường kinh tế vĩ mô. Hiện tại, điều này càng trở nên phức tạp hơn.

Theo dõi Jon Sindreu trên X và LinkedIn.

Để có thêm những phân tích như thế này, nhấn vào đây để thử Breakingviews miễn phí.

Biên tập bởi Liam Proud; Sản xuất bởi Streisand Neto