AI, bong bóng hay bánh đà?

Nhà kinh tế học MIT Ricardo Caballero trong bài nghiên cứu mới nhất "Tăng trưởng đầu cơ và 'Bong bóng' AI" đã đưa ra một quan điểm rất thú vị:
Vấn đề thực sự không phải AI có phải là bong bóng hay không, mà là bản thân bong bóng có thể tạo ra các yếu tố cơ bản trong tương lai hay không.
Tài chính truyền thống cho rằng định giá đến từ các yếu tố cơ bản. Dòng tiền trong tương lai quyết định giá hôm nay. Nếu giá cao hơn nhiều so với dòng tiền, đó là bong bóng. Đây gần như là logic chung mà tất cả các đầu tư giá trị, mô hình DCF và lý thuyết thị trường hiệu quả đều tuân theo.
Caballero lại bổ sung mối quan hệ nhân quả thành một vòng khép kín. Giá không chỉ phản ánh tương lai, mà còn định hình tương lai. Định giá cao mang lại khả năng huy động vốn, khả năng huy động vốn mang lại hình thành vốn, hình thành vốn nâng cao năng suất, năng suất cuối cùng cải thiện dòng tiền trong tương lai, vì vậy định giá ban đầu dường như tách rời các yếu tố cơ bản, lại trở thành một phần của việc hình thành các yếu tố cơ bản trong tương lai (hơi giống phản xạ của Soros?).
Bài nghiên cứu cho rằng, khi định giá có thể ảnh hưởng đến đầu tư, thì bản thân việc tăng giá có thể giúp tạo ra các yếu tố cơ bản trong tương lai.
Chìa khóa để logic này được thiết lập trên AI nằm ở chỗ, AI không phải là vốn theo nghĩa truyền thống.
Vốn thông thường tuân theo quy luật lợi nhuận biên giảm dần. Xây thêm nhiều nhà máy, cuối cùng sẽ gặp phải nhu cầu không đủ, dư thừa năng lực sản xuất, lợi nhuận vốn ngày càng thấp.
Nhưng Caballero cho rằng, AI gần giống hơn với một loại "vốn lao động" có thể mở rộng liên tục. GPU, mô hình, Agent không chỉ tăng số lượng máy móc, mà còn liên tục tăng cường lao động hiệu quả trong toàn bộ nền kinh tế. Bài nghiên cứu trực tiếp mô hình hóa AI như một loại vốn có thể thực hiện các nhiệm vụ ban đầu do lao động đảm nhận, do đó khi vốn tăng, năng lực lao động cũng mở rộng đồng bộ, sự giảm dần lợi nhuận vốn bị suy yếu rõ rệt.
Nếu đi sâu hơn, còn có những phát hiện quan trọng hơn: Đầu tư AI thay đổi phân phối thu nhập.
Ngày càng nhiều thu nhập chảy về các chủ sở hữu vốn, và các chủ sở hữu vốn tự nhiên có xu hướng tiết kiệm cao hơn. Tiết kiệm tăng có nghĩa là cung cấp vốn dài hạn tăng, lãi suất dài hạn giảm, lượng vốn lớn hơn trở nên dễ dàng hơn cho toàn bộ nền kinh tế chịu đựng. Bài nghiên cứu gọi đây là Funding Feedback (Phản hồi tài trợ). Hình thành vốn càng nhiều, chi phí tài trợ trong tương lai càng thấp; chi phí tài trợ càng thấp, lại càng hỗ trợ thêm nhiều hình thành vốn. Toàn bộ hệ thống bắt đầu xuất hiện phản hồi tích cực, thay vì phản hồi tiêu cực trong mô hình tăng trưởng truyền thống.
Do đó, nền kinh tế bắt đầu xuất hiện hai trạng thái cân bằng dài hạn hoàn toàn khác nhau.
Một thế giới, đầu tư AI luôn không đủ, hình thành vốn chậm, năng suất duy trì tăng trưởng thấp trong dài hạn.
Một thế giới khác, AI nhận được tài trợ liên tục, xây dựng quy mô lớn các trung tâm dữ liệu, GPU, mô hình và Agent, cuối cùng hình thành trạng thái cân bằng mới với vốn cao, năng suất cao.
Điều thực sự thú vị là, mặc dù trạng thái cân bằng vốn cao tồn tại, nhưng không thể tự động đạt được chỉ nhờ thị trường hợp lý. Bài nghiên cứu chứng minh rằng, bắt đầu từ trạng thái vốn thấp hiện tại, ngay cả khi tất cả các nhà đầu tư đều hoàn toàn hợp lý, họ cũng sẽ không chủ động nhảy đến tương lai tốt hơn đó. Lý do rất đơn giản: Hôm nay không có đủ vốn, sẽ không có tăng trưởng cao trong tương lai; không có tăng trưởng cao trong tương lai, hôm nay sẽ không có định giá cao; không có định giá cao, cũng không có hình thành vốn. Toàn bộ hệ thống rơi vào tự khóa chặt.
Bong bóng chính xác phá vỡ vòng lặp này.
Định giá cao cho phép doanh nghiệp huy động vốn, tài trợ để xây dựng thêm GPU, huấn luyện mô hình lớn hơn, triển khai nhiều Agent hơn, cuối cùng thực sự nâng cao năng suất của toàn bộ nền kinh tế. Bong bóng không phải là trạng thái cân bằng dài hạn, mà là cây cầu dẫn đến trạng thái cân bằng dài hạn.
Đây cũng là lý do bài nghiên cứu nhấn mạnh sự dễ vỡ (Fragility). Vấn đề thực sự không bao giờ là bong bóng có vỡ hay không, mà là bong bóng có vỡ quá sớm hay không. Nếu vốn chưa được hình thành, tài trợ đã dừng lại, thì toàn bộ quá trình xây dựng AI sẽ bị gián đoạn, tăng trưởng trong tương lai cũng biến mất. Nếu trước khi bong bóng vỡ, đã hoàn thành đủ trung tâm dữ liệu, mô hình, Agent và cơ sở hạ tầng, thì ngay cả khi định giá cuối cùng trở lại bình thường, trạng thái cân bằng vốn cao vẫn có thể duy trì. Bài nghiên cứu chỉ rõ, chìa khóa không phải là sự điều chỉnh có xảy ra hay không, mà là sự điều chỉnh có xảy ra quá sớm hay không.
Internet là một ví dụ điển hình. Bong bóng Internet năm 2000 hoàn toàn vỡ, nhưng cáp quang, máy chủ, phần mềm, trung tâm dữ liệu và nhân tài Internet đều được giữ lại. Bong bóng biến mất, nhưng cuộc cách mạng Internet thực sự bắt đầu. AI rất có thể cũng là một quá trình tương tự, chỉ khác là thứ được giữ lại không chỉ là mạng lưới, mà là chính trí thông minh.
Tuy nhiên, tôi nghĩ khung lý thuyết của Caballero có thể được đẩy thêm một bước nữa.
Bài nghiên cứu mô hình hóa AI như "lao động có thể sao chép", nhưng trong thực tế, AI ngày càng tiến gần đến "nhà nghiên cứu có thể sao chép". Nếu AI không chỉ có thể thay thế lao động, mà còn có thể tham gia nghiên cứu khoa học, viết code, thiết kế chip, phát hiện vật liệu mới, phát triển mô hình mới, thì nó thay đổi không chỉ hàm sản xuất, mà còn là hàm đổi mới.
Trong quá khứ, năng lực đổi mới chủ yếu phụ thuộc vào số lượng nhà khoa học, số lượng kỹ sư và số lượng nhân tài xuất sắc, do đó các cuộc cách mạng công nghệ lớn thường cần tích lũy hàng chục năm, đây cũng là lý do quan trọng cho sự tồn tại lâu dài của chu kỳ Kondratiev. Không phải nền kinh tế tự nhiên xảy ra cách mạng mỗi sáu mươi năm, mà là bản thân nguồn lực đổi mới tăng trưởng quá chậm.
Lần đầu tiên AI bắt đầu phá vỡ ràng buộc này.
Năng lực đổi mới trong tương lai, không còn chỉ dựa vào bộ não con người (Human brain), mà có thể là Con người + Hàng triệu AI Agent. Xa hơn nữa, năng lực đổi mới thậm chí có thể chỉ phụ thuộc vào AI (sức mạnh tính toán).
Sức mạnh tính toán tăng trưởng liên tục, năng lực đổi mới cũng tăng trưởng liên tục. Đổi mới lần đầu tiên trở thành một yếu tố sản xuất có thể vốn hóa và mở rộng quy mô.
Nếu kết hợp với các Coding Agent, Research Agent, nghiên cứu tự động và cải tiến tự đệ quy (RSI) đang phát triển nhanh chóng hiện nay, phản hồi này sẽ càng mạnh mẽ hơn. Nhiều AI hơn mang lại nghiên cứu nhanh hơn, nghiên cứu nhanh hơn tạo ra mô hình tốt hơn, mô hình tốt hơn tiếp tục nâng cao hiệu quả nghiên cứu, hình thành một Bánh đà Trí tuệ (Intelligence Flywheel) thực sự. Tốc độ đổi mới bắt đầu tự tăng tốc, không chỉ là nâng cao hiệu quả sản xuất.
Đây cũng là lý do tôi luôn cho rằng, lợi nhuận kinh tế của AI rất có thể tuân theo "Chậm rãi, Rồi đột ngột" (Slowly, Then Suddenly).
Hôm nay mọi người thấy đầu tư GPU, huấn luyện mô hình, xây dựng trung tâm dữ liệu, ROI có vẻ không cao, vì vậy nhiều người bắt đầu nghi ngờ AI có phải là bong bóng hay không. Nhưng những khoản đầu tư này thực sự mua, không phải lợi nhuận hôm nay, mà là vốn trí tuệ trong tương lai. Khi năng lực mô hình vượt qua một ngưỡng nhất định, Agent quy mô lớn bắt đầu thâm nhập vào doanh nghiệp, sự thay thế lao động bắt đầu xảy ra, năng suất có thể xuất hiện bước nhảy vọt phi tuyến tính, và định giá dường như quá cao trong vài năm qua bắt đầu thực sự được thực hiện.
Điều này có nghĩa là, vòng phản hồi mà Caballero đề xuất:
Định giá → Đầu tư → Hình thành vốn → Yếu tố cơ bản
Trong tương lai rất có thể tiến hóa thành:
Định giá → Đầu tư → Sức mạnh tính toán → Trí thông minh → Đổi mới → Nhiều Ý tưởng hơn → Năng suất cao hơn → Lợi nhuận cao hơn → Định giá cao hơn
Ở đây, không chỉ vốn tạo thành phản hồi tích cực, mà còn là năng lực đổi mới của toàn bộ xã hội.
Nếu quá trình này được thiết lập, thì những thay đổi do AI mang lại có thể không chỉ là một cuộc cách mạng công nghệ mới, mà còn thay đổi cơ chế tạo ra các cuộc cách mạng công nghệ.
Lý do các sóng dài Kondratiev trong lịch sử kéo dài bốn năm mươi năm, phần lớn không phải do quy luật kinh tế quyết định, mà vì nguồn lực đổi mới luôn khan hiếm: các nhà khoa học hạn chế, năng lực R&D hạn chế, tri thức lan truyền chậm. AI đang thay đổi tiền đề này.
Trong tương lai, có lẽ chúng ta sẽ không thấy một Kondratiev ngày càng ngắn hơn, mà là trên cùng một nền tảng AI liên tục xuất hiện nhiều cuộc cách mạng công nghiệp: AI dược phẩm, AI vật liệu, AI chip, AI robot, AI sản xuất sinh học… Đổi mới bắt đầu được công nghiệp hóa, các cuộc cách mạng công nghệ bắt đầu xảy ra liên tục.
Nếu nói Schumpeter làm cho đổi mới trở thành cốt lõi của tăng trưởng, Romer làm cho tri thức trở thành cốt lõi của tăng trưởng, thì RSI và Caballero cùng hướng đến, có thể là chủ đề cốt lõi của lý thuyết tăng trưởng giai đoạn tiếp theo:
Trước đây, lý thuyết chu kỳ kinh tế của Schumpeter dựa vào sự đổi mới phá hủy, sự phá hủy sáng tạo, dựa vào bộ não con người và những thiên tài thỉnh thoảng xuất hiện; còn AI, lần đầu tiên làm cho chính thiên tài đó trở thành vốn có thể đầu tư, có thể sản xuất hàng loạt, có thể liên tục tăng cường, và còn có thể liên tục tự tăng cường.
Từ góc nhìn này, dù bong bóng lớn đến đâu hiện nay, trước sự đổi mới tăng trưởng theo cấp số nhân, cũng có thể được hấp thụ nhanh chóng.