AI: Bong bóng có thực sự là bánh đà không?

Nhà kinh tế học MIT Ricardo Caballero đưa ra một lập luận hấp dẫn trong bài nghiên cứu gần đây của ông, Tăng trưởng đầu cơ và "Bong bóng" AI:
Câu hỏi thực sự không phải là AI có phải là bong bóng hay không, mà là liệu bản thân bong bóng có thể tạo ra nền tảng cho tương lai hay không.
Tài chính truyền thống cho rằng định giá bắt nguồn từ các nguyên tắc cơ bản. Dòng tiền trong tương lai quyết định giá ngày hôm nay. Nếu giá tăng vượt xa dòng tiền dự kiến, chúng ta gọi đó là bong bóng. Logic này là nền tảng cho đầu tư giá trị, mô hình chiết khấu dòng tiền (DCF) và phần lớn Giả thuyết Thị trường Hiệu quả.
Caballero mở rộng mối quan hệ nhân quả này thành một vòng phản hồi. Giá cả không chỉ đơn thuần phản ánh tương lai—chúng còn giúp định hình nó. Định giá cao làm tăng khả năng huy động vốn của doanh nghiệp. Vốn đó tài trợ cho đầu tư. Đầu tư xây dựng năng lực sản xuất. Năng suất cao hơn cuối cùng tạo ra dòng tiền trong tương lai mạnh hơn. Nói cách khác, định giá ban đầu có vẻ tách rời khỏi các nguyên tắc cơ bản có thể trở thành một phần của quá trình tạo ra chính những nguyên tắc cơ bản đó. (Điều này có điểm tương đồng với ý tưởng phản xạ của George Soros.)
Bài nghiên cứu cho rằng bất cứ khi nào định giá thị trường ảnh hưởng đến quyết định đầu tư, giá tăng có thể chủ động giúp tạo ra các nguyên tắc cơ bản kinh tế trong tương lai.
Lý do chính khiến cơ chế này có thể đúng với AI là AI về cơ bản khác với vốn truyền thống.
Vốn truyền thống chịu ảnh hưởng của lợi nhuận giảm dần. Xây thêm nhà máy, và cuối cùng nhu cầu bão hòa, công suất dư thừa xuất hiện, và lợi nhuận trên vốn giảm.
Caballero cho rằng AI được hiểu rõ hơn như một dạng vốn lao động có thể mở rộng quy mô. GPU, mô hình nền tảng và tác nhân AI không chỉ đơn thuần thêm máy móc—chúng mở rộng nguồn cung lao động hiệu quả của nền kinh tế. Trong khuôn khổ của ông, vốn AI thực hiện các nhiệm vụ mà nếu không sẽ cần lao động con người. Khi vốn AI tích lũy, năng lực lao động sản xuất mở rộng cùng với nó, làm suy yếu đáng kể quy luật lợi nhuận giảm dần truyền thống.
Bài nghiên cứu đi xa hơn nữa.
Đầu tư AI cũng thay đổi phân phối thu nhập.
Một phần thu nhập ngày càng lớn chảy về phía chủ sở hữu vốn, những người có xu hướng tiết kiệm một phần lớn thu nhập của họ. Tiết kiệm cao hơn làm tăng nguồn cung vốn dài hạn, đẩy lãi suất dài hạn xuống thấp và cho phép nền kinh tế duy trì một lượng vốn lớn hơn. Caballero gọi đây là Phản hồi Tài trợ: hình thành vốn nhiều hơn làm giảm chi phí tài chính trong tương lai, và chi phí tài chính thấp hơn khuyến khích hình thành vốn nhiều hơn nữa. Thay vì phản hồi tiêu cực gắn liền trong các mô hình tăng trưởng tiêu chuẩn, hệ thống bắt đầu thể hiện phản hồi tích cực.
Điều này dẫn đến hai trạng thái cân bằng dài hạn về cơ bản khác nhau.
Trong một thế giới, đầu tư AI vẫn không đủ. Vốn tích lũy chậm, và tăng trưởng năng suất vẫn yếu kém dai dẳng.
Trong thế giới kia, AI tiếp tục thu hút nguồn tài trợ dồi dào. Các khoản đầu tư khổng lồ đổ vào trung tâm dữ liệu, GPU, mô hình nền tảng và tác nhân AI, cuối cùng tạo ra trạng thái cân bằng vốn cao, năng suất cao.
Phần thú vị là mặc dù trạng thái cân bằng vượt trội này tồn tại, các thị trường hợp lý có thể không bao giờ tự đạt được nó.
Caballero chỉ ra rằng bắt đầu từ trạng thái cân bằng vốn thấp ngày nay, ngay cả các nhà đầu tư hoàn toàn hợp lý cũng có thể thất bại trong việc phối hợp để đạt được kết quả tốt hơn. Logic là vòng tròn: nếu không có đủ vốn ngày hôm nay, năng suất tương lai không thể tăng tốc; nếu không có năng suất tương lai cao hơn, định giá ngày hôm nay vẫn ở mức thấp; nếu không có định giá cao, doanh nghiệp không thể tài trợ cho đầu tư cần thiết. Nền kinh tế trở nên mắc kẹt trong một trạng thái cân bằng tự củng cố.
Đây chính xác là nơi bong bóng có ý nghĩa.
Định giá cao cho phép doanh nghiệp huy động vốn. Vốn đó tài trợ cho nhiều GPU hơn, mô hình lớn hơn và tác nhân tự động hơn. Các khoản đầu tư đó cuối cùng nâng cao năng lực sản xuất của nền kinh tế.
Bong bóng không phải là điểm đến.
Nó là cây cầu.
Đây cũng là lý do tại sao bài nghiên cứu liên tục nhấn mạnh tính mong manh.
Nguy hiểm thực sự không phải là bong bóng cuối cùng sẽ vỡ. Nguy hiểm là nó vỡ quá sớm.
Nếu nguồn tài trợ cạn kiệt trước khi đủ cơ sở hạ tầng AI được xây dựng, đầu tư đình trệ, phát triển AI chậm lại và lợi ích năng suất kỳ vọng không bao giờ thành hiện thực. Nhưng nếu đủ trung tâm dữ liệu, cơ sở hạ tầng tính toán, mô hình và tác nhân AI đã được thiết lập trước khi định giá bình thường hóa, trạng thái cân bằng vốn cao có thể tự duy trì ngay cả sau khi phần bù đầu cơ biến mất.
Thời điểm điều chỉnh quan trọng hơn nhiều so với bản thân sự điều chỉnh.
Internet cung cấp một ví dụ kinh điển.
Bong bóng dot-com sụp đổ ngoạn mục vào năm 2000. Tuy nhiên, mạng cáp quang, máy chủ, phần mềm, trung tâm dữ liệu và tài năng kỹ thuật vẫn còn đó. Bong bóng biến mất, nhưng cuộc cách mạng Internet chỉ mới bắt đầu.
AI có thể đi theo một con đường tương tự.
Sự khác biệt là những gì tồn tại lần này có thể không chỉ đơn thuần là cơ sở hạ tầng kỹ thuật số—mà là chính trí thông minh.
Đi Xa Hơn Một Bước
Tôi tin rằng khuôn khổ của Caballero có thể được mở rộng hơn nữa.
Bài nghiên cứu của ông mô hình hóa AI như lao động có thể sao chép.
Trong thực tế, AI ngày càng trở thành các nhà nghiên cứu có thể sao chép.
Nếu AI không chỉ có thể thực hiện lao động mà còn tiến hành nghiên cứu khoa học, viết phần mềm, thiết kế chip, khám phá vật liệu mới và phát minh ra các mô hình AI tốt hơn, thì nó không chỉ thay đổi hàm sản xuất—nó thay đổi chính hàm đổi mới sáng tạo.
Trong lịch sử, đổi mới sáng tạo phụ thuộc vào số lượng nhà khoa học, kỹ sư và những cá nhân tài năng đặc biệt. Do đó, các cuộc cách mạng công nghệ lớn thường mất hàng thập kỷ để diễn ra. Đây là một trong những lý do cơ bản đằng sau thời gian dài của các chu kỳ Kondratiev. Nền kinh tế không tự nhiên tạo ra một cuộc cách mạng công nghệ cứ sau năm mươi hay sáu mươi năm. Thay vào đó, các nguồn lực đổi mới sáng tạo trong lịch sử đã mở rộng rất chậm.
AI có thể là công nghệ đầu tiên có khả năng phá vỡ ràng buộc này.
Đổi mới sáng tạo trong tương lai sẽ không còn chỉ phụ thuộc vào trí thông minh con người.
Thay vào đó, nó có thể trở thành đầu ra kết hợp của con người cộng với hàng triệu tác nhân AI.
Cuối cùng, phần lớn trong số đó thậm chí có thể được thúc đẩy chủ yếu bởi chính AI, nhờ vào sức mạnh tính toán ngày càng mở rộng.
Khi năng lực tính toán tiếp tục tăng, khả năng đổi mới sáng tạo của nền kinh tế cũng tăng theo.
Lần đầu tiên, bản thân đổi mới sáng tạo trở thành một yếu tố sản xuất có thể được vốn hóa, mở rộng quy mô và liên tục mở rộng.
Bây giờ hãy kết hợp điều này với sự tiến bộ nhanh chóng của các tác nhân lập trình, tác nhân nghiên cứu, khám phá khoa học tự động và Tự cải thiện đệ quy (RSI).
Vòng phản hồi trở nên mạnh mẽ hơn đáng kể.
Nhiều AI hơn thúc đẩy nghiên cứu nhanh hơn.
Nghiên cứu nhanh hơn tạo ra các mô hình tốt hơn.
Các mô hình tốt hơn lại thúc đẩy nghiên cứu nhanh hơn nữa.
Điều này trở thành một Bánh đà Trí thông minh thực sự.
Tốc độ đổi mới sáng tạo bắt đầu tự tăng tốc—không chỉ là hiệu quả sản xuất.
"Chậm rãi, Rồi Đột ngột"
Đây là lý do tại sao tôi từ lâu đã tin rằng lợi ích kinh tế của AI có khả năng sẽ theo mô hình "chậm rãi, rồi đột ngột."
Ngày nay, các nhà đầu tư chủ yếu thấy chi tiêu cho GPU, đào tạo mô hình và trung tâm dữ liệu.
Lợi tức đầu tư có vẻ khiêm tốn, khiến nhiều người kết luận rằng AI chỉ là một bong bóng khác.
Nhưng những khoản đầu tư này không chủ yếu mua lợi nhuận ngày hôm nay.
Chúng đang mua vốn trí thông minh của ngày mai.
Một khi khả năng của mô hình vượt qua các ngưỡng quan trọng nhất định, các tác nhân AI bắt đầu hoạt động trong toàn bộ doanh nghiệp, thay thế lao động tăng tốc, và năng suất có thể trải qua một bước nhảy phi tuyến tính cao.
Tại thời điểm đó, định giá từng có vẻ quá mức đột nhiên có thể trông hoàn toàn hợp lý.
Vòng phản hồi ban đầu của Caballero là:
Định giá → Đầu tư → Hình thành vốn → Nguyên tắc cơ bản
Tôi nghi ngờ AI cuối cùng có thể phát triển thành một thứ thậm chí còn mạnh mẽ hơn:
Định giá → Đầu tư → Tính toán → Trí thông minh → Đổi mới sáng tạo → Nhiều Ý tưởng hơn → Năng suất cao hơn → Lợi nhuận cao hơn → Định giá cao hơn
Đối tượng tạo ra phản hồi tích cực không còn chỉ là vốn.
Đó là toàn bộ năng lực đổi mới sáng tạo của xã hội.
Nếu quá trình này được chứng minh là đúng, AI sẽ đại diện cho nhiều hơn một cuộc cách mạng công nghệ khác.
Nó sẽ thay đổi căn bản cách mà các cuộc cách mạng công nghệ tự sinh ra.
Trong lịch sử, các chu kỳ dài Kondratiev kéo dài bốn mươi đến năm mươi năm không phải vì kinh tế đòi hỏi thời gian như vậy, mà vì các nguồn lực đổi mới sáng tạo khan hiếm: các nhà khoa học bị hạn chế, năng lực R&D mở rộng chậm và kiến thức lan tỏa dần dần.
AI đang thay đổi những giả định đó.
Thay vì các chu kỳ công nghệ ngày càng ngắn hơn, chúng ta có thể chứng kiến nhiều cuộc cách mạng công nghiệp diễn ra đồng thời trên cùng một nền tảng AI chung:
Khám phá thuốc do AI thúc đẩy
Vật liệu do AI thiết kế
Chất bán dẫn do AI tạo ra
Robot do AI điều khiển
Sản xuất sinh học do AI hỗ trợ
...và nhiều hơn nữa.
Bản thân đổi mới sáng tạo trở nên công nghiệp hóa.
Các cuộc cách mạng công nghệ trở nên liên tục thay vì theo từng giai đoạn.
Nếu Schumpeter làm cho đổi mới sáng tạo trở thành động cơ của tăng trưởng kinh tế, và Romer làm cho tri thức trở thành động cơ của tăng trưởng, thì RSI và Caballero cùng nhau có thể đang chỉ đến biên giới tiếp theo của lý thuyết tăng trưởng:
Các chu kỳ kinh tế của Schumpeter phụ thuộc vào đổi mới sáng tạo đột phá, và đổi mới sáng tạo đột phá phụ thuộc vào trí thông minh con người—và đôi khi, vào những thiên tài hiếm có.
AI có thể là công nghệ đầu tiên biến bản thân thiên tài thành một dạng vốn: thứ có thể được tài trợ, sao chép ở quy mô lớn, cải thiện liên tục và cuối cùng có khả năng tự cải thiện chính nó.
Dựa trên lập luận này, bất kể bong bóng AI ngày nay có vẻ lớn đến đâu, tăng trưởng theo cấp số nhân trong đổi mới sáng tạo có thể cho phép nền kinh tế hấp thụ nó nhanh hơn nhiều so với hầu hết mọi người mong đợi.