Tác giả: SpecialistXBT
Tựa gốc: Ảnh hưởng dai dẳng của Citrini
Những bài viết xuất sắc 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 lan truyền mạnh mẽ trên mạng xã hội và thị trường tài chính, thu hút hơn 27 triệu lượt xem. Ngay trong ngày báo cáo bố, cổ phiếu của IBM đã giảm mạnh 13%, trong khi cổ phiếu của các công ty như DoorDash, American Express và KKR giảm hơn 6%.
Báo cáo này do James van Geelen, người sáng lập Citrini Research, chấp bút. Nhà nghiên cứu 33 tuổi này có hơn 180.000 người hâm mộ trên X và tài khoản Substack của ông được xếp hạng số một trong số các tác giả tài chính. Ông chuyên về đầu tư cổ phiếu theo chủ đề và nghiên cứu kinh tế vĩ mô toàn cầu, nổi tiếng với phong cách phân tích đa tài sản và suy diễn đa chiều. Danh mục đầu tư thực tế của ông đã mang lại lợi nhuận hơn 200% kể từ năm 2023. Báo cáo trình bày một kịch bản giả định vào năm 2028: Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thay thế ồ ạt người lao động trí thức chỉ trong vòng hai năm, dẫn đến suy giảm tiêu dùng, vỡ nợ tài sản phần mềm và thắt chặt tín dụng, cuối cùng đẩy nền kinh tế vào trạng thái méo mó của "bùng nổ công nghệ" và "suy thoái xã hội". Van Geelen lưu ý ở đầu bài viết: "Bài viết này mô tả một kịch bản có thể xảy ra, không phải là một dự đoán." Nhưng rõ ràng thị trường thiếu kiên nhẫn để phân biệt giữa hai điều này.
Tuy nhiên, điều đáng chú ý hơn cả sự hoảng loạn ngắn ngủi trên thị trường là cuộc thảo luận rộng rãi mà bài báo này đã khơi dậy trong vài ngày qua. Từ giới học thuật đến cộng đồng đầu tư, từ Phố Wall đến internet Trung Quốc, hơn một chục bài báo với nhiều quan điểm khác nhau đã xuất hiện. Thay vì mù quáng chấp nhận chỉ một kết luận cực đoan, có lẽ chúng ta có thể ghép lại một bức tranh rõ ràng hơn về tương lai từ những "bất đồng và sự trùng lặp" của quan điểm khác nhau.
Những gì Citrini đã nói
Lý lẽ trong bài viết của Citrini không phức tạp: bước nhảy vọt về khả năng của trí tuệ nhân tạo dẫn đến việc thay thế hàng loạt các công việc văn phòng → tỷ lệ thất nghiệp gia tăng gây ra sự sụt giảm chi tiêu của người tiêu dùng → các sản phẩm tài chính có cấu trúc với SaaS làm tài sản cơ sở đối mặt với làn sóng vỡ nợ → khủng hoảng tín dụng lan rộng ra toàn bộ hệ thống tài chính → nền kinh tế rơi vào trạng thái méo mó của sự cùng tồn tại giữa "thịnh vượng công nghệ" và "suy thoái xã hội".
Mỗi mắt xích trong Chuỗi nhân quả này đều có lý do riêng. Tuy nhiên, để kết nối chúng lại với nhau và suy diễn thành một cuộc khủng hoảng đòi hỏi sê-ri các giả định khá cực đoan.
Có nhiều cách để phá vỡ chuỗi này. Chúng ta hãy cùng tìm hiểu từng bước một dựa trên ba luận điểm chính: tốc độ và quy mô thay thế lao động, cơ chế truyền dẫn của sự sụp đổ cầu, và khả năng xảy ra khủng hoảng tài chính, để xem các quan điểm khác nhau đang tranh luận về điều gì xung quanh mỗi mắt xích.
Không phá hủy, không xây dựng
Suy diễn của Citrini bắt đầu bằng việc trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thay thế quy mô lớn các nhân viên văn phòng. Theo ông, quá trình này sẽ tăng tốc mạnh mẽ từ năm 2026 đến năm 2028, người hành nghề trong các lĩnh vực như luật, phân tích tài chính, phát triển phần mềm và dịch vụ khách hàng chịu ảnh hưởng nặng nề nhất.
Thay đổi chiếm tỷ lệ chi tiêu của doanh nghiệp cho các nhà cung cấp mô hình AI và nền tảng quản lý nhân lực trực tuyến, được phân nhóm theo mức độ tiếp xúc với AI của ngành.
Thực tế có bằng chứng ủng hộ quan điểm của Citrini. Một nghiên cứu thực nghiệm của Bick, Blandin và Deming, dựa trên dữ liệu chi tiêu của doanh nghiệp , cho thấy rằng sau khi ChatGPT được phát hành, các công ty có mức độ tiếp xúc với AI cao nhất (tức là những công ty trước đây có chiếm tỷ lệ chi tiêu 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 trên thị trường lao động trực tuyến khoảng 15%. Điều đáng chú ý là sự thay thế này không phải là "sự thay thế tương đương" - với mỗi đô la giảm chi tiêu trên thị trường lao động, các công ty chỉ tăng chi tiêu cho AI từ 0,03 đến 0,30 đô la. Nói cách khác, AI đang hoàn thành cùng một lượng công việc với chi phí thấp hơn nhiều so với lao động của con người.
Tuy nhiên, Citrini có thể đã đánh giá quá cao tốc độ thay đổi . Một lập luận phản bác dựa trên ngành môi giới bất động sản của Mỹ, mặc dù công nghệ có khả năng giảm đáng kể số lượng môi giới, ngành này vẫn sử dụng hơn 1,5 triệu người. Sự trì trệ của các thể chế, rào cản pháp lý và các cuộc đấu tranh quyền lực nội bộ trong ngành tạo nên một rào cản mạnh mẽ hơn nhiều so với công nghệ. Ông cho rằng rằng Citrini đã đánh giá thấp nghiêm trọng sức kháng cự của "động lực thể chế".
Các lập luận phản bác khác dẫn chứng một nghiên cứu năm 1998 của Kimball, Basu và Fernald, chỉ ra rằng các cú sốc công nghệ lịch sử luôn là động lực tích cực đối với phía cung – chúng có thể đi kèm với những điều chỉnh trong cơ cấu việc làm trong ngắn hạn, nhưng về lâu dài, không gian sản xuất mà chúng tạo ra lớn hơn nhiều so với số việc làm bị mất đi.
Thực tế, nhìn lại từng làn sóng phổ biến công nghệ đa năng trong lịch sử, quá trình từ phòng thí nghiệm đến khi được ứng dụng rộng rãi luôn chậm hơn nhiều so với sự trưởng thành của chính công nghệ đó. Điện mất 30 năm để tăng từ 5% số hộ gia đình lên 50%, điện thoại mất 35 năm, và ngay cả điện thoại thông minh, loại thiết bị lan truyền nhanh nhất, cũng mất 5 năm. Khả năng công nghệ của AI có thể đã đủ Sự lật đổ nhiều ngành công nghiệp, nhưng khoảng cách giữa khả năng công nghệ và sự tiếp thu của các tổ chức chưa bao giờ được thu hẹp chỉ bằng khả năng đơn thuần.
Yếu tố then chốt thứ hai trong luận điểm của Citrini là vòng xoáy đi xuống của nhu cầu: thất nghiệp → thu nhập giảm → tiêu dùng thu hẹp → lợi nhuận doanh nghiệp giảm → sa thải thêm nhân viên.
Trong trường hợp này, Citrini đã nhầm lẫn giữa giảm phát do cầu và giảm phát do cung. Loại thứ nhất biểu thị sự suy giảm sức mua của người tiêu dùng, trong khi loại thứ hai được thúc đẩy bởi những tiến bộ công nghệ làm giảm chi phí sản xuất – giảm giá nhờ AI về cơ bản gần với loại thứ hai hơn, tương tự như quỹ đạo giá của các sản phẩm điện tử và dịch vụ truyền thông trong vài thập kỷ qua. Một số nhà phân tích cho rằng rằng nghịch lý của Jevons vẫn sẽ đúng: khi AI làm giảm đáng kể chi phí của các dịch vụ như tư vấn pháp lý, chẩn đoán y tế và phát triển phần mềm, nhu cầu trước đây bị loại trừ bởi lượng lớn dân số do giá cao sẽ được giải phóng, dẫn đến sự tăng trưởng bùng nổ chứ không phải là sự thu hẹp. Đồng thời, "nghịch lý Moraviek" cũng sẽ phát huy tác dụng. Đối với máy móc, thách thức thực sự thường không nằm ở suy diễn logic phức tạp hay việc truy xuất dữ liệu khổng lồ, mà nằm ở các chuyển động vật lý, nhận thức giác quan và giao tiếp cảm xúc mà con người coi là điều hiển nhiên. Điều này có nghĩa là lao động chân tay và các công việc trong ngành dịch vụ đòi hỏi nhận thức tinh tế có thể bền vững hơn chúng ta tưởng tượng.
Nhưng nghịch lý của Jevons cũng có thể không đúng. Alex Imas, giáo sư kinh tế tại Đại học Chicago, lập luận rằng nếu trí tuệ nhân tạo tự động hóa phần lớn lao động, và chiếm tỷ lệ thu nhập từ lao động trong tổng thu nhập giảm mạnh, thì ai sẽ mua những hàng hóa và dịch vụ được sản xuất hiệu quả này? Điều này chạm đến chính cơ chế phân phối. Khi năng lực sản xuất tiến đến vô cực trong khi nhu cầu hiệu quả trở nên tập trung, chúng ta có thể không phải đối diện suy thoái kinh tế, mà là sự mất cân bằng chưa được thảo luận đầy đủ trong sách giáo khoa kinh tế - sự dư thừa vật chất mà không có được những lợi ích hữu hình.
Một cái nhìn thoáng qua về toàn cảnh
Phần quan trọng nhất trong suy diễn của Citrini là sự lan truyền từ cú sốc việc làm đến khủng hoảng tài chính. Theo ông, các sản phẩm tài chính có cấu trúc với thu nhập từ phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) làm tài sản cơ sở (mà ông gọi là "Chứng khoán được bảo đảm bằng phần mềm") đã trải qua tình trạng vỡ nợ lan rộng trong làn sóng chuyển đổi trí tuệ nhân tạo, gây ra một cuộc khủng hoảng tín dụng tương tự như năm 2008.
Tuy nhiên, các nhà bình luận chỉ ra rằng so với năm 2008, tỷ lệ đòn bẩy hiện tại của khu vực doanh nghiệp Mỹ lành mạnh hơn nhiều, và hệ thống ngân hàng cũng vững mạnh hơn nhiều so với thời điểm đó, sau khi trải qua các cải cách theo Đạo luật Dodd-Frank và nhiều vòng kiểm tra khả năng chịu áp lực.
So với thời điểm trước cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, chỉ báo về khả năng phục hồi hiện tại của hệ thống tài chính Hoa Kỳ đã được cải thiện đáng kể: tỷ lệ vốn cấp 1 của các ngân hàng đã tăng từ 8,1% lên 13,7%, tỷ lệ nợ hộ gia đình trên thu nhập khả dụng 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 thu nhập, quy mô của họ vẫn không đủ để gây ra một cuộc khủng hoảng tín dụng hệ thống. Cựu nhà bình luận tài chính của Bloomberg, Nick Smith, cho rằng Citrini đã mắc một sai lầm phổ biến ở giai đoạn này: ngoại suy tuyến tính các cú sốc ở cấp độ vi mô của ngành thành rủi ro hệ thống ở cấp độ vĩ mô. Giải pháp của Smith cho sự sụp đổ nhu cầu là chính sách tài khóa. Nếu tỷ lệ thất nghiệp thực sự tăng mạnh, chính phủ hoàn toàn có khả năng và sẵn sàng hỗ trợ nhu cầu thông qua các biện pháp kích thích tài khóa quy mô lớn.
Khả năng phản ứng của hệ thống dường như cũng đã bị đánh giá thấp. Lấy ví dụ về phản ứng chính sách trong đại dịch COVID-19: vào ngày 11 tháng 3 năm 2020, WHO tuyên bố dịch bệnh là đại dịch, và chỉ 16 ngày sau đó, Đạo luật CARES trị giá 2,2 nghìn tỷ đô la đã được ký thành luật. Trong năm tiếp theo, Hoa Kỳ đã triển khai tổng cộng 5,68 nghìn tỷ đô la kích thích kinh tế, tương đương với khoảng 25% GDP năm 2020.
Nếu tình trạng thất nghiệp do trí tuệ nhân tạo gây ra thực sự xảy ra với tốc độ và quy mô như Citrini mô tả, thì việc can thiệp chính sách là điều khó tránh khỏi.
Các nhà bình luận khác đã nêu ra những câu hỏi cơ bản hơn . Các lý thuyết về ngày tận thế công nghệ thường bắt nguồn từ sự thiếu niềm tin vào nhân loại. Suy diễn của Citrini coi thị trường như một cỗ máy không người trông coi, cho phép "nhân quả" tự diễn ra cho đến khi sụp đổ. Nhưng hệ thống kinh tế thực tế không hoạt động theo cách này. Luật pháp, thể chế, chính trị, văn hóa và hệ tư tưởng có ảnh hưởng sâu sắc đến cách thế giới thực hấp thụ những cú sốc công nghệ.
Sự đồng thuận và bất đồng
Chúng ta có thể thử xác định một số điểm đồng thuận và bất đồng.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang và sẽ tiếp tục thay đổi cơ cấu nhu cầu lao động trí thức – điều này hầu như được thừa nhận rộng rãi; sự bất đồng duy nhất nằm ở tốc độ và quy mô của sự thay đổi này. Hơn nữa, những khó khăn trong giai đoạn chuyển đổi là có thật và không nên bị che khuất bởi sự lạc quan dài hạn. Và chất lượng cũng như tốc độ của các chính sách ứng phó sẽ quyết định phần lớn kết quả.
Sự bất đồng nằm ở một logic sâu xa và cơ bản hơn. Một số người cho rằng cú sốc công nghệ này có thể vượt qua các tiền lệ lịch sử cả về tốc độ và phạm vi, do đó hạn chế khả năng áp dụng các phép so sánh lịch sử; những người khác lại tin tưởng hơn vào khả năng thích ứng của các thể chế và tính lặp lại của lịch sử.
tìm kiếm
Bài báo của Citrini có một số vấn đề: các mối liên hệ logic quá chặt chẽ, phản ứng của các thể chế bị đánh giá thấp một cách có hệ thống, và bước nhảy vọt từ những cú sốc trong ngành công nghiệp vi mô đến rủi ro hệ thống vĩ mô thiếu bằng chứng trung gian đầy đủ. Tuy nhiên, vấn đề cơ bản nhất của nó có thể nằm ở việc đánh giá thấp xã hội loài người: nó giả định một hoàn cảnh thể chế tĩnh, trong trong đó công nghệ nghiền nát mọi thứ với tốc độ gần như không thể ngăn cản. Lịch sử, các lý thuyết về ngày tận thế công nghệ đã xuất hiện rất nhiều, thường hoàn toàn hợp lý về mặt logic, nhưng hầu như không có ngoại lệ, chúng đều bỏ qua biến số "con người". Sự phức tạp của xã hội loài người, sự ma sát, sự dư thừa và các sắp xếp thể chế dường như không hiệu quả của nó thực sự tạo nên một khả năng phục hồi mạnh mẽ, phân tán. Chúng ta có đủ thời gian để tránh những kịch bản ngày tận thế được dự đoán đó, miễn là chúng ta không bị đe dọa bởi chính suy diễn.
Vậy còn những câu chuyện lạc quan thì sao? Nghịch lý Jevons là một quan sát về các xu hướng dài hạn. Nghịch lý Moravec cho chúng ta biết rằng lao động chân tay tạm thời an toàn, nhưng nó không cho chúng ta biết điều gì sẽ xảy ra với những người lao động trí óc đang bị thay thế. Những so sánh lịch sử rất hữu ích, nhưng lịch sử không bao giờ lặp lại chính xác; nó chỉ có sự tương đồng. Những câu chuyện lạc quan cần thời gian để được kiểm chứng, và chúng ta đang ở điểm khởi đầu của cuộc kiểm chứng đó.
Những lời tiên tri về ngày tận thế dẫn đến tổn thất sản xuất, và những người lo lắng phải trả giá. Hãy tự mình đánh giá, chấp nhận rủi ro và quản lý vị thế một cách cẩn thận, thay vì chỉ dựa vào những bài viết dễ đoán .
Twitter: https://twitter.com/BitpushNewsCN
Nhóm cộng đồng BitPush trên Telegram: https://t.me/BitPushCommunity
Đăng ký theo dõi Bitpush trên Telegram: https://t.me/bitpush
