Một bài viết xuất sắc có thể khiến thị trường nhầm lẫn giữa "Dự đoán Bối cảnh" và "Tiên đoán Thực tế".

Ngày 22 tháng 2 năm 2026, một báo cáo có tựa đề "Khủng hoảng Tình báo Toàn cầu 2028" đã khiến mạng xã hội và thị trường tài chính nổ tung, với lượt xem vượt qua con số 27 triệu. Ngày ra mắt báo cáo, IBM giảm mạnh 13%, cùng với việc giá cổ phiếu của DoorDash, American Express, KKR và nhiều công ty khác giảm hơn 6%.

Báo cáo này xuất phát từ tay người sáng lập Citrini Research, James van Geelen. Nhà nghiên cứu 33 tuổi này có hơn 180.000 người theo dõi trên X, trang Substack của ông đứng đầu trong số các tác giả tài chính, chủ đề chính là đầu tư cổ phần và nghiên cứu toàn cầu, với phong cách nổi bật bởi việc kết hợp đa tài sản và suy luận ngang hàng, với tỷ lệ lợi nhuận thực sự của các quỹ đầu tư của ông từ năm 2023 đã vượt qua mức 200%. Báo cáo dựa trên hình thức Dự đoán Bối cảnh, ảo tưởng một tương lai thiết lập vào năm 2028: Trong vòng hai năm, trí tuệ nhân tạo một cách quy mô rộng lớn thay thế sức lao động văn phòng, từ đó dẫn đến sự suy giảm tiêu dùng, vi phạm tài sản phần mềm, siết chặt tín dụng, và cuối cùng đẩy nền kinh tế vào một trạng thái biến dạng kết hợp giữa "Thịnh vượng Kỹ thuật" và "Suy thoái Xã hội". Van Geelen đánh dấu ở đầu văn bản: "Bài viết này kể về một Bối cảnh có thể có, không phải một Tiên đoán." Nhưng thị trường rõ ràng không kiên nhẫn để phân biệt hai khái niệm này.

Tuy nhiên, điều đáng lưu ý hơn so với sự hoảng loạn ngắn hạn trên thị trường là cuộc thảo luận mở rộng mà bài viết đã gây ra trong vài ngày qua. Từ giới học thuật đến giới đầu tư, từ Phố Wall đến Internet tiếng Trung, đã xuất hiện hàng chục bài viết phản ứng từ nhiều góc độ khác nhau. So với việc chỉ tin vào một kết luận cực đoan, có lẽ chúng ta có thể tìm ra một tương lai rõ ràng hơn thông qua sự "Mâu thuẫn và Trùng hợp" của các quan điểm.

Citrini Đã Nói Gì

Cơ sở logic trong bài viết của Citrini không phức tạp: Sự tiến bộ vượt bậc của trí tuệ nhân tạo dẫn đến việc thay thế lớn mạnh các vị trí văn phòng → Tăng thất nghiệp dẫn đến suy giảm chi tiêu tiêu dùng → Sản phẩm tài chính cấu trúc dựa trên SaaS bị tấn công bởi làn sóng vi phạm → Siết chặt tín dụng lan rộng đến toàn bộ hệ thống tài chính → Kinh tế rơi vào tình trạng kỹ thuật "Thịnh vượng" và xã hội "Suy thoái" đồng thời.

Mỗi liên kết trong chuỗi nguyên nhân hậu quả này không phải là điều rỗng tuếch. Nhưng để kết nối chúng từ đầu đến cuối, suy luận một cách liên tục đến khủng hoảng, đòi hỏi một loạt các giả thiết tiền định khá cứng rắn.

Có nhiều cách để phân tích dãy chuỗi này. Chúng ta hãy đi theo ba điểm chính, bao gồm tốc độ và quy mô thay thế lực lượng lao động, cơ chế truyền đạt sụp đổ của nhu cầu, và khả năng xảy ra khủng hoảng tài chính, để xem xét xung quanh mỗi bước, những giọng nói khác nhau đang tranh luận về điều gì.

Không Phá Không Lập

Điểm xuất phát của tư duy Citrini là sự thay thế đồng loạt của lao động trí óc bởi trí tuệ nhân tạo (AI). Trong câu chuyện của ông, quá trình này bắt đầu tăng tốc đột ngột từ năm 2026 đến năm 2028, ảnh hưởng trước hết đến các ngành như luật pháp, phân tích tài chính, phát triển phần mềm, dịch vụ khách hàng, v.v.

Tỷ lệ chi tiêu của doanh nghiệp trên nhà cung cấp mô hình AI và nền tảng lao động trực tuyến biến đổi theo từng ngành, được nhóm theo mức độ tiếp xúc với AI

Đúng 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 doanh nghiệp, cho thấy sau khi ChatGPT ra mắt, các doanh nghiệp tiếp xúc với AI cao nhất (tức là trước đây chiếm tỷ lệ chi tiêu lớn nhất trên thị trường lao động trực tuyến) đã tăng đáng kể chi tiêu cho nhà cung cấp mô hình AI, đồng thời giảm chi tiêu trên thị trường lao động trực tuyến, giảm khoảng 15%. Đáng lưu ý, sự thay thế này không phải là "đền bù tương đương" - mỗi đô la giảm chi tiêu trên thị trường lao động sẽ chỉ tăng chi tiêu AI từ 0.03 đến 0.30 đô la. Nói cách khác, AI đang hoàn thành công việc tương đương với công việc của con người với chi phí thấp hơn đáng kể.

Tuy nhiên, Citrini có thể đã đánh giá quá cao tốc độ của sự chuyển đổi. Một số người phản đối đã lấy ngành môi giới bất động sản tại Mỹ làm ví dụ, mặc dù công nghệ đã có khả năng cắt giảm đáng kể số lượng môi giới, nhưng ngành này vẫn tuyển dụng hơn 1,5 triệu người đến nay. Truyền thống của hệ thống, rào cản của quy định, cuộc chơi lợi ích trong ngành, tạo thành một hàng rào phòng thủ mạnh mẽ hơn nhiều so với công nghệ. Họ tin rằng, Citrini đã đánh giá quá thấp sức cản của "năng lượng hệ thống".

Và một số người phản đối khác đã trích dẫn nghiên cứu của Kimball, Basu và Fernald năm 1998 để chỉ ra rằng cú sốc về công nghệ thường là một sự kích thích tích cực từ phía cung ứng - trong ngắn hạn có thể đi kèm với việc điều chỉnh cấu trúc việc làm, nhưng trong dài hạn, không gian sản xuất mà nó tạo ra vượt xa số lượng việc làm mà nó phá hủy.

Trong thực tế, việc xem xét quá trình lan rộng công nghệ mục đích chung qua từng chu kỳ lịch sử, từ phòng thí nghiệm đến thâm nhập quy mô lớn luôn chậm hơn rất nhiều so với tốc độ chín mạnh của công nghệ chính mình. Điện đã mất 30 năm để từ tỷ lệ tiếp cận gia đình 5% tăng lên 50%, điện thoại mất 35 năm, thậm chí cả smartphone lan rộng nhanh nhất cũng cần 5 năm. Khả năng công nghệ của AI có lẽ đã đủ để đảo lộn nhiều ngành công nghiệp, nhưng sự hóc búa giữa khả năng công nghệ và hấp thụ chính trị, không bao giờ có thể được cầu toàn chỉ bằng khả năng chính mình.

Bước chuyển tiếp quan trọng thứ hai trong câu chuyện của Citrini là quá trình xoắn ốc đi xuống từ phía cầu: thất nghiệp → giảm thu nhập → suy giảm tiêu dùng → lợi nhuận doanh nghiệp suy giảm → cắt giảm nhân sự tiếp tục.

Tại bước này, Citrini đã lẫn lộn giữa suy giảm cầu phía cầu và suy giảm cầu phía cung. Suy giảm phía cầu ý chỉ sức mua của người tiêu dùng suy giảm, trong khi suy giảm phía cung là sự tiến bộ công nghệ đã làm giảm chi phí sản xuất—sự giảm giá do AI điều khiển, bản chất gần với phía sau, tương tự như quỹ đạo giá của sản phẩm điện tử và dịch vụ viễn thông trong vài thập kỷ qua.Có những người phân tích đánh giá, nghịch lý Jevons vẫn sẽ có tác dụng: khi mà AI giảm mạnh chi phí của các dịch vụ như tư vấn pháp luật, chẩn đoán y tế, phát triển phần mềm và những dịch vụ tương tự, nhu cầu trước đây bị loại bỏ vì giá cả đắt đỏ sẽ được giải phóng, không phải là suy giảm tổng cộng, mà là sự tăng mạnh đột ngột. Đồng thời, "Nghịch lý Moravec" cũng sẽ được áp dụng. Với máy móc, điều khó nhất thực sự không phải một quá trình suy luận logic sâu sắc hoặc tìm kiếm dữ liệu lớn, mà lại là những hoạt động cơ thể mà con người cho là hiển nhiên, nhận thức cảm xúc và giao tiếp cảm xúc. Điều này ngụ ý rằng lao động về sức khỏe và những công việc cần sự nhạy bén của giác quan, có thể sẽ có tính đàn hồi hơn so với những gì chúng ta có thể tưởng tượng.

Nhưng nghịch lý Jevons cũng có thể trở nên vô hiệu.Giáo sư kinh tế học tại Đại học Chicago Alex Imas đã đề xuất, nếu AI tự động hóa phần lớn lao động, và thu nhập lao động giảm đáng kể so với tổng thu nhập, thì ai sẽ mua các hàng hóa và dịch vụ được sản xuất hiệu quả cao này? Điều này đụng đến cơ chế phân phối chính nó. Khi khả năng sản xuất tăng với tốc độ vô hạn trong khi nhu cầu thực tế hóa dẫn tới trung gian, chúng ta có thể đối mặt với một sự mất cân bằng mà có lẽ không phải là một suy thoái, mà là một loại mất cân bằng mà sách giáo trình kinh tế học chưa bao giờ thảo luận đầy đủ—một sự giàu có vật chất nhưng không thể tiếp cận.

Ngó từ trong ống kính

Trong phần phân tích Citrini, sự lan truyền mạnh nhất là từ tác động tới việc làm đến khủng hoảng tài chính. Trong câu chuyện của ông, sản phẩm tài chính cấu trúc có cơ sở tài sản là doanh thu SaaS (ông gọi là "Chứng khoán Dựa trên Phần Mềm") đã phải đối mặt với một sự mất nợ trên diện rộng trong làn sóng chuyển đổi sang trí tuệ nhân tạo, gây ra một tình hình co rút tín dụng tương tự như thời kỳ khủng hoảng tín dụng năm 2008.

Tuy nhiên, các nhà bình luận chỉ ra rằng, so với năm 2008, mức đòn bẩy của doanh nghiệp tại Mỹ hiện tại đã tốt hơn đáng kể, hệ thống ngân hàng sau khi trải qua cải cách Dodd-Frank và nhiều vòng kiểm tra áp lực cũng vững chãi hơn nhiều so với lúc đó.

So với trước cơn khủng hoảng kinh tế năm 2008, các chỉ số sức mạnh tại chỗ của hệ thống tài chính Mỹ hiện tại đã được cải thiện đáng kể: Tỷ lệ vốn cốt lõi của ngân hàng từ 8.1% đã tăng lên 13.7%, tỷ lệ nợ của hộ gia đình so với thu nhập sẵn có từ 130% đã giảm xuống còn 97%, tỷ lệ nợ xấu từ 1.4% đã giảm xuống còn 0.7%.

Mặc dù một số công ty SaaS thực sự đối mặt với giảm doanh thu, quy mô của chúng không đủ để gây ra một cuộc khủng hoảng tín dụng hệ thống. Cựu tác giả cột tin tức tài chính từ trước của Bloomberg, Nick Smith, cho rằng, Citrini đã mắc một sai lầm phổ biến tại giai đoạn này: Chuyển hóa tác động ngành công nghiệp ở mức vi mô sang rủi ro hệ thống ở mức macro. Đối với sự sụt giảm nhu cầu, câu trả lời mà Smith đưa ra là chính sách tài khóa. Nếu thất nghiệp thực sự tăng mạnh, chính phủ hoàn toàn có khả năng và mong muốn thông qua các gói kích thích tài khóa trên quy mô lớn để ổn định nhu cầu.

Có vẻ như khả năng phản ứng của hệ thống cũng đã bị đánh giá thấp, lấy việc phản ứng chính sách trong thời kỳ COVID làm ví dụ, vào ngày 11 tháng 3 năm 2020, WHO tuyên bố dịch bệnh hồi đáp, chỉ sau 16 ngày, Đạo luật CARES với quy mô 2.2 nghìn tỷ USD đã được ký vài có hiệu lực. Trong vòng một năm sau đó, Mỹ đã triển khai tổng cộng 5.68 nghìn tỷ USD gói kích thích tài khóa, tương đương khoảng 25% GDP năm 2020.

Nếu sự thất nghiệp được điều khiển bằng trí tuệ nhân tạo thực sự xảy ra như tốc độ và quy mô mà Citrini mô tả, can thiệp từ chính sách không thể thiếu.

Có người bình luận trên mặt bằng cơ bản hơn. Thuyết ngày tận thế về công nghệ thường đến từ sự thiếu tin vào nhân văn. Phân tích của Citrini coi thị trường như một cái máy không người trông coi, để cho "nguyên nhân" tự mình triển khai, cho đến khi sụp đổ. Nhưng hệ thống kinh tế thực tế không hoạt động theo cách đó. Luật pháp, các cơ quan, chính trị, văn hóa, lý thuyết mang tính quyết định sâu sắc định hình cách mà thế giới thực tiếp hấp thụ tác động của công nghệ.

Consensus and Divergence

Chúng ta có thể thử đánh dấu một số điểm chung và khác biệt.

Trí tuệ nhân tạo đang và sẽ tiếp tục thay đổi cấu trúc nhu cầu lao động trí óc, điều này gần như không ai phủ nhận, sự khác biệt chỉ đến từ tốc độ và quy mô của sự thay đổi. Hơn nữa, nỗi đau của giai đoạn chuyển đổi là thực tế và không nên bị những triển vọng lâu dài che khuất. Ngoài ra, chất lượng và tốc độ của phản ứng chính sách sẽ định đoạt phần lớn kết quả tốt hay xấu.

Sự khác biệt tồn tại ở mức logic sâu hơn. Một số người cho rằng cuộc tấn công công nghệ lần này có thể vượt quá tiền lệ lịch sử về tốc độ và phạm vi, do đó tính ứng dụng của so sánh lịch sử có hạn chế; cũng có những người tin tưởng hơn vào tính linh hoạt của hệ thống và khả năng tái lặp lại lịch sử.

Look Up

Bài viết của Citrini có nhiều vấn đề, chuỗi lý do quá chặt chẽ, phản ứng của hệ thống bị đánh giá thấp, việc nhảy từ tác động tại ngành công nghiệp cụ thể đến rủi ro hệ thống toàn cầu thiếu các bước chứng minh đủ. Nhưng vấn đề cốt lõi nhất của nó, có thể nằm ở việc đánh giá thấp về xã hội con người: nó giả định một môi trường hệ thống tĩnh, trong đó công nghệ đang di chuyển với tốc độ gần như không thể ngăn chặn mọi thứ. Trên lịch sử, các lý thuyết «ngày tận thế» đã xuất hiện không thiếu, chúng thường không ai có thể chống lại được trong lý do công nghệ, nhưng gần như không một trừ các «yếu tố con người». Sự phức tạp của xã hội con người, ma sát của nó, tính dư thừa của nó, các sắp xếp hệ thống có vẻ không hiệu quả của nó, chính là một năng lực phản kháng mạnh mẽ, phân tán. Chúng ta có đủ thời gian để tránh xa những kết quả tận cùng đó, tiền đề là chúng ta không sợ hãi bị chính việc dự đoán thôi.

Còn những câu chuyện lạc quan nữa? «Dilema Jeven» là một quan sát về xu hướng dài hạn. «Dilema Morawiecki» nói cho chúng ta công việc lao động chân tay tạm thời an toàn, nhưng không nói cho chúng ta nơi mà những lao động trí óc bị thay thế nên đi đâu. So sánh với lịch sử rất khích lệ, nhưng lịch sử không bao giờ lặp lại đúng như vậy, nó chỉ hoặc là điều nhịp điệu. Câu chuyện lạc quan cần thời gian kiểm chứng, và chúng ta đang ở điểm xuất phát của việc kiểm chứng.

Sản xuất lý thuyết tận thế, những người lo âu mới trả giá. Xây dựng khả năng phán đoán của bản thân, chấp nhận rủi ro, quản lý vị thế, thay vì đắm chìm trong những bài viết nhìn qua lỗ kim đồng hồ ấy.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia