Người Mỹ nói rằng giá cả đã đắt đỏ đến mức không thể sống nổi, và nguyên nhân chính là việc đầu tư 700 tỷ USD vào trí tuệ nhân tạo

Ngày 1 tháng 4, các nhà kinh tế từ Chi nhánh Dự trữ Liên bang St. Louis Miguel Faria-e-Castro và Serdar Ozkan đã đăng bài blog, tiêu đề rất kín đáo nhưng kết luận rất nổi bật: Tâm trạng lạc quan về AI chính là một trong những động cơ thúc đẩy lạm phát. Không phải vì giá điện tăng, không phải vì thiếu chip, mà vì mọi người đều tin rằng AI sẽ làm cho tương lai trở nên tốt hơn — niềm tin đó khiến họ bắt đầu tiêu tiền nhiều hơn ngay bây giờ.

Cùng ngày đó, Fortune tiết lộ về một thử nghiệm của Ngân hàng Deutsche: họ đã cho ba mô hình AI đánh giá "Ảnh hưởng của AI đối với lạm phát". Kết luận là, ngay cả AI cũng cho rằng chính nó đóng góp vào việc tăng giá hàng hóa.

Trên mạng xã hội, có rất nhiều bài đăng về việc giá cả tăng ở Mỹ

Hai sự kiện này kết hợp với nhau, trỏ vào một vòng lặp không mấy thoải mái: AI đầu tư càng nhiều, lạm phát càng cao, việc giảm lãi suất càng xa, chi phí tài chính càng tăng mà vẫn có sự tăng tốc trong đầu tư.

Cuộc đua vũ trang không ngừng

Trước hết là tiền bạc. Theo báo cáo tài chính của các công ty, tổng chi phí vốn 2023 của bốn công ty Amazon, Microsoft, Google, Meta là khoảng 1,52 nghìn tỷ USD. Đến năm 2024, con số này tăng lên 2,51 nghìn tỷ USD, tăng 65%. Cả năm 2025 khép lại với 4,16 nghìn tỷ USD, tăng thêm 66%.

Hướng dẫn của các công ty cho năm 2026 càng phấn khích hơn. Theo tổng hợp của Wolf Street, Amazon hướng dẫn 2 nghìn tỷ USD, Google hướng dẫn từ 1,75 đến 1,85 nghìn tỷ USD, Microsoft hướng dẫn từ 1,45 đến 1,5 nghìn tỷ USD, Meta hướng dẫn 1,35 nghìn tỷ USD. Tổng cộng của cả bốn công ty khoảng 6,63 nghìn tỷ USD. Nếu tính thêm 420 tỷ USD của Oracle, năm công ty tổng cộng gần 7 nghìn tỷ USD.

Sau bốn năm, tổng chi phí vốn của bốn công ty này tăng gấp bốn lần. Tốc độ tăng trưởng này chưa từng có tiền lệ trong lịch sử doanh nghiệp tại Mỹ. Theo thống kê của Fortune, quy mô này đã vượt qua GDP của Thụy Điển trong cả năm.

Một trung tâm dữ liệu, tiêu hao điện năng của cả một bang

Hầu hết số tiền này đều đổ vào trung tâm dữ liệu. Và điểm yếu lớn nhất của trung tâm dữ liệu không phải là đất đai, mà là điện. Theo dữ liệu từ EIA, Vermont tiêu thụ khoảng 5.364 gigawatt-hour điện mỗi năm, tương đương với công suất trung bình là 0,61 gigawatt. Rhode Island cao hơn một chút, khoảng 0,83 gigawatt.

Bây giờ hãy xem trung tâm dữ liệu đang làm gì. Theo thông báo của các công ty, dự án Stargate do OpenAI phối hợp với Oracle và SoftBank đã lên kế hoạch tổng cộng công suất điện là 10 gigawatt, tương đương với tổng lượng điện tiêu thụ của 16 bang Vermont. Meta đang lên kế hoạch tại khu vực Hyperion ở Louisiana với công suất 5 gigawatt và đầu tư 270 tỷ USD. Công ty con xAI của Musk tại Colossus ở Memphis, Tennessee đã mở rộng lên 2 gigawatt, theo báo cáo của Introl, triển khai khoảng 555.000 GPU NVIDIA, với tổng chi phí khoảng 180 tỷ USD. Amazon và Anthropic đang phối hợp xây dựng dự án Rainier tại Indiana với kế hoạch 2.2 gigawatt.

Theo dữ liệu từ S&P Global, trung tâm dữ liệu tại Mỹ dự kiến sẽ tiêu thụ tổng cộng 183 terawatt-giờ điện vào năm 2024, chiếm hơn 4% tổng lượng điện tiêu thụ của quốc gia. Đến năm 2030, con số này dự kiến sẽ tăng gấp ba lần.

Nhu cầu điện này không phải là câu chuyện xa xăm trong tương lai, mà đã bắt đầu ảnh hưởng đến lưới điện hiện tại. Theo báo cáo của CBRE, tỷ lệ trống rỗng trung tâm dữ liệu Bắc Mỹ đã giảm từ 3.3% vào nửa đầu năm 2023 xuống còn 1.6% vào nửa đầu năm 2025, đây là mức thấp nhất trong lịch sử. Theo dữ liệu từ Cushman & Wakefield, tỷ lệ trống rỗng vào nửa sau năm 2025 tăng nhẹ lên 3.5%, nhưng chỉ là do một lượng lớn năng lực xây dựng mới được triển khai — mức độ tuyệt đối vẫn ở mức thấp kỷ lục, cung cấp có ý nghĩa để giảm nhẹ vào trước năm 2030.

Thậm chí cả AI còn nói chính mình đang đẩy cao lạm phát

Những khoản đầu tư này đang thúc đẩy nhu cầu, làm tăng giá điện, kéo theo thiếu chip một cách cùng lúc, cùng với một lối thoát lạm phát ẩn mình hơn.

Theo báo cáo của Fortune ngày 1 tháng 4, nhóm nghiên cứu dưới sự lãnh đạo của Tiến sỹ Matthew Luzzetti, Giám đốc kinh tế Mỹ của Deutsche Bank, đã tiến hành một thử nghiệm: yêu cầu mô hình dbLumina do Deutsche Bank tự nghiên cứu, mô hình Claude của Anthropic và mô hình ChatGPT-5.2 của OpenAI để đánh giá "Xác suất AI đẩy cao lạm phát trong vòng một năm tới".

Kết quả: dbLumina đưa ra 40%, Claude đưa ra 25%, ChatGPT-5.2 đưa ra 20%. Ba mô hình đều đồng thuận về xác suất "AI giảm lạm phát đáng kể": chỉ có 5%.

Ba điểm đột phá của ba mô hình tham chiếu về lạm phát đều cao: Trung tâm dữ liệu đang mở rộng quy mô lớn, nhu cầu chip tăng vọt, lượng điện tiêu thụ cho khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo đang tăng nhanh—tất cả đều là áp lực giá dựa trên nhu cầu.

Điều này trái ngược hoàn toàn với sự đồng thuận từ một phần các nhà đầu tư trên Wall Street. Nhóm Deutsche Bank viết trong báo cáo nghiên cứu: “AI có thể trở thành một lực lượng lạm phát chính không? Chính AI cũng không thấy như vậy.”

Trên tầm nhìn năm năm, các mô hình thực sự đang chuyển hướng sang khả năng lạm phát nhiều hơn. Nhưng xác suất “AI gây ra lạm phát quy mô lớn” vẫn được đặt ở mức đuôi của phạm vi rủi ro.

Lạc quan chính là lạm phát

Bài báo của Ngân hàng Dự trữ Federal St. Louis cung cấp một nền tảng lý thuyết để giải thích tất cả điều này.

Faria-e-Castro và Ozkan sử dụng mô hình kinh tế lượng tử tiêu chuẩn, định nghĩa cơn sốt đầu tư vào AI như một “sốc tin tức”. Theo bài viết trên blog của Ngân hàng Dự trữ, logic của mô hình là: Khi các hộ gia đình thấy AI được mô tả là công nghệ đột phá, họ sẽ dự kiến tăng thu nhập tương lai, và sẽ tiêu dùng trước. Các doanh nghiệp dự đoán tăng hiệu suất, tăng đầu tư. Cả hai lớp này kết hợp, nhu cầu tăng vượt quá cung cấp nhanh chóng. Bài báo viết: “Những lực lượng này cùng tạo ra một đợt tăng cường lạm phát từ nhu cầu tổng hợp—điều này là đặc điểm cốt lõi của giai đoạn đầu của sốc tin tức.”

Mô hình đưa ra hai con đường. Nếu AI thực sự mang lại bước nhảy vọt về hiệu suất, lạm phát ngắn hạn sẽ được tiêu hao bởi sự tăng trưởng sản xuất dài hạn, kinh tế đi vào chu trình tích cực. Nhưng nếu hiệu suất không được thực sự thể hiện—bài báo sử dụng từ "tăng trưởng thấp liên tục và lạm phát cao cố định", có nghĩa là suy thoái lạm phát.

Theo dữ liệu trích từ blog của Ngân hàng Dự trữ, từ khi ChatGPT được phát hành, tỷ lệ tăng sản xuất toàn yếu tố (TFP) tại Mỹ đạt 1,11% hàng năm, thấp hơn giá trị trung bình lịch sử là 1,23%. Cho đến nay, AI vẫn chưa có ảnh hưởng đáng kể đến dữ liệu hiệu suất sản xuất.

Trong khi đó, theo dữ liệu BLS, chỉ số CPI của Mỹ tháng 2 năm 2026 so với cùng kỳ tăng 2,4%, CPI lõi tăng 2,5%, vẫn chưa đạt mục tiêu 2% của Fed. Biểu đồ hình chấm của Fed cho tháng 3 dự báo lại giữa năm lãi suất cuối năm là 3,4%, cho thấy chỉ có một lần cắt giảm lãi suất trong năm nay.

700 tỷ đô la đang tràn vào cơ sở hạ tầng AI. Số tiền này có phải là nguyên nhân của lạm phát, hay là tiền đề cho cuộc cách mạng hiệu suất, phụ thuộc vào một câu hỏi mà chưa ai có thể trả lời: Các mô hình chạy trong những trung tâm dữ liệu này có thực sự làm cho nền kinh tế hiệu quả hơn không?

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