7000 tỷ đổ vào AI, người Mỹ đã nếm trải vị đắng của lạm phát

Ngày 1 tháng 4, các nhà kinh tế học của Cục Dự trữ Liên bang St. Louis, Miguel Faria-e-Castro và Serdar Ozkan, đã công bố một bài blog với tiêu đề khá kiềm chế nhưng kết luận lại rất chói mắt: chính sự lạc quan về AI là một động lực đẩy lạm phát. Không phải vì giá điện tăng, không phải vì thiếu chip, mà là vì mọi người đều tin rằng AI sẽ làm cho tương lai tốt đẹp hơn - niềm tin này khiến họ bắt đầu tiêu nhiều tiền hơn ngay từ bây giờ.

Cùng ngày, Fortune tiết lộ một thí nghiệm của Deutsche Bank: họ yêu cầu ba mô hình AI đánh giá "tác động của AI đối với lạm phát". Kết luận là, ngay cả bản thân AI cũng cho rằng mình đang đẩy giá cả lên cao.

Trên mạng xã hội, các bài đăng về giá cả tăng vọt ở Mỹ rất phong phú

Hai sự việc này ghép lại với nhau, chỉ ra một vòng lặp không mấy thoải mái: đầu tư vào AI càng nhiều, lạm phát càng cao, việc cắt giảm lãi suất càng xa, chi phí huy động vốn càng cao - nhưng đầu tư vẫn đang tăng tốc.

Cuộc chạy đua vũ trang không thể dừng lại

Trước tiên hãy nhìn vào tiền. Theo báo cáo tài chính của các công ty, tổng chi tiêu vốn của bốn công ty Amazon, Microsoft, Google, Meta trong năm 2023 là khoảng 152 tỷ USD. Đến năm 2024, con số này nhảy lên 251 tỷ USD, tăng 65%. Năm 2025, con số ước tính là 416 tỷ USD, lại tăng thêm 66%.

Hướng dẫn của các công ty cho năm 2026 còn tích cực hơn. Theo tổng hợp của Wolf Street, Amazon hướng dẫn 200 tỷ USD, Google hướng dẫn 175-185 tỷ USD, Microsoft hướng dẫn 145-150 tỷ USD, Meta hướng dẫn 135 tỷ USD. Tổng cộng bốn công ty là khoảng 663 tỷ USD. Nếu tính thêm 42 tỷ USD của Oracle, tổng cộng năm công ty tiến gần đến 700 tỷ USD.

Trong bốn năm, chi tiêu vốn của bốn công ty đã tăng gấp bốn lần. Tốc độ tăng trưởng này chưa có tiền lệ trong lịch sử doanh nghiệp Mỹ. Theo báo cáo của Fortune, quy mô này đã vượt quá GDP cả năm của Thụy Điển.

Một trung tâm dữ liệu, tiêu thụ điện bằng cả một tiểu bang

Phần lớn số tiền này đổ vào các trung tâm dữ liệu. Và nút thắt cổ chai lớn nhất của trung tâm dữ liệu không phải là đất đai, mà là điện. Theo dữ liệu từ EIA, tiểu bang Vermont tiêu thụ khoảng 5,364 gigawatt-giờ điện mỗi năm, tương đương với tải trung bình 0.61 gigawatt. Rhode Island cao hơn một chút, khoảng 0.83 gigawatt.

Bây giờ hãy xem các trung tâm dữ liệu đang làm gì. Theo thông báo của các công ty, dự án Stargate hợp tác giữa OpenAI, Oracle và SoftBank có tổng công suất điện quy hoạch lên đến 10 gigawatt, tương đương với toàn bộ lượng điện tiêu thụ của 16 tiểu bang Vermont. Khuôn viên Hyperion của Meta ở Louisiana quy hoạch 5 gigawatt, đầu tư 27 tỷ USD. Colossus của xAI thuộc sở hữu của Elon Musk ở Memphis, Tennessee đã mở rộng lên 2 gigawatt, theo Introl, đã triển khai 555,000 GPU của NVIDIA, tiêu tốn khoảng 18 tỷ USD. Dự án Rainier hợp tác giữa Amazon và Anthropic ở Indiana quy hoạch 2.2 gigawatt.

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

Nhu cầu điện này không phải là câu chuyện xa vời trong quy hoạch, mà đang gây áp lực lên lưới điện hiện có. Theo báo cáo của CBRE, tỷ lệ trống của trung tâm dữ liệu Bắc Mỹ đã giảm từ 3.3% trong nửa đầu năm 2023 xuống còn 1.6% trong nửa đầu năm 2025, mức thấp nhất từng được ghi nhận. Theo dữ liệu từ Cushman & Wakefield, tỷ lệ trống trong nửa cuối năm 2025 tăng nhẹ lên 3.5%, nhưng đó chỉ là do một lượng lớn công suất mới xây dựng tập trung bàn giao - mức độ tuyệt đối vẫn ở mức thấp kỷ lục, việc giảm bớt nguồn cung có ý nghĩa khó có thể xuất hiện trước năm 2030.

Ngay cả bản thân AI cũng nói rằng mình đang đẩy lạm phát

Trong khi các khoản đầu tư này thúc đẩy nhu cầu, đẩy giá điện lên cao, gây ra tình trạng thiếu chip, còn có một kênh lạm phát ẩn giấu hơn.

Theo báo cáo của Fortune ngày 1 tháng 4, nhóm nghiên cứu do nhà kinh tế trưởng Mỹ của Deutsche Bank, Matthew Luzzetti, dẫn đầu đã thực hiện một thí nghiệm: yêu cầu mô hình tự phát triển dbLumina của Deutsche Bank, Claude của Anthropic và ChatGPT-5.2 của OpenAI lần lượt đánh giá "xác suất AI đẩy lạm phát lên cao trong năm tới".

Kết quả: dbLumina đưa ra 40%, Claude đưa ra 25%, ChatGPT-5.2 đưa ra 20%. Cả ba mô hình đều đánh giá xác suất "AI giảm đáng kể lạm phát" là nhất quán: chỉ 5%.

Cả ba mô hình đều trích dẫn các động lực đẩy lạm phát rất nhất quán: các trung tâm dữ liệu đang được mở rộng quy mô lớn, nhu cầu bán dẫn tăng vọt, mức tiêu thụ điện cho khối lượng công việc AI đang tăng trưởng nhanh chóng - tất cả đều là áp lực giá cả do nhu cầu kéo.

Điều này trái ngược hoàn toàn với sự đồng thuận của một số nhà đầu tư Phố Wall. Nhóm nghiên cứu của Deutsche Bank viết trong báo cáo: "Liệu AI có trở thành một lực lượng giảm phát chính không? Ngay cả bản thân AI cũng không nghĩ vậy."

Trong phạm vi năm năm, các mô hình thực sự chuyển hướng sang nhiều khả năng giảm phát hơn. Nhưng xác suất "AI gây ra giảm phát quy mô lớn" vẫn bị đè nén trong vùng rủi ro đuôi.

Bản thân sự lạc quan đã là lạm phát

Bài nghiên cứu của Cục Dự trữ Liên bang St. Louis cung cấp một khuôn khổ lý thuyết để giải thích tất cả điều này.

Faria-e-Castro và Ozkan sử dụng mô hình kinh tế vĩ mô tiêu chuẩn, định nghĩa làn sóng đầu tư vào AI là một "cú sốc tin tức" (news shock). Theo bài blog của Cục Dự trữ Liên bang, logic của mô hình là: khi các hộ gia đình thấy AI được mô tả là công nghệ cách mạng, họ sẽ kỳ vọng thu nhập tương lai tăng lên, tăng tiêu dùng trước thời hạn. Doanh nghiệp kỳ vọng năng suất tăng lên, tăng cường đầu tư. Hai yếu tố cộng lại, nhu cầu nhanh chóng vượt quá cung. Bài nghiên cứu viết: "Những lực lượng này cùng nhau tạo ra một đợt bùng nổ lạm phát của tổng cầu - đây là đặc điểm cốt lõi của giai đoạn đầu của cú sốc tin tức."

Mô hình đưa ra hai con đường. Nếu AI thực sự mang lại bước nhảy vọt về năng suất, lạm phát ngắn hạn sẽ được tiêu hóa bởi tăng trưởng sản lượng dài hạn, nền kinh tế bước vào vòng tuần hoàn lành mạnh. Nhưng nếu năng suất không được thực hiện - bài nghiên cứu sử dụng cụm từ "tăng trưởng thấp dai dẳng và lạm phát cao cứng đầu", tức là stagflation (lạm phát đình trệ).

Theo dữ liệu được trích dẫn trong bài blog của Cục Dự trữ Liên bang, tốc độ tăng trưởng năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) hàng năm của Mỹ kể từ khi ChatGPT ra mắt là 1.11%, thấp hơn mức trung bình lịch sử 1.23%. Cho đến nay, AI vẫn chưa để lại dấu ấn gì trên dữ liệu năng suất.

Đồng thời, theo dữ liệu từ BLS, CPI của Mỹ tháng 2 năm 2026 tăng 2.4% so với cùng kỳ năm trước, CPI cốt lõi tăng 2.5%, cả hai đều chưa trở về mục tiêu 2% của Fed. Biểu đồ điểm của Fed tháng 3 cho thấy, dự báo trung vị lãi suất cuối năm là 3.4%, chỉ ra chỉ một lần cắt giảm lãi suất trong năm nay.

700 tỷ USD đang đổ vào cơ sở hạ tầng AI. Số tiền này là nguyên nhân của lạm phát, hay là khúc dạo đầu của cuộc cách mạng năng suất, phụ thuộc vào một câu hỏi mà chưa ai có thể trả lời: liệu các mô hình đang chạy trong những trung tâm dữ liệu này, cuối cùng có làm cho nền kinh tế hiệu quả hơn hay không.