Nhưng trong bối cảnh kinh tế - chính trị phức tạp hiện nay, câu hỏi không chỉ là đúng hay sai, mà là liệu thị trường và các nhà hoạch định chính sách có đủ niềm tin để hành động sớm.

Khi bước vào phiên điều trần phê chuẩn trước Thượng viện Mỹ, Kevin Warsh không chỉ đối diện với các câu hỏi từ giới lập pháp, mà còn với một thử thách khó hơn: thuyết phục chính những đồng nghiệp tương lai tại cục Dự trữ Liên bang (Fed). Lập luận mà ông theo đuổi suốt một năm qua rằng sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thúc đẩy năng suất và qua đó kiềm chế lạm phát đang đặt ra một lựa chọn chính sách mang tính “đi trước dữ liệu”.

Bên ngoài hiển hiện, logic của Warsh khá rõ ràng. Nếu AI giúp doanh nghiệp sản xuất hiệu quả hơn, chi phí lao động tính trên mỗi đơn vị sản phẩm sẽ giảm xuống. Điều này cho phép doanh nghiệp hoặc tăng lương mà không cần tăng giá, hoặc giữ giá ổn định trong khi vẫn cải thiện biên lợi nhuận. Trong cả hai trường hợp, áp lực lạm phát đều được kiểm soát, mở ra không gian để Fed cắt giảm lãi suất mà không gây ra một vòng xoáy giá cả.

Tuy nhiên, điểm gây tranh cãi không nằm ở cơ chế, mà ở thời điểm. Warsh thừa nhận rằng tác động của năng suất sẽ không xuất hiện ngay trong các chỉ số chính thức. Điều đó đồng nghĩa với việc Fed, nếu muốn hành động theo lập luận này, phải chấp nhận một mức độ “đi trước” dữ liệu – hay nói cách khác, đặt cược vào tương lai.

Đây chính là điểm khiến nhiều nhà hoạch định chính sách thận trọng. Trong một hệ thống như Fed, nơi các quyết định lãi suất được đưa ra bởi Ủy ban Thị trường Mở Liên bang (FOMC) gồm 12 thành viên, sự đồng thuận không chỉ dựa trên lý thuyết mà còn phụ thuộc vào niềm tin tích lũy và bằng chứng thực tế. Warsh, dù từng là Thống đốc Fed, sẽ không bước vào vị trí này với mức độ uy tín tương đương những người tiền nhiệm đã có hàng thập kỷ xây dựng ảnh hưởng.

Lịch sử thường được viện dẫn để ủng hộ lập luận của ông, đặc biệt là giai đoạn giữa những năm 1990. Khi đó, Fed đã giữ lãi suất ổn định trong bối cảnh tăng trưởng mạnh, đặt cược rằng cuộc cách mạng công nghệ thông tin sẽ giúp kiểm soát lạm phát. Thực tế cho thấy lạm phát đã duy trì ở mức thấp trong một thời gian, và nền kinh tế Mỹ bước vào một chu kỳ tăng trưởng ấn tượng.

Nhưng phép so sánh này chỉ đúng một phần. Bối cảnh hiện tại khác biệt đáng kể. Khi đó, lạm phát đang giảm và tiến gần mục tiêu, còn ngày nay nó đã duy trì trên mức mục tiêu trong nhiều năm. Khi đó, tài khóa Mỹ chuyển sang thặng dư, còn hiện tại thâm hụt ngân sách ở mức cao bất thường. Và quan trọng hơn, môi trường toàn cầu lúc đó hỗ trợ giảm giá thông qua thương mại tự do và chuỗi cung ứng mở rộng, trong khi hiện nay xu hướng phân mảnh địa chính trị, thuế quan và xung đột đang tạo áp lực ngược lại.

Nói cách khác, nếu như những năm 1990 là một “cơn gió thuận” cho chính sách nới lỏng, thì hiện tại lại giống một môi trường nhiều lực cản. Trong bối cảnh đó, việc cắt giảm lãi suất dựa trên kỳ vọng về năng suất tương lai là một canh bạc với nhiều biến số khó kiểm soát.

Một điểm đáng chú ý khác là cách AI đang tác động đến nền kinh tế trong ngắn hạn. Trái với giả định rằng công nghệ sẽ ngay lập tức làm giảm chi phí, thực tế hiện tại cho thấy AI đang kích thích nhu cầu. Việc xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn, nhu cầu năng lượng tăng vọt, và sự bùng nổ của thị trường chứng khoán liên quan đến công nghệ đang thúc đẩy chi tiêu và đầu tư. Những yếu tố này có thể tạo áp lực tăng giá trong ngắn hạn, đi ngược lại kỳ vọng “giảm phát” mà Warsh đặt ra.

Điều này dẫn đến một nghịch lý chính sách: cùng một công nghệ có thể vừa là lực kéo giảm lạm phát trong dài hạn vừa là yếu tố đẩy lạm phát trong ngắn hạn. Với một ngân hàng trung ương vốn hoạt động dựa trên dữ liệu hiện tại và dự báo ngắn - trung hạn, việc ưu tiên yếu tố nào trở thành câu hỏi cốt lõi.

Ngoài ra, còn một khái niệm quan trọng thường ít được nhắc đến trong các tranh luận công khai: lãi suất trung tính. Nếu AI thực sự nâng cao năng suất và thúc đẩy tăng trưởng dài hạn, mức lãi suất trung tính của nền kinh tế có thể tăng lên. Khi đó, ngay cả khi Fed giữ nguyên lãi suất danh nghĩa, chính sách tiền tệ thực tế có thể đã “nới lỏng” hơn so với trước đây. Điều này làm suy yếu lập luận rằng cần phải cắt giảm lãi suất để hỗ trợ tăng trưởng.

Từ góc nhìn này, lập luận “ủng hộ tăng trưởng” có thể không đồng nghĩa với việc giảm lãi suất, mà ngược lại, là duy trì kỷ luật kiểm soát lạm phát để tạo nền tảng ổn định cho tăng trưởng dài hạn. Đây chính là điểm mà nhiều quan chức Fed hiện nay nhấn mạnh: uy tín trong việc kiểm soát lạm phát là tài sản quan trọng nhất của ngân hàng trung ương.

Cuối cùng, câu chuyện của Warsh còn là về cách các nhà hoạch định chính sách đối diện với sự bất định. AI, giống như bất kỳ cuộc cách mạng công nghệ nào trước đây, mang lại cả cơ hội và rủi ro. Vấn đề là tốc độ và mức độ lan tỏa của nó luôn khó dự đoán hơn những gì các mô hình kinh tế có thể nắm bắt.

Trong bối cảnh đó, lựa chọn chính sách không chỉ dựa trên việc “đúng” hay “sai” về mặt lý thuyết, nó còn phụ thuộc vào mức độ chấp nhận rủi ro. Cắt giảm lãi suất sớm có thể giúp tận dụng một chu kỳ tăng trưởng mới, nhưng cũng có thể khiến lạm phát quay trở lại mạnh mẽ. Ngược lại, giữ lãi suất cao có thể làm chậm đà tăng trưởng, nhưng bảo vệ được uy tín kiểm soát giá cả.

Warsh đang đặt cược vào kịch bản thứ nhất – một kịch bản đòi hỏi niềm tin lớn vào tương lai. Nhưng để biến niềm tin đó thành chính sách, ông sẽ cần nhiều hơn một lập luận kinh tế hợp lý. Ông cần thuyết phục được một hệ thống vốn được thiết kế để hoài nghi, thận trọng và dựa trên bằng chứng.

Và đó có thể là thử thách lớn nhất.