Tăng trưởng không thêm việc làm: định nghĩa của một nghịch lý mới
Tăng trưởng không thêm việc làm là trạng thái nền kinh tế và thị trường chứng khoán tăng tốc nhờ công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo, khiến lợi nhuận doanh nghiệp và các chỉ số như S&P 500 tăng mạnh trong khi số lượng việc làm mới gần như không tăng, thậm chí thu hẹp, khi các công ty chọn đầu tư vào tự động hóa và hạ tầng dữ liệu thay vì tuyển thêm nhân sự. Phố Wall đang phát đi tín hiệu về một nền kinh tế Mỹ khỏe mạnh hơn những gì các số liệu GDP cho thấy, nhưng phía sau các kỷ lục đó là một thị trường lao động nguội lạnh đến mức tốc độ tạo việc làm chỉ tương đương những giai đoạn suy thoái. Nghịch lý này không phải một trục trặc tạm thời, mà là dấu hiệu của một cuộc tái cấu trúc sâu về cách nền kinh tế phân phối lợi ích giữa vốn, công nghệ và lao động.
Cổ phiếu AI Mỹ kéo S&P 500 tăng 13%: tăng trưởng thật chứ không chỉ câu chuyện kỳ vọng
S&P 500 đã tăng khoảng 13% từ đầu năm đến nay, với phiên 12/8 tiếp tục đóng cửa trong sắc xanh nhờ nhóm cổ phiếu liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Đà tăng không chỉ được nuôi bởi tâm lý mà còn có nền tảng lợi nhuận: lợi nhuận doanh nghiệp trong năm qua tăng nhanh hơn giá cổ phiếu và lợi nhuận quý II (loại trừ Amazon và Alphabet) tăng tới 32% theo thống kê của FactSet. Nói cách khác, cổ phiếu AI Mỹ không hoàn toàn là câu chuyện bong bóng "bơm giá" cổ phiếu vượt xa lợi nhuận. Các mã như CoreWeave tăng tới 19% nhờ nâng mạnh dự báo chi tiêu vốn và lợi nhuận vượt kỳ vọng, trong khi Nvidia, Micron và nhóm bán dẫn đồng loạt đi lên. Động lực thị trường còn được củng cố bởi dữ liệu lạm phát hạ nhiệt, khiến xác suất Fed giữ nguyên lãi suất trong cuộc họp tháng 9 lên tới 62% theo công cụ FedWatch. Đây là bối cảnh lý tưởng cho S&P 500 tăng trưởng: lãi suất ổn định, nhu cầu hạ tầng AI bùng nổ, lợi nhuận doanh nghiệp cải thiện rõ rệt.
Lợi nhuận doanh nghiệp kỷ lục nhưng tuyển dụng nguội lạnh: AI đang thay thế lao động?
Trong khi các chỉ số cổ phiếu và lợi nhuận doanh nghiệp tăng mạnh nhờ AI, thị trường lao động lại cho thấy một câu chuyện khác. Tổng số lượng việc làm phi nông nghiệp đã thu hẹp trong tháng 7, đánh dấu lần giảm thứ 5 trong 12 tháng qua. Mức tăng việc làm ở khu vực tư nhân chỉ hơn 50.000 chỗ mỗi tháng trong năm qua, một xu hướng gần như chỉ xuất hiện trong suy thoái. Bức tranh toàn cảnh cho thấy doanh nghiệp trên khắp nền kinh tế đang ghi nhận nhu cầu vững, lợi nhuận và doanh thu kỷ lục, nhưng lại không tuyển dụng. Đây không chỉ là phản ứng phòng thủ trước rủi ro kinh tế; đó là chiến lược tối ưu hóa: dùng AI và tự động hóa để tăng sản lượng mà không tăng chi phí lao động. Khi AI đẩy lợi nhuận lên cao và việc làm đi xuống, quyền lực mặc cả nghiêng hẳn về phía vốn và công nghệ. Đối với nhà quản lý doanh nghiệp, giữ chi phí cố định thấp là hợp lý; nhưng đối với xã hội, đó là tín hiệu báo động về nguy cơ tạo ra tăng trưởng không bao trùm.
Bong bóng định giá hay kỳ vọng hợp lý về năng suất AI?
Sự rời rạc giữa chứng khoán và GDP đặt ra câu hỏi: thị trường hiện đang ở trong bong bóng định giá, hay đang phản ánh đúng đà tăng tốc năng suất tương lai? Trong một bong bóng, giá cổ phiếu thường tăng nhanh hơn lợi nhuận, làm phình hệ số P/E. Thực tế hiện tại lại ngược lại: lợi nhuận doanh nghiệp tăng nhanh hơn giá cổ phiếu, hệ số định giá có xu hướng giảm thay vì phình to. Điều này cho thấy phần lớn đà tăng không chỉ là câu chuyện kỳ vọng trống rỗng, mà là thị trường định giá lại doanh nghiệp trong bối cảnh AI nâng năng suất, từ lưu trữ đám mây đến chip máy tính. Dù bản thân AI có thể đang ở trong một bong bóng cục bộ, sự bùng nổ không giới hạn trong ngành công nghệ: tăng trưởng lợi nhuận trung vị của các công ty trong S&P 500 đã tăng lên 13%, từ mức 8% hai năm trước, trong khi tổng doanh thu (điều chỉnh lạm phát và tỷ giá, trừ năng lượng và tài chính) tăng khoảng 8%, cao hơn nhiều so với GDP. Nếu kéo dài bốn năm liên tiếp, mô hình này dễ trượt thành bong bóng khi nhà đầu tư mặc định rằng AI sẽ liên tục tạo lợi nhuận vượt trội mà không cần thêm lao động – một giả định có thể nguy hiểm nếu năng suất AI không đáp ứng được kỳ vọng.
Chiến lược tối ưu hóa hay con đường dẫn đến bất ổn xã hội?
Từ góc nhìn doanh nghiệp, việc cắt giảm việc làm hoặc ngừng tuyển người trong khi đầu tư mạnh vào AI và trung tâm dữ liệu là chiến lược tối ưu hóa dễ hiểu. Đầu tư vào hạ tầng AI giúp tăng lợi nhuận mà không phải tăng lương, trong khi kỳ vọng Fed giữ nguyên lãi suất ở mức 62% cho cuộc họp tháng 9 tạo môi trường tài chính thuận lợi để tiếp tục mở rộng vốn. Tuy nhiên, chiến lược tối ưu hóa đó lại có mặt trái: thị trường lao động suy yếu, tăng trưởng việc làm chậm diễn ra song song với lợi nhuận doanh nghiệp kỷ lục. Khi cổ phiếu AI Mỹ và nhóm chu kỳ như ngân hàng, cổ phiếu vốn hóa nhỏ đều tăng mạnh hơn nhóm công nghệ dẫn dắt truyền thống, lợi ích của AI rõ ràng lan rộng. Nhưng nếu quả ngọt chỉ chảy vào túi cổ đông trong khi người lao động đối mặt với nhiều rào cản hơn trên thị trường việc làm, chúng ta đang xây một nền kinh tế dễ bất ổn. Kết luận hợp lý lúc này không phải là phủ nhận AI, mà là nhìn thẳng vào nghịch lý: AI đang làm S&P 500 tăng trưởng và lợi nhuận doanh nghiệp thăng hoa, nhưng cũng đẩy xã hội đến bài toán phân phối lại lợi ích, nếu không muốn đà tăng trở thành bong bóng định giá cả về tài chính lẫn niềm tin.
