Thị trường đã hiểu lầm? Thực sự tiêu chuẩn của Wach là Greenspan

Là ứng viên được đề cử làm Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang của Trump, cựu Ủy viên Cục Dự trữ Liên bang Kevin Warsh đang cố gắng tái hiện huyền thoại chính sách tiền tệ của Alan Greenspan vào những năm 1990 bằng cách đặt cược vào sự thịnh vượng về năng suất do trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại.

Theo nhà phân tích vĩ mô Claire Jones, Logic cốt lõi của Warsh là, làn sóng AI sẽ nâng cao đáng kể năng suất, từ đó tạo ra không gian cho Fed giảm lãi suất mạnh mẽ mà không gây ra lạm phát.

Warsh cho rằng, đợt sốt AI này là “làn sóng nâng cao năng suất lớn nhất mà thế hệ này từng chứng kiến trong đời — quá khứ, hiện tại và tương lai”. Quan điểm này nhận được sự ủng hộ từ các quan chức chính phủ Trump như Bộ trưởng Tài chính Scott Bessent, họ đều mong muốn thấy lãi suất giảm nhanh chóng như mong đợi. Bessent thẳng thắn nói rằng, hiện tại đang ở giai đoạn đầu của một sự thịnh vượng về năng suất tương tự như những năm 1990, và nền kinh tế có thể vận hành dựa trên môi trường lãi suất thấp này.

Ý tưởng của ông được xem như cố gắng tái hiện huyền thoại chính sách tiền tệ của Greenspan những năm 1990 — khi đó Greenspan dựa vào trực giác và dữ liệu phức tạp để trì hoãn việc tăng lãi suất, cuối cùng tạo ra một nền kinh tế mạnh mẽ và ổn định giá cả. Jones cho rằng, Warsh tin rằng ông cũng có thể dựa vào logic này, chấp nhận rủi ro dự đoán lợi ích năng suất và thúc đẩy lãi suất giảm.

Tuy nhiên, giới kinh tế không hoàn toàn yên tâm. Nhiều nhà kinh tế cảnh báo rằng, nếu tác động tức thời của AI là sự gia tăng nhu cầu chứ không phải mở rộng đồng bộ năng lực cung ứng, thì việc giảm lãi suất quá mức có thể gây ra lạm phát trước khi lợi ích năng suất được hiện thực hóa. Nếu Warsh muốn nhanh chóng thực hiện giảm lãi suất sau khi nhậm chức vào giữa tháng 5 năm nay, ông không chỉ phải đối mặt với lịch trình chính trị cấp bách mà còn phải đưa ra các dữ liệu thuyết phục như Greenspan đã làm để thuyết phục Ủy ban Thị trường Mở Liên bang (FOMC).

Lặp lại “kỳ tích năng suất” của thập niên 90

Warsh đang hướng tầm nhìn về quá khứ 30 năm trước. Trong một cuộc phỏng vấn trước đó, ông nói rằng Greenspan dựa vào các bằng chứng giai thoại và dữ liệu phi truyền thống để đánh giá rằng Mỹ không cần tăng lãi suất, quyết định này cuối cùng đã chứng minh là đúng đắn. Warsh tin rằng, công nghệ AI hiện tại mang lại cơ hội để Fed lặp lại “bước ngoặt thần kỳ” này.

Quan điểm này phù hợp với chính sách của chính phủ Trump. Bessent khuyên các nhà quan sát nên đọc lại tiểu sử của Greenspan để hiểu cách ông đã đúng đắn trong việc giữ cho nền kinh tế vận hành trong trạng thái nóng bỏng. Bessent nhấn mạnh rằng, hiện tại, sự thịnh vượng về năng suất vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, nhưng điều này cung cấp nền tảng lý thuyết cho các điều chỉnh chính sách trong tương lai.

Nếu Warsh được xác nhận bởi Thượng viện vào giữa tháng 5, ông sẽ chính thức tiếp quản Fed. Lúc đó, ông sẽ phải đối mặt với áp lực lớn để giảm lãi suất từ mức 3.5%-3.75% hiện tại xuống mức thấp hơn trước cuộc bầu cử giữa kỳ vào tháng 11. Trong khi đó, dự báo chính sách của Fed chỉ dự kiến giảm lãi suất một lần trong năm nay, duy trì mức trên 3.25%, khá xa so với mức 1% mà Trump kỳ vọng.

Niềm tin từ Thung lũng Silicon

Dự đoán lạc quan của Warsh về năng suất AI phần lớn bắt nguồn từ mối quan hệ sâu sắc của ông với Thung lũng Silicon. Là nhà nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Hoover của Stanford, ông đã quan sát gần gũi quá trình phát triển của ngành AI. Warsh dự đoán, làn sóng AI sẽ nhanh chóng làm thay đổi lĩnh vực lao động, các công ty hàng đầu sẽ đạt được những bước đột phá “không thể tưởng tượng nổi” trong vòng một năm.

Thầy của ông, tỷ phú Stanley Druckenmiller, nói với tờ Financial Times của Anh rằng, trong thời gian quản lý văn phòng gia đình và đầu tư tư nhân (chủ yếu liên quan đến các công ty công nghệ), Warsh đã tích lũy được khả năng đánh giá sâu sắc về tác động của công nghệ đối với nền kinh tế. Druckenmiller cho rằng, Warsh sở hữu mạng lưới rộng lớn, không chỉ hiểu về vĩ mô mà còn nắm rõ tốc độ và tiềm năng đột phá của AI, do đó có hiểu biết sâu sắc hơn so với các nhà kinh tế vĩ mô thông thường.

Các quan chức Fed hiện tại cũng tỏ ra cởi mở với tiềm năng của AI. Chủ tịch Jerome Powell và Ủy viên Lisa Cook gần đây đều thừa nhận rằng, AI cuối cùng sẽ nâng cao năng suất và thúc đẩy lương, mặc dù ảnh hưởng này có thể đi kèm với những tác động phá hoại ban đầu.

Lo ngại lạm phát do cầu vượt cung

Dù có tầm nhìn tích cực, giới kinh tế vẫn còn chia rẽ về khả năng AI sẽ thực hiện lời hứa nâng cao năng suất trong ngắn hạn. Cựu quan chức Fed, hiện là nhà kinh tế trưởng của Công ty Quản lý Đầu tư Melon ở New York, Vincent Reinhart, cho biết rằng, mặc dù AI chắc chắn đã nâng cao kỳ vọng về sản lượng trong tương lai, nhưng “hiện tại nó chưa đóng góp nhiều vào năng suất”.

Nhiều nhà kinh tế lo ngại rằng, đợt sốt AI hiện chủ yếu thúc đẩy nhu cầu chứ chưa mở rộng năng lực cung ứng của Mỹ. Giáo sư Anil Kashyap của Trường Quản trị kinh doanh Booth của Đại học Chicago cảnh báo rằng, nếu hiện tượng tiêu dùng tăng mạnh do chi tiêu lớn (như đầu tư vốn tăng vọt và lợi nhuận cổ phiếu) đi kèm với năng suất chậm lại, điều này có thể gây áp lực lạm phát.

James Knightley của ING cũng cho biết, hiện chưa có bằng chứng cho thấy trong hai năm tới sẽ xảy ra cuộc cách mạng năng suất, trừ khi thị trường lao động trải qua những đau đớn thực sự. Nhà Nobel Daron Acemoglu còn thẳng thắn nói rằng, “cả lý thuyết kinh tế lẫn dữ liệu đều không thể phù hợp với tâm lý lạc quan về công nghệ của các nhà đầu tư tích cực.”

Thách thức dữ liệu: Bài học thực sự của Greenspan

Để thành công trong việc tái hiện thành công của Greenspan, Warsh phải vượt qua thử thách lớn nhất là làm thế nào thuyết phục các nhà hoạch định chính sách của Fed hiện tại. Theo những người từng tham dự cuộc họp FOMC tháng 9 năm 1996, lý do Greenspan có thể thuyết phục Janet Yellen và các đồng nghiệp khác là dựa vào dữ liệu vững chắc chứ không chỉ dựa vào trực giác.

Cựu Phó Chủ tịch Fed Don Kohn nói rằng, Greenspan là người rất chú trọng dữ liệu, và trực giác của ông dựa trên việc khai thác các thông tin sâu hơn mà người khác chưa phát hiện ra — khi đó, lương tăng, lợi nhuận cao và lạm phát thấp là những bí ẩn chưa có lời giải. Yellen cũng kể lại với tờ Financial Times của Anh rằng, Greenspan đã tiến hành nhiều nghiên cứu, sử dụng dữ liệu kinh tế để hỗ trợ các quyết định của mình.

Điều này có nghĩa là, nếu Warsh muốn thuyết phục Ủy ban trong các cuộc họp quyết định lãi suất sắp tới về lý thuyết “thịnh vượng năng suất AI”, ông không thể chỉ dựa vào các câu chuyện từ Thung lũng Silicon, mà phải trình bày các dữ liệu kinh tế thực tế, chứng minh rằng việc giảm lãi suất sẽ không làm lạm phát bùng phát trở lại.