Chi phí ẩn của cơn sốt AI: Mối lo lạm phát mới cho Fed?

Hãy nghĩ về điều này: nếu sự phấn khích về AI, được cho là sẽ thay đổi mọi thứ, cuối cùng lại phản ánh vào hóa đơn tiền điện hàng tháng của bạn thì sao? Điều đó chắc chắn đáng chú ý, phải không?

Hãy khám phá cách kịch bản đó có thể thực sự xảy ra.

Khi hầu hết mọi người nghĩ về AI, họ hình dung chatbot tiên tiến, đột phá robot và cổ phiếu công nghệ tăng vọt. Tuy nhiên, có một khía cạnh kém hấp dẫn hơn nhiều. Ai đó phải xây dựng các cơ sở khổng lồ để chứa tất cả máy tính đó và duy trì chúng liên tục. Đó là các trung tâm dữ liệu, và chúng cần điện để vận hành và hệ thống làm mát để tránh quá nhiệt.

Hãy tưởng tượng hàng chục công trình như vậy xuất hiện trong một thị trấn, điều này đang xảy ra trên toàn cầu. Lưới điện địa phương có thể không được thiết kế cho sự tăng vọt nhu cầu như vậy. Do đó, các nhà cung cấp tiện ích có thể cần sản xuất nhiều điện hơn, nâng cấp trạm biến áp và đặt cáp mới—tất cả đều đi kèm chi phí đáng kể. Tùy thuộc vào cách các chi phí này được phân bổ, hộ gia đình và doanh nghiệp có thể phải gánh một phần hóa đơn.

Điện không phải là mối lo duy nhất. Các dự án này đòi hỏi lượng lớn nguyên liệu thô như thép và đồng, cùng với thiết bị chuyên dụng và lao động lành nghề. Nếu các công ty công nghệ cạnh tranh cho cùng nguồn lực và công nhân cùng lúc, giá có thể leo thang hơn nữa.

Bạn có thể nghĩ đây là kịch bản giả định xa vời, nhưng không phải vậy. Các nhà nghiên cứu Fed Dallas đầu năm nay ước tính rằng tác động của trung tâm dữ liệu lên giá điện một mình có thể thêm khoảng 0,04 đến 0,13 điểm phần trăm vào lạm phát hàng năm của Mỹ vào năm 2030 trong các điều kiện hợp lý.

Ước tính đó không phải là khủng hoảng lạm phát tự thân. Tuy nhiên, với việc Fed đã vật lộn để đưa lạm phát xuống 2%, nó đại diện cho một biến chứng tiềm ẩn khác.

Tất cả điều này là chưa xét đến việc các doanh nghiệp có thể bắt đầu chuyển chi phí điện và xây dựng cao hơn cho khách hàng. Điều đó sẽ cho Fed một lý do khác để duy trì chính sách tiền tệ thắt chặt hơn, ủng hộ lập trường "cao hơn lâu hơn". Điều này cũng có thể duy trì lợi suất trái phiếu kho bạc ở mức cao, gây áp lực lên cổ phiếu công nghệ đắt đỏ—một sự trớ trêu, phải không?

Tất nhiên, có một lập luận phản bác: AI có thể tăng hiệu quả kinh doanh và giảm chi phí theo thời gian. Điều đó hợp lý. Nhưng trong khi lời hứa là giá giảm và hiệu quả cao hơn, hành trình đến đó có thể tốn kém.