Lý thuyết giá trong thời đại AI quay trở lại, chỉ có thị trường mở mới có thể thúc đẩy nhu cầu và hệ sinh thái mới

Tác giả bài viết: Trần Ngọc Vũ, Giáo sư Trường Quản lý Quang Hoa, Đại học Bắc Kinh, Giám đốc Viện Chính sách Kinh tế Đại học Bắc Kinh

Nguồn bài viết: Xia Guang Think Tank

Nỗi sợ trên nền móng cũ

Mỗi thời đại đều có nền tảng riêng của mình. Con người đứng trên đó để sống, làm việc, phán xét, sợ hãi, và cũng đứng trên đó để tưởng tượng về tương lai.

Người thời kỳ nông nghiệp khó có thể tưởng tượng được rằng một đời người có thể không xoay quanh đất đai, mùa vụ và nạn đói. Khi động cơ hơi nước ra đời, nhiều người đầu tiên nhìn thấy sự thất nghiệp của những người thợ thủ công, nhưng khó có thể dự đoán được đường sắt, thành phố, hệ thống nhà máy, tài chính hiện đại và giai cấp trung lưu mới. Khi điện vừa xuất hiện, người ta chỉ thấy những đêm sáng hơn, nhưng khó hình dung đầy đủ về tủ lạnh, ngành công nghiệp điện ảnh, bệnh viện hiện đại, đời sống về đêm đô thị, thiết bị gia dụng và máy tính điện tử. Khi internet mới xuất hiện, nhiều người cho rằng nó chỉ là thư điện tử nhanh hơn và thư viện lớn hơn, nhưng không dự đoán được thanh toán di động, video ngắn, điện toán đám mây, nền tảng giao hàng ăn uống, xe gọi theo yêu cầu, giáo dục trực tuyến và hợp tác toàn cầu theo thời gian thực.

Khi một công nghệ mới xuất hiện, trở ngại lớn nhất thường không phải là bản thân công nghệ, mà là sự tưởng tượng trên nền tảng cũ.

Hôm nay, trí tuệ nhân tạo cũng được đưa vào để hiểu rõ nền tảng cũ. Lập luận của nhiều người như sau: Trước đây, mười người lập trình viên, biên tập viên, phiên dịch, phân tích viên và nhân viên chăm sóc khách hàng làm việc, giờ đây chỉ cần một người cộng với AI là đủ, do đó chín người còn lại sẽ mất việc. Phán đoán này trông có vẻ lạnh lùng, thực tế và phản utopia, nhưng thực chất vẫn là tư duy của thế giới cũ. Nó xem tương lai như một lần giảm chi phí trên danh sách nhiệm vụ hôm nay, xem tiến bộ công nghệ như sự thay thế trong các vị trí hiện có, và xem cuộc sống kinh tế như một bảng biểu đã được điền đầy.

Nhưng những cuộc cách mạng công nghệ vĩ đại thực sự không bao giờ chỉ là xóa bớt vài dòng trong bảng cũ, mà là tái sáng tạo chính bản thân cái bảng.

Ý nghĩa kinh tế quan trọng nhất của trí tuệ nhân tạo không phải là thực hiện các công việc cũ với chi phí rẻ hơn, mà là đưa vào tập hợp các sản phẩm và dịch vụ khả thi của con người một lượng lớn những thứ trước đây không tồn tại, không khả thi, quá đắt đỏ, quá phân tán, quá nhỏ lẻ hoặc quá khó tổ chức. Nó không đơn thuần thay thế lao động hiện có, mà làm giảm chi phí nhận thức, chi phí giao tiếp, chi phí thử nghiệm và sai sót, chi phí khớp nối và chi phí tổ chức, từ đó giải phóng nhu cầu bị kìm hãm trước đây, tạo ra các giao dịch trước đây không thể duy trì, và sinh ra những ngành công nghiệp chưa từng có tên gọi.

Khi nhìn AI từ nền móng cũ, con người thấy sự giảm sút việc làm. Khi nhìn AI từ ranh giới mới mà công nghệ mở ra, con người thấy sự bùng nổ không gian sản phẩm và không gian dịch vụ.

Đây cũng chính là lý do tại sao lý thuyết giá lại trở nên quan trọng trong thời đại trí tuệ nhân tạo.

AI làm giảm chi phí sản xuất, thử nghiệm và kết nối, nhưng nó không xóa bỏ nhu cầu phát hiện vấn đề; ngược lại, nó mở rộng không gian của các nhu cầu chưa được biết đến. Càng có nhiều sản phẩm có thể được sản xuất, xã hội càng cần biết những sản phẩm nào thực sự có giá trị; càng có nhiều dịch vụ cá nhân hóa có thể được cung cấp, xã hội càng cần biết ai cần, cần khi nào, sẵn sàng trả bao nhiêu, ai chịu trách nhiệm và làm thế nào để hình thành các giao dịch bền vững.

Vấn đề tương lai không phải là “máy móc có thể sản xuất được không”, mà là “con người làm thế nào để tìm ra những gì đáng để sản xuất”.

Sự trở lại của lý thuyết giá bắt đầu từ chính nơi này.

Ý nghĩa kinh tế của doanh thu 2 nghìn tỷ USD

Hãy bắt đầu bằng một giả định tưởng chừng như phóng đại, nhưng không hề phi lý trong kinh tế học.

Trong vòng 15 năm tới, liệu OpenAI, Anthropic hoặc các công ty cơ sở hạ tầng mô hình lớn tương tự có khả năng trở thành những công ty có doanh thu hàng năm 2.000 tỷ USD không? Lưu ý, ở đây đang nói đến doanh thu, không phải định giá. Định giá có thể xuất phát từ sự tưởng tượng của thị trường vốn, tỷ lệ chiết khấu, sở thích rủi ro và bong bóng; còn doanh thu thì phải đến từ các khoản mua hàng thực tế, thanh toán thực tế và giao dịch thực tế.

Đây không phải là dự đoán giá cổ phiếu của một công ty cụ thể, cũng không phải là sự ủng hộ cho một mô hình kinh doanh nào, mà là một bài tập lý thuyết giá: nếu một công ty cơ sở hạ tầng thông minh ở khâu đầu vào có thể duy trì doanh thu hàng năm là 2 nghìn tỷ USD trong thời gian dài, thì hệ sinh thái các sản phẩm và dịch vụ mới ở khâu đầu ra phải tồn tại với quy mô lớn hơn và mức độ sẵn sàng chi trả cao hơn.

Người không có kiến thức kinh tế sẽ lập tức nói: Điều này cho thấy các đế chế đang độc quyền thế giới và đang thu phí từ mọi ngành công nghiệp. Phán đoán này có thể có một phần đúng, vì sự độc quyền nền tảng chắc chắn đáng cảnh giác. Nhưng nếu chúng ta chỉ dùng khái niệm “thu phí” để hiểu doanh thu 2 nghìn tỷ USD, chúng ta sẽ bỏ lỡ những logic kinh tế quan trọng hơn.

Bất kỳ công ty cơ sở hạ tầng cấp trên nào có thể duy trì doanh thu 2 nghìn tỷ USD đều phải có một điều kiện tiên quyết: các bên cấp dưới sẵn sàng thanh toán liên tục số tiền này. Tại sao các bên cấp dưới lại sẵn sàng thanh toán? Vì AI, với tư cách là đầu vào trung gian, đã tạo ra sản lượng lớn hơn, chất lượng cao hơn, chi phí thấp hơn, nhiều sản phẩm mới hơn hoặc ý định chi tiêu của người tiêu dùng mạnh mẽ hơn cho các bên cấp dưới. Không có sự mở rộng lớn về giá trị từ phía cấp dưới, doanh thu của cấp trên không thể duy trì lâu dài.

Đây là kinh tế học cơ bản về đầu vào trung gian.

Một doanh nghiệp hạ lưu mua gọi mô hình, đại lý thông minh, năng lực tính toán và khả năng tự động hóa không phải để làm từ thiện cho phía thượng lưu, cũng không phải chỉ để chia sẻ chi phí hiện có, mà vì những khoản đầu tư này khi kết hợp với bối cảnh, dữ liệu, quy trình, khách hàng, thương hiệu, trách nhiệm và năng lực tổ chức của chính họ sẽ tạo ra nhiều giá trị hơn. Khi sản lượng biên của AI càng cao, doanh nghiệp hạ lưu càng sẵn sàng trả giá cao hơn; càng nhiều ứng dụng hạ lưu phát triển, doanh thu của cơ sở hạ tầng thượng lưu càng có khả năng mở rộng.

Có thể thực hiện một phép tính đơn giản về sổ sách. Nếu chi phí của năng lực AI, gọi mô hình và dịch vụ thông minh trong sản phẩm cuối cùng ở hạ lưu chiếm 10%, thì doanh thu upstream 2 nghìn tỷ USD có thể tương ứng với thị trường sản phẩm và dịch vụ hạ lưu quy mô 20 nghìn tỷ USD. Nếu tỷ lệ chi phí là 5%, thì có thể tương ứng với hệ sinh thái hạ lưu quy mô 40 nghìn tỷ USD. Tỷ lệ chi phí trong các ngành khác nhau tất nhiên khác nhau, và cấu trúc định giá trong tương lai cũng sẽ liên tục thay đổi, nhưng phép tính này làm rõ một logic cơ bản: “lưới điện số” ở thượng lưu có thể thu bao nhiêu “tiền điện” phụ thuộc vào việc hạ lưu đã tạo ra bao nhiêu giá trị mới từ nguồn điện này.

Công ty điện lực có doanh thu vì điện năng vận hành các nhà máy, hộ gia đình, thành phố, bệnh viện và hệ thống giải trí. Công ty điện toán đám mây có doanh thu vì các doanh nghiệp số phía dưới sử dụng dịch vụ đám mây để xây dựng các nền tảng tìm kiếm, mạng xã hội, video, tài chính, logistics và phần mềm doanh nghiệp.

Cơ sở hạ tầng AI nếu một ngày nào đó đạt doanh thu 2 nghìn tỷ USD, không phải vì thế giới vô cớ nộp thuế cho nó, mà vì vô số doanh nghiệp, cá nhân và tổ chức phía dưới sử dụng nó làm nền tảng đầu vào cho nhận thức, suy luận, thiết kế, khớp nối và tự động hóa, tạo ra các hoạt động kinh tế mới với quy mô lớn hơn.

Thực tế này ngược lại nhắc nhở chúng ta: điều đáng quan tâm thực sự có lẽ không phải là OpenAI hay Anthropic sẽ lớn đến đâu, mà là những ứng dụng tầng dưới có thể xuất hiện phía sau chúng.

Trong 15 năm tới, quy mô tổng thể của các công ty ứng dụng rất có thể lớn hơn nhiều so với các công ty cơ sở hạ tầng. Cơ sở hạ tầng cung cấp trí tuệ phổ dụng, trong khi ứng dụng thực hiện việc phát hiện nhu cầu. Các công ty cơ sở hạ tầng bán năng lực, còn các công ty ứng dụng bán giá trị đã được cụ thể hóa. Cơ sở hạ tầng giống như lưới điện, mạng nước và hệ thống đường bộ trong thời đại số; còn ứng dụng thì gần gũi với người tiêu dùng, bối cảnh tổ chức, quy trình ngành, mối quan hệ tin cậy và nhu cầu cụ thể. Y tế, giáo dục, pháp lý, bảo hiểm, tài chính, giải trí, dịch vụ tâm lý, chăm sóc người cao tuổi, quản lý doanh nghiệp, công cụ nghiên cứu, dịch vụ đô thị, dịch vụ gia đình, trải nghiệm văn hóa và phát triển cá nhân đều có thể sinh ra các công ty ứng dụng khổng lồ.

Người tiêu dùng cuối cùng không mua “tham số mô hình”, mà là những căn bệnh được chữa lành, những lo âu được hiểu rõ, khả năng học tập được nâng cao, thời gian được tiết kiệm, cuộc sống được cải thiện, quy trình làm việc được tái tổ chức, trải nghiệm được tạo ra và các vấn đề được giải quyết. Doanh nghiệp cuối cùng không mua “token”, mà là hàng tồn kho thấp hơn, tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, kiểm soát rủi ro tốt hơn, tốc độ nghiên cứu và phát triển nhanh hơn, dịch vụ khách hàng tinh vi hơn, chuỗi cung ứng ổn định hơn và quyết định tổ chức rõ ràng hơn.

Do đó, việc ứng dụng lớn hơn cơ sở hạ tầng không phải là điều kỳ diệu, mà là kết quả bình thường sau khi công nghệ mục đích chung lan rộng. Điện năng rất quan trọng, nhưng hệ thống công nghiệp vận hành bằng điện còn lớn hơn; dịch vụ đám mây rất quan trọng, nhưng nền kinh tế số phát triển trên đám mây còn lớn hơn; mô hình lớn rất quan trọng, nhưng các sản phẩm mới, dịch vụ mới, tổ chức mới và lối sống mới được hỗ trợ bởi mô hình lớn có thể còn lớn hơn nhiều.

Nếu trong tương lai thực sự xuất hiện một công ty cơ sở hạ tầng AI có doanh thu 2 nghìn tỷ USD, chúng ta không nên hiểu đầu tiên đây là ngày tận thế, cũng không nên đơn giản coi đó là sự sùng bái công nghệ. Chúng ta nên đặt ra một câu hỏi về lý thuyết giá cả: Sự sẵn sàng chi trả khổng lồ này xuất phát từ đâu? Nó hỗ trợ những đổi mới hạ lưu nào? Nó giải phóng những nhu cầu trước đây không thể giao dịch nào? Nó làm cho những sản phẩm và dịch vụ trước đây chưa từng tồn tại trở nên khả thi?

Đây mới là kiến thức kinh tế cơ bản.

Sự khan hiếm không biến mất, chỉ thay đổi hình thái

Nhiều người nhầm tưởng rằng, điểm cuối của tiến bộ công nghệ là sự biến mất của sự khan hiếm. Chỉ cần AI đủ mạnh, robot đủ nhiều, sức tính toán đủ rẻ, hàng hóa đủ phong phú, cơ chế giá sẽ bị loại bỏ và thị trường sẽ trở nên thừa thãi.

Đây là sự hiểu lầm về sự khan hiếm.

Sự khan hiếm không đơn thuần là thiếu hụt về mặt vật lý. Sự khan hiếm là tương đối so với ham muốn, thời gian, kiến thức, vị trí, mối quan hệ, chi phí cơ hội và sự không chắc chắn trong tương lai của con người. Miễn là ham muốn của con người là dị biệt, thay đổi và phụ thuộc vào bối cảnh, sự khan hiếm sẽ không bao giờ biến mất. Nó chỉ chuyển từ việc “có hay không” sang “có phù hợp hay không”, từ “đủ hay không đủ” sang “có phải chính xác là nhu cầu lúc này hay không”, từ tình trạng thiếu hụt vật chất sang tình trạng thiếu hụt về cấu trúc.

Trong thời đại công nghiệp, nhiều sự khan hiếm thể hiện qua việc thiếu hụt về số lượng: lương thực không đủ, quần áo không đủ, nhà ở không đủ, bác sĩ không đủ, trường học không đủ, giao thông không đủ. Nhiệm vụ của sản xuất quy mô lớn và tổ chức hiện đại là sao chép hàng loạt những sản phẩm và dịch vụ cơ bản này.

Nhưng trong thời đại giàu có và thông minh hơn, nhiều nguồn khan hiếm then chốt không còn là vấn đề đơn thuần về số lượng. Một người không cần bất kỳ bữa trưa nào, mà cần một bữa trưa phù hợp với trạng thái cơ thể, sự dao động đường huyết, mức tiêu hao vận động, nhu cầu cảm xúc và sở thích thẩm mỹ của chính họ vào hôm nay. Một đứa trẻ không cần bất kỳ lớp học toán nào, mà cần một lộ trình học tập phù hợp với những rào cản hiểu biết hiện tại, trạng thái chú ý, môi trường gia đình và cấu trúc tự trọng của em. Một người cao tuổi không cần bất kỳ lời khuyên sức khỏe nào, mà cần một mối quan hệ dịch vụ giúp họ thực sự tin tưởng, thực sự hành động và thực sự duy trì lâu dài. Một doanh nghiệp không cần bất kỳ hệ thống AI nào, mà cần một giải pháp cụ thể có thể tích hợp vào quy trình, động lực, cơ cấu tổ chức và mối quan hệ khách hàng của chính họ.

Đây là sự khan hiếm trong thời đại khác biệt.

Cụ thể hơn, thời đại AI ít nhất sẽ làm tăng ba loại khan hiếm.

Loại đầu tiên là sự khan hiếm về tính thích ứng.

Việc sản phẩm và dịch vụ có phù hợp với một cá nhân, một tổ chức, một thời điểm hay một bối cảnh cụ thể sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Trong thời đại chuẩn hóa, câu hỏi then chốt là “có đủ nguồn cung không?”. Trong thời đại phân hóa, câu hỏi then chốt là “nguồn cung này có chính xác phù hợp với tôi không?”. AI khiến cá nhân hóa trở nên khả thi, nhưng đồng thời cũng làm cho vấn đề phù hợp trở nên phức tạp hơn, vì cơ thể, tâm lý, mối quan hệ, công việc và sở thích của con người luôn thay đổi. Điều thực sự khan hiếm không phải là nguồn cung tùy ý, mà là nguồn cung phù hợp.

Loại thứ hai là sự khan hiếm dựa trên niềm tin.

AI có thể đưa ra lời khuyên, nhưng việc liệu lời khuyên đó có được tin tưởng, tiếp nhận hay thực thi lại là một chuyện khác. Bệnh nhân biết nên uống thuốc, không có nghĩa là họ sẽ uống thuốc đều đặn; học sinh biết nên học tập, không có nghĩa là họ sẽ kiên trì; doanh nghiệp biết nên chuyển đổi, không có nghĩa là tổ chức bên trong sẽ chấp nhận; người cao tuổi biết nên kiểm soát chế độ ăn, không có nghĩa là họ sẵn sàng thay đổi thói quen sinh hoạt đã kéo dài hàng chục năm. Giá trị của nhiều dịch vụ không nằm ở chính thông tin, mà ở mối quan hệ tin tưởng giúp biến thông tin thành hành động. Trong tương lai, sự tin tưởng, danh tiếng, trách nhiệm và sự đồng hành sẽ trở thành những tài sản kinh tế quan trọng.

Loại thứ ba là sự khan hiếm mang tính định hướng.

AI có thể tạo ra vô số phương án, nhưng vốn thực tế, thời gian, sự chú ý của tổ chức và cơ hội thử nghiệm vẫn luôn hạn chế. Một doanh nghiệp không thể đồng thời thực thi một trăm chiến lược, một phòng thí nghiệm không thể đồng thời xây dựng một trăm lò phản ứng, một bệnh viện không thể đồng thời tái cấu trúc tất cả quy trình, một thành phố không thể đồng thời thử nghiệm tất cả các phương án quản trị. Khi khả năng trở nên bùng nổ, điều thực sự khan hiếm lại là khả năng lựa chọn hướng đi: chọn con đường nào, chấp nhận rủi ro nào, từ bỏ những khả năng hấp dẫn nào.

Do đó, sức mạnh của AI không phải là biến thế giới thành một sự phong phú đồng nhất hoàn toàn, mà là lần đầu tiên cho phép quy mô hóa và cá nhân hóa xảy ra đồng thời. Những dịch vụ trước đây chỉ dành cho một số ít người giàu có—bác sĩ riêng, giáo viên riêng, cố vấn riêng, trợ lý riêng, người đồng hành tâm lý riêng, nhà thiết kế riêng, đội ngũ nghiên cứu riêng—sẽ sớm xuất hiện trong cuộc sống của người bình thường với cấu trúc chi phí mới. Nhưng một khi đã thâm nhập vào cuộc sống thường nhật, vấn đề không còn là “có thể sản xuất được không”, mà là “làm thế nào để thích ứng, làm thế nào để tin tưởng, và chọn hướng đi nào”.

Điều này có nghĩa là thị trường sẽ không biến mất. Ngược lại, thị trường sẽ trở nên sôi động hơn, tinh vi hơn và thâm nhập sâu hơn vào các khía cạnh vi mô của cuộc sống. Bởi vì khi sản phẩm và dịch vụ ngày càng trở nên đặc thù, xã hội càng cần một cơ chế để phát hiện giá trị thực sự của những người khác nhau, ở những thời điểm khác nhau và trong những bối cảnh khác nhau.

Cơ chế này chính là giá cả.

Giá là cơ chế phát hiện, không chỉ là cơ chế phân phối

Giá thường bị hiểu nhầm là một công cụ phân phối vô cảm. Có vẻ như chỉ khi tài nguyên không đủ mới cần đến giá để quyết định ai được nhận, ai không; một khi công nghệ đủ phát triển, giá có thể bị loại bỏ và việc phân phối sẽ được giao cho các thuật toán.

Nhưng chức năng sâu sắc nhất của giá cả không phải là phân bổ các vật phẩm đã biết, mà là phát hiện thông tin chưa biết.

Một người sẵn sàng trả bao nhiêu cho một dịch vụ chứa đựng nhiều thông tin mà người khác không thể biết trước: cường độ sở thích của họ, chi phí thời gian, ràng buộc thu nhập, mức độ khẩn cấp, các lựa chọn thay thế, đánh giá rủi ro, mức độ tin tưởng và trạng thái cảm xúc. Những thông tin này không đơn giản được ghi lại trong cơ sở dữ liệu, cũng không phải lúc nào cũng có thể thu thập qua bảng hỏi. Nhiều khi, chính bản thân con người cũng không hoàn toàn biết mình muốn gì cho đến khi một sản phẩm xuất hiện, một mức giá được đưa ra, một sự so sánh xảy ra hoặc một trải nghiệm diễn ra.

Giá không chỉ đóng vai trò sau khi nhu cầu đã được xác định hoàn toàn. Giá tham gia vào quá trình hình thành và phát hiện nhu cầu.

Điều này đặc biệt quan trọng trong thời đại AI. Vì AI sẽ mở rộng đáng kể tập hợp sản phẩm có thể sản xuất và giảm đáng kể chi phí tạo ra bản mẫu sản phẩm mới. Trước đây, nhiều ý tưởng sản phẩm chưa kịp được kiểm nghiệm trên thị trường đã chết vì chi phí nghiên cứu và phát triển, chi phí tổ chức và chi phí giao tiếp. Bây giờ, nhiều người hơn có thể tạo bản mẫu nhanh chóng, nhiều nhóm nhỏ hơn có thể gia nhập thị trường, và nhiều nhu cầu nhỏ lẻ hơn có thể được thử nghiệm đáp ứng. Vấn đề vì thế thay đổi: không phải thiếu ý tưởng, mà là thiếu cơ chế lọc ý tưởng; không phải thiếu khả năng, mà là thiếu cơ chế đánh giá những khả năng nào đáng để đầu tư nguồn lực thực sự.

Giá chính là trung tâm của cơ chế lọc này.

Doanh nhân đưa ra một sản phẩm mới thực chất là đưa ra một giả định về nhu cầu tương lai. Việc người tiêu dùng mua hay từ chối chính là phép thử cho giả định đó. Nếu giá quá cao mà không bán được, điều đó cho thấy giá trị không đủ, định vị sai, chi phí quá cao hoặc đối tượng mục tiêu không phù hợp. Nếu giá cao nhưng vẫn có người mua, điều đó cho thấy nhu cầu nào đó mạnh hơn những gì người quan sát bên ngoài tưởng tượng. Lợi nhuận thu hút sự sao chép và mở rộng, thua lỗ buộc phải rút lui và điều chỉnh. Quá trình này không phải là giao dịch đơn giản, mà là một thí nghiệm phân tán quy mô lớn mà xã hội thực hiện trong điều kiện bất định.

Without price, society loses this feedback from experimentation.

Trong thời đại khác biệt, điều này càng đúng. Giả sử AI có thể tạo ra một nghìn dịch vụ giáo dục mới, một vạn mô hình quản lý sức khỏe mới, và một triệu trải nghiệm giải trí cá nhân hóa. Những cái nào là nhu cầu thực sự, những cái nào chỉ là sự khoe khoang công nghệ? Những người tiêu dùng nào sẵn sàng trả tiền liên tục, những người nào chỉ thử một lần? Những dịch vụ nào có thể mở rộng quy mô, những dịch vụ nào chỉ dừng lại ở thị trường nhỏ? Những dịch vụ nào cần sự tham gia của con người, những dịch vụ nào có thể tự động hóa hoàn toàn? Những dịch vụ nào đáng để đầu tư vốn, những dịch vụ nào nên nhanh chóng từ bỏ?

Các vấn đề này không thể được giải quyết chỉ bằng phán đoán của chuyên gia, cũng không thể được quyết định một lần bởi thuật toán trung tâm. Chúng cần được sàng lọc liên tục thông qua giá cả, giao dịch, lợi nhuận, thua lỗ và cạnh tranh.

Giá vẫn là một cơ chế nén kiến thức cục bộ.

Một người tiêu dùng có sẵn sàng chi trả tại một thời điểm nhất định hay không không chỉ là hàm số cơ học của thu nhập và giá cả. Nó có thể bao gồm cảm giác thể chất của anh ta hôm nay, trải nghiệm ngày hôm qua, mối quan hệ gia đình, áp lực nghề nghiệp, kỳ vọng tương lai, danh tính xã hội và sở thích thẩm mỹ. Một doanh nghiệp có sẵn sàng trả tiền cho một hệ thống AI nào đó hay không cũng không chỉ là vấn đề về các chỉ số kỹ thuật, mà là sự phản ánh tổng hợp của các quy trình nội bộ, năng lực nhân viên, cấu trúc khách hàng, rủi ro pháp lý và áp lực cạnh tranh. Những kiến thức cục bộ này thường không thể được truyền tải đầy đủ đến một trung tâm. Giá thị trường chuyển hóa những phán đoán phân tán này thành các tín hiệu hành động có thể quan sát được.

Vì vậy, cơ chế giá không phải là di sản của quá khứ, mà là một thiết bị khám phá trong một tương lai mở.

AI càng mạnh, càng nhiều khả năng; càng nhiều khả năng, việc sàng lọc càng quan trọng; sàng lọc càng quan trọng, cơ chế giá càng quan trọng.

Khuyến khích: Tại sao sản phẩm mới không tự động xuất hiện

Chỉ có công nghệ không sẽ không tự động tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới.

Từ khả năng trong phòng thí nghiệm đến sản phẩm trên thị trường, giữa chúng là một quá trình dài và phức tạp: ai sẽ xác định các bối cảnh? ai sẽ gánh chịu rủi ro? ai sẽ tổ chức đội ngũ? ai sẽ cải tiến quy trình? ai sẽ giáo dục người tiêu dùng? ai sẽ xử lý trách nhiệm? ai sẽ đối mặt với thất bại? ai sẽ biến một khả năng công nghệ thành dịch vụ ổn định?

Điều này cần sự khuyến khích.

Lý thuyết giá không chỉ nói về mức giá, mà còn nói về cấu trúc động lực. Tại sao con người lại đầu tư thời gian, vốn, danh tiếng và năng lực tổ chức để khám phá các sản phẩm mới? Bởi vì họ tin rằng, nếu sự khám phá thành công, họ sẽ nhận được phần thưởng. Nếu mọi dịch vụ mới ngay khi ra đời đều bị sao chép miễn phí ngay lập tức, nếu mọi lợi nhuận đều bị coi là bất chính, nếu mọi nỗ lực khác biệt đều bị cơ quan quản lý ép trở về sản phẩm tiêu chuẩn, và nếu mọi thất bại đều do doanh nhân gánh chịu trong khi lợi ích từ thành công bị tước đoạt, thì ngay cả AI mạnh nhất cũng không thể tự động tạo ra một lớp ứng dụng thịnh vượng.

Sáng tạo không phải là kết quả tự nhiên của các hàm công nghệ, mà là hành vi kinh tế dưới cấu trúc động lực.

Trí tuệ nhân tạo đã giảm chi phí thử nghiệm, nhưng không loại bỏ rủi ro. Một doanh nhân vẫn phải xác định hướng đi, một doanh nghiệp vẫn phải tái cấu trúc quy trình, một bác sĩ vẫn phải chịu trách nhiệm, một tổ chức giáo dục vẫn phải xây dựng niềm tin, một công ty ứng dụng vẫn phải tìm ra những bối cảnh mà người tiêu dùng thực sự sẵn sàng chi trả. AI có thể tạo ra các giải pháp, nhưng không thể thay thế việc thị trường kiểm nghiệm giá trị của các giải pháp đó. AI có thể giảm chi phí phát triển, nhưng không đảm bảo nhu cầu tồn tại. AI có thể mở rộng không gian tưởng tượng, nhưng không thể tự động thương mại hóa.

Đó là lý do tại sao giá cả, quyền sở hữu, lợi nhuận và cạnh tranh vẫn quan trọng.

Lợi nhuận không phải là tàn dư của sự xấu xa, mà là phần thưởng cho việc tìm ra hướng đi đúng đắn. Thua lỗ không phải là hình phạt tàn nhẫn, mà là tín hiệu cho thấy bạn đã đi sai hướng. Cạnh tranh không phải là sự lãng phí tài nguyên, mà là thử nghiệm giữa các giả thuyết khác nhau. Tự do gia nhập không phải là nguyên tắc trừu tượng, mà là điều kiện thể chế cho phép các sản phẩm chưa biết đến có cơ hội xuất hiện.

Trong thời đại trí tuệ nhân tạo, điều thực sự khan hiếm có thể không phải là khả năng tạo ra, mà là khả năng phát hiện ra những điều đáng để tạo ra; không phải khả năng trả lời câu hỏi, mà là khả năng đặt ra những câu hỏi có giá trị; không phải khả năng tối ưu hóa các mục tiêu đã cho, mà là khả năng lựa chọn mục tiêu, chấp nhận rủi ro và tổ chức hành động trong thế giới thực.

Những khả năng này cần động lực thị trường để kích hoạt.

Đó cũng là lý do tại sao tầng ứng dụng không thể tự động phát triển rực rỡ. Một quốc gia có thể sở hữu các mô hình mạnh mẽ, năng lực tính toán dồi dào, dữ liệu phong phú và đội ngũ kỹ sư đông đảo, nhưng vẫn có thể thiếu một hệ sinh thái ứng dụng thực sự phát triển. Nếu các doanh nhân không thể nhận được lợi ích, nếu lựa chọn của người dùng bị hạn chế, nếu quy định giám sát quá sớm nhốt các dịch vụ mới vào các danh mục cũ, nếu các đế chế nền tảng kiểm soát lối vào, nếu chi phí thất bại quá cao, nếu dư luận xã hội đồng nhất lợi nhuận với sự cướp bóc, thì nhiều sản phẩm tiềm năng sẽ chết ngay trước khi ra đời.

Cạnh tranh trong thời đại AI không chỉ là cạnh tranh về năng lực mô hình, mà còn là cạnh tranh về cơ chế khuyến khích.

Ai có thể khiến nhiều người hơn thử nghiệm, ai có thể nhanh chóng phơi bày sai lầm, ai có thể mang lại phần thưởng cho hướng đi đúng đắn, ai có thể tạo cơ hội phục vụ các nhu cầu nhỏ lẻ, ai có thể giúp các doanh nghiệp trẻ thách thức các doanh nghiệp cũ, người đó sẽ có khả năng cao hơn trong việc phát hiện ra các sản phẩm và dịch vụ tương lai.

Sự xuất hiện của các sản phẩm và dịch vụ mới

Chúng ta hôm nay khó có thể đặt tên cho các ứng dụng AI chính vào mười lăm năm tới, giống như người thế kỷ XIX khó có thể đặt tên cho cuộc sống điện lực ở thế kỷ XX, hay người cuối thế kỷ XX khó có thể liệt kê đầy đủ cuộc sống internet di động.

Điều này không phải do chúng ta thiếu trí tưởng tượng, mà vì các sản phẩm và dịch vụ mới thường không được phát triển một cách tuyến tính từ các từ ngữ đã có. Chúng xuất hiện từ sự tương tác giữa công nghệ, chi phí, tổ chức, sở thích và thể chế.

Trong thời đại trí tuệ nhân tạo, sản phẩm mới quan trọng nhất có thể không chỉ là “công cụ tìm kiếm tốt hơn”, “lập trình viên rẻ hơn”, hay “hỗ trợ khách hàng thông minh hơn”.

Đây chỉ là những phần mở rộng trên nền tảng cũ. Quan trọng hơn có thể là các loại hình mới về quản lý sức khỏe, đồng hành giáo dục, tổ chức nghiên cứu khoa học, dịch vụ pháp lý, đại lý cá nhân, trải nghiệm văn hóa, hệ thống chăm sóc người cao tuổi, sản xuất gia đình, quy trình doanh nghiệp, dịch vụ quản lý đô thị, hỗ trợ tâm lý và hợp tác sáng tạo mới.

Nhiều dịch vụ trước đây không phải là không có nhu cầu, mà là chi phí quá cao.

Trước đây, một gia đình bình thường không thể sở hữu bác sĩ riêng 24/7, chuyên gia dinh dưỡng, cố vấn tâm lý, huấn luyện viên học tập, luật sư tư vấn, chuyên gia lập kế hoạch nghề nghiệp và cố vấn tài chính gia đình. Trước đây, một doanh nghiệp nhỏ không thể sở hữu đội ngũ chiến lược đẳng cấp thế giới, đội ngũ phân tích dữ liệu, đội ngũ tuân thủ pháp lý, đội ngũ tiếp thị đa ngôn ngữ và hệ thống vận hành tự động hóa. Trước đây, một bệnh viện huyện không thể truy cập tức thì vào kiến thức y học hàng đầu, hệ thống quản lý bệnh nhân và giám sát sức khỏe liên tục. Trước đây, một đứa trẻ bình thường không thể sở hữu hệ thống học tập thực sự cá nhân hóa, có phản hồi liên tục và liên kết đa ngành.

AI làm cho phần thông minh của những dịch vụ này trở nên rẻ hơn. Nhưng trí tuệ rẻ chỉ mới là khởi đầu.

Việc sản phẩm hóa thực sự cần lồng ghép trí tuệ vào bối cảnh, biến bối cảnh thành quy trình, quy trình thành dịch vụ, dịch vụ thành mối quan hệ tin cậy, và mối quan hệ tin cậy thành giao dịch bền vững.

Đây chính là cơ hội lớn ở tầng ứng dụng.

Công ty lớn nhất trong tương lai, có thể không chỉ là công ty sở hữu mô hình mạnh nhất, mà là công ty hiểu rõ nhất các bối cảnh cụ thể, tổ chức tốt nhất các tài sản bổ trợ, xây dựng được niềm tin cao nhất và chuyển hóa năng lực AI thành các dịch vụ cuộc sống và quy trình sản xuất. Lớp hạ tầng bán các năng lực phổ dụng, trong khi lớp ứng dụng bán các giải pháp, trải nghiệm, trách nhiệm và mối quan hệ. Năng lực phổ dụng có thể rất lớn, nhưng không gian đổi mới tiếp cận nhu cầu cuối cùng có thể còn lớn hơn.

Ví dụ về quản lý sức khỏe. AI có thể đọc các tài liệu y khoa, phân tích các chỉ số, đưa ra đề xuất, nhắc nhở dùng thuốc và dự đoán rủi ro.

Nhưng sản phẩm thực sự không phải là “văn bản tư vấn y tế”, mà là một hệ thống dịch vụ giúp con người thay đổi hành vi lâu dài. Hệ thống này có thể bao gồm bác sĩ gia đình, nhân viên cộng đồng, thiết bị đeo được, dịch vụ dinh dưỡng, khuyến khích bảo hiểm, giao tiếp với người thân, hỗ trợ tâm lý và phản ứng khẩn cấp. Trong đó có thuật toán, cũng có tổ chức; có dữ liệu, cũng có trách nhiệm; có tự động hóa, cũng có niềm tin con người. Người tiêu dùng không trả tiền cho một đoạn văn bản, mà cho một cuộc sống khỏe mạnh, an toàn và đầy nhân phẩm hơn.

Lấy giáo dục làm ví dụ. AI có thể giải thích các khái niệm, tạo bài tập, chấm bài viết, và điều chỉnh lộ trình. Nhưng sản phẩm giáo dục thực sự không phải là “máy tạo đáp án”, mà là một hệ thống giúp học sinh hình thành năng lực, sự tự tin, hứng thú và thói quen lâu dài. Nó cần hiểu trạng thái nhận thức của trẻ, đồng thời cũng cần hiểu bối cảnh gia đình, môi trường bạn bè, hệ thống thi cử và áp lực tâm lý. Giá trị ở đây đến từ trí tuệ, cũng như từ sự đồng hành, khích lệ, đánh giá và sự công nhận xã hội.

Ví dụ trong quản lý doanh nghiệp, AI có thể tạo báo cáo, viết mã, dự đoán và đưa ra các đề xuất chiến lược.

Nhưng ứng dụng doanh nghiệp thực sự không phải là tự động hóa từng nhiệm vụ, mà là tái cấu trúc dòng thông tin, quyền ra quyết định, cơ chế khuyến khích và ranh giới trách nhiệm. Một doanh nghiệp mua AI không chỉ mua một công cụ, mà đang tái cấu trúc hàm sản xuất và cơ cấu tổ chức của chính mình. Quá trình này mang tính bối cảnh cao và không thể được thực hiện riêng bởi các công ty mô hình cơ sở.

Các ví dụ này cho thấy, tầng ứng dụng trong thời đại AI không phải là phụ thuộc đơn giản của tầng cơ sở hạ tầng. Nó là tiền tuyến của việc phát hiện nhu cầu, tổ chức bối cảnh, xây dựng niềm tin và gánh vác trách nhiệm.

Do đó, trong vòng mười lăm năm, quy mô tổng thể của các công ty ứng dụng sẽ lớn hơn nhiều so với các công ty cơ sở hạ tầng, không phải là đi ngược lại với các nguyên tắc kinh tế học, mà chính là phù hợp với chúng. Đầu tư càng mạnh ở khâu thượng nguồn, càng có khả năng thúc đẩy một hệ sinh thái hạ lưu lớn hơn. Các công ty điện lực rất quan trọng, nhưng hệ thống công nghiệp được vận hành bởi điện năng còn lớn hơn; dịch vụ đám mây rất quan trọng, nhưng nền kinh tế số phát triển trên đám mây còn lớn hơn; các mô hình lớn rất quan trọng, nhưng những sản phẩm mới, dịch vụ mới, tổ chức mới và lối sống mới được hỗ trợ bởi các mô hình lớn có thể còn lớn hơn nhiều.

Chống lại ảo tưởng về kế hoạch trong thời đại trí tuệ

Mỗi lần một công nghệ phổ biến nổi lên, đều gây ra ảo tưởng về kế hoạch hóa. Vì công nghệ mới mạnh mẽ đến vậy, tại sao không để một vài tổ chức trung tâm lập kế hoạch thống nhất? Vì AI có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, tại sao vẫn cần thị trường? Vì thuật toán có thể dự đoán nhu cầu, tại sao vẫn cần giá cả? Vì robot có thể sản xuất, tại sao không phân phối trực tiếp theo nhu cầu?

Sự quyến rũ của tưởng tượng này nằm ở chỗ nó đơn giản hóa các vấn đề kinh tế thành các vấn đề tính toán.

Nhưng cốt lõi của đời sống kinh tế, từ trước đến nay, không chỉ là tính toán. Nó còn bao gồm việc khám phá, động lực, niềm tin, trách nhiệm và lựa chọn.

Hệ thống lập kế hoạch có thể tối ưu hóa các mục tiêu đã biết, nhưng rất khó để phát hiện các mục tiêu chưa biết. Nó có thể tăng hiệu quả trong môi trường có sản phẩm tiêu chuẩn, sở thích ổn định và dữ liệu đầy đủ, nhưng khó khăn trong việc khám phá khi không gian sản phẩm mở, sở thích liên tục thay đổi và nhu cầu chưa hình thành. Nó có thể dự đoán một phần tương lai dựa trên hành vi quá khứ, nhưng không thể thay thế con người trong việc tái hiểu lại mong muốn của chính mình sau khi xuất hiện sản phẩm mới.

AI có thể giúp người lập kế hoạch trở nên thông minh hơn, nhưng không thể loại bỏ kiến thức cục bộ.

Tại sao một người tiêu dùng lại cần một dịch vụ nào đó vào thời điểm và địa điểm này, một bác sĩ làm thế nào để khiến bệnh nhân tin tưởng, tại sao một đứa trẻ đột nhiên lại quan tâm đến một phương pháp học tập nhất định, tại sao một hệ thống nào đó trong doanh nghiệp lại gặp sự phản kháng, tại sao một người già lại không muốn uống thuốc, tại sao một người dùng lại sẵn sàng trả thêm tiền cho một trải nghiệm nhất định—những kiến thức này mang tính bối cảnh cao và thường ẩn chứa trong các mối quan hệ, thói quen, văn hóa, ngôn ngữ, cơ thể và cảm xúc.

Trong thời đại ngày càng đa dạng, càng không thể giao phó đời sống kinh tế cho sự phân bổ tập trung. Vì càng mạnh mẽ về trung tâm, càng dễ dàng nén những nhu cầu phức tạp trở lại thành các danh mục tiêu chuẩn; càng theo đuổi khả năng quản lý, càng có khả năng hy sinh sự phát triển hoang dã của các sản phẩm mới; càng ưa chuộng tính xác định, càng sẽ kìm hãm những khả năng chưa biết quý giá nhất trong quá trình khám phá thị trường.

Trí tuệ nhân tạo sẽ không xóa bỏ vấn đề của Hayek. Trí tuệ nhân tạo sẽ đẩy vấn đề của Hayek lên một cấp độ tinh vi hơn.

Điều thực sự quan trọng trong tương lai không phải là để một trung tâm biết tất cả, mà là để vô số kiến thức cục bộ có thể tham gia vào quá trình thí nghiệm xã hội thông qua giá cả, giao dịch, hợp đồng, cạnh tranh và khởi nghiệp. Thị trường không tồn tại vì thiếu khả năng tính toán. Thị trường tồn tại vì tương lai là mở, kiến thức phân tán, sở thích đa dạng và động lực là cần thiết.

Một sai lầm sâu sắc hơn của ảo tưởng trong thời đại trí tuệ nhân tạo là nó coi “nhu cầu” như một danh sách đã tồn tại và đang chờ được đáp ứng.

Nhưng nhu cầu lớn lao không được viết sẵn từ trước. Con người mới hiểu được mong muốn của mình sau khi sản phẩm mới ra đời, sắp xếp lại sở thích của mình thông qua sự bắt chước xã hội, phát hiện ra ý định chi trả thông qua so sánh giá cả, và học hỏi điều gì đáng để tiếp tục mua sắm thông qua trải nghiệm tiêu dùng. Nhiều nhu cầu quan trọng trong tương lai hôm nay thậm chí còn chưa có tên. Vì không có tên, nên không thể được đăng ký trước bởi kế hoạch trung ương; vì không thể đăng ký, nên không thể được tối ưu hóa một lần duy nhất.

Giá trị của thị trường nằm ở chỗ nó cho phép những nhu cầu vô danh nổi lên thông qua thử nghiệm.

Rủi ro độc quyền và điều kiện thị trường

Bảo vệ lý thuyết giá không phải là sự ca ngợi ngây thơ đối với thị trường thực tế.

Thời đại trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể xuất hiện các mô hình độc quyền mới. Các mô hình nền tảng, năng lực tính toán, dữ liệu, chip, nền tảng đám mây, cổng phân phối và hệ điều hành đều có thể tạo ra kinh tế quy mô và rào cản gia nhập. Các nền tảng phía trên có thể thông qua định giá, giao diện, kiểm soát dữ liệu và tích hợp dọc, nén lợi nhuận của lớp ứng dụng, biến các nhà đổi mới phía dưới thành những người phụ thuộc. Doanh thu 2 nghìn tỷ USD nói trên có thể đến từ việc tạo ra giá trị khổng lồ, hoặc một phần bao gồm tiền thuê nền tảng.

Đó chính là lý do tại sao chúng ta cần lý thuyết giá nghiêm túc hơn, chứ không phải ít lý thuyết giá hơn.

Để cơ chế giá cả hoạt động hiệu quả, cần có các điều kiện thể chế: tự do gia nhập, bảo vệ quyền sở hữu, thực thi hợp đồng, trật tự cạnh tranh, quy tắc chống độc quyền, khả năng mang dữ liệu, mở giao diện và trách nhiệm rõ ràng. Nếu không có những điều kiện này, giá cả sẽ bị quyền lực bóp méo, lợi nhuận sẽ trở thành địa tô, và nền tảng sẽ từ cơ sở hạ tầng của thị trường biến thành chúa phong kiến của thị trường.

Do đó, nhiệm vụ thể chế của thời đại trí tuệ nhân tạo không phải là thay thế thị trường bằng kế hoạch, mà là bảo vệ tính mở của thị trường như một cơ chế khám phá.

Chúng ta cần đảm bảo rằng lớp hạ tầng đủ mạnh mẽ, nhưng không được phép bóp nghẹt lớp ứng dụng. Chúng ta cần để các công ty mô hình nhận được lợi ích từ sự đổi mới, nhưng không cho phép chúng tùy tiện nuốt chửng mọi kịch bản downstream. Chúng ta cần giúp các doanh nhân tiếp cận được các khả năng trí tuệ phổ quát, đồng thời giữ quyền kiểm soát đối với người dùng, dữ liệu, thương hiệu và mối quan hệ dịch vụ. Chúng ta cần đảm bảo người tiêu dùng có quyền lựa chọn, người lao động có cơ hội chuyển đổi, và các doanh nghiệp mới có thể thách thức các doanh nghiệp cũ.

Thị trường không phải là một khoảng trống tự nhiên. Thị trường là một hệ thống các thể chế.

Sự trở lại của lý thuyết giá không có nghĩa là mọi giá cả trong thực tế đều công bằng, hay mọi lợi nhuận đều đến từ việc tạo ra giá trị. Nó nói rằng, trong một môi trường thể chế mở, cạnh tranh và dễ tiếp cận, giá cả, lợi nhuận và thua lỗ vẫn là cơ chế tốt nhất để con người phát hiện nhu cầu mới, sàng lọc sản phẩm mới và tổ chức dịch vụ mới.

Điều này đặc biệt quan trọng, vì nếu lớp hạ tầng bị tập trung quá mức, sự phát triển của các ứng dụng trong thời đại AI có thể bị kìm hãm.

Các ông lớn phía trên không chỉ cung cấp mô hình, kiểm soát lối vào, quan sát dữ liệu phía dưới, mà còn có thể sao chép bất kỳ ứng dụng nào hoạt động tốt nhất bất cứ lúc nào, khiến các doanh nhân ứng dụng thiếu động lực đầu tư. Người dùng dường như đối mặt với rất nhiều ứng dụng, nhưng thực tế có thể chỉ là các giao diện khác nhau trong vài khu vườn nền tảng. Giá vẫn tồn tại, nhưng tự do gia nhập và áp lực cạnh tranh đằng sau giá đã bị suy yếu.

Vì vậy, bảo vệ lý thuyết giá không phải là biện hộ cho các ông lớn, mà là bảo vệ thị trường mở. Điều thực sự cần được bảo vệ không phải là một công ty mô hình cụ thể, mà là môi trường thể chế cho phép vô số thí nghiệm ở tầng ứng dụng diễn ra.

Vị trí của con người

Trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi vị trí của con người.

Nhiều công việc lao động trí óc tiêu chuẩn hóa sẽ bị thu hẹp. Nhiều vị trí trước đây dựa vào bất cân xứng thông tin, rào cản chuyên môn và kinh nghiệm lặp đi lặp lại để kiếm thu nhập sẽ mất đi giá trị. Sự chuyển đổi sẽ không dễ dàng. Một lập trình viên trung niên không tự động trở thành huấn luyện viên tâm lý, một giáo viên truyền thống không tự động trở thành nhà thiết kế giáo dục AI, một bác sĩ cơ sở không tự động thích nghi với hệ thống hợp tác giữa con người và máy móc. Xã hội phải đối mặt với nỗi đau này và phải tái xây dựng hệ thống giáo dục, đào tạo, an sinh xã hội và cơ chế lưu động nghề nghiệp.

Nhưng không thể vì sự đau đớn của quá trình chuyển đổi mà lầm tưởng rằng giá trị kinh tế của con người đang biến mất.

AI càng mạnh, con người càng cần đóng vai trò trong các phần không chuẩn hóa. Giá trị của con người trong tương lai có thể đến nhiều hơn từ phán đoán, niềm tin, trách nhiệm, thẩm mỹ, cảm xúc, giao tiếp, tổ chức và chấp nhận rủi ro. AI có thể đưa ra lời khuyên y tế, nhưng bệnh nhân có tin tưởng và thực hiện hay không vẫn cần mối quan hệ con người. AI có thể thiết kế khóa học, nhưng trẻ em có kiên trì và tái lập sự tự tin hay không vẫn cần sự đồng hành của con người. AI có thể tạo ra các phương án, nhưng tổ chức có chấp nhận, nhân viên có hợp tác, khách hàng có tin tưởng, cơ quan quản lý có chấp thuận hay không vẫn cần sự điều phối của con người. AI có thể đề xuất vô số hướng đổi mới, nhưng doanh nhân phải lựa chọn hướng đi, đặt vốn, danh tiếng và cả cuộc đời vào đó.

Vị trí của con người không phải là rút lui khỏi tất cả các nhiệm vụ, mà là chuyển từ thực thi chuẩn hóa sang việc lựa chọn hướng đi và hiện thực hóa ý tưởng.

Điều này không có nghĩa là mọi người đều sẽ dễ dàng được nâng cấp, cũng không có nghĩa là mọi công việc mới đều sẽ đàng hoàng. Thị trường tự thân không thể tự giải quyết toàn bộ các vấn đề phân phối. Các chính sách, giáo dục, an sinh xã hội và quy tắc cạnh tranh đều không thể thiếu. Nhưng từ góc độ logic sâu xa của tổ chức sản xuất, AI sẽ không để lại một khoảng trống nơi con người không còn việc gì để làm. Nó sẽ thay đổi những năng lực nào của con người là có giá trị.

Khi máy móc đảm nhận ngày càng nhiều công việc nhận thức có thể sao chép, các năng lực độc đáo của con người—như kiến thức cục bộ, khả năng xây dựng mối quan hệ, khả năng phán đoán và trách nhiệm—sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Điều này cũng có nghĩa là chúng ta không thể dùng các danh xưng nghề nghiệp ngày nay để dự đoán tương lai của con người. Nhiều công việc trong tương lai vẫn chưa có tên gọi. Người thế kỷ 19 không thể tưởng tượng ra các nghề như “kỹ sư phần mềm”, “thiết kế trải nghiệm người dùng”, “quản lý phát trực tiếp”, “nhà khoa học dữ liệu”, “kiến trúc sư đám mây” hay “người sáng tạo video ngắn”, và người ngày nay cũng không thể liệt kê đầy đủ cấu trúc nghề nghiệp trong thời đại AI. Công việc của con người trong tương lai có thể tập trung nhiều hơn vào các mối quan hệ dịch vụ, tổ chức bối cảnh, gánh vác rủi ro, giải thích nhu cầu, thay đổi hành vi, thiết kế trải nghiệm và tạo dựng niềm tin.

Các nghề cũ sẽ biến mất, các nghề mới sẽ xuất hiện.

Nhưng sự thay đổi sâu sắc hơn là lao động con người chuyển từ “thực hiện các nhiệm vụ đã định” sang “tổ chức các khả năng mở”.

Kết luận: Để lại thị trường cho thế giới mới

Lịch sử không bao giờ tiến bộ theo cách phân loại nghề nghiệp của thời đại cũ.

Khi máy dệt vải, người ta khóc cho những thợ dệt; khi đường sắt xuyên qua lục địa, người ta lo lắng cho những người lái xe ngựa; khi đèn điện thắp sáng thành phố, người ta tiếc nuối cho những người thắp đèn; khi internet nuốt chửng truyền thông in ấn và quầy giao dịch, người ta viết lời điếu cho các ngành nghề cũ. Những nỗi đau này đều là thật. Nhưng nếu lịch sử chỉ được tạo nên bởi những nỗi đau này, nhân loại đã dừng lại từ lâu ở quá khứ.

Điều thực sự thay đổi thế giới không chỉ là những công việc cũ biến mất, mà còn là những nhu cầu mới được nhận ra, những sản phẩm mới được phát minh, những dịch vụ mới được tổ chức và những lối sống mới được tạo ra.

Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ như vậy.

Hôm nay, đứng trên nền móng cũ, chúng ta dễ dàng tưởng tượng tương lai như một cuộc thanh lý công việc. Chúng ta có thể thấy rõ những công việc bị thay thế—như biên tập viên, lập trình viên, dịch vụ khách hàng, phiên dịch, phân tích viên—nhưng lại không thể thấy những hình thức chăm sóc sức khỏe, mô hình giáo dục, tổ chức nghiên cứu, trải nghiệm văn hóa, sản xuất gia đình, quy trình doanh nghiệp và lối sống cá nhân chưa từng xuất hiện. Những thứ bị phá hủy có tên gọi, còn những thứ được tạo ra thường chưa có tên. Vì vậy, nỗi sợ luôn đến sớm hơn trí tưởng tượng.

Trách nhiệm của kinh tế học không phải là bán ra sự lạc quan rẻ tiền, cũng không phải là chiều theo sự bi quan phòng thủ. Trách nhiệm của kinh tế học là nhắc nhở con người: cốt lõi của cách mạng công nghệ không phải là toán học thay thế trong thế giới cũ, mà là sự mở rộng tập hợp khả thi trong thế giới mới.

Khi AI biến trí tuệ thành một đầu vào rẻ mạt, điều xã hội thực sự cần không phải là giao tất cả các khả năng cho một vài trung tâm lên kế hoạch, mà là trao tự do cho vô số người khám phá những nhu cầu chưa được biết đến. Chúng ta cần giá cả, vì sở thích của con người đa dạng và thay đổi; chúng ta cần thị trường, vì kiến thức được phân tán ở những thời điểm và địa điểm cụ thể; chúng ta cần lợi nhuận, vì đổi mới cần động lực; chúng ta cần thua lỗ, vì những hướng đi sai lầm cần được loại bỏ; chúng ta cần cạnh tranh, vì không ai có thể biết trước tương lai sẽ thuộc về sản phẩm nào, dịch vụ nào hay hình thức tổ chức nào.

Mỗi thời đại cũ đều nhầm lẫn các nghề nghiệp, tổ chức và ngành công nghiệp của mình với hình thái tự nhiên của văn minh. Thời đại nông nghiệp như vậy, thời đại công nghiệp như vậy, và cả thời đại internet cũng vậy. Người ta nghĩ mình đang bảo vệ cuộc sống, nhưng thực ra thường đang bảo vệ các phân loại trong quá khứ; người ta nghĩ mình đang bảo vệ nhân loại, nhưng thực ra thường đang bảo vệ danh tính nghề nghiệp được hình thành trong điều kiện công nghệ cũ.

Nhưng điều mà lịch sử thực sự bảo vệ, từ trước đến nay, không phải là những vai trò cụ thể như người đánh xe ngựa, người thắp đèn hay nhân viên đánh máy, mà là khả năng của con người trong việc tái phát hiện nhu cầu, tái tổ chức sản xuất và tái tạo cuộc sống trước những công nghệ mới.

Điều đáng bảo vệ nhất trong thời đại AI chính là khả năng này. Và hình thức thể chế của nó vẫn là giá cả, lợi nhuận, thua lỗ, cạnh tranh và tự do gia nhập trong thị trường mở.

Sự trở lại của lý thuyết giá không phải là quay về quá khứ, mà là bảo vệ cho tương lai.

Tương lai sẽ không trở thành một thiên đường tĩnh lặng, không khan hiếm, không lựa chọn, không giao dịch và không thị trường chỉ vì AI mạnh mẽ. Tương lai sẽ phong phú hơn và phức tạp hơn; dồi dào hơn và phân hóa hơn; thông minh hơn và phụ thuộc nhiều hơn vào kiến thức cục bộ và phán xét của con người. Trí tuệ nhân tạo mở rộng các khả năng, nhưng cơ chế giá cả giúp chúng ta phát hiện ra những khả năng nào thực sự có giá trị.

Để lại thị trường cho thế giới mới chính là mở đường cho những nhu cầu chưa được biết đến, tạo cơ hội thử nghiệm cho những sản phẩm mới, dành không gian cho thanh niên mạo hiểm và cung cấp lối thoát cho trí tưởng tượng của nhân loại.

Nền móng cũ cuối cùng sẽ lung lay. Vấn đề thực sự không phải là chúng ta có thể giữ lại từng chiếc xe ngựa hay không, mà là chúng ta có cho phép sự xuất hiện của đường sắt, ô tô, máy bay và những thứ chưa được đặt tên hay không.

Điều đáng bảo vệ nhất trong thời đại trí tuệ nhân tạo không phải là một nghề nghiệp, ngành công nghiệp hay hình thức tổ chức cũ nào, mà là năng lực thể chế của con người trong việc phát hiện giá trị tại một tương lai mở.

Đây không phải là di sản của kinh tế học cũ.

Đây là lối vào của thế giới mới.

Đây là sự quay trở lại của lý thuyết giá.