4376 - Làm thế nào để vượt qua cú sốc AI

James A. Davidson and Matthew J. Slaughter 

Ảnh Raven Jiang

Kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra mang lại nhiều hứa hẹn to lớn cho nền kinh tế thế giới cũng như Hoa Kỳ. Giống như nhiều quốc gia khác, Hoa Kỳ đã trải qua hàng thập niên tăng trưởng năng suất lao động trì trệ. Năng suất—được hiểu là lượng hàng hóa và dịch vụ do mỗi người lao động tạo ra—là thước đo quan trọng nhất về thành công kinh tế tổng thể của một quốc gia. Tốc độ tăng trưởng năng suất chậm chạp đồng nghĩa với mức tăng thu nhập bình quân thấp; hệ quả là tình trạng này đã châm ngòi cho phần lớn những biến động chính trị diễn ra trên toàn cầu trong thế hệ vừa qua. Tại Hoa Kỳ, sự tăng trưởng năng suất chậm chạp đã góp phần làm gia tăng tình trạng phân cực chính trị và dẫn đến điều mà nhiều người coi là sự lụi tàn dần của "Giấc mơ Mỹ".

Hoa Kỳ cần tạo ra một cuộc phục hưng về năng suất. Và AI dường như chính là chất xúc tác hoàn hảo cho điều đó. Năm 2024, năng suất trong khu vực kinh doanh phi nông nghiệp của Hoa Kỳ đã tăng 3%—mức tăng nhanh nhất trong nhiều thập kỷ (không tính các năm xảy ra suy thoái kinh tế hoặc đại dịch). Một nghiên cứu của McKinsey công bố năm 2025 ước tính rằng đến năm 2030, các tác nhân (agent) và robot vận hành bằng AI có thể tạo ra giá trị kinh tế mới hàng năm từ 2,9 nghìn tỷ đến 6,4 nghìn tỷ USD cho Hoa Kỳ—tương đương mức tăng năng suất bằng 9% đến 20% GDP năm 2025 của nước này—và 28,7 nghìn tỷ USD cho toàn thế giới.

AI có tiềm năng thúc đẩy cuộc phục hưng này vì nó vừa thúc đẩy đầu tư vốn, vừa thúc đẩy đổi mới sáng tạo—hai phương thức giúp các quốc gia gia tăng năng suất một cách bền vững. Hoa Kỳ và ngày càng nhiều quốc gia khác đang chứng kiến ​​sự bùng nổ về đầu tư vốn vào cơ sở hạ tầng AI, bao gồm chip máy tính, trung tâm dữ liệu và hệ thống điện. Theo Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis, các khoản đầu tư liên quan đến AI chiếm khoảng 39% tổng mức tăng trưởng GDP của Hoa Kỳ trong năm 2025. Con số này dự kiến ​​sẽ còn tăng trong năm 2026. Theo tờ Financial Times, bốn "ông lớn" cung cấp hạ tầng quy mô cực lớn (hyperscaler) về AI và điện toán đám mây của Hoa Kỳ—gồm Alphabet, Amazon, Meta và Microsoft—có kế hoạch nâng tổng chi tiêu vốn cho AI trong năm 2026 lên mức 725 tỷ USD; con số này tăng 77% so với mức tổng chi khoảng 410 tỷ USD của họ vào năm ngoái.

Một phương thức khác để gia tăng năng suất là đổi mới sáng tạo, bao gồm việc tìm ra các hàng hóa, dịch vụ mới cũng như các phương thức sản xuất hiệu quả hơn cho những sản phẩm hiện có. Mỗi ngày, các doanh nghiệp đều đang ứng dụng AI để khai thác hiệu quả vận hành và tự động hóa những công việc mang tính lặp lại. Ví dụ, AlphaFold—chương trình AI do DeepMind phát triển (với đội ngũ nhà khoa học đã giành giải Nobel Hóa học năm 2024)—đã đẩy nhanh đáng kể quá trình khám phá và phân tích các loại protein cần thiết để tạo ra những loại thuốc đột phá cùng nhiều tiến bộ y học khác.

Tuy nhiên, bất chấp những triển vọng kinh tế đầy hứa hẹn đó, AI cũng đang tạo ra những rủi ro chính trị to lớn: nguy cơ mất việc làm diễn ra với tốc độ nhanh hơn và phạm vi rộng hơn mức mà các chính sách hỗ trợ hiện tại của chính phủ có thể giải quyết một cách thỏa đáng. Bài toán nan giải này không phải là điều mới mẻ. Đổi mới sáng tạo hầu như luôn làm giảm nhu cầu nhân lực đối với một số loại hàng hóa và dịch vụ. Đôi khi, sự đổi mới đó không dẫn đến tình trạng mất việc làm hàng loạt, mà thay vào đó làm biến mất các công việc cũ đồng thời tạo ra những nhiệm vụ và năng lực mới trong chính các ngành nghề đó. Chẳng hạn, vào đầu thập niên 1980, có khoảng 16,5 triệu người Mỹ làm việc trong lĩnh vực vận hành văn phòng và hỗ trợ hành chính. Mặc dù đã có hàng loạt phát minh công nghệ thông tin giúp tự động hóa các công việc thư ký như ghi chép lời đọc hay sao chép tài liệu, số lượng người Mỹ làm việc trong lĩnh vực này ngày nay vẫn gần như tương đương. Chỉ có điều, họ thực hiện những công việc khác biệt so với trước đây.

Cũng có những trường hợp đổi mới sáng tạo làm giảm vĩnh viễn nhu cầu đối với một số công việc nhất định: ví dụ như những người thợ thủ công đóng xe ngựa khi ô tô ra đời, những người đánh máy thời kỳ đầu của máy tính cá nhân, hay công nhân trên các dây chuyền sản xuất được tự động hóa bằng robot và các khoản đầu tư vốn khác. Sự "hủy diệt" này là một đặc điểm cơ bản của quá trình tăng trưởng năng suất. Thực tế, việc xóa bỏ các công việc và doanh nghiệp hiện có—thậm chí là cả một ngành công nghiệp—lại là điều kiện cần thiết để tạo ra việc làm mới, thu nhập cao hơn và sự thịnh vượng lớn hơn. Tuy nhiên, quá trình "sáng tạo mang tính hủy diệt" cũng gây tổn hại cho một số người lao động và cộng đồng, đồng thời có thể châm ngòi cho sự phản kháng về mặt chính trị. Thực tế này đã tồn tại ít nhất là từ thời Cách mạng Công nghiệp, khi phong trào Luddite – tập hợp những công nhân dệt lành nghề người Anh phản đối việc phát minh và đưa vào sử dụng các loại máy móc mới – đã tấn công các nhà máy, đập phá những chiếc máy dệt và máy đan chạy bằng động cơ. Nhiều thế kỷ sau, làn sóng hàng hóa giá rẻ từ Trung Quốc tràn vào thị trường Hoa Kỳ đã làm giảm nhu cầu đối với nhiều sản phẩm nội địa, gây thiệt hại nặng nề cho hàng ngàn nhà sản xuất Mỹ và tàn phá nhiều cộng đồng dân cư.

Ngày nay, ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy AI đang làm giảm nhu cầu lao động trong nhiều ngành công nghiệp, dẫn đến một "cú sốc AI" tương tự như "cú sốc Trung Quốc" hồi đầu thế kỷ 21. Tuy nhiên, trong khi cú sốc Trung Quốc chủ yếu chỉ ảnh hưởng đến người lao động lớn tuổi trong một số ít ngành nghề, thì cú sốc AI sắp tới có thể sẽ lớn hơn và mang tính tàn phá mạnh mẽ hơn nhiều. Nó tác động chủ yếu đến người trẻ thay vì người lớn tuổi, người có trình độ học vấn cao thay vì người có trình độ thấp, và ảnh hưởng đến toàn bộ các ngành công nghiệp thay vì chỉ tập trung vào lĩnh vực sản xuất. Và do tốc độ đổi mới sáng tạo diễn ra chóng mặt, cú sốc AI đang lan rộng nhanh hơn nhiều so với cú sốc Trung Quốc trước đây.

AI đang tạo ra những rủi ro chính trị to lớn.

Nếu quy mô và tốc độ của cú sốc AI vượt quá khả năng tìm kiếm giải pháp giảm thiểu tác động tiêu cực của các nhà hoạch định chính sách, hậu quả có thể sẽ rất nghiêm trọng. Những quốc gia không thiết lập được các biện pháp hỗ trợ thị trường lao động thỏa đáng cho người lao động bị mất việc có thể sẽ bỏ lỡ những lợi ích về năng suất mà AI mang lại, nếu họ nhượng bộ áp lực dư luận để ban hành các luật lệ và quy định mới kìm hãm hoặc thậm chí đảo ngược quá trình phổ biến công nghệ này. Họ có thể phải đối mặt với bất ổn chính trị xuất phát từ những rạn nứt xã hội mới và gay gắt hơn. Đồng thời, họ có nguy cơ tụt hậu vĩnh viễn so với các quốc gia biết cách giảm thiểu cú sốc AI và nhờ đó tận dụng triệt để những lợi ích mà nó mang lại.

Một số công ty đã có những bước đi đáng hoan nghênh nhằm hỗ trợ người lao động bị ảnh hưởng: Jamie Dimon (Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của JPMorgan Chase) và Dan Schulman (Giám đốc điều hành của Verizon) đều đã công bố các chương trình hỗ trợ nhân viên bị mất việc hoặc có nguy cơ mất việc do AI. Tuy nhiên, các giải pháp từ khu vực tư nhân là chưa đủ để giải quyết những tác động của AI trên quy mô toàn nền kinh tế. Để ứng phó hiệu quả với cú sốc AI, cần phải có sự đầu tư công thiết thực ngay từ bây giờ. Hoa Kỳ lại hoàn toàn chưa sẵn sàng cho một nhiệm vụ như vậy. Các chính sách thị trường lao động lỗi thời của nước này có phạm vi hẹp và thiếu hụt nguồn lực tài chính. Nếu không có các nguồn thu thuế mới để hỗ trợ và đào tạo lại người lao động bị mất việc, quốc gia này sẽ không thể nào xoay xở được trước quy mô của cú sốc này.

Hai chính sách mới có thể giúp Hoa Kỳ tránh lặp lại những sai lầm từng xảy ra với cú sốc Trung Quốc: tín dụng thuế nhằm khuyến khích đào tạo kỹ năng mới, và bảo hiểm bù đắp thu nhập (wage-loss insurance) nhằm khuyến khích người lao động tìm kiếm việc làm mới. Các khoản chi ngân sách mới này nên được tài trợ bằng một loại thuế mới đánh vào các khoản thù lao dưới dạng cổ phiếu hoặc quyền chọn cổ phiếu. Biện pháp này sẽ giúp phân phối công bằng hơn những lợi ích bất ngờ từ sự gia tăng năng suất nhờ AI—chia sẻ giữa các lãnh đạo doanh nghiệp (những người hưởng lợi tài chính lớn nhất từ ​​tác động mang tính đột phá của công nghệ này) và người lao động (những người chịu ảnh hưởng nặng nề nhất). Sự bùng nổ của AI chắc chắn sẽ làm thay đổi nền kinh tế Mỹ theo những cách mà không nhà kinh tế nào có thể lường trước hết được. Tuy nhiên, các chính sách này sẽ đảm bảo rằng thành quả đạt được được chia sẻ rộng rãi hơn giữa các công ty đổi mới sáng tạo, người lao động của họ và các cộng đồng trên khắp nước Mỹ.

MỨC ĐỘ KHÓ KHĂN

Hãy xem xét các tiêu đề tin tức sau đây từ cuối năm 2025. Vào tháng 10, Amazon thông báo cắt giảm 14.000 việc làm cùng kế hoạch cắt giảm thêm trong tương lai. Một tháng sau, Verizon đã cắt giảm hơn 13.000 việc làm—tương đương khoảng 13% lực lượng lao động của hãng và là đợt sa thải quy mô lớn nhất từ ​​trước đến nay. Theo công ty tư vấn lãnh đạo Challenger, Gray & Christmas, tổng số việc làm bị cắt giảm trên toàn nước Mỹ trong năm 2025 là 1,2 triệu; con số này tăng 58% so với năm trước và là mức cao nhất kể từ thời điểm tồi tệ nhất của cuộc Đại Suy thoái năm 2009 (không tính giai đoạn đại dịch COVID-19).

Ngày càng nhiều công ty viện dẫn AI là lý do cho các đợt sa thải như vậy. Vào tháng 6 năm 2025, CEO của Amazon, ông Andy Jassy, ​​cảnh báo rằng công ty dự kiến ​​sẽ "giảm tổng lực lượng lao động khi đạt được hiệu quả cao hơn nhờ việc ứng dụng rộng rãi AI" trong vài năm tới. Vào tháng 11, ông Enrique Lores—lúc đó là người đứng đầu HP—đã giải thích về việc cắt giảm khoảng 5.000 việc làm như một phần trong nỗ lực của công ty nhằm tích hợp AI "vào mọi hoạt động của mình."

Năm nay cũng chứng kiến ​​tình trạng tương tự. Vào tháng 1, CEO của Bank of America, ông Brian Moynihan, dự báo sẽ có đợt cắt giảm nhân sự khi công ty theo đuổi mục tiêu "xuất sắc trong vận hành và ứng dụng các công nghệ mới, bao gồm cả AI." Tháng tiếp theo, công ty dịch vụ tài chính Block thông báo sẽ sa thải gần 40% lực lượng lao động—tương đương hơn 4.000 nhân viên—nhờ vào việc áp dụng các "công cụ trí tuệ" AI. Vào tháng 4, Meta đã công bố kế hoạch cắt giảm khoảng 8.000 nhân sự—tương đương 10% tổng số nhân viên—và hủy bỏ 6.000 vị trí tuyển dụng đang để trống, đồng thời mở rộng đầu tư vào AI. Cùng ngày, ông Moynihan tiết lộ rằng AI đã khiến 1.000 việc làm tại Bank of America bị loại bỏ. Vào tháng 5, CEO kiêm chủ tịch của Cloudflare đã lý giải việc cắt giảm 1.100 nhân sự—không phải là một "biện pháp cắt giảm chi phí" hay "đánh giá hiệu suất cá nhân", mà là nỗ lực nhằm định hình "cách thức vận hành và tạo ra giá trị của một công ty đẳng cấp thế giới với tốc độ tăng trưởng cao trong kỷ nguyên AI tự chủ (agentic AI)." Không phải tất cả các đợt cắt giảm nhân sự gần đây đều do AI gây ra, nhưng hiệu suất làm việc của nhân viên vẫn là yếu tố cốt lõi trong nhiều quyết định triển khai công nghệ này.

Vấn đề không nằm ở việc liệu AI có mang lại sự bùng nổ về năng suất hay không; chắc chắn nó sẽ làm được điều đó.

Mặc dù số lượng các vụ sa thải liên quan đến AI ngày càng tăng cho thấy cú sốc mới nổi này đang ảnh hưởng đến nhiều nhóm lao động, nhưng dường như nó tác động mạnh hơn cả đến những người trẻ tuổi và có trình độ học vấn cao trên mọi lĩnh vực. Một trong những nghiên cứu học thuật xác đáng nhất tính đến nay, do Phòng thí nghiệm Kinh tế Kỹ thuật số Stanford (Stanford Digital Economy Lab) thực hiện, đã phân tích hồ sơ trả lương hàng tháng của hàng triệu người tại hàng chục nghìn công ty trong khoảng thời gian từ trước khi OpenAI ra mắt công chúng ChatGPT (tháng 11 năm 2022) cho đến tháng 7 năm 2025. Dựa trên dữ liệu từ ADP – nhà cung cấp phần mềm quản lý tiền lương lớn nhất Hoa Kỳ – các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng tỷ lệ việc làm của nhóm lao động từ 22 đến 25 tuổi làm các công việc chịu ảnh hưởng lớn từ AI (như lập trình viên phần mềm và nhân viên dịch vụ khách hàng) đã giảm 6%. Báo cáo nêu rõ: "Ngược lại, xu hướng việc làm của những lao động giàu kinh nghiệm hơn trong cùng các ngành nghề này, cũng như lao động ở mọi độ tuổi làm các công việc ít chịu ảnh hưởng hơn (như trợ lý điều dưỡng), vẫn duy trì ổn định hoặc tiếp tục tăng trưởng."

"Cú sốc Trung Quốc" (China shock) trước đây đã đặt lao động chân tay và lao động có trình độ học vấn thấp của Mỹ vào thế cạnh tranh trực tiếp với hàng trăm triệu lao động Trung Quốc có mức lương thấp. Trái lại, một nghiên cứu của Ngân hàng Dự trữ Liên bang New York kết luận rằng sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp chung tại Mỹ gần đây tập trung chủ yếu "ở nhóm sinh viên mới tốt nghiệp đại học và lao động làm công việc văn phòng (cổ cồn trắng)." Trên toàn bộ nền kinh tế Mỹ, tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên mới tốt nghiệp đại học đang cao hơn so với tỷ lệ thất nghiệp của lực lượng lao động nói chung. Vào tháng 3 năm 2026, tỷ lệ thất nghiệp của nhóm sinh viên mới tốt nghiệp đại học ở mức khoảng 5,6%, trong khi con số này ở toàn bộ dân số là 4,2%. Có lẽ nhóm chịu ảnh hưởng sớm và rõ rệt nhất từ ​​áp lực của AI lên thị trường việc làm văn phòng là các kỹ sư phần mềm, đặc biệt là những sinh viên mới tốt nghiệp các ngành STEM đang gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các công việc ở cấp độ khởi điểm, khi khả năng viết và chỉnh sửa mã máy tính của AI ngày càng được cải thiện.

Tuy nhiên, những tác động này không chỉ giới hạn ở những người đang muốn trở thành lập trình viên. Nghiên cứu của Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis kết luận rằng "ngay cả những lao động có trình độ học vấn cao trong các lĩnh vực vốn ổn định cũng không tránh khỏi những biến động kinh tế này." Ngày nay, tại nhiều ngành công nghiệp vốn từng miễn nhiễm với các cú sốc, những người đảm nhận các công việc chủ yếu có thể được quy chuẩn hóa (hoặc thậm chí tự động hóa hoàn toàn) bằng các quy tắc và quy trình—và do đó có nguy cơ bị AI thay thế—đang phải đối mặt với rủi ro mất việc: đó là các chuyên viên phân tích trong ngành tư vấn, kế toán viên và chuyên gia tính toán bảo hiểm trong ngành tài chính, hay các luật sư cộng sự và trợ lý pháp lý trong ngành luật. Nhu cầu tuyển dụng nhân sự trẻ sụt giảm làm hạn chế cơ hội để những người mới vào nghề tích lũy các kỹ năng chuyên biệt—những kỹ năng thường đóng vai trò đòn bẩy giúp thúc đẩy triển vọng nghề nghiệp của họ trong tương lai.

Ở một số lĩnh vực—đặc biệt là những ngành dựa vào "tri thức ngầm" (kiến thức khó diễn giải thành văn bản hay quy tắc cụ thể) thay vì tri thức có thể quy chuẩn hóa, và nơi các tố chất như khả năng phán đoán hay trí tuệ cảm xúc đóng vai trò quan trọng—AI đang đóng vai trò hỗ trợ thay vì thay thế hoàn toàn con người. Ngành y tế là một ví dụ điển hình. Tờ *The New York Times* đưa tin rằng Mayo Clinic đã tăng quy mô đội ngũ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh thêm hơn 50%, ngay cả khi họ đang triển khai hàng trăm mô hình AI để hỗ trợ phân tích hình ảnh; điều này cho phép các bác sĩ tập trung nhiều hơn vào việc đưa ra các quyết định phức tạp và chăm sóc bệnh nhân. AI cũng đang thúc đẩy sự ra đời của những ngành nghề hoàn toàn mới và trong tương lai có thể tạo ra cả những lĩnh vực công nghiệp mới.

Về lâu dài, AI sẽ giúp nâng cao năng suất, thu nhập và mức sống chung tại Hoa Kỳ. Tuy nhiên, ngay cả khi AI bắt đầu bổ trợ cho lực lượng lao động hiện có, tốc độ và quy mô của việc mất việc làm trong giai đoạn đầu nhiều khả năng sẽ vượt xa tốc độ và quy mô tạo ra việc làm mới. Những tác động tiêu cực mà nó gây ra cũng có thể gia tăng theo cấp số nhân. Một trong những nguyên nhân là tốc độ cải thiện đáng kinh ngạc về chất lượng của các công cụ AI. Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, số lượng các sản phẩm AI đã bùng nổ và chất lượng của chúng cũng được nâng cao vượt bậc—tất cả đều với chi phí rất thấp đối với bất kỳ doanh nghiệp hay cá nhân nào có kết nối Internet. Chỉ riêng trong tháng 3 và tháng 4 năm nay, ít nhất mười mô hình mới đã được các công ty AI hàng đầu tung ra thị trường.

Lịch sử hiếm khi ghi nhận những đổi mới đột phá và to lớn đến vậy lại được ứng dụng nhanh chóng đến thế. Một cuộc khảo sát của Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ công bố năm 2024 cho thấy, 60 năm sau khi robot công nghiệp đầu tiên được lắp đặt tại Hoa Kỳ vào năm 1961, chỉ có 12% các nhà máy sản xuất sử dụng robot. Một nghiên cứu khác chỉ ra rằng đến năm 1997—tức một thế hệ sau khi máy tính cá nhân ra đời—chỉ có 49,8% người trưởng thành đang đi làm sử dụng thiết bị này. Theo nghiên cứu của Fed chi nhánh St. Louis vào tháng 11 năm 2025 về việc ứng dụng AI, 54,6% người trưởng thành tại Hoa Kỳ đã sử dụng AI—chỉ ba năm sau khi ChatGPT được ra mắt công chúng.

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang chuẩn bị tâm thế đối mặt với tác động ngày càng lan rộng của "cú sốc AI". Trong một cuộc khảo sát năm 2024 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới với khoảng 10.000 nhà điều hành toàn cầu, 41% số người được hỏi cho biết họ dự đoán AI sẽ làm giảm quy mô lực lượng lao động của họ vào năm 2030. Chắc chắn họ đã nắm bắt được sự đồng thuận đang hình thành trong giới học thuật về những tác động của AI đối với thị trường lao động. Sử dụng một phương pháp mới mô hình hóa 32.000 kỹ năng riêng biệt trên thị trường lao động Hoa Kỳ, một nhóm học giả tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã tính toán rằng 12% tổng quỹ lương tại Hoa Kỳ chi trả cho các công việc có thể tự động hóa về mặt kỹ thuật nhờ các hệ thống AI hiện nay; họ gọi những tác động ban đầu đối với các công việc liên quan đến công nghệ như lập trình chỉ là "phần nổi của tảng băng chìm". Nghiên cứu của McKinsey cũng kết luận rằng các công nghệ hiện tại, bao gồm cả các tác nhân AI (AI agents), "về mặt lý thuyết có thể tự động hóa các hoạt động chiếm khoảng 57% tổng số giờ làm việc tại Hoa Kỳ hiện nay" – hay nói cách khác là "phần lớn công việc mà con người đang thực hiện tại Hoa Kỳ".

THẾ HỆ TRẺ VÀ NHỮNG BIẾN ĐỘNG KHÔNG NGỪNG

Vấn đề không phải là liệu AI có mang lại sự bùng nổ về năng suất hay không; chắc chắn nó sẽ làm được điều đó. Câu hỏi đặt ra là liệu Hoa Kỳ có thể hiện thực hóa trọn vẹn những lợi ích trong tương lai này hay không, thông qua việc giải quyết các xáo trộn ban đầu trên thị trường lao động và giảm thiểu áp lực lên các cấu trúc kinh tế - chính trị của đất nước. Lịch sử đã chứng minh rõ ràng rằng: sự phản kháng đối với đổi mới sáng tạo thường nảy sinh khi tốc độ và quy mô của quá trình "phá hủy mang tính sáng tạo" (creative destruction) vượt quá tốc độ và quy mô phản ứng chính sách của chính phủ.

Cho đến nay, cú sốc "phá hủy mang tính sáng tạo" lớn nhất đối với hệ thống kinh tế toàn cầu thời hậu Thế chiến II chính là sự bùng nổ hàng xuất khẩu thâm dụng lao động từ Trung Quốc, hệ quả của cuộc bùng nổ năng suất bắt đầu tại quốc gia này vào đầu những năm 1980. Các nghiên cứu chỉ ra rằng từ thập niên 1990 đến thập niên đầu tiên của thế kỷ 21, việc nhập khẩu hàng hóa Trung Quốc vào Hoa Kỳ đã làm mất đi hơn một triệu việc làm trong ngành sản xuất nội địa; phần lớn số việc làm bị mất tập trung vào nhóm lao động sản xuất lớn tuổi tại một số ít các bang từng có nền kinh tế công nghiệp phát triển mạnh mẽ, chẳng hạn như Ohio và Pennsylvania.

Việc chính quyền Washington và chính quyền các địa phương đã hành động chưa đủ quyết liệt để giải quyết những hệ quả về mặt kinh tế, văn hóa và xã hội do "cú sốc Trung Quốc" gây ra là điều đã được ghi nhận rõ ràng. Họ đã lầm tưởng rằng những lợi ích tuy lớn nhưng phân tán—như hàng tiêu dùng rẻ hơn và cơ hội xuất khẩu được mở rộng—sẽ lấn át những tổn thất sâu sắc và tập trung do mất việc làm gây ra, ít nhất là trong con mắt của những người lao động bị mất việc. Lá chắn chính sách chủ chốt của Hoa Kỳ nhằm đối phó với "cú sốc Trung Quốc" là chương trình Hỗ trợ Điều chỉnh Thương mại (TAA); chương trình này được thành lập theo Đạo luật Mở rộng Thương mại năm 1962, vốn là một phần trong nỗ lực tự do hóa thương mại của Hoa Kỳ theo Hiệp định Chung về Thuế quan và Thương mại (GATT). TAA hướng tới việc cung cấp chế độ bảo hiểm thất nghiệp mở rộng, hỗ trợ tìm kiếm việc làm và đào tạo lại kỹ năng cho những người lao động làm việc tại các công ty bị ảnh hưởng tiêu cực bởi sự gia tăng hàng nhập khẩu. Tuy nhiên, hiệu quả của TAA lại bị hạn chế bởi thiết kế phức tạp, quy trình hành chính rườm rà và nguồn kinh phí không thỏa đáng: vào năm 2005, tổng chi tiêu cho chương trình này chỉ là 845 triệu USD, tương đương vỏn vẹn 0,03% tổng chi ngân sách liên bang.

Mảnh đất đã sẵn sàng cho một làn sóng phản đối AI.

Những hệ quả xã hội từ sự thờ ơ này thật thảm khốc. Những người lao động chịu ảnh hưởng nặng nề nhất bởi sự thu hẹp của thị trường lao động ngành sản xuất có nguy cơ cao rơi vào tình trạng mà các nhà kinh tế học Anne Case và Angus Deaton gọi là "những cái chết do tuyệt vọng" (deaths of despair)—bao gồm tự tử, sốc thuốc và ngộ độc rượu; sự gia tăng đột biến của các trường hợp này đã góp phần làm giảm tuổi thọ trung bình ở một số nhóm dân cư tại Hoa Kỳ trong hai thập kỷ qua. Những hệ quả về mặt chính trị cũng chấn động không kém. Donald Trump đắc cử và tái đắc cử tổng thống phần lớn nhờ vào việc ông kịch liệt bác bỏ toàn cầu hóa và sẵn sàng lên tiếng thay cho những người chịu thiệt hại từ cú sốc Trung Quốc. Trong nhiệm kỳ đầu tiên, ông đã phát động cuộc chiến thương mại với Trung Quốc và thực hiện các biện pháp hạn chế nhập cư. Sang nhiệm kỳ thứ hai, ông áp đặt một chế độ thuế quan toàn cầu trên diện rộng đầy hỗn loạn, đồng thời triển khai chiến dịch trục xuất quy mô lớn nhắm chủ yếu vào những người nhập cư đang làm các công việc lương thấp bất hợp pháp tại Hoa Kỳ.

Những dư chấn này vẫn tiếp tục định hình nền chính trị Hoa Kỳ ngày nay, bất chấp hai thực tế quan trọng nhưng ít được nhìn nhận đúng mức. Áp lực kinh tế từ Trung Quốc đối với các công việc sản xuất đòi hỏi ít kỹ năng đã phần lớn giảm bớt; hơn nữa, xét trên tổng thể quốc gia, những áp lực đó đã được bù đắp bởi giá hàng tiêu dùng và nguyên liệu đầu vào công nghiệp thấp hơn, cũng như sự tăng trưởng ở các lĩnh vực mà Hoa Kỳ vẫn duy trì được lợi thế so sánh so với phần còn lại của thế giới. Vào năm 2024, thu nhập trung vị của hộ gia đình tại Hoa Kỳ là 83.730 USD—cao hơn 18,6% (sau khi điều chỉnh theo lạm phát) so với mức của năm 2001, năm Trung Quốc gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới—và tỷ lệ thất nghiệp tổng thể vẫn duy trì ở mức thấp kỷ lục. Tuy nhiên, những thực tế kinh tế này vẫn không làm giảm bớt làn sóng phản đối chính trị nhắm vào toàn cầu hóa.

"Cú sốc Trung Quốc" (China shock) đã kéo theo sự tái cấu trúc các mạng lưới cung ứng toàn cầu, với tốc độ thay đổi bị chi phối bởi tiến trình đàm phán kéo dài của các hiệp định Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) và các quyết định từ các tập đoàn đa quốc gia. Theo một nghiên cứu kinh điển của các nhà kinh tế học David Autor, David Dorn và Gordon Hanson, sự kiện này đã khiến Hoa Kỳ mất khoảng 1,5 triệu việc làm trong lĩnh vực sản xuất từ ​​năm 1990 đến 2007, làm mất việc trung bình khoảng 7.500 lao động ngành sản xuất mỗi tháng. Các bằng chứng cho thấy "cú sốc AI" có thể đã đạt quy mô tương đương và còn tiềm năng phát triển lớn hơn nhiều. Trong nền kinh tế Hoa Kỳ—nơi chỉ riêng ngành phát triển phần mềm đã có 2 triệu việc làm và ngành dịch vụ khách hàng có 3 triệu việc làm—số lượng công việc bị AI đe dọa có thể vượt xa số lượng việc làm đã mất do cú sốc Trung Quốc. Hơn nữa, cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của AI dễ xây dựng hơn nhiều so với cơ sở hạ tầng vật lý của các mạng lưới cung ứng toàn cầu—hay của những đổi mới mang tính bước ngoặt trong lịch sử trước đây như đường sắt hoặc lưới điện. Cú sốc AI có thể trở thành sự gián đoạn do công nghệ thúc đẩy diễn ra nhanh nhất trong lịch sử nhân loại.

Mảnh đất đã sẵn sàng cho một phong trào chính trị nảy sinh từ làn sóng phản đối cuộc cách mạng AI. Trên toàn thế giới, những người lao động trẻ tuổi và có trình độ học vấn cao đang bày tỏ sự bất mãn sâu sắc đối với các hệ thống kinh tế, chính trị và xã hội mà họ đang bước vào giai đoạn trưởng thành. Quan điểm của Thế hệ Z—vốn hoài nghi về giới tinh hoa, chủ nghĩa tư bản và các tập đoàn công nghệ lớn (Big Tech)—chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi tâm lý bi quan trước tình trạng tiền lương trì trệ, sự tập trung của cải, cơ hội ngày càng khan hiếm cùng niềm tin suy giảm vào các thể chế và giới lãnh đạo.

Thế hệ này đang bước vào đấu trường chính trị vào thời điểm độ tuổi trung vị của người mua nhà lần đầu đã lên tới 40 tuổi—tăng so với mức 32 tuổi vào năm 2000 và 28 tuổi vào năm 1991; phí bảo hiểm y tế chất lượng cao đang tăng vọt; và chi phí niêm yết hàng năm cho bậc đại học tại các trường hàng đầu đang tiến gần mốc 100.000 USD. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi đa số người trẻ Mỹ ngày nay tin rằng chủ nghĩa tư bản không mang lại cơ hội thành công công bằng, hoặc chỉ 16% người Mỹ dưới 30 tuổi tin rằng nền dân chủ đang vận hành hiệu quả vì lợi ích của họ. Theo đó, họ đang ủng hộ các ứng cử viên quan tâm đến những vấn đề này: Abigail Spanberger và Mikie Sherrill – những người vận động tranh cử với các chương trình nghị sự tập trung vào khả năng chi trả – đã giành chiến thắng trong các cuộc đua vào ghế thống đốc tại Virginia và New Jersey nhờ sự ủng hộ của cử tri trẻ; trong khi đó, Zohran Mamdani, một người theo chủ nghĩa xã hội dân chủ, đã thu hút cử tri trẻ bằng thông điệp tương tự trên hành trình trở thành thị trưởng thành phố New York.

Tại nhiều quốc gia phát triển, phần lớn thế hệ Z coi hành trình bước vào tuổi trưởng thành như một chuỗi thử thách cạnh tranh dường như bất tận: từ việc giành suất vào các trường trung học cơ sở, trung học phổ thông và đại học danh tiếng; cạnh tranh để có được các vị trí thực tập tại những tập đoàn toàn cầu chọn lọc; cho đến bước cuối cùng là giành được việc làm chính thức tại các công ty đó để bắt đầu sự nghiệp. Nếu AI loại bỏ quá nhiều công việc được khao khát này, cảm giác bị phản bội trong giới trẻ có trình độ học vấn cao có thể sẽ tương đồng với sự phẫn nộ của những công nhân sản xuất lớn tuổi, ít học vấn hơn trong giai đoạn "cú sốc Trung Quốc" (China shock). Khi tuổi tác trở thành một ranh giới chia rẽ mới trong chính trị Mỹ, những cuộc tranh cãi mới về An sinh Xã hội (Social Security) và Medicare có thể càng làm trầm trọng thêm sự chia rẽ tại một quốc gia vốn đã bị phân cực sâu sắc.

KHÔNG CẦN HỌC LẬP TRÌNH NỮA?

Các nhà hoạch định chính sách tin rằng người Mỹ sẽ chấp nhận AI một cách vô điều kiện – bất chấp những xáo trộn trên thị trường lao động – sẽ sớm phải đối mặt với thực tế phũ phàng. Thực tế là, ngay cả khi quá trình chuyển đổi sang AI chưa thực sự bắt đầu mạnh mẽ, nó đã vấp phải sự phản đối của công chúng. Một cuộc thăm dò của Marist vào tháng 9 năm 2025 cho thấy khoảng 67% người Mỹ tin rằng AI sẽ triệt tiêu nhiều việc làm hơn là tạo ra chúng; trong khi đó, một cuộc thăm dò của Đại học Quinnipiac vào tháng 3 năm 2026 cho thấy 81% người trẻ Mỹ tin rằng công nghệ này sẽ làm giảm cơ hội việc làm. Làn sóng phản đối các trung tâm dữ liệu chính là đợt sóng đầu tiên trong một trào lưu bất mãn đang ngày càng dâng cao. Việc đầu tư vào các trung tâm dữ liệu – nơi cung cấp cơ sở hạ tầng tính toán cần thiết cho việc triển khai AI trên diện rộng – đang ngày càng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Mỹ. Tuy nhiên, điều đó không ngăn được sự bùng phát của các cuộc biểu tình gay gắt nhắm vào các trung tâm dữ liệu, hay các đề xuất tạm dừng xây dựng chúng đang được tranh luận tại các cơ quan lập pháp tiểu bang và các cuộc họp chính quyền địa phương trên khắp cả nước.

Để gặt hái trọn vẹn những lợi ích về năng suất và địa chính trị từ AI, đồng thời tránh được làn sóng phản đối trên diện rộng có thể hạn chế nghiêm trọng các lợi ích đó, chính phủ Mỹ cần phải hoạch định những phương thức mới để hỗ trợ người lao động. Các khoản tín dụng thuế nhằm khuyến khích đào tạo kỹ năng mới và bảo hiểm bù đắp thu nhập để thúc đẩy tái tuyển dụng là những chính sách đủ bao quát và đơn giản; chúng sẽ giúp nâng cao kỹ năng và thu nhập, hỗ trợ người lao động vượt qua tình trạng mất việc làm do AI, qua đó ngăn ngừa nguy cơ xảy ra một cuộc rạn nứt chính trị khác. Để tài trợ cho các chính sách này, chính quyền liên bang nên áp dụng thuế tiền lương đối với các khoản thù lao bằng cổ phiếu của doanh nghiệp.

Hầu hết người lao động được trả thù lao hoàn toàn bằng tiền mặt cho công việc của họ, khoản thu nhập này ngay lập tức chịu sự đánh thuế của chính quyền liên bang. Tuy nhiên, một số người—đặc biệt là các giám đốc điều hành (CEO) có thu nhập cao nhất—lại nhận phần lớn thù lao dưới dạng các khoản ưu đãi bằng cổ phần, chẳng hạn như cổ phiếu công ty hoặc quyền chọn mua cổ phiếu. Nhìn chung, thù lao bằng cổ phần không bị đánh thuế tại thời điểm được cấp hay trong quá trình giá trị của chúng gia tăng theo thời gian. Theo Viện Chính sách Kinh tế (Economic Policy Institute), thù lao bằng cổ phần là nguyên nhân lớn nhất dẫn đến sự bất bình đẳng về thu nhập giữa các CEO Mỹ và người lao động bình thường; tỷ lệ chênh lệch này đã tăng từ mức 21:1 vào năm 1965 lên 281:1 vào năm 2024.

Dù là trực tiếp hay gián tiếp, thị trường hiện nay vẫn dành sự ưu ái cho các công ty chi trả thù lao bằng cổ phần. Theo luật pháp Hoa Kỳ, các công ty đại chúng bắt buộc phải báo cáo kết quả tài chính tuân theo Nguyên tắc Kế toán Được chấp nhận Chung (GAAP). Tuy nhiên, hầu hết các công ty cũng công bố kết quả "pro forma" (kết quả tài chính điều chỉnh), trong đó loại bỏ các khoản thù lao dựa trên cổ phiếu. Các học giả và giới quan sát thị trường thường xuyên chỉ trích thông lệ này vì kết quả "pro forma" thường thổi phồng lợi nhuận doanh nghiệp do không tính đến chi phí của thù lao bằng cổ phần. Dẫu vậy, các nhà đầu tư vẫn chấp nhận thông lệ này, khiến các công ty tiếp tục duy trì nó. Cách làm này mang lại lợi ích lớn cho các giám đốc điều hành nhận thù lao chủ yếu bằng cổ phần, đồng thời gây bất lợi cho người lao động nhận lương bằng tiền mặt.

Cú sốc do AI gây ra có thể đã lớn ngang ngửa với "cú sốc Trung Quốc" (tác động mạnh mẽ của sự trỗi dậy kinh tế Trung Quốc đối với thị trường lao động Mỹ).

Việc áp dụng một loại thuế mới ở mức 25% đối với các công ty đại chúng và các công ty tư nhân quy mô lớn khi họ phát hành thù lao bằng cổ phần sẽ tạo ra nguồn thu ít nhất 100 tỷ USD mỗi năm mà không gây cản trở quá mức cho sự đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực AI. Chính sách này sẽ gắn kết nguồn thu thuế với sự gia tăng giá trị cổ phần của các công ty hưởng lợi nhiều nhất từ ​​sự bùng nổ năng suất nhờ AI, đồng thời vẫn cho phép các giám đốc điều hành nhận được các gói thù lao phù hợp với cơ chế thị trường. Doanh thu cao hơn và chi phí thấp hơn của các công ty này—nhờ triển khai thành công AI—sẽ bù đắp một phần, hoặc thậm chí toàn bộ, chi phí thuế theo thời gian. Khoản thu thuế mới trị giá 100 tỷ USD mỗi năm này chỉ tương đương 0,16% tổng vốn hóa thị trường của các công ty thuộc danh sách Fortune 500 tính đến tháng 5 năm 2026, và chỉ bằng khoảng 10% trong tổng số 1 nghìn tỷ USD chi cho hoạt động mua lại cổ phiếu tại Mỹ trong năm 2025.

Khác với thuế tài sản – loại thuế có thể vi phạm hiến pháp và kìm hãm những đổi mới đột phá như trí tuệ nhân tạo (AI) – thuế đánh vào các khoản thù lao bằng cổ phiếu sẽ giúp hài hòa lợi ích kinh tế của tất cả các bên liên quan đến AI: các công ty đang tìm cách đổi mới và phát triển; chính phủ liên bang đang nỗ lực thúc đẩy năng suất tổng thể và mức sống trung bình tại Mỹ; và người lao động – những người cần được hỗ trợ để thích nghi với quá trình chuyển đổi do AI mang lại.

Nguồn thu mới này sẽ được dùng để tài trợ cho cả các khoản tín dụng thuế nhằm khuyến khích đào tạo lại và chương trình bảo hiểm bù đắp thu nhập nhằm khuyến khích tái tuyển dụng. Để giảm thiểu tác động của nguy cơ mất việc làm hàng loạt đối với nhân sự văn phòng, chính phủ liên bang sẽ triển khai một khoản tín dụng thuế mới với quy mô lớn; người lao động đủ điều kiện hoặc doanh nghiệp sử dụng họ có thể dùng khoản này để đầu tư phát triển các kỹ năng mới. Chính phủ sẽ không tự tổ chức các chương trình đào tạo lại, do đó không cần phải dự đoán trước xem kỹ năng nào sẽ được săn đón nhất; thay vào đó, các chương trình đào tạo – bao gồm khóa học trực tuyến, lớp học trực tiếp tại các trường cao đẳng, đại học và chương trình nội bộ do doanh nghiệp tự thiết kế – sẽ tập trung giảng dạy những kỹ năng thực sự bổ trợ hiệu quả cho AI.

Việc áp dụng rộng rãi một khoản tín dụng thuế "linh hoạt" (có thể mang theo khi chuyển đổi công việc) cũng sẽ giúp giải quyết vấn đề "lựa chọn bất lợi" thường gặp ở hầu hết các chương trình đào tạo. Các chương trình này thường không giúp tăng thu nhập cho người lao động do doanh nghiệp có xu hướng cho rằng những người tham gia đào tạo lại có thể sở hữu trình độ kém hơn và do đó ít hấp dẫn hơn trong mắt nhà tuyển dụng. Khi khoản tín dụng thuế này được cung cấp cho đông đảo người lao động thay vì chỉ một nhóm nhỏ, áp lực cạnh tranh sẽ buộc các doanh nghiệp phải tổ chức các chương trình đào tạo lại thực sự chất lượng, nếu không muốn trở nên kém hấp dẫn trên thị trường lao động chung.

Nhằm khuyến khích tái tuyển dụng những người lao động bị mất việc do AI, chương trình bảo hiểm bù đắp thu nhập mới – cũng do chính phủ liên bang thiết lập – sẽ tạm thời bù đắp một phần khoản thu nhập bị thiếu hụt cho những người lao động đủ điều kiện sau khi họ tìm được công việc mới với mức lương thấp hơn.

Cơ sở lý luận cho bảo hiểm bù đắp thu nhập (wage-loss insurance) rất rõ ràng. Người lao động bị sa thải thường mất đi nguồn vốn kỹ năng đặc thù của doanh nghiệp hoặc ngành nghề; chẳng hạn, các kỹ sư phần mềm tại một công ty công nghệ lớn bị sa thải do AI tự động hóa công việc của họ sẽ mất cơ hội tích lũy kinh nghiệm sử dụng AI trong môi trường làm việc thực tế. Thông thường, những người lao động này chỉ có thể tìm được công việc với mức lương thấp hơn—điều mà họ dễ hiểu là không muốn chấp nhận—và việc tiếp tục thất nghiệp lại càng làm trầm trọng thêm sự hao hụt vốn nhân lực. Chính phủ có thể giảm thiểu rủi ro này bằng cách bù đắp một phần thu nhập bị mất cho người lao động khi họ chuyển sang các công việc có mức lương thấp hơn. Ví dụ, một kỹ sư phần mềm có thể tìm được công việc mới trong mảng kinh doanh tại một công ty công nghệ lớn khác hoặc trở thành kỹ sư trưởng của một công ty khởi nghiệp AI mới nổi. Bảo hiểm bù đắp thu nhập sẽ giúp giảm bớt cú sốc khi phải chấp nhận mức lương thấp hơn ở vị trí mới.

Bảo hiểm bù đắp thu nhập khuyến khích người lao động nhanh chóng tìm lại việc làm sau khi bị sa thải bằng cách giảm động lực duy trì tình trạng thất nghiệp với hy vọng tìm được công việc tốt hơn. Đồng thời, cơ chế này không làm giảm động lực tuyển dụng của doanh nghiệp vì bảo hiểm không làm thay đổi mức lương thị trường mà các công ty sẵn sàng chi trả.

Những bằng chứng mới cho thấy AI có khả năng thay thế các công việc đòi hỏi trình độ cao (và do đó thay thế cả những công việc có mức lương cao) khiến bảo hiểm bù đắp thu nhập trở thành giải pháp đặc biệt phù hợp để giải quyết những rủi ro từ "cú sốc AI"—cũng như tận dụng những cơ hội mà nó mang lại. Nghiên cứu của các nhà kinh tế học Rob Shimer và Daron Acemoglu chỉ ra rằng bảo hiểm bù đắp thu nhập giúp gia tăng tổng sản lượng bằng cách khuyến khích người lao động tìm kiếm các công việc có mức lương cao—những công việc đi kèm rủi ro thất nghiệp lớn nhưng cũng mang lại tiềm năng năng suất cao; nói cách khác, đó chính là những công việc sẽ tạo động lực cho sự bùng nổ kinh tế.

Tính chất tương đối đơn giản của các khoản tín dụng thuế và bảo hiểm bù đắp thu nhập cũng giúp việc điều chỉnh các tiêu chí đủ điều kiện và phạm vi áp dụng tổng thể trở nên dễ dàng hơn. Ví dụ, chính phủ có thể dễ dàng thay đổi hoặc mở rộng danh sách các ngành nghề và nhóm kỹ năng đủ điều kiện để bắt kịp với những diễn biến của "cú sốc AI".

Quá trình "sáng tạo mang tính hủy diệt" (creative destruction) đã đóng vai trò then chốt đối với sự tăng trưởng của nền kinh tế toàn cầu trong nhiều thế kỷ qua. Trí tuệ nhân tạo cũng không phải là ngoại lệ đối với quy luật này. Là một công nghệ, nó mang lại những triển vọng kinh tế vô cùng cần thiết cho người lao động, doanh nghiệp và quốc gia. Tuy nhiên, nếu không được quản lý đúng cách, việc ứng dụng công nghệ này có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng chính trị và xã hội—một cuộc khủng hoảng mà khi so sánh, "cú sốc Trung Quốc" (China shock) trước đây có thể trở nên nhẹ nhàng hơn nhiều. Việc hành động quyết liệt ngay lúc này—trước khi cú sốc AI thực sự bùng phát toàn diện—có thể ngăn chặn một cuộc khủng hoảng mang tính bước ngoặt khác và mở ra kỷ nguyên phục hưng về năng suất.

JAMES A. DAVIDSON là Đồng sáng lập kiêm cựu Đối tác Điều hành của Silver Lake.

MATTHEW J. SLAUGHTER là Trưởng khoa (giữ ghế Paul Danos) kiêm Giáo sư Kinh doanh Quốc tế (giữ ghế Earl C. Daum 1924) tại Trường Kinh doanh Tuck thuộc Đại học Dartmouth. Từ năm 2005 đến 2007, ông từng là thành viên Hội đồng Cố vấn Kinh tế của Nhà Trắng.

https://www.foreignaffairs.com/united-states/survive-artificial-intelligence-shock-davidson-slaughter

***

How to Survive the AI Shock

A Policy Playbook to Avert Political Crisis

Raven Jiang

The dawning age of artificial intelligence holds great promise for the world economy and for the United States. Like so many other countries, the United States has endured decades of slow growth in labor productivity. Productivity, the amount of goods and services produced per worker, is the single most important measure of a country’s overall economic success. Slow productivity growth has meant poor growth in average incomes, which in turn has fueled much of the political turmoil manifested across the globe in the last generation. In the United States, slow growth in productivity has contributed to escalating political polarization and what many see as the gradual death of the American dream.

The United States needs to conjure up a productivity renaissance. And AI seems to be a perfect catalyst. In 2024, U.S. productivity in the nonfarm business sector grew by three percent, the fastest increase in a nonrecession, nonpandemic year in decades. A McKinsey study published in 2025 estimated that by 2030, AI-powered agents and robots could generate somewhere between $2.9 trillion and $6.4 trillion in new annual economic value for the United States—a productivity gain equal to nine to 20 percent of the country’s 2025 gross domestic product—and $28.7 trillion for the world overall.

AI is poised to power this kind of renaissance because it drives both capital investment and innovation, the two ways that countries can reliably increase their productivity. The United States and a growing number of other countries are witnessing a surge in capital investment in AI infrastructure, including computer chips, data centers, and electrical systems. According to the Federal Reserve Bank of St. Louis, AI-related investment accounted for about 39 percent of total U.S. GDP growth in 2025. That number is set to go up in 2026. According to the Financial Times, the four largest U.S. “hyperscalers” in AI and cloud computing—Alphabet, Amazon, Meta, and Microsoft—plan to increase their collective capital spending on AI in 2026 to $725 billion, a 77 percent increase from the roughly $410 billion they collectively spent last year.

The other means of increasing productivity, innovation, involves discovering new goods and services and more efficient ways to produce existing ones. Every day, companies are using AI to discover and take advantage of efficiencies and automate routine tasks. For example, AlphaFold, the AI program developed by DeepMind, whose scientists won the 2024 Nobel Prize in Chemistry, has dramatically quickened the discovery and analysis of the proteins needed to produce breakthrough drugs and other medical advances.

Yet despite all this economic promise, AI is also creating great political peril: the potential destruction of jobs at a faster rate and a wider scope than existing government assistance can reasonably address. This conundrum is hardly new. Innovation has almost always reduced labor demand for some goods and services. Sometimes that innovation did not result in widespread loss of existing jobs, but rather in the disappearance of old tasks and the invention of new tasks and capabilities within those occupations. In the early 1980s, for instance, around 16.5 million Americans worked in office operations and administrative support. Despite all the information technology inventions that have automated such secretarial tasks as taking dictation and making copies, almost the same number of Americans work in this sector today. They just do different things.

Sometimes, innovation permanently reduces demand for certain jobs: craftspeople producing horse-drawn wagons when the automobile was invented, typists with typewriters at the dawn of personal computers, workers on assembly lines automated with robots and other capital investments. This destruction is a fundamental feature of productivity growth. Indeed, the destruction of existing jobs, companies, and sometimes entire industries is a necessary condition for creating new jobs, higher incomes, and greater wealth.

But creative destruction also harms some workers and communities and can spark political resistance. This dynamic has been true since at least the Industrial Revolution, when the Luddites, skilled British textile workers protesting the invention and implementation of new machines, raided factories and destroyed power looms and knitting frames. Centuries later, the flood of low-cost Chinese exports into the United States reduced demand for many American-made goods, undercutting thousands of U.S. manufacturers and gutting many communities.

Today, evidence is building that AI is reducing labor demand in many industries, leading to an “AI shock” akin to the “China shock” of the early twenty-first century. But whereas the China shock was mostly confined to older workers in a few industries, the coming AI shock may ultimately prove much larger and more destructive. It is predominantly affecting the young rather than the old, the more educated rather than the less educated, and the full sweep of industries rather than mainly manufacturing. And because of the breakneck pace of innovation, the AI shock is reverberating much more rapidly than the China shock did.

AI is creating great political peril.

If the scope and speed of the AI shock exceed the capacity of policymakers to find solutions that blunt its negative effects, the repercussions may be severe. Countries that fail to institute adequate labor-market supports for displaced workers may lose out on the productivity gains of artificial intelligence if they bow to public pressure to pass new laws and regulations that stifle or even reverse its spread. They may face political turmoil along new, sharper cleavages. And they may fall permanently behind countries that manage to mitigate the AI shock and thus realize its full gains.

Some companies have taken welcome steps to help affected workers: Jamie Dimon, the chief executive and chair of JPMorgan Chase, and Dan Schulman, the CEO of Verizon, have each announced programs to assist employees whose jobs have been or will be eliminated because of AI. But private-sector solutions are insufficient to address AI’s economy-wide effects. Responding to the AI shock effectively requires meaningful public investment now. The United States is singularly unprepared for such an undertaking. Its antiquated labor-market policies are narrowly focused and inadequately funded. Without new sources of tax revenue to support and retrain displaced workers, the country will simply not be able to cope with the scale of the shock.

A pair of new policies can prevent the United States from repeating the mistakes of the China shock: tax credits to encourage training in new skills, and wage-loss insurance to encourage reemployment. These new fiscal outlays should be funded by a new tax on equity-related compensation, which would more fairly distribute the windfalls of AI’s expected productivity gains among the executives of companies that will financially benefit most from the technology’s disruptive effects and the workers hit hardest by it. The AI boom will assuredly transform the U.S. economy in ways no economist can fully anticipate. But these policies will ensure that its gains are more broadly shared across innovative companies, their workers, and communities across America.

DEGREES OF DIFFICULTY

Consider the following headlines from late 2025. In October, Amazon announced the elimination of 14,000 jobs along with plans for further cuts. A month later, Verizon eliminated over 13,000 jobs—roughly 13 percent of its workforce and its largest round of layoffs ever. According to the executive coaching firm Challenger, Gray & Christmas, job cuts announced across the United States in 2025 totaled 1.2 million, a 58 percent increase from the previous year and the highest tally, excluding the COVID-19 pandemic period, since the nadir of the Great Recession in 2009.

Increasingly, companies cite AI as the reason for such layoffs. In June 2025, Amazon’s CEO, Andy Jassy, warned that the company expected to “reduce our total corporate workforce as we get efficiency gains from using AI extensively” over the next few years. In November, Enrique Lores, then the head of HP, explained a cut of approximately 5,000 jobs as part of the company’s effort to embed AI “in everything we do.”

This year has brought more of the same. In January, Bank of America’s CEO, Brian Moynihan, predicted staff reductions as the company pursues “operational excellence and application of new technologies, including AI.” The following month, the financial services company Block announced that it would lay off nearly 40 percent of its workforce—over 4,000 employees—thanks to the adoption of AI “intelligence tools.” In April, Meta announced plans to lay off about 8,000 employees—ten percent of its workforce—and scrap 6,000 open positions while expanding its AI investments. The same day, Moynihan revealed that AI had already eliminated 1,000 jobs at Bank of America. In May, the chief executive and president of Cloudflare justified the elimination of 1,100 jobs—not as a “cost-cutting exercise” or “an assessment of individuals’ performance,” but as an effort to define “how a world-class, high-growth company operates and creates value in the agentic AI era.” Not all these recent layoffs can be attributed solely to AI, but employee efficiency is at the heart of many decisions to deploy the technology.

The question is not whether AI will bring forth a productivity bonanza; it will.

Although the growing volume of AI-related layoffs means that this emerging shock is affecting many kinds of workers, it seems to be disproportionately hitting the young and the more educated, across all industries. One of the most definitive academic studies to date, by the Stanford Digital Economy Lab, examined monthly payroll records for millions of people across tens of thousands of companies from the months before the initial public release of OpenAI’s ChatGPT, in November 2022, through July 2025. Drawing on data from ADP, the largest payroll software provider in the United States, the researchers found that workers between the ages of 22 and 25 in the occupations most exposed to AI, such as software developers and customer service representatives, experienced a six percent decline in employment. “In contrast, employment trends for more-experienced workers in the same occupations, and workers of all ages in less-exposed occupations such as nursing aides, have remained stable or continued to grow,” the paper said.

The China shock brought blue-collar, less educated American workers into direct competition with hundreds of millions of low-wage Chinese workers. In contrast, a Federal Reserve Bank of New York study concluded that recent increases in overall U.S. unemployment were concentrated “among recent college graduates and white-collar workers.” Across the entire U.S. economy, the unemployment rate for recent college graduates is outpacing that of the overall labor force. In March 2026, the jobless rate for recent college graduates stood at about 5.6 percent, compared with 4.2 percent for the overall population. Perhaps the most prominent early casualty of AI’s pressure on the white-collar job market is software engineers, particularly recent STEM college graduates struggling to secure entry-level work as AI’s ability to write and edit computer code improves by the day.

But the effects are hardly confined to aspiring coders. The St. Louis Fed study concluded that “even highly educated workers in previously stable fields are not immune to economic disruption.” In many previously shock-resistant industries today, people whose main tasks can be largely if not entirely codified by a set of rules and processes—and thus can be automated away by AI—are now under threat: analysts in consulting, accountants and actuaries in finance, associates and paralegals in law. This slackening of labor demand for the young reduces the likelihood that early-career workers will acquire the differentiated skills that tend to catapult their future career prospects.

In some industries, particularly those that rely on so-called tacit rather than codifiable knowledge and for which aptitudes such as judgment and emotional intelligence matter, AI is augmenting work, not automating it. One example is health care. The New York Times reported that the Mayo Clinic has expanded its radiology staff by more than 50 percent even while deploying hundreds of AI models to support image analysis, allowing doctors to focus more on complex decision-making and patient care. AI is also spurring the creation of altogether new occupations and someday may even spawn new industries.

AI should eventually boost productivity, incomes, and the overall standard of living in the United States. But even as AI is beginning to complement existing labor, the relative speed and scale of initial job destruction are likely to exceed the speed and scale of job creation. And the damage it wreaks may be exponential, as well. One reason is the astonishing rate of improvement in the quality of AI tools. Since the release of ChatGPT in late 2022, the number of AI offerings has exploded and their caliber has exponentially improved—all at little cost to any business or individual with an Internet connection. This year, in March and April alone, at least ten new models were released by the leading AI companies.

History offers few, if any, examples of such prodigious innovation, adopted so rapidly. A U.S. Census Bureau survey published in 2024 reported that 60 years after the first industrial robot was installed in the United States in 1961, only 12 percent of manufacturing factories used robots. Another found that by 1997, a generation after the advent of personal computers, only 49.8 percent of employed adults used them. According to the St. Louis Fed’s November 2025 study of AI adoption, 54.6 percent of U.S. adults were using AI—just three years after the public launch of ChatGPT.

Business leaders are already bracing for the broadening impact of the AI shock. Forty-one percent of approximately 10,000 global executives polled in a 2024 World Economic Forum survey said they expected AI to reduce their workforces by 2030. They are no doubt aware of the emerging scholarly consensus on AI’s labor-market effects. Using a novel methodology that modeled 32,000 distinct skills across the U.S. labor market, a team of scholars at the Massachusetts Institute of Technology calculated that 12 percent of total U.S. wages pay for tasks that are technically automatable by current AI systems—calling the early effects on tech-related jobs like coding “only the tip of the iceberg.” The McKinsey study concluded that current technologies, including AI agents, “could, in theory, automate activities accounting for about 57 percent of U.S. work hours today”—in other words, “a majority of the work now done by people in the United States.”

THE YOUNG AND THE RESTLESS

The question is not whether AI will bring forth a productivity bonanza; it will. The question is whether the United States can fully realize those future gains by navigating the initial disruptions to labor markets and mitigating the strains on the country’s economic and political structures. The historical record is unambiguous: resistance to innovation arises when the pace and scope of creative destruction exceed the pace and scope of a government’s policy response.

So far, the largest creative destruction shock to the post–World War II global economic system was the explosion of labor-intensive Chinese exports resulting from the productivity boom that began in China in the early 1980s. Studies have shown that from the 1990s through the first decade of the twenty-first century, U.S. imports of Chinese goods destroyed more than a million U.S. manufacturing jobs, with many of the losses concentrated among older manufacturing workers in a small number of states with once thriving industrial economies, such as Ohio and Pennsylvania.

That Washington and local governments did too little to address the economic, cultural, and social costs of the China shock has been well documented. They incorrectly assumed that the larger but diffuse benefits—cheaper consumer goods, expanded export opportunities—would outweigh the concentrated and deep harm of job loss in the eyes of displaced workers. The main U.S. policy bulwark against the China shock was the Trade Adjustment Assistance program, which was established under the Trade Expansion Act of 1962 as part of that bill’s efforts to liberalize U.S. trade under the General Agreement on Tariffs and Trade. The TAA aimed to provide expanded unemployment insurance, job-search assistance, and retraining to workers whose companies had been harmed by increased imports. But the TAA was hobbled by its complex design, cumbersome bureaucracy, and inadequate funding: in 2005, its total outlay was $845 million, just 0.03 percent of total federal spending.

The ground is fertile for an AI backlash.

The social consequences of this neglect were devastating. The workers most hurt by the contraction of the manufacturing labor market were far more likely to suffer what the economists Anne Case and Angus Deaton have described as “deaths of despair”: suicide, drug overdoses, and alcohol poisoning, an explosion of which has contributed to declines in life expectancy among some groups of Americans over the last two decades. The political consequences were similarly seismic. Donald Trump was elected and reelected president largely because of his strident rejection of globalization and his willingness to give voice to the grievances of China shock victims. In his first term, he launched a trade war against China and pursued immigration restrictions. In his second, he instituted a sweeping and chaotic global tariff regime and a mass deportation campaign focusing primarily on immigrants working low-wage jobs in the United States illegally.

These shock waves continue to define American politics today despite two important and underacknowledged realities. The economic pressures from China on less-skilled manufacturing jobs have largely eased, and those pressures were outweighed for the country overall by lower prices of consumer goods and industrial inputs, as well as growth in sectors in which the United States retains a comparative advantage over the rest of the world. In 2024, the median U.S. household income was $83,730—18.6 percent higher in inflation-adjusted terms than it was in 2001, the year China acceded to the World Trade Organization—and aggregate unemployment remains near historic lows. But these economic realities have not softened the political backlash against globalization.

The China shock entailed a reorganization of global supply networks, its pace dictated by the years-long crawl of World Trade Organization agreements and multinational corporate decision-making. According to a canonical study by the economists David Autor, David Dorn, and Gordon Hanson, it caused the loss of around 1.5 million U.S. manufacturing jobs between 1990 and 2007, displacing an average of about 7,500 U.S. manufacturing workers every month. The evidence suggests that the AI shock may already be as large, with the potential to grow much bigger. In a U.S. economy that contains two million software-developer jobs and three million customer-service jobs alone, the number of jobs threatened by AI could dwarf the number of jobs lost to the China shock. Moreover, the digital infrastructure of AI is vastly easier to build than the physical infrastructure of global supply networks—or of earlier epoch-defining innovations such as railroads or the electric grid. The AI shock may end up being the fastest technology-driven disruption in human history.

ChatGPT, Claude, and Gemini app icons, June 2026Dado Ruvic / Reuters

The ground is already fertile for a political movement animated by backlash to the AI revolution. Younger, more highly educated workers around the world are already voicing profound dissatisfaction with the economic, political, and social systems into which they are maturing. The outlook of Generation Z—skeptical of elites, capitalism, and Big Tech—has been deeply shaped by pessimism over stagnant wages, concentrated wealth, fading opportunity, and declining trust in institutions and their leaders.

This generation is entering the political fray at a time when the median age of a first-time homebuyer is 40, up from 32 in 2000 and 28 in 1991; the monthly premiums for high-quality health care are surging; and the annual sticker price for undergraduates at top universities is approaching $100,000. It is not surprising, then, that today most young Americans believe that capitalism does not provide fair opportunities to succeed, or that only 16 percent of Americans under 30 believe that democracy is working well for them. Accordingly, they are supporting candidates who speak to these concerns: Abigail Spanberger and Mikie Sherrill, both of whom campaigned on “affordability agendas,” rode the youth vote to respective victories in the Virginia and New Jersey gubernatorial races, and Zohran Mamdani, a democratic socialist, galvanized young voters with a similar message en route to becoming mayor of New York City.

In many advanced countries, much of Generation Z sees its progression into adulthood as a gauntlet of seemingly endless competitions: for admission into selective middle schools, high schools, and universities; for hiring by selective global companies for selective internships; and, finally, for permanent employment by those companies to launch their careers. If AI eliminates too many of these coveted jobs, the sense of betrayal among young, highly educated professionals may closely echo the outrage of older, less educated manufacturing workers during the China shock. As age becomes another fault line in American politics, new battles over Social Security and Medicare could further divide an already polarized country.

UNLEARN HOW TO CODE

Policymakers who assume Americans will uncritically embrace AI, labor-market disruptions and all, will be in for a rude awakening. Indeed, before it has begun in earnest, the AI transition is already unpopular. A September 2025 Marist poll revealed that roughly 67 percent of all Americans believe that AI will eliminate more jobs than it creates, and a March 2026 Quinnipiac University poll found that 81 percent of young Americans believe that it will reduce job opportunities. The backlash against data centers is the first surge in a building groundswell of discontent. Investment in the data centers that provide the computing infrastructure needed for the broad deployment of AI is increasingly driving U.S. economic growth. That has not stopped the proliferation of heated protests against data centers or of proposed moratoriums on their construction being debated in statehouses and town halls across the country.

To reap the full productivity and geopolitical gains from AI and avoid a wider backlash that could seriously limit those gains, the U.S. government will need to devise new ways of supporting workers. Tax credits to encourage training in new skills and wage-loss insurance to stimulate reemployment are sufficiently broad, simple policies that will bolster skills and incomes, help workers navigate AI-related job losses, and thus avoid another moment of political rupture. To pay for these policies, the federal government should establish a payroll tax on companies’ equity compensation.

Most employees are paid for the work they do entirely in cash that can immediately be taxed by the federal government. But some, particularly the country’s highest-paid executives, receive most of their compensation in the form of equity incentives, such as shares in company stock or options to purchase those shares. Equity compensation is generally not taxed at the time it is granted or as it compounds in value over time. According to the Economic Policy Institute, equity compensation has been the single biggest driver of inequality of pay between American CEOs and their average workers, which has risen from a ratio of 21 to 1 in 1965 to 281 to 1 in 2024.

Whether explicitly or implicitly, markets currently reward companies for paying equity compensation. Under U.S. law, public companies must report their financial results in accordance with Generally Accepted Accounting Principles. But most companies also report “pro forma” results that exclude stock-based compensation. Academics and market observers routinely criticize this practice because pro forma results overstate corporate profitability by excluding the cost of equity compensation. Investors tolerate the convention, however, so companies continue to do it. This practice greatly rewards executives who get paid mainly in equity and disadvantages workers who receive cash.

The AI shock may already be as large as the China shock.

A new payroll tax of 25 percent levied on public and large private companies when issuing equity compensation would generate at least $100 billion in annual revenue without unduly penalizing AI innovation. It would link the generated tax revenues to the appreciating equity of the companies that benefit most from an AI-related productivity boom, while still allowing executives to earn compensation packages consistent with market forces. Those companies’ higher revenues and lower costs, made possible by the successful deployment of AI, would offset some, if not all, of the tax’s cost over time. The $100 billion in new annual tax revenue would be equal to just 0.16 percent of the equity-market capitalization of the Fortune 500 companies as of May 2026 and only about ten percent of the $1 trillion in U.S. stock repurchases in 2025.

Unlike a wealth tax, which may be unconstitutional and could squelch extraordinary innovations like AI, a payroll tax on equity compensation would align the economic interests of all those with a stake in artificial intelligence: companies looking to innovate and grow, a federal government looking to boost overall U.S. productivity and average living standards, and workers who need support to navigate the AI transition.

The new revenue would fund both the tax credits to encourage retraining and the wage-loss insurance to encourage reemployment. To cushion the blow of potential mass white-collar job losses, the federal government would create a substantial new tax credit that eligible workers or their employers could use to invest in building new skills. The government would not be creating its own retraining programs and thus would not be forced to predict which skills will be most in demand; the training, including online courses, in-person classes at colleges and universities, and in-house programs crafted by companies, would teach whichever skills end up being a strong complement to AI.

A widely available portable tax credit would also overcome the so-called adverse-selection problem that befalls most training programs, which generally do not boost worker earnings because companies assume that those who participate in them may somehow be less skilled and thus less desirable to hire. By offering this tax credit to many workers rather than few, competition would compel companies to offer meaningful retraining or risk seeming unattractive in the overall labor market.

To encourage the reemployment of workers who lose their jobs to AI, the new wage-loss insurance program, also created by the federal government, would, for a time, replace a fraction of eligible workers’ lost wages once they have found another, lower-paying job.

A robot at an AI conference in San Jose, California, March 2026Carlos Barria / Reuters

The rationale for wage-loss insurance is straightforward. Laid-off workers often lose firm- or industry-specific capital; for example, software engineers at a large tech company laid off because AI has automated away their roles miss the chance to gain experience using AI in the workplace. Often, these workers can find jobs only at a lower wage, which they are understandably reluctant to take, thus aggravating the loss of human capital by remaining unemployed. The government can mitigate this risk by partially compensating workers for their lost earnings when they move to lower-paying jobs. A software engineer, for example, might find a new job in sales at another large tech company or as the chief engineer of a fledgling AI startup. Wage-loss insurance would help soften the blow of accepting a lower salary in the new position.

Wage-loss insurance incentivizes faster reemployment after a job loss by reducing the worker’s incentive to stay unemployed in the hope of landing a better job. And it does so without discouraging businesses from hiring because the insurance does not alter the market wage firms are willing to pay.

The emerging evidence that AI can substitute for high-talent tasks (and thus for high-wage jobs) makes wage-loss insurance especially well suited to addressing the perils of the AI shock—and its promise, as well. Research by the economists Rob Shimer and Daron Acemoglu has shown that wage-loss insurance increases aggregate output by encouraging workers to seek high-wage jobs that carry high unemployment risk along with high productivity potential—in other words, the very jobs that will power an economic boom.

The relative simplicity of tax credits and wage-loss insurance would make adjusting their eligibility criteria and overall scope simple, as well. For example, the government could easily change or expand the list of eligible occupations and skill groups to keep pace with the AI shock as it unfolds.

Creative destruction has been central to growth in the world economy for centuries. Artificial intelligence is no exception to this rule. As a technology, it holds sorely needed economic promise for workers, companies, and the country. But if not managed properly, its adoption could yield a political and social crisis that could make the China shock look mild by comparison. Acting boldly now, before the AI shock has fully materialized, can forestall another era-defining crisis and usher in a productivity renaissance.

JAMES A. DAVIDSON is Co-Founder and former Managing Partner of Silver Lake.

MATTHEW J. SLAUGHTER is Paul Danos Dean and Earl C. Daum 1924 Professor of International Business at the Tuck School of Business at Dartmouth College. From 2005 to 2007, he served on the White House Council of Economic Advisers.