Nhưng liệu dữ liệu có ủng hộ sự bác bỏ đầy tự tin của Huang, hay ông đang bán một câu chuyện tự phục vụ lợi ích trong khi tác động của AI đang âm thầm bén rễ? Dưới đây là những gì các nghiên cứu mới nhất cho chúng ta biết.

Lập luận cho 'Sự bình lặng tổng thể'

Một số nghiên cứu lớn ủng hộ tuyên bố của Huang rằng một "ngày tận thế việc làm do AI" trên diện rộng vẫn chưa đến. Các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Ngân sách Yale (Yale Budget Lab) đã phân tích thị trường lao động trong 33 tháng sau khi ChatGPT ra mắt và nhận thấy "không có mối quan hệ rõ ràng" nào giữa các thước đo về mức độ phơi nhiễm AI và những thay đổi trong việc làm hay thất nghiệp, kết luận rằng thị trường rộng lớn hơn chưa trải qua sự gián đoạn đáng kể nào . Một bài đánh giá gần đây của Viện Brookings cũng xác nhận điều này, nhận thấy các bằng chứng hiện tại về tác động lên thị trường lao động là "không thể kết luận" và cảnh báo rằng những tuyên bố cụ thể về tác hại là "còn quá sớm" .

Những phát hiện quan trọng khác củng cố bức tranh ổn định tổng thể này:

• Viện ITIF đã phân tích dữ liệu của Hoa Kỳ và nhận thấy AI đã tạo ra khoảng 119.900 việc làm trực tiếp trong năm 2024—bao gồm kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu—trong khi số vụ sa thải liên quan trực tiếp đến AI chỉ là 12.700, đại diện cho vỏn vẹn 0,1% tổng số vụ sa thải trong năm đó .
• Bộ phận Nghiên cứu Goldman Sachs dự báo tỷ lệ thất nghiệp sẽ chỉ tăng nửa điểm phần trăm trong giai đoạn chuyển đổi AI và xác định ba loại việc làm mới riêng biệt được tạo ra bởi công nghệ này: xây dựng cơ sở hạ tầng, nhu cầu về lao động thành thạo AI, và các vai trò hoàn toàn mới lạ .
• Báo cáo Tương lai Việc làm 2025 (Future of Jobs Report 2025) của Diễn đàn Kinh tế Thế giới dự báo rằng trong khi 92 triệu việc làm có thể bị thay thế vào năm 2030, thì 170 triệu vai trò mới sẽ xuất hiện—mức tăng ròng 78 triệu vị trí .
• Một nghiên cứu mới của MIT Sloan theo dõi việc áp dụng AI từ năm 2010–2023 cho thấy tác động thường nằm ở các tác vụ trong một công việc hơn là toàn bộ ngành nghề, và việc làm thậm chí có thể tăng lên khi AI chỉ tự động hóa một phần nhỏ của một vai trò .

Bằng chứng về 'Nỗi đau cục bộ'

Trong khi bức tranh tổng thể trông có vẻ bình lặng, ngày càng có nhiều nghiên cứu chi tiết hơn tiết lộ rằng AI đã và đang để lại dấu ấn lên các nhóm và ngành nghề cụ thể—với những người lao động mới vào nghề bị ảnh hưởng nặng nề nhất.

Một bài nghiên cứu mang tính bước ngoặt từ Phòng thí nghiệm Kinh tế Số Stanford, sử dụng dữ liệu bảng lương tần suất cao của ADP, phát hiện ra rằng những người lao động giai đoạn đầu sự nghiệp (tuổi từ 22–25) trong các ngành nghề phơi nhiễm với AI đã trải qua sự sụt giảm việc làm tương đối 16%. Việc làm cho những lao động có kinh nghiệm trong cùng lĩnh vực vẫn ổn định, cho thấy các công ty đang cắt giảm vị trí tuyển dụng cấp dưới trong khi giữ lại nhân viên kỳ cựu .

Các nghiên cứu khác chỉ ra vết nứt đang ngày càng rộng ra:

• Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis đã xác định một "mối tương quan đáng kinh ngạc" giữa mức độ phơi nhiễm AI trong các ngành nghề và sự gia tăng thất nghiệp tại địa phương kể từ năm 2022, với hệ số tương quan là 0,47 .
• Anthropic đã giới thiệu một thước đo "mức độ phơi nhiễm quan sát được" kết hợp giữa khả năng lý thuyết của AI và dữ liệu sử dụng thực tế. Nghiên cứu của họ cho thấy mặc dù AI "còn lâu mới đạt đến khả năng lý thuyết của nó", nhưng các ngành nghề có mức độ phơi nhiễm quan sát được cao hơn được Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS) dự báo sẽ tăng trưởng ít hơn cho đến năm 2034 .
• Công ty tư vấn tái định cư Challenger, Gray & Christmas báo cáo rằng các nhà tuyển dụng Hoa Kỳ đã viện dẫn AI một cách rõ ràng là lý do cho khoảng 55.000 vụ cắt giảm việc làm trong năm 2025, chiếm 4,7% trong tổng số 1,17 triệu vụ sa thải được công bố năm đó .
• Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) ước tính khoảng 40% việc làm trên toàn cầu—và gần 60% ở các nền kinh tế phát triển—đối mặt với mức độ phơi nhiễm đáng kể đối với các khả năng của AI .

Lập luận của Huang: Sâu sắc hay Tự phục vụ?

Những người chỉ trích có thể lưu ý một điều hiển nhiên: Huang điều hành công ty sản xuất chip cung cấp năng lượng cho cuộc cách mạng AI. Một câu chuyện rằng AI giết chết việc làm là điều không tốt cho việc kinh doanh. Cách định hình của ông—“nếu thế giới cạn kiệt ý tưởng”—chuyển câu hỏi từ năng lực công nghệ sang vấn đề trí tưởng tượng của con người, một động thái hùng biện tiện lợi .

Tuy nhiên, ngay cả những nhà nghiên cứu khó tính nhất phần lớn cũng xác nhận tuyên bố cốt lõi của ông về mặt thời gian. Ở cấp độ tổng hợp, sự gián đoạn mà những người hoài nghi lo sợ đơn giản là chưa thể nhìn thấy. Dữ liệu không chỉ ra một cuộc khủng hoảng việc làm đột ngột mà là một sự dịch chuyển dần dần, không đồng đều, ảnh hưởng đến những người lao động trẻ nhất và dễ bị tổn thương nhất trước tiên. Bằng chứng được tóm tắt tốt nhất là nỗi đau cục bộ, giai đoạn đầu giữa sự bình lặng tổng thể, với hầu hết các nhà kinh tế đồng ý rằng tác động thực sự của AI lên thị trường lao động sẽ chỉ trở nên rõ ràng trong nhiều năm tới, chứ không phải nhiều tháng .

Nhưng liệu dữ liệu có ủng hộ sự bác bỏ đầy tự tin của Huang, hay ông đang bán một câu chuyện tự phục vụ lợi ích trong khi tác động của AI đang âm thầm bén rễ? Dưới đây là những gì các nghiên cứu mới nhất cho chúng ta biết.

Lập luận cho 'Sự bình lặng tổng thể'

Một số nghiên cứu lớn ủng hộ tuyên bố của Huang rằng một "ngày tận thế việc làm do AI" trên diện rộng vẫn chưa đến. Các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Ngân sách Yale (Yale Budget Lab) đã phân tích thị trường lao động trong 33 tháng sau khi ChatGPT ra mắt và nhận thấy "không có mối quan hệ rõ ràng" nào giữa các thước đo về mức độ phơi nhiễm AI và những thay đổi trong việc làm hay thất nghiệp, kết luận rằng thị trường rộng lớn hơn chưa trải qua sự gián đoạn đáng kể nào . Một bài đánh giá gần đây của Viện Brookings cũng xác nhận điều này, nhận thấy các bằng chứng hiện tại về tác động lên thị trường lao động là "không thể kết luận" và cảnh báo rằng những tuyên bố cụ thể về tác hại là "còn quá sớm" .

Những phát hiện quan trọng khác củng cố bức tranh ổn định tổng thể này:

• Viện ITIF đã phân tích dữ liệu của Hoa Kỳ và nhận thấy AI đã tạo ra khoảng 119.900 việc làm trực tiếp trong năm 2024—bao gồm kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu—trong khi số vụ sa thải liên quan trực tiếp đến AI chỉ là 12.700, đại diện cho vỏn vẹn 0,1% tổng số vụ sa thải trong năm đó .
• Bộ phận Nghiên cứu Goldman Sachs dự báo tỷ lệ thất nghiệp sẽ chỉ tăng nửa điểm phần trăm trong giai đoạn chuyển đổi AI và xác định ba loại việc làm mới riêng biệt được tạo ra bởi công nghệ này: xây dựng cơ sở hạ tầng, nhu cầu về lao động thành thạo AI, và các vai trò hoàn toàn mới lạ .
• Báo cáo Tương lai Việc làm 2025 (Future of Jobs Report 2025) của Diễn đàn Kinh tế Thế giới dự báo rằng trong khi 92 triệu việc làm có thể bị thay thế vào năm 2030, thì 170 triệu vai trò mới sẽ xuất hiện—mức tăng ròng 78 triệu vị trí .
• Một nghiên cứu mới của MIT Sloan theo dõi việc áp dụng AI từ năm 2010–2023 cho thấy tác động thường nằm ở các tác vụ trong một công việc hơn là toàn bộ ngành nghề, và việc làm thậm chí có thể tăng lên khi AI chỉ tự động hóa một phần nhỏ của một vai trò .

Bằng chứng về 'Nỗi đau cục bộ'

Trong khi bức tranh tổng thể trông có vẻ bình lặng, ngày càng có nhiều nghiên cứu chi tiết hơn tiết lộ rằng AI đã và đang để lại dấu ấn lên các nhóm và ngành nghề cụ thể—với những người lao động mới vào nghề bị ảnh hưởng nặng nề nhất.

Một bài nghiên cứu mang tính bước ngoặt từ Phòng thí nghiệm Kinh tế Số Stanford, sử dụng dữ liệu bảng lương tần suất cao của ADP, phát hiện ra rằng những người lao động giai đoạn đầu sự nghiệp (tuổi từ 22–25) trong các ngành nghề phơi nhiễm với AI đã trải qua sự sụt giảm việc làm tương đối 16%. Việc làm cho những lao động có kinh nghiệm trong cùng lĩnh vực vẫn ổn định, cho thấy các công ty đang cắt giảm vị trí tuyển dụng cấp dưới trong khi giữ lại nhân viên kỳ cựu .

Các nghiên cứu khác chỉ ra vết nứt đang ngày càng rộng ra:

• Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis đã xác định một "mối tương quan đáng kinh ngạc" giữa mức độ phơi nhiễm AI trong các ngành nghề và sự gia tăng thất nghiệp tại địa phương kể từ năm 2022, với hệ số tương quan là 0,47 .
• Anthropic đã giới thiệu một thước đo "mức độ phơi nhiễm quan sát được" kết hợp giữa khả năng lý thuyết của AI và dữ liệu sử dụng thực tế. Nghiên cứu của họ cho thấy mặc dù AI "còn lâu mới đạt đến khả năng lý thuyết của nó", nhưng các ngành nghề có mức độ phơi nhiễm quan sát được cao hơn được Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS) dự báo sẽ tăng trưởng ít hơn cho đến năm 2034 .
• Công ty tư vấn tái định cư Challenger, Gray & Christmas báo cáo rằng các nhà tuyển dụng Hoa Kỳ đã viện dẫn AI một cách rõ ràng là lý do cho khoảng 55.000 vụ cắt giảm việc làm trong năm 2025, chiếm 4,7% trong tổng số 1,17 triệu vụ sa thải được công bố năm đó .
• Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) ước tính khoảng 40% việc làm trên toàn cầu—và gần 60% ở các nền kinh tế phát triển—đối mặt với mức độ phơi nhiễm đáng kể đối với các khả năng của AI .

Lập luận của Huang: Sâu sắc hay Tự phục vụ?

Những người chỉ trích có thể lưu ý một điều hiển nhiên: Huang điều hành công ty sản xuất chip cung cấp năng lượng cho cuộc cách mạng AI. Một câu chuyện rằng AI giết chết việc làm là điều không tốt cho việc kinh doanh. Cách định hình của ông—“nếu thế giới cạn kiệt ý tưởng”—chuyển câu hỏi từ năng lực công nghệ sang vấn đề trí tưởng tượng của con người, một động thái hùng biện tiện lợi .

Tuy nhiên, ngay cả những nhà nghiên cứu khó tính nhất phần lớn cũng xác nhận tuyên bố cốt lõi của ông về mặt thời gian. Ở cấp độ tổng hợp, sự gián đoạn mà những người hoài nghi lo sợ đơn giản là chưa thể nhìn thấy. Dữ liệu không chỉ ra một cuộc khủng hoảng việc làm đột ngột mà là một sự dịch chuyển dần dần, không đồng đều, ảnh hưởng đến những người lao động trẻ nhất và dễ bị tổn thương nhất trước tiên. Bằng chứng được tóm tắt tốt nhất là nỗi đau cục bộ, giai đoạn đầu giữa sự bình lặng tổng thể, với hầu hết các nhà kinh tế đồng ý rằng tác động thực sự của AI lên thị trường lao động sẽ chỉ trở nên rõ ràng trong nhiều năm tới, chứ không phải nhiều tháng .