Andreessen Horowitz（a16z）近日發表長文〈The “AI Job Apocalypse” Is a Complete Fantasy〉，直指 về các câu chuyện hoảng loạn liên quan đến việc “AI sẽ tạo ra một giai cấp nền tảng vĩnh viễn” và “việc làm áo trắng sẽ bị xóa sổ hoàn toàn” — nhưng đó không phải bất kỳ một tầm nhìn mới mẻ nào, mà chỉ là phiên bản được khoác AI lên của lỗi kinh tế học quá cũ “fixed work hours fallacy” (lump-of-labor fallacy).
所谓 fixed work hours fallacy là giả định rằng trên thế giới có một số lượng công việc cố định cần phải được hoàn thành; vì vậy, hễ máy móc, di cư, thuê ngoài hoặc AI làm được nhiều hơn thì con người chắc chắn sẽ làm ít đi. a16z cho rằng tiền đề này bị vi phạm căn bản với kinh nghiệm về nhu cầu của con người, thị trường và lịch sử kinh tế.
Thứ con người muốn không bao giờ là cố định, và thị trường không phải là trò chơi tổng bằng không. Khi năng suất tăng và chi phí giảm, con người thường không vì thế mà “không có việc gì để làm”, mà sẽ chuyển thời gian, nguồn lực và lực lượng lao động được tiết kiệm sang một nhu cầu mới, một ngành mới và một công việc mới.
AI khiến trí tuệ trở nên rẻ hơn
Bài viết thừa nhận rằng AI sẽ xóa bỏ một số tác vụ nhất định, đồng thời nén lại một số vị trí; và chuyện này có lẽ đã bắt đầu xảy ra. Nhưng a16z phản đối việc suy luận trực tiếp “một phần công việc bị thay thế” thành “tổng thể nền kinh tế mãi mãi thất nghiệp”.
Tác giả cho rằng điều thực sự xảy ra không phải là việc làm biến mất, mà là hình dạng của thị trường lao động bị viết lại. Cũng như mọi lần lịch sử khi công nghệ đa dụng xuất hiện, AI sẽ thay đổi nội dung công việc và tái phân bổ cơ cấu ngành. Tuy nhiên, khi năng suất tăng lên, cuối cùng nhu cầu lao động nên tăng, vì năng lực của con người sẽ trở nên có giá trị hơn, chứ không phải vô giá trị hơn.
Quả thực, chi phí nhận thức đang sụp đổ. Các biểu đồ cho thấy, từ tháng 9 năm 2023 đến cuối năm 2025, “chỉ số giá so với trí tuệ” của LLM giảm rõ rệt và đang được trình bày theo thang logarit, nghĩa là mối quan hệ giữa năng lực mô hình và chi phí sử dụng đang cải thiện nhanh chóng. Nói cách khác, AI đang khiến những năng lực vốn thuộc về “trí tuệ con người” như phân tích, viết lách, suy luận, lập trình và xử lý kiến thức trở nên ngày càng rẻ.
Luận điểm của phe “AI ngày tận thế” là: nếu AI có thể thay con người suy nghĩ, thì “hào lũy” của con người sẽ biến mất và giá trị kinh tế của con người sẽ về không. a16z phản bác rằng cách suy luận này chỉ nhìn thấy “AI có thể làm các nhiệm vụ hiện hữu”, nhưng lại bỏ qua “khi một loại đầu vào mạnh mẽ trở nên rẻ hơn, thị trường sẽ tạo ra nhiều nhu cầu hơn”.
Bài viết dùng phép so sánh về năng lượng: khi nhiên liệu hóa thạch làm năng lượng trở nên rẻ, ổn định và có thể khai thác với quy mô lớn, con người không chỉ thay thế ngư dân đi săn cá voi và thợ đốn gỗ, mà còn phát minh nhựa, tái cấu trúc hệ thống công nghiệp, tạo ra các hàng hóa tiêu dùng mới và những cách sống mới. a16z cho rằng AI cũng có thể là một lực lượng như vậy. Khi AI gánh nhiều hơn các gánh nặng nhận thức, con người không ngừng suy nghĩ mà có thể xử lý những vấn đề lớn hơn, phức tạp hơn và trước đây không thể gánh nổi.
Thị trường lao động tiếp tục thay đổi: nông nghiệp thu hẹp, dịch vụ, y tế, thương mại và phần mềm ra đời
a16z dùng một biểu đồ dài về cấu trúc thị trường lao động để chỉ ra rằng thị trường lao động Mỹ trong hơn 170 năm qua đã từng trải qua những biến dạng mạnh mẽ. Khoảng năm 1850, nông nghiệp chiếm tỷ lệ rất cao trong việc làm ở Mỹ; đến thời hiện đại, tỷ lệ việc làm trong nông nghiệp gần như biến mất ở đáy biểu đồ. Nhưng Mỹ không vì thế mà thất nghiệp vĩnh viễn; ngược lại, đã “mọc thêm” các ngành như sản xuất, xây dựng, tài chính, dịch vụ kinh doanh, giáo dục, y tế, giải trí và đủ loại dịch vụ.
Đây là nền tảng lịch sử cốt lõi để a16z phản biện luận điệu AI ngày tận thế: mỗi ngành từng thống trị kinh tế đều sẽ nhường chỗ cho các ngành kế tiếp lớn hơn và phức tạp hơn. Việc ngành cũ giảm không đồng nghĩa với việc tổng lượng việc làm biến mất. Thay vào đó, con người sẽ chuyển phần dư năng suất sang lĩnh vực mới.
a16z cũng chỉ ra rằng dù ngành công nghệ ngày nay có tính chủ đạo mạnh mẽ, nhưng nhìn theo lịch sử thị trường chứng khoán Mỹ thì trong quá khứ, các ngành như tài chính và bất động sản, vận tải, năng lượng và vật liệu cũng từng ở những giai đoạn chiếm vị thế thống trị cao.
Tính chủ đạo của công nghệ hiện rất cao, nhưng không phải là mức tập trung cực đoan nhất trong lịch sử. Ý nghĩa của biểu đồ này là: thị trường sẽ liên tục đổi “nhân vật chính”; công nghệ không phải là ngành đầu tiên chi phối thị trường, và cũng sẽ không phải là ngành cuối cùng.
Cơ giới hóa nông nghiệp không hủy hoại thị trường lao động, mà giải phóng thêm lao động
Bài viết tiếp tục bằng ví dụ nông nghiệp. Đầu thế kỷ 20, khoảng một phần ba lực lượng lao động ở Mỹ làm trong nông nghiệp; đến năm 2017, tỷ lệ này chỉ còn khoảng 2%. Nếu tự động hóa thật sự gây ra thất nghiệp vĩnh viễn, thì máy kéo và cơ giới hóa nông nghiệp đã lẽ ra phải phá hủy thị trường lao động từ lâu.
Nhưng kết quả thực tế lại ngược lại. Sản lượng nông nghiệp tăng mạnh, dân số toàn cầu tiếp tục mở rộng; và lực lượng lao động được giải phóng khỏi nông nghiệp chuyển sang nhà máy, cửa hàng, văn phòng, bệnh viện, phòng thí nghiệm, ngành dịch vụ — cuối cùng cũng đi vào phần mềm và kinh tế tri thức.
Biểu đồ “More Productive Farming Led to (A Lot) More Workers” mà a16z gắn kèm đặt giá nông sản và dân số thế giới cạnh nhau. Trong giai đoạn 1913 đến 2024, giá thực của ngô, lúa mì, gạo… nhìn chung giảm dài hạn, nhưng dân số thế giới lại tăng mạnh. Điều này cho thấy tăng năng suất không khiến con người “không cần phải làm việc”, mà làm giảm chi phí sinh tồn cơ bản, từ đó giúp nhiều dân số hơn, nhiều ngành hơn và nhiều nghề mới hơn trở nên khả thi.
Điện khí hóa không chỉ thay thế nguồn năng lượng, mà là thiết kế lại nhà máy và gia đình
Ví dụ lịch sử thứ hai là điện khí hóa. a16z chỉ ra rằng điện không chỉ đơn giản thay một nguồn động lực này bằng một nguồn khác, mà là thay đổi triệt để cấu trúc nhà máy: từ cơ chế truyền động bằng trục và dây đai tập trung, chuyển sang việc mỗi máy có thể được điều khiển bởi động cơ riêng. Điều này buộc nhà máy thiết kế lại quy trình làm việc và tạo ra các loại hàng hóa công nghiệp lẫn tiêu dùng hoàn toàn mới.
Công nghệ đa dụng không giải phóng toàn bộ năng suất ngay khi ra đời. Trong những năm 1820 đến 1840, Faraday và Henry xây dựng nền tảng nguyên lý điện; đến năm 1879, Edison thúc đẩy đèn điện dùng thương mại; trong thập niên 1880, Tesla phát triển động cơ điện xoay chiều; đến những năm 1900, cơ chế truyền động đơn vị (unit-drive) bắt đầu lan rộng. Phải đến những năm 1920, khi động cơ cho từng máy tái định hình nhà máy thì năng suất lao động mới tăng tốc rõ rệt. Tác động của công nghệ mới cần thời gian, và AI cũng có thể đang ở giai đoạn lan tỏa ban đầu như vậy.
Khi công nghệ làm một loại sản phẩm rẻ đi, thị trường thường không bị thu hẹp mà lại mở rộng. Ô tô cũng theo logic tương tự. Trong giai đoạn 1900 đến 1925, giá thực của xe mới ở Mỹ giảm mạnh, đồng thời sản lượng xe hằng năm và việc làm trong ngành ô tô cũng tăng mạnh. Xe rẻ đi không khiến ngành ô tô biến mất, mà khiến ngành ô tô được khai sinh.
Bảng tính không xóa công việc tài chính, mà tạo ra kỷ nguyên FP&A
a16z cũng đẩy lập luận này sang thế giới nhân sự văn phòng. Các công cụ bảng tính như VisiCalc và Excel đúng là đã tự động hóa một khối lượng lớn công việc ghi sổ, tính toán theo bảng và xử lý dữ liệu thủ công. Nhưng chúng không khiến công việc tài chính biến mất; thay vào đó, chúng giúp hoạt động phân tích tài chính cấp cao hơn, kiểm toán kế toán, FP&A (tài chính kế hoạch và phân tích) nhanh chóng mở rộng.
Trong giai đoạn 1970 đến 2020, số lượng việc làm của bookkeepers và accounting clerks ở Mỹ ban đầu tăng rồi giảm. Trong cùng giai đoạn, accountants & auditors tiếp tục tăng, còn financial analysts tăng mạnh hơn từ những năm 1980. a16z tổng kết rằng: Mỹ đã mất khoảng 1 triệu nhân sự ghi sổ, nhưng lại tăng khoảng 1,5 triệu nhà phân tích tài chính.
Trường hợp này đặc biệt quan trọng đối với thảo luận về AI. Bởi vì tác động của AI đối với công việc văn phòng ngày nay có thể giống tác động của bảng tính lên kế toán và tài chính: nó sẽ thay thế các tác vụ cấp thấp, lặp lại và mang tính định dạng, nhưng đồng thời tạo ra nhiều công việc hơn đòi hỏi phán đoán, chiến lược, tích hợp và hiểu biết về kinh doanh.
Năng suất dư thừa cũng tạo ra ngành dịch vụ hoàn toàn mới: học thêm, chăm sóc thú cưng, làm móng, ngành thể thao
a16z tiếp tục chỉ ra rằng phần dư lực lượng lao động do năng suất tăng lên không nhất thiết chỉ chảy vào các lĩnh vực kề cận với ngành được tự động hóa. Đôi khi, nó hình thành việc làm mới trong những ngành hoàn toàn khác.
Trong giai đoạn 1990 đến 2025, số lượng việc làm ở một số ngành dịch vụ tại Mỹ tăng nhanh, bao gồm vận động viên, huấn luyện viên, trọng tài và các công việc liên quan, chuẩn bị thi cử và học thêm, chăm sóc thú cưng, các tiệm làm móng… Những ngành này không phải vì một máy nào đó trực tiếp tạo ra, mà vì tổng thu nhập tăng, thời gian rảnh tăng, chi tiêu nâng cấp và lực lượng lao động có thể được tái cấu hình; cuối cùng khiến những nhu cầu trước đây bị giới hạn về quy mô biến thành một thị trường lớn.
Đây cũng là một phản hồi của a16z đối với quan điểm “AI chỉ làm một số ít người giàu siêu tốc, còn những người khác bị bỏ lại phía sau”. Dù năng suất tăng trước tiên khiến một số người trở nên cực kỳ giàu có, họ sẽ chi tiền ra, từ đó tạo ra nhu cầu dịch vụ mới. Bài viết thừa nhận rằng việc đánh giá dịch vụ có phải “phục vụ người giàu” hay không có thể đáng để cân nhắc, nhưng xét từ góc độ thị trường lao động, nhu cầu mới vẫn sẽ tạo ra việc làm mới và đẩy rộng hơn cơ hội về lương thưởng lẫn việc làm.
Ngoài thay thế, vấn đề lớn hơn là AI tăng cường
a16z cho rằng thuyết “AI ngày tận thế” chỉ nói về “substitution” (thay thế), nhưng lại bỏ qua “augmentation” (tăng cường). Với một số nghề, AI là mối đe dọa sinh tồn; nhưng với một số nghề khác, AI là một bộ khuếch đại, khiến những vị trí đó càng đáng giá hơn.
Không phải nói AI không có tác động thay thế, nhưng tác động thay thế không phải là hiệu ứng duy nhất. Với các công việc đòi hỏi phán đoán cao, tích hợp cao, trách nhiệm cao và độ phức tạp cao, AI có thể giúp con người hoàn thành nhiều tác vụ hơn, đưa ra quyết định nhanh hơn và xử lý vấn đề trong phạm vi rộng hơn.
Kỹ sư phần mềm có thể là nghề tăng cường AI điển hình nhất
Bài viết đặc biệt nêu rằng danh sách augmentation AI của Goldman thậm chí không liệt kê kỹ sư phần mềm, nhưng kỹ sư phần mềm có thể là nghề tăng cường AI điển hình nhất. Các agent coding của AI đang khuếch đại năng lực của kỹ sư, khiến số lần git push, số lượng ứng dụng mới và số công ty mới được thành lập tăng lên.
a16z Growth dẫn dữ liệu của Sensor Tower và Wells Fargo Securities cho thấy, lượng ứng dụng iOS phát hành mỗi tháng ở Mỹ trong ba năm qua nhìn chung đi ngang, nhưng sau khi các công cụ agentic coding ra đời thì đã tăng tốc rõ rệt. Tỷ lệ tăng theo năm trong một tháng (single-month YoY) nhanh chóng kéo lên trong nửa sau năm 2025 và đạt 60% vào tháng 12 năm 2025; nếu nhìn TTM YoY thì cũng từ gần đi ngang tăng dần lên 24%.
Điều này cho thấy một làn sóng “vibe-coded apps” đang đổ vào App Store. Trước đây để làm một app cần cả một đội ngũ kỹ sư hoàn chỉnh, thì nay có thể được hiện thực nhanh bởi người sáng tạo cá nhân, đội ngũ nhỏ, thậm chí cả người không có nền tảng kỹ thuật theo kiểu truyền thống, thông qua các agent coding AI như Claude Code, Cursor, Codex… để tạo bản mẫu, sửa giao diện, triển khai tính năng và đưa lên cửa hàng. Khi chi phí biên của việc làm phần mềm giảm xuống, thị trường bắt đầu nở rộ một loạt sản phẩm mới mà trước đây không đáng để phát triển, không thể phát triển hoặc không có nguồn lực kỹ thuật để phát triển.
a16z cũng chỉ ra rằng các vị trí tuyển dụng trong phát triển phần mềm từ đầu năm 2025 đến nay đang quay trở lại tăng, xét cả theo số lượng tuyệt đối lẫn theo tỷ trọng trong tổng số vị trí tuyển dụng. Tác giả thừa nhận hiện vẫn còn quá sớm để kết luận liệu điều này có hoàn toàn do AI dẫn dắt hay không, nhưng về mặt logic, khi mọi công ty đều đang cân nhắc cách đưa AI vào hoạt động kinh doanh, thì nhu cầu đối với kỹ sư phần mềm, quản lý sản phẩm và nhân tài thiết kế hệ thống lại có thể tăng lên.
Bài viết cũng trích quan sát của Lenny Rachitsky rằng các vị trí Product Manager đã tiếp tục phục hồi sau cú sốc lãi suất và hiện đã là mức dồi dào nhất kể từ năm 2022. a16z cho rằng việc các vị trí kỹ sư phần mềm và quản lý sản phẩm cùng hồi phục chính là giải thích vì sao fixed work hours fallacy lại sai.
Nếu AI thay thế tư duy theo kiểu 1-1, có thể sẽ xuất hiện “PM không cần nhiều kỹ sư như trước” hoặc “kỹ sư không cần nhiều PM như trước”. Nhưng những gì đang được quan sát là cả hai nhu cầu đều đang quay trở lại, vì AI giúp con người hoàn thành nhiều việc hơn, và đồng thời khiến doanh nghiệp muốn làm nhiều hơn; con người cũng không có lý do để chỉ ngồi trước màn hình và ngừng sáng tạo chỉ vì AI xuất hiện.
Bài viết lấy lịch sử làm tấm gương để nhìn sự đổi mới năng suất của con người: a16z phản bác thuyết “thất nghiệp tận thế vì AI” là một câu chuyện tưởng tượng. Xuất hiện sớm nhất tại 鏈新聞 ABMedia.
