Phân tích: AI khó trở thành "cứu tinh" cho nợ công Mỹ, lợi ích năng suất chậm được giải phóng kết hợp với xói mòn cơ sở thuế có thể làm trầm trọng thêm khủng hoảng nợ.

BlockBeats tin tức, ngày 17 tháng 6, Guolian Minsheng Securities công bố báo cáo nghiên cứu chỉ ra rằng, mặc dù thị trường kỳ vọng vào việc cải thiện năng suất nhờ AI để giải quyết áp lực nợ công Mỹ, nhưng từ kinh nghiệm lịch sử và thực tế hiện tại, AI khó có thể tái tạo kỳ tích giảm nợ như thời kỳ hậu Thế chiến thứ hai hoặc thời kỳ Clinton trong ngắn hạn, và bế tắc nợ công Mỹ vẫn khó vượt qua trong thời gian ngắn. Tính đến cuối năm 2025, quy mô nợ công Mỹ gần 38 nghìn tỷ USD, chi phí lãi ròng tiến gần đến 1 nghìn tỷ USD.

Báo cáo nghiên cứu đã tổng hợp ba con đường để giảm tỷ lệ nợ: hạ lãi suất, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, và thu hẹp thâm hụt ngân sách. Trong lịch sử, Mỹ từng hai lần giải quyết nợ theo từng giai đoạn: từ 1946 đến 1974 dựa vào tăng trưởng hậu chiến và chuyển giao công nghệ, tỷ lệ nợ giảm từ hơn 100% xuống còn khoảng 20% trong 30 năm; vào những năm 1990, nhờ cuộc cách mạng Internet và kỷ luật tài khóa của chính quyền Clinton, từ 1996 đến 2001 đạt được thặng dư ngân sách sơ cấp trung bình hàng năm khoảng 3,2%.

Tuy nhiên, hiệu quả giảm nợ của AI trong giai đoạn này phải đối mặt với hai hạn chế thực tế. Thứ nhất, việc giải phóng lợi tức năng suất từ AI có độ trễ rõ rệt. Theo tính toán của Đại học Pennsylvania, từ 2026 đến 2027, AI chỉ có thể thúc đẩy năng suất tổng thể tăng 0,05 đến 0,1 điểm phần trăm, và phải đến đầu những năm 2030, mức đóng góp mới tăng lên khoảng 0,2 điểm phần trăm, không đủ để bù đắp áp lực tài khóa hiện tại. Thứ hai, AI đẩy nhanh sự tập trung lợi nhuận yếu tố vào vốn, làm xói mòn cơ sở thuế một cách có hệ thống. Thuế thu nhập cá nhân và thuế tiền lương của Mỹ đóng góp khoảng 85% tổng thu ngân sách liên bang, trong khi sự thay thế lao động và xu hướng giảm lương do AI gây ra sẽ trực tiếp tác động đến nguồn thuế chính này; thuế thu nhập doanh nghiệp chỉ chiếm khoảng 10% với mức thuế suất đơn 21%, kết hợp với khả năng tránh thuế xuyên biên giới của các gã khổng lồ công nghệ, khó có thể lấp đầy khoảng trống thuế thu nhập cá nhân, tạo ra nghịch lý "công nghệ càng thịnh vượng, cơ sở thuế càng cạn kiệt".

Báo cáo nghiên cứu cho rằng, hướng phá vỡ bế tắc bao gồm tăng thuế lợi vốn và thuế suất đối với tầng lớp giàu có, áp dụng "thuế yếu tố số" đối với lợi nhuận thương mại từ các mô hình AI lớn, và khám phá "thuế robot" để trợ cấp cho nhóm thất nghiệp do công nghệ, nhưng tất cả đều phải đối mặt với những khó khăn cấu trúc như khó quản lý dòng chảy xuyên biên giới của yếu tố AI, khả năng vận động chính trị mạnh mẽ của các gã khổng lồ công nghệ, và việc tăng thuế đơn phương có thể kìm hãm đổi mới. Kết luận của báo cáo chỉ ra rằng, việc bổ sung thuế trong kỷ nguyên AI chắc chắn sẽ là một cuộc chiến kéo dài về thể chế, và bài toán nợ công Mỹ vẫn là một trở ngại lớn khó vượt qua đối với nền kinh tế Mỹ trong ngắn hạn.