在人工智能实现之前，穆迪表示，政府将不得不应对“政策权衡”，即如何应对巨额支出和债务风险

在人工智能超充全球生产力之前，政府将不得不面对一个不幸的现实：期待已久的经济红利可能还要几年才能到来，而账单却已经开始到期。

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听信乐观者的说法，AI驱动的经济繁荣已近在咫尺。宾夕法尼亚大学沃顿预算模型预测，未来十年内，人工智能将为GDP和生产率增加1.5%。高盛表示，每年可能为生产率带来高达3个百分点的提升。根据先锋集团的预测，到2030年代中期，AI可能使工作产出增加20%。

据穆迪评级的研究，全球AI生产率繁荣每年将带来1.5%的增长，平均覆盖106个国家。但在经济增长方面，政府可能需要先花钱，才能在未来获得更多收益。穆迪分析师警告，AI虽然对生产率具有重大潜力，但各国在建设数字基础设施和支持受 disrupted 的劳动力时，必须应对复杂且昂贵的局面。

为了实现AI的广泛应用，建设工作可能伴随大量前期成本。对于财政紧张的国家来说，AI的资本支出可能会“加剧政策权衡——在承担更高的短期财政风险与延迟参与AI驱动增长机会之间做出选择”，分析师们写道。

红利延迟

当然，AI的采用可能为政府带来一些显著的财政利益，包括更高的增长、更强的企业和财富税收，以及更有效的税收管理。穆迪援引国际货币基金组织的数据指出，AI驱动的数字化还可以弥补合规漏洞，为执法薄弱的国家带来高达GDP的1.3%的税收收入。

但该报告提醒不要将AI视为“立即的财政红利”。在生产率全面发挥作用之前，政府面临的前期成本可能会加重已受疫情后债务负担的预算压力。专门用于AI的政府支出仍然有限——通常只占GDP的很小一部分——但隐藏的成本可能使转型变得更加困难。

以能源紧张为例：国际能源署预测，到2030年，全球数据中心的用电需求将翻倍以上，迫使升级电网、水系统和连接基础设施。穆迪指出，中国国家电网正进行一项价值5万亿元人民币（7220亿美元）的扩建，专门用于AI和数据中心，占GDP的4%。卡塔尔投资局宣布一项价值200亿美元（占国家GDP的9%）的项目，用于开发AI数据中心和计算基础设施。而在韩国，尽管AI相关支出仅占GDP的0.4%，但该国新成立的主权财富基金几乎全部投向高科技产业，包括AI和芯片，计划在未来五年内部署一笔占GDP 5.7%的资金。

这些债务驱动的项目带来了“间接但潜在重要”的财政风险敞口，分析师们写道。除了基础设施之外，政府还必须规划应对劳动力变革和相关社会支持。国际货币基金组织估计，全球40%的就业岗位——在发达经济体中则高达60%——都面临AI的威胁，尤其是高技能岗位，可能侵蚀工资税收入，同时增加再培训和社会保障的需求。

“劳动税收的下降可能抵消甚至超过其他与AI相关的税收收益，”穆迪指出，这也呼应了国际货币基金组织的建议，即财政政策应包括累进税制和社会保护措施，以缓解AI带来的预算压力。

不确定性笼罩

对于美国来说，这一转型的风险尤为高。作为全球AI基础设施繁荣的主要中心，美国有望在未来五年内获得穆迪预测的3000亿美元数据中心相关投资的很大一部分。然而，这一领导地位的门槛也很高：庞大的电网和数字连接需求，意味着在生产率提升真正带来收益之前，必须投入巨额资金。

宾夕法尼亚-沃顿模型的初步分析显示，到2035年，AI可能减少4000亿美元的财政赤字。但国会预算办公室将AI及相关投资视为影响美国财政和经济前景的“变数”。虽然CBO预测未来十年AI将使总生产率提高1%，但其最新的预算报告承认这一预测“高度不确定”。如果采用缓慢或成本高于预期，将大幅改变GDP增长和政府收入。

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