在AI效益實現之前，各國政府將不得不面對「政策權衡」，穆迪表示：如何應對巨額開支和債務風險

(SeaPRwire) –   在人工智慧大幅提升全球生產力之前，各國政府將不得不面對一個不幸的現實：人們期待已久的經濟意外之財可能還需要數年才能實現，而帳單現在就已到期。

聽聽樂觀主義者的說法，人工智慧驅動的經濟繁榮已近在咫尺。Penn-Wharton Budget Model 預計人工智慧將在未來十年內對 GDP 和生產力產生影響。Goldman Sachs 表示，它每年可以為生產力增加。到 2030 年代中期，人工智慧可能，根據。

根據週四的一份研究報告，對於 Moody’s Ratings 而言，全球人工智慧生產力繁榮的年均價值將達到 1.5%，這是對 106 個國家進行平均計算的結果。但在經濟成長方面，政府可能不得不先花錢，才能在未來獲得更多回報。人工智慧可能對生產力帶來顯著的好處，但各國必須首先應對一個複雜且昂貴的局面，因為他們需要建立數位基礎設施並支持受衝擊的勞動力，Moody’s 分析師警告說。

為了使人工智慧普及而進行的建設，很可能伴隨著巨大的前期成本。分析師寫道，對於那些已經面臨公共財政吃緊的國家來說，人工智慧的資本成本最終可能會「加劇政策權衡，即在承擔更高的近期財政風險和延遲參與人工智慧驅動的成長機會之間做出選擇」。

意外之財，延遲到來

誠然，人工智慧的採用可能會為政府帶來一些重大的財政利益，包括更高的成長、更強勁的企業和財富稅收，以及更精準的稅務管理。根據 Moody’s 援引 IMF 數據，人工智慧驅動的數位化還可以彌補合規漏洞，對於執法薄弱的國家，潛在可增加高達 GDP 1.3% 的收入。

但該報告警告不要將人工智慧視為「即時的財政意外之財」。在生產力完全發揮作用之前，政府面臨的前期成本可能會使已經因疫情後債務而承壓的預算更加緊張。政府明確撥給人工智慧的支出仍然不多——通常只佔 GDP 的百分之幾——但大量的隱藏成本可能會使預算更難以應對這一轉型。

考慮能源危機：根據 International Energy Agency 的數據，全球資料中心電力需求將，這將迫使電網、水系統和連接性進行升級。根據 Moody’s 的數據，中國國家電網正在啟動一項專門針對人工智慧和資料中心的 5 兆人民幣（7,220 億美元）擴張計畫，相當於 GDP 的 4%。Qatar Investment Authority 已宣布一項價值 200 億美元（佔該國 GDP 的 9%）的專案，用於開發人工智慧資料中心和計算基礎設施。而在韓國，儘管與人工智慧相關的支出僅佔 GDP 的 0.4%，但該國最近成立的主權財富基金幾乎完全針對包括人工智慧和晶片在內的高科技產業，並計劃在未來五年內部署價值佔 GDP 5.7% 的資金。

分析師寫道，這些債務資助的專案造成了「間接但潛在實質性」的財政風險暴露。基礎設施方面，政府將不得不為勞動力中斷和相關社會支持做規劃。IMF 估計全球 40% 的工作——以及先進經濟體中 60% 的工作——是，特別是高技能職位，這可能侵蝕薪資稅收，同時大幅增加對再培訓和安全網的需求。

Moody’s 指出：「基於勞動力的稅收收入下降可能會抵消或超過其他人工智慧相關的稅收收益。」這呼應了 IMF 的觀點，即財政政策應包括累進稅制和社會保障，以減輕與人工智慧相關的預算影響。

不確定性主導

對於美國而言，這場轉型的利害關係尤其高。作為全球人工智慧基礎設施繁榮的主要樞紐，美國有望在未來五年內，如 Moody’s 所預測，獲得預計 3 兆美元資料中心相關投資的很大一部分。然而，這種領先地位伴隨著高昂的入場費：對電網和數位連接性的大量需求，這需要在生產力收益真正產生之前投入巨額資金。

Penn-Wharton model 在初步分析中發現，人工智慧可以將赤字減少。但 Congressional Budget Office 將人工智慧及相關投資視為決定美國財政和經濟前景的變數。儘管 CBO 預計人工智慧將在未來十年內將總生產力提高 1%，但其最近的承認，這一預測「高度不確定」。如果採用緩慢或成本高於預期，將顯著改變 GDP 成長，進而影響政府收入。