為什麼一項新的 AI 稅在三個意想不到的領域獲得了支持

由於人工智慧技術的爆發式增長正從抽象的潛力轉向具體的、耗資數十億美元的物理足跡，一項對人工智慧算力徵稅的提議正在政策圈引起關注。這場辯論呼應了比爾·蓋茨在 2017 年提出的「機器人稅」構想，並因 AI 數據中心巨大的資源需求而重新活躍，這為該行業帶來了新的政治阻力。

前總統候選人、全民基本收入的長期倡導者安德魯·楊（Andrew Yang）在最近的一次採訪中表示：「我們現在正處於一個需要努力保留工作的階段。」楊認為，AI 公司創造的價值與其繳納的稅款並不匹配，所謂的「算力稅」可以彌補這一缺口，從而資助社會計劃並抵消 AI 驅動的職業替代。

這場抽象的辯論正由具體的局部衝突所驅動。在新澤西州的肯尼爾沃思，儘管有超過 4,000 名居民簽署了反對請願書（其中大部分人對該項目知之甚少），CoreWeave 耗資 18 億美元的 AI 數據中心項目仍在推進。該設施的耗電量可能高達 250 兆瓦，相當於 20 萬戶家庭的用電量。同樣，Hut 8 提議在德州紐埃塞斯縣建設的耗資 98 億美元的數據中心園區，也引發了乾旱地區對用水量的擔憂。

這些地方衝突使 AI 開發的成本具象化，為考慮透過稅收管理該行業增長的決策者提供了新動力。這些衝突突顯了科技行業的擴張與當地基礎設施承載能力之間日益嚴重的脫節，將對 AI 社會影響的抽象擔憂轉化為電網穩定和水權等切實的現實問題。

數據中心阻力助推稅收辯論

這種摩擦在新澤西州最為明顯，斯托克頓大學最近的一項民調發現，56% 的選民支持在自己的城鎮禁止新建數據中心。居民和地方政府正越來越多地抵制他們認為在消耗巨大當地資源卻幾乎沒有直接收益的行業。包括彭伯頓和門羅在內的幾個鎮已經頒布了新建數據中心的禁令，理由是擔心能源和水資源需求。

這種地方性的反對為算力稅的倡導者提供了強大的政治背景。他們辯稱，如果 AI 行業的增長給社區帶來了巨大的外部成本（從電網緊張到水資源短缺），那麼稅收就是減緩這種增長或籌集資金以減輕影響的有效工具。麻省理工學院斯隆管理學院教授西蒙·強森（Simon Johnson）建議，算力稅可能會降低公司用數據中心取代數千名員工的吸引力。

對進步的徵稅還是必要的剎車？

算力稅的反對者認為，這可能會抑制創新並將開發推向其他國家。耶魯大學經濟學教授帕斯夸爾·雷斯特雷波（Pascual Restrepo）指出，AI 對藥物研發和欺詐檢測的進展已經至關重要。「為什麼要增加所有這些領域的成本？」他質疑道。批評者還認為，現有的稅收結構（如企業所得稅）足以從 AI 的增長中獲取財政收入。

史丹佛大學的埃里克·布萊恩約弗森（Erik Brynjolfsson）等經濟學家則傾向於另一種方案，即調整現有的稅收激勵。目前，美國稅法通常鼓勵公司投資機器而非人力。布萊恩約弗森主張將稅收負擔從勞動力轉向資本，使公司更有動力利用 AI 來增強人類員工的能力，而不是直接取代他們。

對於投資者而言，算力稅辯論為 AI 領域引入了一層新的監管風險，而該領域迄今為止主要基於技術潛力進行估值。英偉達、微軟和亞馬遜等公司的股價前提是 AI 算力持續且巨大的增長。嚴肅的稅收討論浮出水面，且受到反對基礎設施建設的基層力量推動，這表明該行業的前進道路可能不會像曾經假設的那樣毫無阻力。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。