AI“算力稅”該不該征？

近日，對AI算力征稅引發討論。支持者認為，AI稅既可以幫助政府獲得新的財政收入，也可以通過提高AI使用成本，減緩AI對就業市場和社會結構帶來的沖擊。 不過，不少經濟學家仍對“算力稅”持保留態度。

目前，人工智能（AI）正在迅速改變全球經濟結構，而圍繞其潛在影響的政策討論也開始升溫。

一種曾經被視為邊緣化的想法重新進入主流視野——對AI算力征稅。

“算力稅”討論升溫

早在2017年，生成式AI尚未普及之前，聯合創始人比爾·蓋茨便提出過“機器人稅”這個概念。蓋茨認為，自動化替代人類勞動后，政府應考慮通過征稅彌補財政收入和就業損失。

如今，隨著ChatGPT等生成式AI工具廣泛應用，類似討論再次出現。弗吉尼亞大學達頓商學院經濟學教授安東·科里內克指出，過去這一議題只在小范圍內討論，但近幾個月已明顯進入主流視野。

支持者認為，AI稅既可以幫助政府獲得新的財政收入，也可以通過提高AI使用成本，減緩AI對就業市場和社會結構帶來的沖擊。

美國“前進黨”聯合主席安德魯·楊表示，AI將首先沖擊白領工作，隨后還將影響卡車司機等大量普通崗位。他長期支持“無條件基本收入”（指由政府定期向所有公民或居民發放的無條件、無須經濟狀況審查的現金補貼），認為AI企業當前繳納的稅款，與未來AI創造并吸收的經濟價值并不匹配。

今年4月，得州億萬富翁、阿諾德風險投資公司（Arnold Ventures）聯合主席約翰·阿諾德也在社交平臺X上提出“算力稅”概念。他寫道：“限制即將到來的AI反彈潮的唯一辦法，就是把稅收從勞動轉向算力?！?/p>

OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼也曾在2021年提出類似觀點。他當時表示，未來社會需要建立一種新的制度，對企業和土地等主要價值來源征稅，以更公平地分配AI時代產生的財富。

不過，奧爾特曼近期在接受《大西洋月刊》采訪時表示，他如今已不像過去那樣堅定支持“無條件基本收入”。

兩種征稅方案

如科里內克所說，對某種事物征稅通常有兩個目的：籌集財政收入以及通過提高成本減少其使用。在AI領域，這意味著“算力稅”既可幫助政府分享AI產業增長帶來的收益，也可以減緩AI快速擴張。

還有一種邏輯則是將“算力稅”視為一種污染稅，通過提高成本限制技術過快擴張。支持者更關注AI安全和AI發展帶來的“生存風險”。

支持對算力征稅的邏輯在于，AI可能導致大規模失業、市場集中度提高、能源和資源消耗增加，數據中心擴張也會對社區帶來壓力。在支持者看來，隨著勞動稅收入下降，政府需要新的稅源維持社會服務體系。

安德魯·楊更強調財富再分配。他表示，如果新增稅收只是進入聯邦政府預算，而普通民眾無法直接受益，人們對AI發展的不安不會緩解。

關于如何征收AI稅，目前尚無統一方案。

一種思路是直接向運營數據中心的企業征稅。由于AI模型訓練和運行需要大量GPU和電力資源，數據中心被視為AI產業鏈中的核心基礎設施。

另一種方案則是按照AI使用量征稅，例如依據企業或用戶消耗的token數量收取費用。耶魯大學經濟學副教授帕斯夸爾·雷斯特雷波指出，這類似于電力稅，既可以向供電公司征稅，也可以向電力使用者征稅。

雷斯特雷波指出，無論是亞馬遜、微軟等科技公司承擔稅負，還是最終轉嫁給企業和消費者，結果都會提高AI使用成本。

麻省理工學院斯隆管理學院教授、諾貝爾經濟學獎得主西蒙·約翰遜認為，“算力稅”可以成為減緩自動化速度的一種政策工具。他表示，降低企業大規模裁員和擴建數據中心的吸引力，有助于社會在AI時代創造新的就業任務，“科技行業在這方面有些失職”。

落實仍存爭議

盡管討論升溫，但不少經濟學家對“算力稅”仍持保留態度。

科里內克表示，目前AI計算支出的規模仍不足以帶來巨額財政收入，即便征稅，其影響也相對有限。

雷斯特雷波則指出，AI已經廣泛應用于藥物研發、天氣預測、流行病模型、欺詐檢測等多個領域。如果對算力征稅，可能會提高這些領域的創新成本。

雷斯特雷波還警告稱，“算力稅”可能導致美國AI產業外流，削弱美國在全球AI競爭中的地位。“如果你去問經濟學家，大多數人會認為這沒有必要，或者過于簡單粗暴”。

一些學者認為，相比全面征稅，更合理的方式是針對具體問題制定對應政策。例如，在AI安全問題上，加強監管可能比征稅更有效；在就業問題上，則可以通過勞動政策調整來應對。

斯坦福數字經濟實驗室主任埃里克·布林約爾松指出，目前美國稅制實際上更傾向于鼓勵機器替代人類勞動。他舉例稱，一家擁有1000名員工的企業，其稅負往往高于一家依靠1000臺機器獲得同樣利潤的企業。

布林約爾松認為，更重要的目標并非單純限制AI，而是推動AI增強人類工作能力，而不是替代勞動。他同時主張建立更靈活的勞動力市場，包括涵蓋福利制度以及職業再培訓體系。

在他看來，“算力稅”其實瞄準了錯誤的對象。