Trước khi lợi ích từ AI hiện thực hóa, các chính phủ sẽ phải đối mặt với một ‘sự đánh đổi chính sách’, theo Moody’s: Làm thế nào để xử lý rủi ro chi tiêu lớn và nợ?

(SeaPRwire) –   Trước khi trí tuệ nhân tạo tăng cường năng suất toàn cầu, các chính phủ sẽ phải đối mặt với một thực tế không may: lợi ích kinh tế được chờ đợi từ lâu có thể còn vài năm nữa, trong khi các hóa đơn đã đến lúc thanh toán. 

Nghe những người lạc quan, thì bùng nổ kinh tế do AI dẫn đầu đang ở trên ngưỡng cửa. Mô hình Ngân sách Penn-Wharton dự đoán AI sẽ tác động đến GDP và năng suất trong thập kỷ tới. Goldman Sachs nói rằng nó có thể tăng năng suất mỗi năm. Đến giữa những năm 2030, AI có thể, theo. 

Đối với Moody’s Ratings, bùng nổ năng suất AI toàn cầu sẽ có giá trị 1,5% hàng năm, trung bình trên 106 quốc gia, theo một bài nghiên cứu ngày Thứ Năm. Nhưng trong trường hợp tăng trưởng kinh tế, các chính phủ có thể phải chi tiền để tạo ra nhiều hơn sau này. AI có thể mang lại lợi ích đáng kể cho năng suất, nhưng các quốc gia sẽ phải đầu tiên điều hướng một cảnh quan phức tạp và đắt đỏ khi họ xây dựng cơ sở hạ tầng số và hỗ trợ lực lượng lao động bị gián đoạn, các phân tích viên của Moody’s cảnh báo.

Việc xây dựng để phổ biến áp dụng AI có thể đi kèm với chi phí trước mặt đáng kể. Đối với các quốc gia đã phải đối mặt với tài chính công bị hạn chế, chi phí vốn của AI cuối cùng có thể “làm sắc nét sự đánh đổi chính sách giữa việc chấp nhận rủi ro tài khóa ngắn hạn cao hơn và trì hoãn tham gia vào các cơ hội tăng trưởng do AI dẫn đầu,” các phân tích viên viết.

Lợi ích bị trì hoãn

Chắc chắn, việc áp dụng AI có thể mang lại một số lợi ích tài khóa nghiêm trọng cho các chính phủ, bao gồm tăng trưởng cao hơn, thuế doanh nghiệp và thuế tài sản mạnh hơn, và quản lý thuế sắc bén hơn. Sự số hóa do AI hỗ trợ cũng có thể đóng cửa khoảng trống tuân thủ, có khả năng tăng thêm до 1,3% GDP vào doanh thu cho các quốc gia có sự thực thi yếu, theo Moody’s, trích dẫn dữ liệu từ IMF. 

Nhưng bản ghi chú cảnh báo chống việc coi AI như một “lợi ích tài khóa tức thì.” Trước khi năng suất phát huy đầy đủ, các chính phủ đối mặt với chi phí trước mặt có thể làm căng thẳng ngân sách đã bị nặng trĩ do nợ sau đại dịch. Chi tiêu chính phủ được chỉ định rõ ràng cho AI vẫn nhỏ gọn—thường chỉ một phần nhỏ phần trăm GDP—nhưng một biển chi phí ẩn có thể khiến quá trình chuyển đổi khó khăn hơn nhiều cho ngân sách. 

Hãy xem xét tình trạng khan hiếm năng lượng: Nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tăng, theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế, buộc phải nâng cấp lưới điện, hệ thống nước và kết nối. Lưới điện nhà nước Trung Quốc đang tiến hành một dự án mở rộng 5 nghìn tỷ yuan (722 tỷ USD) rõ ràng cho AI và trung tâm dữ liệu, tương đương với 4% GDP, theo Moody’s. Qatar Investment Authority đã công bố một dự án trị giá 20 tỷ USD (9% GDP của quốc gia) để phát triển trung tâm dữ liệu AI và cơ sở hạ tầng tính toán. Và ở Hàn Quốc, mặc dù chi tiêu liên quan đến AI chỉ chiếm 0,4% GDP, quỹ tài sản chủ quyền mới thành lập của quốc gia hầu như hoàn toàn nhắm vào các ngành công nghệ cao bao gồm AI và chip, đồng thời kế划 triển khai một quỹ chiến lược trị giá 5,7% GDP trong năm tới.

Các dự án được tài trợ bằng nợ này tạo ra rủi ro tài khóa “gián tiếp nhưng có thể đáng kể,” các phân tích viên viết. Cơ sở hạ tầng, các chính phủ sẽ phải lập kế hoạch cho sự gián đoạn lao động và hỗ trợ xã hội liên quan. IMF ước tính 40% các công việc toàn cầu—và 60% ở các nền kinh tế tiên tiến—được ảnh hưởng, đặc biệt là các vai trò kỹ năng cao, có khả năng làm giảm thuế lương trong khi tăng đột biến nhu cầu về đào tạo lại và lưới an toàn. 

“Sự giảm trong thuế dựa trên lao động có thể bù đắp hoặc vượt quá các lợi ích thuế khác liên quan đến AI,” Moody’s ghi chú, phản ánh ý kiến từ IMF rằng chính sách tài khóa nên bao gồm thuế tiến bộ và bảo vệ xã hội để giảm thiểu tác động đến ngân sách liên quan đến AI.

Sự không chắc chắn vẫn chiếm ưu thế

Đối với Hoa Kỳ, mức độ rủi ro của quá trình chuyển đổi này đặc biệt cao. Làm trung tâm chính cho bùng nổ cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, Hoa Kỳ đã sẵn sàng chiếm một phần đáng kể trong 3 nghìn tỷ USD đầu tư liên quan đến trung tâm dữ liệu dự đoán trong năm tới, theo Moody’s. Tuy nhiên, vai trò lãnh đạo này đi kèm với chi phí tham gia đắt đỏ: nhu cầu khổng lồ về lưới điện và kết nối số đòi hỏi chi tiêu khổng lồ trước khi lợi ích năng suất đếnBottom line.

Mô hình Penn-Wharton tìm thấy trong một phân tích sơ bộ rằng AI có thể làm giảm thâm hụt. Nhưng Văn phòng Ngân sách Quốc hội (CBO) đã coi AI và đầu tư liên quan như các yếu tố không chắc chắn trong việc xác định triển vọng tài khóa và kinh tế của Hoa Kỳ. Mặc dù CBO dự đoán AI sẽ nâng cao tổng năng suất 1% trong thập kỷ tới, báo cáo gần đây nhất của nó thừa nhận rằng dự đoán này “rất không chắc chắn.” Nếu việc áp dụng chậm hoặc chi phí cao hơn dự kiến, nó sẽ làm thay đổi đáng kể tăng trưởng GDP và do đó, doanh thu của chính phủ.