Аналитика: искусственный интеллект вряд ли станет «спасителем» американских государственных облигаций, поскольку эффект повышения производительности проявляется медленно, а снижение налоговой базы может усугубить долговой кризис.

По данным BlockBeats, 17 июня Guolian Minsheng Securities опубликовала аналитический отчет, в котором указано, что, несмотря на надежды рынка на повышение производительности благодаря AI для решения проблемы государственного долга США, исходя из исторического опыта и текущей ситуации, в краткосрочной перспективе AI вряд ли сможет повторить успехи по снижению долга, как это было после Второй мировой войны или в эпоху Клинтона, и тупик с госдолгом США останется непреодолимым в ближайшее время. По состоянию на конец 2025 года объём долга США приблизится к 38 триллионам долларов, а чистые процентные выплаты — почти к 1 триллиону долларов.

В исследовании выделены три пути снижения долговой нагрузки: снижение процентных ставок, ускорение темпов экономического роста и сокращение фискального дефицита. В истории США дважды удавалось снизить уровень госдолга — с 1946 по 1974 год благодаря послевоенному высокому росту и технологическим преобразованиям, когда долговая нагрузка за 30 лет снизилась с более чем 100% до примерно 20%; в 1990-х годах же, благодаря интернет-революции и бюджетной дисциплине администрации Клинтона, в 1996–2001 годах ежегодный первичный профицит составлял около 3,2%.

Однако на этот раз эффективность AI в сокращении долга сталкивается с двумя ключевыми ограничениями. Во-первых, отдача от AI в повышении производительности выражена со значительным временным лагом: по подсчетам Пенсильванского университета, в 2026–2027 годах AI сможет увеличить совокупную факторную производительность лишь на 0,05–0,1 процентного пункта, и только к началу 2030-х годов этот вклад достигнет примерно 0,2 процентного пункта, что явно недостаточно для компенсации текущего бюджетного давления. Во-вторых, ускоренное внедрение AI концентрирует доходы среди капитала, системно подтачивая налоговую базу. Около 85% федеральных доходов США поступает от подоходного и зарплатного налогов, а замещение труда и снижение зарплат под воздействием AI напрямую бьют по этим основным доходным статьям; корпоративный налог составляет лишь около 10% и имеет единую ставку 21%, а способность технологических гигантов к трансграничной оптимизации налогов не компенсирует выпадающие доходы по НДФЛ, что образует парадокс «чем выше технологический прогресс, тем менее устойчива налоговая база».

В отчёте обозначаются потенциальные решения, такие как повышение налогов на прирост капитала и для состоятельных граждан, введение «цифрового налога на факторы производства» с коммерческих доходов крупных AI-моделей, а также введение «налога на роботов» для компенсаций технически безработных. Однако все эти меры сталкиваются с системными препятствиями: сложности администрирования при трансграничных потоках AI-активов, сильные политические позиции крупных технологических компаний, а также риск сдерживания инноваций при одностороннем повышении налоговой нагрузки. В заключение аналитики подчеркивают, что для адаптации налогово-бюджетной системы в эпоху AI потребуется длительная институциональная борьба, а проблема госдолга США в краткосрочной перспективе останется серьезным ограничением для национальной экономики.