Trước khi AI trở thành hiện thực, các chính phủ sẽ phải đối mặt với một 'thỏa hiệp chính sách', Moody’s nói: Làm thế nào để xử lý khoản chi tiêu lớn và rủi ro nợ công

Trước khi trí tuệ nhân tạo thúc đẩy năng suất toàn cầu, các chính phủ sẽ phải đối mặt với một thực tế không mấy vui vẻ: Phần thưởng kinh tế lâu dài có thể còn nhiều năm nữa mới đến, trong khi các khoản chi phí đã đến hạn ngay bây giờ.

Video đề xuất

Hãy lắng nghe những người lạc quan, và sự bùng nổ kinh tế dựa trên AI đang ở ngay trước cửa. Mô hình Ngân sách Penn Wharton dự đoán AI sẽ góp thêm 1,5% vào GDP và năng suất trong thập kỷ tới. Goldman Sachs nói rằng nó có thể tăng thêm tới ba điểm phần trăm năng suất mỗi năm. Đến giữa thập kỷ 2030, Vanguard cho rằng AI có thể tăng sản lượng lao động lên 20%.

Theo xếp hạng của Moody’s, sự bùng nổ năng suất toàn cầu do AI mang lại sẽ trị giá 1,5% mỗi năm, trung bình qua 106 quốc gia, theo một ghi chú 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 nữa trong tương lai. AI có thể mang lại lợi ích lớn cho năng suất, nhưng các quốc gia trước tiên sẽ phải vượt qua một cảnh quan phức tạp và tốn kém khi xây dựng hạ tầng kỹ thuật số và hỗ trợ lực lượng lao động bị gián đoạn, các nhà phân tích của Moody’s cảnh báo.

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

Phần thưởng muộn màng

Chắc chắn, việc áp dụng AI có thể mang lại một số lợi ích tài chính nghiêm trọng cho chính phủ, bao gồm tăng trưởng cao hơn, thu ngân sách thuế doanh nghiệp và thuế tài sản mạnh hơn, và cải thiện quản lý thuế. Việc số hóa dựa trên AI cũng có thể lấp đầy các khoảng trống tuân thủ, có thể tăng thêm tới 1,3% GDP trong doanh thu cho các quốc gia có hệ thống thực thi yếu, theo Moody’s trích dẫn dữ liệu của IMF.

Tuy nhiên, ghi chú này cảnh báo không nên xem AI như một “phần thưởng tài chính ngay lập tức.” Trước khi năng suất thực sự phát huy, các chính phủ phải đối mặt với các chi phí ban đầu có thể gây căng thẳng ngân sách đã bị nợ nần sau đại dịch. Chi tiêu của chính phủ dành riêng cho AI vẫn còn khiêm tốn — thường chỉ chiếm một phần nhỏ của phần trăm GDP — nhưng một biển chi phí ẩn có thể khiến quá trình chuyển đổi trở nên khó khăn hơn nhiều đối với ngân sách.

Hãy xem xét cuộc khủng hoảng năng lượng: Nhu cầu điện năng của các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ hơn gấp đôi vào năm 2030, theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế, buộc phải nâng cấp lưới điện, hệ thống nước và kết nối. Các lưới điện nhà nước của Trung Quốc đang bắt đầu mở rộng 5 nghìn tỷ nhân dân tệ (722 tỷ USD), tương đương 4% GDP, dành riêng cho AI và trung tâm dữ liệu, theo Moody’s. Quỹ Đầu tư Qatar đã công bố một dự án trị giá 20 tỷ USD (chiếm 9% GDP của quốc gia) để phát triển trung tâm dữ liệu AI và hạ tầng tính toán. Và ở Hàn Quốc, mặc dù chi tiêu liên quan đến AI chỉ chiếm 0,4% GDP, quỹ tài sản quốc gia mới thành lập của nước này gần như dành riêng cho các ngành công nghệ cao bao gồm AI và chip, đồng thời dự kiến sẽ huy động một kho dự trữ trị giá 5,7% GDP trong năm năm tới.

Các dự án vay nợ này tạo ra “rủi ro tài chính gián tiếp nhưng có thể đáng kể,” các nhà phân tích viết. Ngoài hạ tầng, các chính phủ sẽ phải lên kế hoạch cho các gián đoạn lao động và các hỗ trợ xã hội liên quan. IMF ước tính 40% việc làm toàn cầu — và 60% ở các nền kinh tế phát triển — có thể bị ảnh hưởng bởi AI, đặc biệt là các vai trò đòi hỏi kỹ năng cao, có thể làm giảm thuế tiền lương trong khi tăng nhu cầu đào tạo lại và các mạng lưới an toàn xã hội.

“Sự giảm sút trong doanh thu thuế dựa trên lao động có thể bù đắp hoặc vượt quá các lợi ích thuế liên quan đến AI,” Moody’s lưu ý, lặp lại các lời kêu gọi tương tự từ IMF rằng chính sách tài khóa cần bao gồm thuế tiến bộ và các biện pháp bảo vệ xã hội để giảm thiểu tác động ngân sách liên quan đến AI.

Chưa rõ ràng

Đối với Mỹ, rủi ro của quá trình chuyển đổi này đặc biệt cao. Là trung tâm chính của sự bùng nổ hạ tầng AI toàn cầu, Mỹ dự kiến sẽ chiếm phần lớn trong số 3 nghìn tỷ USD đầu tư liên quan đến trung tâm dữ liệu trong năm năm tới, theo dự báo của Moody’s. Tuy nhiên, sự dẫn đầu này đi kèm với một khoản phí vào cửa lớn: yêu cầu lớn về lưới điện và kết nối kỹ thuật số, đòi hỏi chi tiêu khổng lồ trước khi các lợi ích về năng suất thực sự bắt đầu thể hiện rõ ràng.

Mô hình Penn-Wharton trong một phân tích sơ bộ cho thấy AI có thể giảm thâm hụt ngân sách 400 tỷ USD vào năm 2035. Nhưng Văn phòng Ngân sách Quốc hội (CBO) lại xem AI và các khoản đầu tư liên quan như những yếu tố không chắc chắn trong dự báo tài chính và kinh tế của Mỹ. Trong khi CBO dự đoán AI sẽ nâng cao năng suất tổng thể thêm 1% trong thập kỷ tới, báo cáo ngân sách mới nhất của họ thừa nhận rằng dự đoán này “rất không chắc chắn.” Nếu việc áp dụng chậm hoặc chi phí cao hơn dự kiến, điều này sẽ ảnh hưởng đáng kể đến tăng trưởng GDP và doanh thu của chính phủ.