對人工智慧（AI）的算力課稅，曾被視為另類的構想，如今隨著AI這種先進科技可能造成就業衝擊和財富集中等社會問題，「算力稅」（compute tax）這個議題預料將成為美國選舉時的主流訴求。

這個構想並非全新。早在2017年，創辦人蓋茲就曾提出「機器人稅」，遠早於等AI工具成為家喻戶曉的名字。近日，億萬富翁、慈善機構Arnold Ventures共同主席阿諾德（John Arnold）在X上重提此構想，他寫道，「限制AI過度發展的唯一方式，是開始將課稅對象從勞動力轉向算力」，並說「一般選民需要切身感受到AI帶來的好處」。

維吉尼亞大學達頓商學院的經濟學教授柯瑞尼克指出，課稅通常有兩個理由：一是增加稅收，二是透過提高成本來抑制某項活動的成長。算力稅可以兩者兼顧，既能分享AI的經濟果實，也能為帶來的相關衝擊踩煞車。

曾參加過民主黨美國總統初選、前進黨共同主席楊安澤是積極的倡議者。他警告，AI將先消滅白領工作，再蔓延至卡車司機等其他普通職業。他說：「我們現在已到了需要設法保住工作的關頭。」他也說，最大的AI公司目前所繳的稅，「遠遠不及AI最終將創造和吸走的價值」。

2024諾貝爾經濟學獎得主、MIT創業學教授賽門．強森（Simon Johnson）也認為，算力稅是壓抑自動化步伐的合理政策工具，可以降低企業以資料中心取代數萬名員工的誘因，「你要創造新的工作任務，要提振勞動需求，而這正是科技業現在做得不夠的地方。」

至於誰來繳稅？目前有兩個主要討論方向。一是直接對資料中心業者課稅；二是對企業和個人用戶的「符元」（token）用量課稅，token是AI的基本計量單位。

不過，柯瑞尼克坦承，目前AI算力的支出規模還不夠大，算力稅產生的稅收未必可觀。他說：「可以籌到一點錢，但不會產生實質的重大影響。」

此外，耶魯大學副教授芮斯崔波也提醒，AI目前已廣泛應用於新藥研發、天氣預測、詐欺偵測和流行病學模型。

他質疑：「為什麼要拉高這些應用的成本？」他也警告，對算力課稅可能只會把美國AI產業推向海外，並指出大多數經濟學家認為這種稅「沒有必要，或者太過粗糙」。

史丹福數位經濟實驗室主任布林優夫森主張，更好的解方是讓AI輔助人類工作而非取而代之，同時搭配更靈活的附帶福利和職業再培訓計畫。他說：「算力稅的矛頭搞錯了方向。」