午方 AI 分析認爲，儘管市場普遍期待人工智能能重現二戰後或克林頓時期的債務化解奇蹟，但短期內其難以成爲解決美國債務問題的關鍵變量。據國聯民生證券研究報告披露，到 2025 年底，美國國債規模預計接近 38 萬億美元，淨利息支出亦將逼近 1 萬億美元大關。歷史數據顯示，美國曾兩次成功降低債務與 GDP 比率：1946 年至 1974 年間，依託戰後高速增長與技術變革，債務比率從超 100% 降至約 20%；20 世紀 90 年代，在互聯網革命與財政紀律雙重驅動下，1996 年至 2001 年年度預算盈餘平均達 3.2%。

然而，當前依靠人工智能減債面臨兩大結構性障礙。首先是生產率提升存在顯著滯後性，賓夕法尼亞大學估算顯示，2026 年至 2027 年人工智能對總要素生產率的貢獻上限僅爲 0.05% 至 0.1%，直至 2030 年代初纔有望達到 0.2%，遠不足以對沖現有財政壓力。其次是稅基侵蝕風險，鑑於個人所得稅和工資稅佔聯邦財政收入 85%，人工智能引發的勞動力替代與工資下行將直接衝擊主要稅源；而僅佔 10% 的企業所得稅（稅率 21%）難以彌補損失，且科技巨頭具備跨境避稅能力，形成'技術越發達、稅基越萎縮'的悖論。報告建議通過提高資本利得稅、徵收'數字服務稅'或'機器人稅'應對，但這些方案受限於跨境稅收管理難題、科技巨頭政治影響力及創新抑制風險，使得金融與稅收調整成爲長期制度博弈，美國債務問題短期內仍是經濟重大阻礙。