9 月 24 日，美国长债全线下跌，30 年期国债收益率升至 5.48%，创二十年新高；10 年期国债收益率突破 5.2%，达到金融危机以来高位。文中提到，财政部长贝森特两次通过回购干预，市场都只获得短暂喘息，随后收益率再度上行。
文章认为，赤字扩大、油价走高、美联储重新加息，都是这一轮长端收益率上行的推力，但真正不同于以往的新变量，出现在需求端：AI 巨头正以几乎不看利率的方式，大规模进入超长期融资市场。
AI 融资需求被指正在挤占美国财政部的长期资金
为建设数据中心和算力设施，科技巨头正在以创纪录的速度发行超长期债券。根据文中数据，截至 8 月，五大超大规模云厂商今年发债规模已接近 2300 亿美元，是去年全年的两倍以上，且相当一部分集中在 20 年、30 年和 40 年期限。
文中列举了多笔融资案例。Meta 成立不过 22 年，但在去年 10 月发行了一笔 40 年期债券，单笔规模达到 300 亿美元，刷新公司债单笔发行纪录。今年 4 月，Meta 又追加 250 亿美元发债。Alphabet 发行了百年期英镑债，亚马逊在 3 月单次融资 540 亿美元。甲骨文目前评级只比垃圾级高两档，自由现金流为负，但仍持续发债。
文章援引贝森特 8 月接受采访时的说法称，这些公司借钱时并不看利率，因为它们相信 AI 的回报足以覆盖当下的融资成本。按这一逻辑，利率上行原本应当抑制借款需求，但对 AI 相关融资并没有起到正常的约束作用。
而长期资金的主要配置者，如养老基金、保险公司和长久期债券基金，资金规模有限。文章称，当资金流向科技公司的长期债券，就不会流入美国国债。以 Alphabet 30 年期公司债收益率 6.4% 为例，美国国债如果要争夺这部分资金，只能通过更高收益率吸引买盘。
文中将这一现象称为“反向挤出”：过去常见的是政府发债挤出私人投资，现在则变成 AI 巨头把政府挤出债券市场。
野村估计科技巨头借走约 2000 亿美元长期资金
据文中引用的野村估计，科技巨头合计借走了约 2000 亿美元长期资金，占美国财政部全年中长期国债发行量的四分之一。与此同时，投资级债券基金今年在减持国债、增持公司债，外国私人资金买入美国公司债的规模也已超过买入美国国债。
文章认为，一个体量庞大且对价格不敏感的私人借款人长期停留在长端市场，本身就改变了市场运行规则。相比之下，贝森特的回购操作每次不过数十亿美元，放在规模超过 30 万亿美元的国债市场中影响有限，而且这类操作只能调整国债自身的期限结构，无法干预科技巨头的发债节奏。
文中还提到一个自我强化的循环：科技巨头发债推高长期利率，而更高的利率又抬升 AI 项目的融资成本。文章称，AI 巨头发行新债所支付的额外溢价，已从去年的 2 个多基点升至 12 个基点。
AI 繁荣被指未必扩大税基，反而可能削弱财政收入
文章进一步提出，如果 AI 只是与美国财政部争夺资金，问题尚有缓冲空间，因为一旦 AI 成功推动经济增长，税收理论上可能跟上。但文中判断，AI 繁荣未必会扩大政府税基，生产率和 GDP 上升的同时，美国政府偿债能力反而可能恶化。
这一恶化在远期和近期两个维度表现得较为明显。
远期：劳动收入占比下降可能侵蚀个税和社保税
文章指出，美国个税和社保税合计占联邦收入的四分之三以上，财政收入高度依赖工资性收入。但 AI 的经济效应之一，是在企业用更少劳动力完成更多产出的同时，提高利润、压低工资总额。这样一来，政府从个税和社保税中获得的收入就会减少。
文中举例称，若 AI 令劳动收入占 GDP 的比重下降 10 个百分点，多数发达经济体的财政都将面临较大压力。
近期：资本支出全额抵税令公司税收入承压
文章称，2025 年通过的《大而美法案》恢复了资本支出当年可全额抵税的政策，原意是刺激投资，但对本就大举投入数据中心建设的科技巨头来说，这更像是额外收益。
微软 7 月披露的数据显示，其当期应缴税款仅为 25 亿美元，而去年同期为 141 亿美元，降幅接近八成，但利润却在增长。文章将这一变化归因为折旧抵税效应。
美国国会预算办公室 9 月数据也被文中用来佐证这一趋势：本财年前 11 个月，公司所得税收入同比下跌四分之一，减少近 1000 亿美元。
赤字与利息支出承压，文中称 AI 最终可能被征收重税
文章称，在收入萎缩、支出扩张的情况下，美国财政缺口只能继续依赖发债弥补。本财年前 11 个月，联邦赤字已达 2 万亿美元；截至 8 月，国债总额已超过 40 万亿美元，年度利息支出约 1 万亿美元。
按照文中的推演，在现有体制下，指望 AI 通过扩大现有税基来缓解财政压力并不现实。AI 越成功，对劳动的替代可能越彻底，政府从工资单中取得的税收就越少；与此同时，再培训和福利支出未必下降，反而可能上升。
文章最后判断，随着财政缺口继续扩大，政府最终只能把征税目标转向仍在扩张的部分，也就是 AI 创造的利润。这意味着，即便 AI 最终取得商业成功，也可能面临更高税负。
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