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 20 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。过去两个月，长端收益率几乎直线上行。文中提到，财政部长贝森特两次加码回购干预，但每次只换来一天喘息，次日市场又回到原来的走势。
作者认为，赤字扩大、油价走高、美联储重新加息都是真实存在的推动因素，但这些并不是这一轮行情中的新变量。真正不同的地方，在于需求端出现了一个几乎不看价格的长期借款人。
AI 融资需求正在争夺长期资金
文章称，为了建设数据中心和算力设施，科技巨头正以创纪录的速度发行超长期债券，而且对利率并不敏感。
截至 8 月，五大超大规模云厂商今年发债规模已逼近 2300 亿美元，超过去年的两倍，其中大量债券集中在 20 年、30 年甚至 40 年期限。
文中列举了几笔代表性交易。Meta 成立仅 22 年，去年 10 月发行了一笔 40 年期债券，规模达到 300 亿美元，刷新公司债单笔发行纪录；今年 4 月，Meta 又追加发行 250 亿美元。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。
对于这些公司为何不在意利率，文中援引贝森特 8 月接受采访时的说法称，这些企业借钱时根本不看利率，因为它们相信 AI 的回报足以覆盖当前融资成本。按这一逻辑，利率上升原本应当抑制借款冲动的机制，在 AI 投资需求面前失效了。
而市场上愿意锁定长期资金的买家并没有同步增加。养老基金、保险公司和长久期债券基金仍是长端的主要承接力量，资金规模有限。资金流向科技公司的长期公司债，就意味着流向美国国债的资金减少。
文章举例称，Alphabet 的 30 年期公司债收益率达到 6.4%，美国国债若想把资金吸引回来，只能继续抬高自身收益率。
作者将这一现象称为一场“反向挤出”：过去通常是政府发债挤出私人投资，如今则是 AI 巨头把政府挤出债券市场。
野村估计，仅科技巨头就借走了约 2000 亿美元长期资金，相当于美国财政部全年中长期国债发行量的四分之一。投资级债券基金今年也在减持国债、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的规模。
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，本身就改变了原有定价规则。相比之下，贝森特的回购操作规模每次不过数十亿美元，放在超过 30 万亿美元的国债市场中影响有限，而且回购只能调整国债自身期限结构，无法改变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端利率，而更高的利率又反过来抬升 AI 项目的融资成本。AI 巨头发行新债时支付的额外溢价，已从去年的 2 个多基点升至 12 个基点。
AI 繁荣未必扩大美国政府税基
文章称，如果问题只是 AI 与财政部争夺长期资金，局面并非无解。若 AI 最终显著推高经济增速，税收理论上可能跟上，政府偿债压力也会减轻，收益率有机会回落。
但作者提出，AI 繁荣未必会扩大政府税基。即便生产率和 GDP 上升，美国政府的偿债能力也可能恶化，这种压力同时体现在远期和近期。
从远期看，美国联邦收入中，个税和社保税合计占比超过四分之三，财政收入高度依赖工资单。文章认为，AI 的经济效应恰恰可能压缩劳动价值和劳动收入：企业用更少的人完成更多工作，利润上升，但工资总额下降，政府从个税和社保税中获得的收入也会减少。文中称，若 AI 使劳动收入占 GDP 比重下降 10 个百分点，多数发达国家财政都会面临严重问题。
从近期看，文章提到 2025 年通过的《大而美法案》大幅削减了美国公司税，并恢复资本支出当年全额抵税政策。作者认为，这项政策原本意在刺激投资，但对本就准备大规模投入数据中心的科技巨头来说，更像是一笔额外收益。
微软 7 月披露，当期应缴税款为 25 亿美元，而去年同期为 141 亿美元，降幅约八成，但利润却在快速增长。文章将这一现象归因于折旧带来的税务效果。美国国会预算办公室 9 月数据也显示，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、债务与利息负担继续累积
在作者看来，收入收缩、支出扩张、税收下滑，最终都会把赤字继续推向发债融资。本财年前 11 个月，美国联邦赤字已达到 2 万亿美元；8 月国债总额刚刚突破 40 万亿美元；仅利息支出每年就约 1 万亿美元。
文章认为，在现有体制下，寄望 AI 通过扩大现有税基来缓解财政压力，并不现实。
文中观点：AI 越成功，税负压力越可能转向其利润
作者最后指出，AI 越成功，对劳动的替代可能越彻底，美国政府从工资单上获得的税收就越少。
与此同时，政府支出未必会下降，反而可能上升，因为更多人需要再培训和福利支持。随着财政缺口扩大，政府能够征税的对象，可能只剩下仍在扩张的 AI 利润。
文章据此判断，即便 AI 最终取得成功，也难以避开更重的税负压力。