币圈界报道：

库班建议对AI代币征税以应对技术扩张挑战

知名投资人马克·库班近期公开提议，应针对商业级人工智能系统处理的每百万个AI代币征收小额联邦税。他指出，此举不仅可为政府创造稳定财政收入，还能推动企业优化模型效率，缓解日益严峻的电力负荷压力。

借鉴加密监管经验，推动AI合规化进程

库班将当前AI发展态势与早期加密货币监管环境类比，强调初期对监管的抵触情绪终将被现实修正。他援引社交媒体观点表示，过去人们普遍认为立法会扼杀创新，而如今共识已转向：健全框架是技术规模化应用的前提。

聚焦大模型企业，开源项目免于征税

该税种设计主要覆盖运行大规模语言模型的商业服务商，不涉及开源生态或本地部署的小型系统。其征税逻辑类似消费税，依据实际使用量而非盈利状况计征，确保公平性并避免对创新主体造成过重负担。

税收收益用于债务削减与劳动者转型支持

库班预测，此项税收在初始阶段每年可贡献约100亿美元，随着生成式AI渗透至金融、医疗及公共管理领域，收入规模有望持续攀升。所筹资金可用于降低联邦赤字，或设立专项基金帮助因自动化失业的群体实现职业再定位。

能源消耗与全球竞争双重压力下的政策回应

随着数据中心成为高耗能核心节点，其对电网与水资源的需求正迅速上升。专家警告，若维持现有增长轨迹，未来十年内人工智能的能源需求可能呈现指数级跃升。库班主张通过经济手段引导企业提升能效，防止基础设施超载。

行业反对声音浮现，担忧国际竞争力受损

尽管构想具前瞻性，部分科技界人士提出异议。国防科技公司Anduril创始人帕尔默·拉奇警示，对AI使用征税可能导致美国企业成本上升，促使客户转向海外服务商，反而助长外国技术势力。同时，建立使用追踪机制也引发对政府过度监控的隐忧。

创新焦虑与监管共识间的平衡探索

自由意志主义者及初创企业代表则担忧，额外税负可能延缓关键技术突破，影响美国在全球人工智能竞赛中的领先地位。目前国会尚未表态支持，但这一讨论标志着政策制定者正从被动应对转向主动构建监管框架，寻求技术进步与社会可持续性的协同路径。