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      2026年,我們或將面對一個嚴酷的現實!

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      文/識局智庫研究組

      2025年,在不確定性加劇的背景下,全球經濟看起來依然顯現出很高的韌性。

      但是,不得不說的是,警鐘已經敲響。

      2026年,我們或將面對一個嚴酷的現實。

      01

      這個嚴酷的現實就是“無就業繁榮”。

      此概念,由花旗全球宏觀策略團隊2025年11月在報告中首次提出。

      它深刻揭示的是一個AI 驅動的“增長但不增崗”的所謂”繁榮“景象。

      其完整的反饋循環是:AI 提升生產率→企業減少招聘→就業數據走弱→美聯儲降息→融資成本下降→企業加大 AI 資本支出→生產率再提升→就業數據進一步走弱……

      這個令人五味雜陳的“無就業繁榮”循環正在重塑我們的經濟現實。

      當前發生的變化是結構性的。

      在企業層面,核心競爭力已從員工規模轉向高質量數據、先進算法與強大算力。資本更多地流向GPU采購與大模型研發,而非按比例擴招員工。

      國際貨幣基金組織報告顯示,全球經濟增長預期已被上調至3.2%。

      但國際貨幣基金組織也評估,全球約 40%的就業崗位將受到人工智能的影響,其中發達經濟體比例高達 60%;約一半崗位面臨負面沖擊甚至消失,僅有一半可能因 AI 提升效率而受益。

      這種“增長卻不創造就業”的模式,正引發經濟學界對傳統理論范式的全面反思。

      著名經濟學家大衛·奧托爾指出,我們正進入一個“人類增強而非被替代”的AI發展階段,但這并未緩解人們對就業前景的普遍擔憂。

      02

      傳統經濟框架的核心假設正被動搖。

      2025年債券市場的表現已然說明,許多所謂“傳統框架”既不夠傳統,也難以稱為框架——例如“以房價定利率,用低頻數據指導高頻交易”,或“僅憑PPI和房價判斷通縮”。

      市場的邏輯結構正在發生根本性轉變。2025年市場奉行的“壞消息即好消息”邏輯——經濟差則降息預期升,繼而推動股債雙漲——很可能在2026年被徹底扭轉。

      若通脹持續走低、降息空間被快速定價,負面數據將再度被視為純粹的風險信號。屆時美債可能重獲避險屬性,而高估值的美股或面臨10%–15%的獲利回吐。

      美聯儲貨幣政策與就業市場之間的傳統關聯正在斷裂。過去,美聯儲通過利率調節平衡通脹與就業;但在AI驅動生產率提升、勞動力需求下降的背景下,這一機制的有效性已受到質疑。

      經濟學家保羅·克魯格曼近期指出,我們可能正面臨前所未有的政策困境:傳統貨幣政策工具或許已不足以應對技術進步帶來的結構性變革。

      03

      “硅基文明的效率讓碳基勞動顯得多余”,這句話聽起來很有點扎心,但它卻清晰地揭示出當代文明轉型的深層矛盾。

      以芯片、算法和數據為核心的硅基文明,正以前所未有的速度和規模,重塑依賴人類勞動的碳基文明社會經濟結構。

      過去幾年間,從制造業機器人到客服聊天機器人,從自動駕駛到AI診斷,硅基智能系統已逐步滲透并替代諸多人類工作崗位。

      世界經濟論壇報告預測,到2025年自動化將取代8500萬個工作崗位,同時創造9700萬個新崗位。然而,新崗位所需技能與被替代崗位之間存在顯著差距。

      這種替代不僅限于低技能工作。法律、金融分析、醫學診斷等高端專業工作,也正在被算法重新定義。一個AI律師可在數分鐘內解析成千上萬頁法律文件,而人類律師可能需要數月。

      著名未來學家尤瓦爾·赫拉利曾提出這樣的問題:“當算法比我們更了解自己時,人類的價值究竟體現在何處?”

      04

      市場正在全面重估價值體系。

      2025年黃金價格漲幅約60%,創歷史新高,這本身便是市場對未來不確定性的定價,而這種不確定性很大程度上源于對傳統經濟秩序被顛覆的預期。

      股市對“AI概念股”的高估值與對傳統行業的冷淡形成鮮明對比。截至2025年底,全球市值前十的公司中有七家為科技企業,它們的共同點在于正在構建或深度依賴硅基智能系統。

      投資邏輯的演變反映出對未來預期的分化。

      傳統上,投資者看重員工規模、固定資產和市場份額;而在AI時代,數據質量、算法能力與計算資源成為更關鍵的價值決定因素。

      債券市場同樣傳遞出對未來擔憂的信號。

      長期國債收益率曲線的異常變動,表明投資者對經濟增長模式存在分歧:一部分押注AI將持續推動生產率與經濟增長,另一部分則擔憂就業減少將抑制消費需求,最終拖累整體經濟。

      05

      面對硅基文明的效率優勢,人類勞動必須尋找新的價值坐標。

      在重復性、模式化工作被自動化取代的同時,創造力、情感聯結與復雜決策等人類特質顯得愈發珍貴。

      教育體系必須進行根本性變革。傳統側重知識記憶與標準化技能培養的模式,需逐步轉向注重批判性思維、創造性解決問題與情感智能的發展。

      芬蘭、新加坡等國已將編程與AI素養納入基礎教育,并同步加強藝術、哲學與倫理學教育。

      工作形態本身也在演變。靈活就業、項目制工作與平臺經濟使得傳統全職雇傭關系逐漸松動。

      據國際勞工組織數據,全球非標準就業形式占比已從2010年的約30%上升至2025年的近40%。

      在這一轉型過程中,全民基本收入等社會政策創新受到更廣泛的討論與實驗。芬蘭、加拿大和肯尼亞等國已開展不同形式的試點,探索在AI時代保障人類基本生活需求的新機制。

      市場仍在運行,但定價邏輯已然悄然轉變。經濟預測模型頻頻失靈,傳統分析框架日益力不從心,曾一度被憧憬的“股債雙牛”在流動性驅動下漸顯脆弱。

      在這場硅基效率與碳基勞動的深刻對撞中,我們必須(不得不)重新定義何謂“工作”、何謂“價值”,以及何謂真正的“進步”。

      未來已來,只是它在燦爛中看起來充滿泥濘……

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