2028年全球智能危機——一份來自未來的金融歷史思想實驗（中文版）

原標題：《2028年全球智力危機》：當人類智力不再稀缺 中產(chǎn)階級的黃昏到來？

編者按：研究機構(gòu)Citrini Research近期發(fā)布了一份關于人工智能經(jīng)濟風險的假設性報告，引發(fā)了市場廣泛關注和討論?。報告原標題為《2028全球智能危機——來自未來的金融史思想實驗》（THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS: A Thought Exercise in Financial History, from the Future），該報告明確聲明其?唯一目的是模擬一個相對未被充分研究的情景，是一個“思想實驗”而非預測?。

報告設定了一個假想的時間點——?2028年6月?，并描繪了人工智能（AI）快速發(fā)展可能引發(fā)的連鎖經(jīng)濟危機。報告提出了幾個核心概念：

“AI效率悖論”：AI的成功可能導致經(jīng)濟不穩(wěn)定。其推演的核心風險鏈條包括：??白領大規(guī)模失業(yè)?：AI替代復雜白領勞動，導致“智能溢價”消失，中產(chǎn)階層收入結(jié)構(gòu)受損。??

?“幽靈GDP”與消費萎縮?：即企業(yè)利潤因AI增效而增長，但被替代的勞動力消費能力下降，貨幣流通速度放緩，形成“產(chǎn)出增長但消費引擎失速”的“幽靈GDP”現(xiàn)象。??

?商業(yè)模式瓦解?：AI代理消除交易摩擦，威脅到建立在人類惰性、信息不對稱和品牌依賴上的商業(yè)模式，如?軟件服務（SaaS）、中介平臺（外賣、旅行預訂）、支付處理（信用卡交換費）以及私募信貸?等。

報告由Citrini Research和Alap Shah撰寫。

Shah一直活躍于紐約， 自 2024 年 9 月起，擔任 Littlebird 的CEO；自 2011 年 3 月起，他在佛羅里達州擔任 Lotus Technology Management 的管理合伙人，投資二級市場股票、從事風險投資并以AI方式孵化科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)；自 2013 年 4 月起，他在舊金山灣區(qū)擔任 Thistle 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼董事長；此前，他曾聯(lián)合創(chuàng)立 Sentieo——一家由 AI 驅(qū)動的金融搜索平臺，該公司后來被 AlphaSense 收購。他在 2011 年 12 月至 2020 年 9 月期間擔任CEO，并于 2020 年 9 月至 2022 年 5 月?lián)味麻L。

他畢業(yè)于哈佛大學，主修經(jīng)濟學，畢業(yè)后的兩年曾在頂級對沖基金Citadel LLC擔任分析師。

以下為報告的中文版全文，現(xiàn)標題為編者所擬：

序言

如果我們對人工智能的樂觀預期繼續(xù)正確的話……但實際情況卻是悲觀的，那該怎么辦？

以下只是一個情景描述，并非預測。這既不是關于熊的色情內(nèi)容，也不是人工智能末日論的幻想小說。本文的唯一目的就是模擬一個目前較少被探討的情景。我們的朋友阿拉普·沙提出了這個問題，我們一起頭腦風暴出了答案。我們撰寫了這一部分內(nèi)容，他還另外寫了兩部分，可以在這里找到。

希望閱讀完這篇文章后，你能更好地應對人工智能導致經(jīng)濟日益復雜化所帶來的潛在風險。

這是2028年6月CitriniResearch發(fā)布的宏觀報告，詳細闡述了全球情報危機的進展及其后果。

宏觀備忘錄 智力過剩的后果

2026年2月22日—2028年6月30日

今天上午公布的失業(yè)率為10.2%，比預期高出0.3個百分點。受此數(shù)據(jù)影響，市場下跌2%，標普500指數(shù)較2026年10月高點累計下跌38%。交易員們已經(jīng)麻木了。六個月前，這樣的財報會觸發(fā)熔斷機制。

兩年時間而已。從“可控”和“特定行業(yè)受影響”的狀態(tài)，經(jīng)濟狀況已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化，完全不再是我們?nèi)魏稳碎L大時所熟悉的模樣。本季度的宏觀報告試圖重現(xiàn)這一演變過程，對危機前的經(jīng)濟狀況進行事后分析。

人們的興奮情緒顯而易見。到2026年10月，標準普爾500指數(shù)逼近8000點大關，納斯達克指數(shù)突破30000點。由于勞動力過剩導致的首批裁員始于2026年初，而這些裁員確實達到了預期的效果：企業(yè)利潤率上升，盈利表現(xiàn)優(yōu)異，股價也持續(xù)上漲反彈。創(chuàng)紀錄的企業(yè)利潤又被重新投入到了人工智能計算領域。

用作標題的經(jīng)濟數(shù)字依然相當不錯。名義GDP的年化增長率始終保持在一位數(shù)中高水平。生產(chǎn)率持續(xù)上升，每小時實際產(chǎn)出增速達到了20世紀50年代以來的最高水平，這一增長的推動力來自那些無需睡覺、不會請病假且無需健康保險的智能機器人。

隨著勞動力成本的消失，計算機行業(yè)的所有者財富激增。與此同時，實際工資增長卻停滯不前。盡管政府一再宣稱生產(chǎn)力創(chuàng)下新高，但白領工人仍被機器取代，被迫從事低薪工作。

當消費者經(jīng)濟出現(xiàn)裂痕時，經(jīng)濟評論家們提出了“幽靈GDP”這一概念：指那些出現(xiàn)在國民經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，但實際上并未流入實體經(jīng)濟的產(chǎn)出。

人工智能在各個方面都超出了預期，市場也完全被人工智能主導。唯一的問題是……經(jīng)濟卻并非如此。

從一開始就應該很清楚，北達科他州一個GPU集群所產(chǎn)生的產(chǎn)出，相當于之前曼哈頓中城1萬名白領的產(chǎn)出，與其說是經(jīng)濟靈丹妙藥，不如說是經(jīng)濟瘟疫。貨幣流通速度停滯不前。以人為本的消費經(jīng)濟（當時占GDP的70%）萎縮了。如果我們當初問問這些“造錢機器”在非必需品上的支出是多少，或許就能更早明白這一點了。（提示：零。）

人工智能能力提升，企業(yè)對勞動力的需求減少，白領裁員增加，失業(yè)工人消費減少，利潤壓力迫使企業(yè)加大在人工智能方面的投資，人工智能能力再度提升……

這是一個沒有自然制動機制的負反饋循環(huán)。

人工智能的替代效應不斷加?。喊最I工作者的賺錢能力（進而他們的消費能力）受到了結(jié)構(gòu)性削弱。他們的收入是13萬億美元抵押貸款市場的基石，這迫使貸款機構(gòu)重新評估優(yōu)質(zhì)抵押貸款是否仍具有投資價值。

十七年來沒有真正的違約周期，導致私募股權(quán)公司熱衷于那些假設經(jīng)常性收入會持續(xù)穩(wěn)定的軟件項目。2027年中，由于人工智能技術的沖擊而引發(fā)的第一波違約事件，挑戰(zhàn)了這一假設。

如果問題僅限于軟件層面，那么還尚可控制。但事實并非如此。到2027年底，它已經(jīng)威脅到了所有依賴中介服務的商業(yè)模式。許多依靠利用人類行為中的摩擦來盈利的公司紛紛倒閉。

事實證明，這個系統(tǒng)實際上是一系列與白領生產(chǎn)力增長相關的連鎖投注。2027年11月的崩盤只是加速了原本就存在的所有負面反饋循環(huán)而已。

我們幾乎等了整整一年，希望“壞消息其實也是好消息”。政府開始考慮相關方案，但公眾對政府能否有效實施救援措施的信心已大幅下降。政策反應向來滯后于經(jīng)濟現(xiàn)實，而目前缺乏全面的應對計劃，恐將進一步加劇通縮螺旋。

如何開始

2025年底，智能編碼工具的功能有了階躍式的提升。

使用Claude Code或Codex的熟練開發(fā)人員現(xiàn)在只需幾周時間就能復制出中端SaaS產(chǎn)品的核心功能。雖然無法做到完美，也無法處理所有邊緣情況，但已經(jīng)足夠好，以至于負責審核每年50萬美元續(xù)費費用的首席信息官開始思考：“如果我們自己開發(fā)這個產(chǎn)品會怎樣？”

財政年度通常與日歷年一致，因此2026年的企業(yè)支出計劃早在2025年第四季度就已確定，當時“智能體人工智能”還只是個熱門詞匯。年中評估是采購團隊首次在充分了解這些系統(tǒng)實際功能的情況下做出決策。一些團隊甚至親眼目睹了內(nèi)部團隊在短短幾周內(nèi)就搭建出原型系統(tǒng)，并成功復制了價值六位數(shù)的SaaS合同。

那年夏天，我們采訪了一位財富500強企業(yè)的采購經(jīng)理。他跟我們講了他的一次預算談判經(jīng)歷。銷售人員原本打算沿用去年的策略：每年漲價5%，老套的“你們的團隊依賴我們”的說辭。采購經(jīng)理告訴他，他一直在和OpenAI洽談，希望他們能讓“前線部署的工程師”使用AI工具，徹底取代現(xiàn)有供應商。最終，OpenAI以七折的價格續(xù)約。他說，這已經(jīng)算是不錯的結(jié)果了。而像Monday.com、Zapier和Asana這樣的“長尾SaaS”公司，情況就糟糕得多。

投資者早已做好準備，甚至預料到長尾技術會受到重創(chuàng)。盡管它們可能占典型企業(yè)技術棧支出的三分之一，但顯然也面臨著風險。然而，記錄系統(tǒng)本應免受干擾。直到 ServiceNow 的 2026 年第三季度報告發(fā)布后，反身性的機制才變得更加清晰。

直到ServiceNow公布2026年第三季度報告后，這種反射機制才變得更加清晰明了：

ServiceNow凈新增年度合同價值 (ACV) 增速從23%放緩至14%；宣布裁員15%并推出“結(jié)構(gòu)效率提升計劃”；股價下跌18%。來源：彭博社，2026年10月

SaaS并非“死氣沉沉”。在內(nèi)部開發(fā)與維護系統(tǒng)方面，依然存在成本效益分析的問題。不過內(nèi)部開發(fā)只是一種選擇，這一因素也會被納入定價談判中?；蛟S更重要的是，競爭格局已經(jīng)發(fā)生了變化。人工智能的普及使得新功能的開發(fā)和上線變得更加容易，因此產(chǎn)品差異化逐漸消失。傳統(tǒng)企業(yè)不得不在定價上展開惡性競爭——既與同行競爭，也要與新興的挑戰(zhàn)者抗衡。由于代理編碼能力的提升，且沒有舊有成本結(jié)構(gòu)的束縛，這些新興企業(yè)敢于積極搶占市場份額。

這些系統(tǒng)的相互關聯(lián)性直到現(xiàn)在才被充分認識到。ServiceNow曾經(jīng)銷售許可證。當《財富》500強客戶削減15%的勞動力時，他們也取消了15%的許可證。那些通過人工智能實現(xiàn)裁員、從而提升客戶利潤率的舉措，實際上卻在破壞企業(yè)自身的收入來源。

那家銷售工作流程自動化產(chǎn)品的公司，因更先進的工作流程自動化技術而受到?jīng)_擊。為應對這一挑戰(zhàn)，該公司選擇裁員，并用節(jié)省下來的資金來支持那些正在顛覆其業(yè)務的技術研發(fā)。

他們還能做什么呢？坐以待斃、慢慢等死嗎？那些最受人工智能威脅的公司，反而成了人工智能最積極的采用者。

事后看來這似乎理所當然，但當時并非如此（至少對我來說是這樣）。傳統(tǒng)的行業(yè)顛覆模型認為，現(xiàn)有企業(yè)會抵制新技術，從而失去市場份額，逐漸衰落?？逻_、百視達和黑莓就是這樣的例子。但2026年的情況有所不同：現(xiàn)有企業(yè)之所以沒有抵制新技術，是因為他們根本無力抵抗。

隨著股票價格下跌40-60%，各董事會也要求公司給出解釋，那些面臨人工智能威脅的公司只能采取唯一的辦法：削減員工人數(shù)，將節(jié)省下來的資金用于投資人工智能工具，再利用這些工具以更低的成本維持生產(chǎn)。

各公司的個體決策看似合理，但總體后果卻十分災難性。節(jié)省下用于人力成本的每一美元都被投入到了人工智能研發(fā)中，這反而為下一輪裁員創(chuàng)造了條件。

軟件行業(yè)僅僅是個開始而已。當投資者們爭論SaaS公司的估值是否已觸底時，他們忽略了這樣一個事實：這種自我強化的循環(huán)早已超越了軟件領域。那種促使ServiceNow削減員工數(shù)量的邏輯，其實也適用于所有具有白領成本結(jié)構(gòu)的公司。

當摩擦力變?yōu)榱銜r

到2027年初，LLM的使用已成為默認選項。人們在使用人工智能代理，甚至不知道人工智能代理是什么，就像那些從未了解過“云計算”的人使用流媒體服務一樣。他們看待人工智能代理的方式，就像看待自動補全或拼寫檢查一樣——手機現(xiàn)在自動具備的功能。

Qwen 的開源智能購物助手是人工智能處理消費者決策的催化劑。短短幾周內(nèi)，所有主流人工智能助手都集成了某種智能購物功能。精簡的模型意味著這些智能助手不僅可以在云端運行，還可以在手機和筆記本電腦上運行，從而顯著降低了推理的邊際成本。

真正令投資者感到不安的是，這些代理并非被動等待用戶請求，而是根據(jù)用戶的偏好在后臺運行。商業(yè)不再是一系列獨立的人工決策，而變成了一個持續(xù)不斷的優(yōu)化過程，全天候為每一位聯(lián)網(wǎng)消費者服務。到2027年3月，美國人均日消費代幣量將達到40萬枚，是2026年底的10倍。

鏈條上的下一個環(huán)節(jié)已經(jīng)開始斷裂——中介。

過去五十年，美國經(jīng)濟在人類局限性之上構(gòu)建了一層巨大的尋租機制：做事需要時間，耐心會耗盡，品牌知名度可以替代勤奮，而且大多數(shù)人為了避免點擊量，寧愿接受低價。數(shù)萬億美元的企業(yè)價值都依賴于這些限制的持續(xù)存在。

一切都始于一個簡單的過程：代理人消除摩擦。

即使數(shù)月未使用，訂閱和會員資格仍會自動續(xù)訂。試用期結(jié)束后，價格悄然翻倍。所有這些都被重新包裝成代理人可以談判的“人質(zhì)危機”。作為整個訂閱經(jīng)濟體系賴以建立的指標——平均客戶終身價值——顯著下降。

消費者代理開始改變幾乎所有消費者交易的運作方式。

人類在購買一盒蛋白棒之前，根本沒有時間在五個競爭平臺上進行價格比對。但機器可以。

旅游預訂平臺由于操作最簡單，很快就被淘汰了。到2026年第四季度，我們的代理商能夠比任何平臺更快、更便宜地安排完整的行程（包括機票、酒店、地面交通、會員積分優(yōu)化、預算限制和退款）。

保險續(xù)保制度進行了改革，此前該制度的整個續(xù)保模式都依賴于投保人的被動續(xù)保行為。每年都會重新比較不同保險公司保單的代理人，打破了保險公司從被動續(xù)保中獲得的15%到20%的保費收入。

財務咨詢、稅務籌劃、日常法律事務——任何服務提供商的價值主張最終都是“我會幫你處理那些讓你覺得繁瑣的復雜事務”的領域都受到了沖擊，因為從業(yè)人員覺得這些事情并不繁瑣。

即使是我們曾以為人際關系價值至上的領域，也暴露出脆弱的一面。房地產(chǎn)行業(yè)，由于經(jīng)紀人和消費者之間存在信息不對稱，買家?guī)资陙硪恢比萑讨?-6%的傭金，但隨著配備MLS訪問權(quán)限和數(shù)十年交易數(shù)據(jù)的AI經(jīng)紀人能夠瞬間復制知識庫，這種不對稱的局面迅速瓦解。一篇發(fā)表于2027年3月的賣方文章將其標題定為“經(jīng)紀人之間的暴力”。主要都市地區(qū)的買方傭金中位數(shù)已從2.5-3%壓縮至1%以下，而且越來越多的交易甚至完全沒有買方經(jīng)紀人的參與。

我們高估了“人際關系”的價值。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，人們所謂的很多關系，只不過是和一張友善的面孔之間的摩擦而已。

這僅僅是中介層變革的開始。成功的公司曾花費數(shù)十億美元來有效地利用消費者行為和人類心理的怪癖，而這些怪癖如今已不再重要。

那些以價格和適配性為優(yōu)化目標的機器，不會在意你最喜歡的應用程序，也不會在意你過去四年里經(jīng)常訪問的網(wǎng)站，更不會被精心設計的結(jié)賬體驗所吸引。它們不會感到疲倦，也不會選擇最簡單的方案，更不會默認“我總是從這里訂購”。

這摧毀了一種特殊的護城河：習慣性的中介。DoorDash（DASH US）是典型代表。

代碼代理的出現(xiàn)大大降低了外賣應用的準入門檻。一個合格的開發(fā)者只需幾周就能推出一款功能齊全的競品應用，而事實上，數(shù)十家開發(fā)者都這么做了，他們通過將90%到95%的配送費直接支付給司機，成功吸引了DoorDash和Uber Eats的司機。多平臺集成的控制面板讓零工人員可以同時追蹤來自二三十個平臺的訂單，徹底打破了現(xiàn)有平臺賴以生存的鎖定效應。市場一夜之間碎片化，利潤空間被壓縮到幾乎為零。

各種代理加速了破壞過程的兩端。它們先是扶持競爭對手，然后再利用這些對手來為自己謀利。DoorDash的競爭優(yōu)勢在于“你餓了又懶，這個應用就在你的主屏幕上”。但代理沒有主屏幕，它會同時查看DoorDash、Uber Eats、餐廳的官方網(wǎng)站以及二十個其他類似平臺，從而每次都能選擇費用最低、配送最快的服務。

機器根本不存在用戶對應用的忠誠度，而這正是該商業(yè)模式的基礎。

這頗具詩意，或許是整個故事中為即將失去工作的白領提供幫助的唯一例子。當他們成為送貨司機后，至少有一半的收入不會流入優(yōu)步和達美樂的口袋。當然，隨著自動駕駛汽車的普及，這種科技帶來的便利并沒有持續(xù)太久。

一旦代理人控制了交易，他們便開始尋找更大的回形針。

價格匹配和聚合的工作量是有限的。要想持續(xù)為用戶節(jié)省費用（尤其是當代理商開始相互交易時），最有效的辦法就是取消費用。在機器對機器的商務交易中，2%到3%的信用卡手續(xù)費顯然是一個值得削減的目標。

代理商們尋找比信用卡更快更便宜的支付方式。大多數(shù)人選擇通過Solana或以太坊L2平臺使用穩(wěn)定幣進行支付，因為這種方式的結(jié)算幾乎即時完成，交易成本僅為一分錢的幾分之一。

萬事達卡2027年第一季度業(yè)績：凈收入同比增長6%；與上一季度相比增長5.9%。管理層表示，這些項目屬于“自主決策類別”。來源：彭博社，2027年4月29日

萬事達卡2027年第一季度財報成為了不可逆轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)折點。智能商務從產(chǎn)品故事變成了基礎設施故事。第二天，萬事達卡股價下跌了9%。Visa股價也下跌了，但在分析師指出其在穩(wěn)定幣基礎設施領域更強大的地位后，跌幅有所收窄。

代理商業(yè)繞過交換費的路由對以銀行卡為中心的銀行和單一業(yè)務發(fā)卡機構(gòu)構(gòu)成了更大的風險，這些銀行和發(fā)卡機構(gòu)收取了 2-3% 的費用的大部分，并圍繞由商家補貼資助的獎勵計劃建立了整個業(yè)務部門。美國運通（AXP US）受到的沖擊最大；白領員工裁員導致其客戶群銳減，代理商為規(guī)避交易手續(xù)費而調(diào)整支付方式，也使其收入模式遭受重創(chuàng)。此后幾周，Synchrony（SYF US）、Capital One（COF US）和Discover（DFS US）的股價也均下跌超過10%。它們的護城河是由摩擦力構(gòu)成的。而摩擦力正趨于零。

從行業(yè)風險到系統(tǒng)性風險

到2026年，市場將人工智能的負面影響視為一個行業(yè)問題。軟件和咨詢行業(yè)遭受重創(chuàng)，支付和其他收費領域也出現(xiàn)波動，但整體經(jīng)濟似乎運行良好。勞動力市場雖然有所疲軟，但并未出現(xiàn)自由落體式的下滑。普遍的觀點是，創(chuàng)造性破壞是任何技術創(chuàng)新周期的一部分。人工智能在某些領域會帶來痛苦，但總體而言，其帶來的凈收益將超過任何負面影響。

我們在2027年1月的宏觀經(jīng)濟備忘錄中指出，這種思維模式是錯誤的。美國經(jīng)濟本質(zhì)上是一個白領服務型經(jīng)濟。白領工人占就業(yè)總數(shù)的50%，并貢獻了約75%的可自由支配消費支出。人工智能正在蠶食的那些企業(yè)和工作崗位并非美國經(jīng)濟的邊緣群體，它們本身就是美國經(jīng)濟的一部分。

“技術創(chuàng)新會摧毀工作崗位，但隨后又會創(chuàng)造更多工作崗位。”這是當時最流行、最有說服力的反駁論點。它之所以流行且有說服力，是因為它在過去兩個世紀里都得到了驗證。即使我們無法預見未來的工作崗位會是什么樣子，它們也一定會到來。

自動取款機降低了銀行網(wǎng)點的運營成本，因此銀行開設了更多網(wǎng)點，柜員就業(yè)人數(shù)在接下來的二十年里持續(xù)增長?；ヂ?lián)網(wǎng)顛覆了旅行社、黃頁和實體零售業(yè)，但它也催生了全新的產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造了新的就業(yè)機會。

然而，每一項新工作都需要人來完成。

人工智能如今已發(fā)展成為一種通用智能，它能夠更好地完成人類原本應該從事的工作。失業(yè)的程序員無法簡單地轉(zhuǎn)型為“人工智能管理”，因為人工智能本身就具備這種能力。

如今，人工智能代理可以處理長達數(shù)周的研發(fā)任務。指數(shù)級增長徹底顛覆了我們對可能性的認知，盡管沃頓商學院的教授們每年都試圖用新的S型曲線擬合數(shù)據(jù)。

它們幾乎編寫了所有代碼。其中性能最強的機器人，在幾乎所有方面都比幾乎所有人類都聰明得多。而且它們的成本還在不斷降低。

人工智能創(chuàng)造了新的就業(yè)機會，例如應急工程師、人工智能安全研究員和基礎設施技術人員。人類仍然參與其中，在最高層面進行協(xié)調(diào)或提供指導。然而，人工智能每創(chuàng)造一個新職位，就會使數(shù)十個舊職位過時。新職位的薪酬僅為舊職位的幾分之一。

美國就業(yè)市場動蕩：職位空缺降至550萬以下；失業(yè)率與職位空缺比率升至約1.7，為2020年8月以來最高水平。來源：彭博社，2026年10月

全年招聘率一直低迷，但2026年10月的JOLTS報告提供了一些確鑿的數(shù)據(jù)。職位空缺數(shù)量降至550萬以下，同比下降15%。

Indeed：隨著“生產(chǎn)力提升計劃”的推廣，軟件、金融和咨詢行業(yè)的職位發(fā)布量大幅下降。來源：Indeed招聘實驗室，2026年11月-12月

白領職位空缺大幅減少，而藍領職位空缺則相對穩(wěn)定（建筑、醫(yī)療保健、技工等行業(yè)）。人員流動主要集中在撰寫備忘錄（我們居然還能繼續(xù)運營）、審批預算以及維持經(jīng)濟正常運轉(zhuǎn)等崗位上。然而，這兩個群體的實際工資增長在今年大部分時間里都為負值，并且持續(xù)下降。

股市對 JOLTS 的關注度仍然低于 GE Vernova 所有渦輪機產(chǎn)能已售罄至 2040 年的消息，在負面宏觀經(jīng)濟消息和積極的人工智能基礎設施新聞之間搖擺不定。

債券市場（總是比股票市場更明智，或者至少不那么浪漫）開始對消費沖擊進行定價。接下來的四個月里，10年期國債收益率從4.3%下降到3.2%。盡管如此，總體失業(yè)率并未飆升，但一些人仍然忽略了其中的構(gòu)成差異。

在正常的經(jīng)濟衰退中，問題的根源最終會自我糾正。過度建設會導致建筑活動放緩，進而導致利率下降，最終促進新建筑的建設。庫存過剩會導致庫存減少，進而促進庫存補充。這種周期性機制本身就蘊含著復蘇的種子。

這個周期的起因并非周期性因素。

人工智能變得更好、更便宜。公司裁員，然后用節(jié)省下來的錢購買更多的人工智能設備，這又使他們能夠裁掉更多員工。失業(yè)員工的消費能力下降。面向消費者的公司銷量減少，實力削弱，為了維持利潤率，不得不加大對人工智能的投資。人工智能變得更好、更便宜。

一個沒有自然制止機制的反饋回路。

人們原本預期總需求下降會減緩人工智能的部署速度。但事實并非如此，因為這并非超大規(guī)模企業(yè)式的資本支出，而是運營支出的替代。一家公司過去每年在員工身上花費 1 億美元，在人工智能上花費 500 萬美元，現(xiàn)在則在員工身上花費 7000 萬美元，在人工智能上花費 2000 萬美元。人工智能投資成倍增長，但這是以總運營成本的降低為代價的。每家公司的人工智能預算都在增長，而其整體支出卻在減少。

諷刺的是，即便人工智能基礎設施所顛覆的經(jīng)濟開始惡化，它依然保持著強勁的運行勢頭。英偉達（NVDA）的營收依然屢創(chuàng)新高。臺積電（TSM）的利用率依然保持在95%以上。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運營商每季度在數(shù)據(jù)中心資本支出上仍然投入1500億至2000億美元。而像臺灣和韓國這樣完全順應這一趨勢的經(jīng)濟體，則表現(xiàn)遠超預期。

印度的情況則截然相反。該國的IT服務業(yè)每年出口額超過2000億美元，是印度經(jīng)常賬戶盈余的最大貢獻者，也是其長期貨物貿(mào)易逆差的主要抵消來源。整個模式建立在一個價值主張之上：印度開發(fā)人員的成本僅為美國同行的幾分之一。但人工智能編碼代理的邊際成本已大幅下降，幾乎與電力成本相當。塔塔咨詢服務公司（TCS）、印孚瑟斯（Infosys）和威普羅（Wipro）的合同取消潮持續(xù)到2027年。由于支撐印度對外賬戶的服務業(yè)盈余消失殆盡，盧比在四個月內(nèi)對美元貶值了18%。到2028年第一季度，國際貨幣基金組織（IMF）已開始與新德里進行“初步磋商”。

造成市場動蕩的因素每個季度都在增強，這意味著動蕩的程度每個季度都在加劇。勞動力市場沒有自然的下限。

在美國，我們不再討論人工智能基礎設施泡沫會如何破裂，而是討論當消費者被機器取代時，消費信貸經(jīng)濟將會發(fā)生什么變化。

智力置換螺旋

2027年，宏觀經(jīng)濟形勢不再隱晦。過去十二個月零散但明顯負面的發(fā)展傳導機制變得清晰可見。你無需查閱勞工統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，只需參加一次與朋友的晚宴即可。

失業(yè)的白領并沒有閑著，而是降低了工作強度。許多人轉(zhuǎn)而從事收入較低的服務業(yè)和零工經(jīng)濟工作，這導致這些領域的勞動力供給增加，同時也壓低了這些領域的工資水平。

我們的一位朋友在2025年是Salesforce的高級產(chǎn)品經(jīng)理。職位優(yōu)厚，有醫(yī)療保險、401k退休金計劃，年薪18萬美元。她在第三輪裁員中失去了工作。六個月的求職之后，她開始做Uber司機。收入驟降至4.5萬美元。重點不在于個人經(jīng)歷，而在于更深層次的數(shù)學計算。將這種現(xiàn)象放大到每個主要都市的幾十萬勞動者身上。大量高技能勞動力涌入服務業(yè)和零工經(jīng)濟，進一步壓低了原本就收入微薄的現(xiàn)有勞動者的工資。行業(yè)層面的沖擊最終演變?yōu)檎麄€經(jīng)濟領域的工資壓縮。

在我們撰寫本文時，以人為本的經(jīng)濟體系還剩下一部分，即將迎來另一輪調(diào)整。與此同時，自動送貨和自動駕駛汽車正在逐步滲透到零工經(jīng)濟中，而零工經(jīng)濟已經(jīng)吸納了第一批失業(yè)工人。

到2027年2月，很明顯，仍在職的專業(yè)人士開始像隨時可能失業(yè)一樣消費。他們加倍努力工作（大多借助人工智能），僅僅是為了保住飯碗，晉升或加薪的希望已經(jīng)破滅。儲蓄率略有上升，而消費支出則有所放緩。

最危險的部分在于滯后性。高收入者利用高于平均水平的儲蓄，維持了兩到三個季度的正常假象。直到實體經(jīng)濟中早已出現(xiàn)問題，確鑿的數(shù)據(jù)才證實了這一點。隨后，一些報道打破了這種假象。

美國首次申請失業(yè)救濟人數(shù)激增至48.7萬人，為2020年4月以來最高。來源：美國勞工部，2027年第三季度

首次申請失業(yè)救濟人數(shù)激增至 48.7 萬，為 2020 年 4 月以來的最高水平。ADP 和 Equifax 證實，絕大多數(shù)新增申請人都是白領專業(yè)人士。

標普500指數(shù)在接下來的一周下跌了6%。負面宏觀經(jīng)濟形勢開始占據(jù)上風。

在正常的經(jīng)濟衰退中，失業(yè)現(xiàn)象普遍存在。藍領和白領工人所承受的痛苦大致與其各自在就業(yè)中所占的比例相符。消費受到的沖擊也普遍存在，并且由于低收入工人的邊際消費傾向較高，因此這種沖擊會很快在數(shù)據(jù)中體現(xiàn)出來。

在本輪經(jīng)濟周期中，失業(yè)主要集中在收入分配的頂層人群。雖然他們在總就業(yè)人數(shù)中所占比例相對較小，但卻推動了不成比例的消費支出。收入最高的10%人群的消費支出占美國總消費支出的50%以上，而收入最高的20%人群的消費支出則占到約65%。這些人購買房屋、汽車、度假、外出就餐、支付私立學校學費、進行房屋裝修。他們是整個非必需消費品經(jīng)濟的需求基礎。

當這些工人失業(yè)，或為了填補空缺職位而接受50%的降薪時，相對于失業(yè)人數(shù)而言，消費受到的沖擊是巨大的。白領就業(yè)人數(shù)下降2%會導致可自由支配的消費支出下降約3-4%。與藍領失業(yè)往往立竿見影（工廠裁員后，下周就會停止消費）不同，白領失業(yè)的影響雖然滯后，但更為深遠，因為這些工人有一定的儲蓄緩沖，使他們能夠在消費行為發(fā)生轉(zhuǎn)變前的幾個月內(nèi)維持消費。

到2027年第二季度，經(jīng)濟已經(jīng)陷入衰退。美國國家經(jīng)濟研究局（NBER）直到幾個月后才正式確定衰退的開始日期（他們一貫如此），但數(shù)據(jù)卻很明確——我們已經(jīng)連續(xù)兩個季度經(jīng)歷了實際GDP負增長。但這還不是一場“金融危機”……至少當時還不是。

相關賭注的鏈式關系

私人信貸規(guī)模已從 2015 年的不到 1 萬億美元增長到 2026 年的超過 2.5 萬億美元。其中相當一部分資本被投入到軟件和技術交易中，許多交易都是對 SaaS 公司的杠桿收購，估值假設這些公司的收入將永遠保持兩位數(shù)以上的增長。

這些假設在第一個智能編碼演示和 2026 年第一季度軟件崩潰之間就已經(jīng)破滅了，但目標受眾似乎并沒有意識到它們已經(jīng)失效。

許多上市SaaS公司的市盈率高達5-8倍，而私募股權(quán)支持的軟件公司卻依然維持著基于早已不復存在的營收倍數(shù)的收購估值。管理層逐步下調(diào)了這些估值，從100美分、92美分到85美分，而同期上市同類公司的估值僅為50美分。

穆迪下調(diào)14家發(fā)行人共計180億美元的私募股權(quán)支持的軟件債務評級，理由是“人工智能驅(qū)動的競爭顛覆帶來的長期收入逆風”；這是自2015年能源行業(yè)以來規(guī)模最大的單一行業(yè)評級調(diào)整。來源：穆迪投資者服務公司，2027年4月

每個人都記得評級下調(diào)后發(fā)生的事情。業(yè)內(nèi)資深人士在2015年能源評級下調(diào)后就已經(jīng)看到了應對之策。

軟件抵押貸款從2027年第三季度開始出現(xiàn)違約。私募股權(quán)投資組合中的信息服務和咨詢公司也相繼出現(xiàn)違約。多家知名SaaS公司數(shù)十億美元的杠桿收購案也進入了重組階段。

Zendesk 是確鑿的證據(jù)。

Zendesk因人工智能驅(qū)動的客戶服務自動化導致年度經(jīng)常性收入下降，未能履行債務契約；50億美元直接貸款融資工具估值跌至每股58美分；創(chuàng)下史上最大規(guī)模私募信貸軟件違約紀錄。來源：《金融時報》，2027年9月

2022年，Hellman & Friedman和Permira以102億美元的價格將Zendesk私有化。這筆債務融資包括50億美元的直接貸款，是當時史上規(guī)模最大的以年度經(jīng)常性收入（ARR）為擔保的融資，由黑石集團牽頭，阿波羅全球管理公司（Apollo Global Management）、Blue Owl和HPS等公司也參與了貸款。這筆貸款的結(jié)構(gòu)明確基于Zendesk的年度經(jīng)常性收入將保持持續(xù)增長的假設。大約25倍的EBITDA倍數(shù)，只有在Zendesk的年度經(jīng)常性收入能夠保持持續(xù)增長的情況下，這樣的杠桿才有意義。

到 2027 年年中，這種情況并沒有發(fā)生。

人工智能代理已經(jīng)自主處理客戶服務近一年了。Zendesk 定義的類別（工單系統(tǒng)、路由、管理人工支持互動）已被無需生成工單即可解決問題的系統(tǒng)所取代。貸款所依據(jù)的年度經(jīng)常性收入不再是經(jīng)常性收入，而只是尚未支出的收入而已。

歷史上規(guī)模最大的ARR擔保貸款，最終卻成了歷史上規(guī)模最大的私人信貸軟件違約案。所有信貸部門都異口同聲地問了同一個問題：還有哪些公司面臨著被偽裝成周期性不利因素的長期不利因素？

但至少在最初，大家的共識有一點是正確的：這種情況本應是可以挺過去的。

私募信貸并非2008年的銀行業(yè)。其整個架構(gòu)的設計初衷就是為了避免強制出售。這些都是封閉式基金，資金被鎖定。有限合伙人承諾持有七到十年。沒有存款人需要管理，也沒有回購額度需要提取?；鸾?jīng)理可以持有不良資產(chǎn)，逐步解決，等待回收。雖然過程痛苦，但尚可控制。這套體系的設計初衷就是為了適應變化，而不是崩潰。

黑石、KKR 和阿波羅的高管都提到，軟件風險敞口占資產(chǎn)的 7% 到 13%。這是可以控制的。所有賣方報告和金融科技媒體的信貸賬戶都表達了同樣的觀點：私募信貸擁有永久資本。它們能夠吸收那些足以讓杠桿銀行破產(chǎn)的損失。

永久資本。這句話出現(xiàn)在每一次財報電話會議和致投資者的信中，意在安撫人心。它成了一句口頭禪。而就像大多數(shù)口頭禪一樣，沒人關注其中的細節(jié)。它的真正含義是……

過去十年間，大型另類資產(chǎn)管理公司收購了多家壽險公司，并將它們改造成融資工具。阿波羅收購了雅典娜，布魯克菲爾德收購了美國股權(quán)，KKR收購了環(huán)球大西洋。其邏輯十分巧妙：年金存款構(gòu)成了一個穩(wěn)定且期限較長的負債基礎。管理者將這些存款投資于他們發(fā)起的私募信貸，從而獲得雙重收益：一方面是保險業(yè)務的收益，另一方面是資產(chǎn)管理業(yè)務的管理費。這就像一臺永動機，在特定條件下運轉(zhuǎn)良好。

私人信貸必須是優(yōu)質(zhì)貨幣。

這些損失沖擊了那些旨在持有非流動性資產(chǎn)以應對長期債務的資產(chǎn)負債表。原本應該使系統(tǒng)保持韌性的“永久資本”并非某種抽象的、由耐心等待的機構(gòu)資金和承擔高風險的成熟投資者組成的資金池，而是美國家庭——“普通民眾”——的儲蓄，這些儲蓄以年金的形式投資于如今違約的、由私募股權(quán)支持的軟件和科技債券。而那些無法運轉(zhuǎn)的被鎖定資本則是人壽保險保單持有人的資金，而這方面的規(guī)則則略有不同。

與銀行體系相比，保險監(jiān)管機構(gòu)此前一直較為溫和，甚至有些自滿，但這次事件猶如當頭棒喝。他們原本就對壽險公司私人信貸集中度感到不安，于是開始下調(diào)這些資產(chǎn)的風險資本評級。這迫使保險公司要么籌集資金，要么出售資產(chǎn)，但在市場已經(jīng)趨于僵化的情況下，這兩種方式都難以獲得理想的條件。

紐約州和愛荷華州監(jiān)管機構(gòu)計劃收緊對壽險公司持有的某些私人評級信貸的資本處理；預計NAIC的指導意見將提高RBC系數(shù)并引發(fā)額外的SVO審查。來源：路透社，2027年11月

穆迪將Athene的財務實力評級展望下調(diào)至負面后，阿波羅的股價在兩個交易日內(nèi)下跌了22%。布魯克菲爾德、KKR和其他公司的股價也相繼下跌。

事情遠不止于此。這些公司不僅打造了其保險業(yè)的永動機，還構(gòu)建了一套精心設計的離岸架構(gòu)，旨在通過監(jiān)管套利實現(xiàn)收益最大化。美國保險公司承保年金，然后將風險轉(zhuǎn)移給其擁有的百慕大或開曼群島的關聯(lián)再保險公司——這些再保險公司設立的目的是為了利用更靈活的監(jiān)管環(huán)境，允許以更少的資本持有相同的資產(chǎn)。該關聯(lián)公司通過離岸特殊目的公司（SPV）籌集外部資本，這些SPV構(gòu)成了一個新的交易對手層，它們與保險公司一起投資于同一母公司資產(chǎn)管理部門發(fā)行的私募信貸。

這些評級機構(gòu)，其中一些本身就是私募股權(quán)公司所有，其透明度一直都不怎么樣（這幾乎是人盡皆知的）。錯綜復雜的公司關系網(wǎng)，以及與之相關的各種資產(chǎn)負債表，其不透明程度令人震驚。當基礎貸款違約時，究竟誰來承擔損失，這個問題在當時根本無法得到確切答案。

2027年11月的崩盤標志著人們對此次經(jīng)濟衰退的看法發(fā)生了轉(zhuǎn)變，從原本可能只是普通的周期性回調(diào)，轉(zhuǎn)變?yōu)楦恿钊瞬话驳木置妗Ｃ缆?lián)儲主席凱文·沃什在11月聯(lián)邦公開市場委員會（FOMC）緊急會議上將其描述為“一系列押注白領生產(chǎn)力增長的關聯(lián)性押注” 。

你看，真正引發(fā)危機的從來不是損失本身，而是對損失的認知。而金融領域還有另一個規(guī)模更大、重要得多的領域，我們卻對這種認知感到恐懼。

抵押貸款問題

Zillow房價指數(shù)同比下跌：舊金山11%，西雅圖9%，奧斯汀8%；房利美指出，科技/金融就業(yè)率超過40%的郵政編碼區(qū)域“早期違約率居高不下” | Zillow。來源：房利美，2028年6月

本月，Zillow房價指數(shù)同比下跌，舊金山下跌11%，西雅圖下跌9%，奧斯汀下跌8%。但這并非唯一令人擔憂的消息。上個月，房利美指出，在信用評分極高的郵政編碼區(qū)域（這些區(qū)域居住著信用評分780分以上的借款人，通常被認為是“鐵證如山”），早期違約率有所上升。

美國住房抵押貸款市場規(guī)模約為13萬億美元。抵押貸款承銷的基本假設是，借款人將在貸款期限內(nèi)保持大致相同的收入水平。大多數(shù)抵押貸款的期限為30年。

白領就業(yè)危機導致收入預期持續(xù)轉(zhuǎn)變，對這一假設構(gòu)成了威脅。我們現(xiàn)在不得不問一個三年前還顯得荒謬的問題——優(yōu)質(zhì)抵押貸款的資金真的好嗎？

美國歷史上每一次抵押貸款危機都是由以下三種因素之一造成的：投機過度（向買不起房的人放貸，如 2008 年），利率沖擊（利率上升導致可調(diào)利率抵押貸款難以負擔，如 20 世紀 80 年代初），或局部經(jīng)濟沖擊（單一行業(yè)在單一地區(qū)崩潰，如 20 世紀 80 年代德克薩斯州的石油危機或 2009 年密歇根州的汽車危機）。

以上情況均不適用。這些借款人并非次級借款人。他們的FICO信用評分高達780分。他們支付了20%的首付。他們信用記錄良好，就業(yè)穩(wěn)定，收入在貸款發(fā)放時均經(jīng)過核實和證明。他們是金融體系中所有風險模型都視為信用質(zhì)量基石的借款人。

2008年的貸款從一開始就是壞賬。2028年的貸款從一開始就是好賬。世界在貸款發(fā)放后發(fā)生了翻天覆地的變化。人們借錢是為了一個他們再也無法相信的未來。

2027年，我們注意到了一些隱性壓力的早期跡象：房屋凈值信用額度（HELOC）提取、401(k)退休金提取以及信用卡債務激增，而抵押貸款還款卻按時進行。隨著失業(yè)、招聘凍結(jié)和獎金削減，這些優(yōu)質(zhì)家庭的負債收入比翻了一番。

他們?nèi)匀豢梢詢斶€房貸，但前提是停止所有非必要支出，耗盡積蓄，并推遲任何房屋維護或修繕。從技術上講，他們的房貸還款情況良好，但距離陷入困境僅一步之遙，而人工智能的發(fā)展軌跡表明，這種沖擊即將到來。隨后，我們看到舊金山、西雅圖、曼哈頓和奧斯汀的房貸拖欠率開始飆升，而全國平均水平仍保持在歷史正常范圍內(nèi)。

我們現(xiàn)在正處于最嚴峻的階段。如果普通購房者經(jīng)濟狀況良好，房價下跌尚可承受。但現(xiàn)在，普通購房者也面臨著同樣的收入下滑問題。

盡管擔憂情緒日益加劇，但我們尚未陷入全面的抵押貸款危機。拖欠率有所上升，但仍遠低于2008年的水平。真正的威脅在于拖欠率的發(fā)展趨勢。

情報人員流失螺旋現(xiàn)在有兩個金融因素加速了實體經(jīng)濟的衰退。

勞動力流失、抵押貸款擔憂、私人市場動蕩，這些因素相互強化。傳統(tǒng)的政策工具（降息、量化寬松）可以應對金融引擎，但卻無法解決實體經(jīng)濟引擎的問題，因為實體經(jīng)濟引擎并非由緊縮的金融環(huán)境驅(qū)動，而是由人工智能驅(qū)動，人工智能使得人類智能不再稀缺，價值也隨之降低。即使將利率降至零，并買斷市場上所有的抵押貸款支持證券（MBS）和所有違約的軟件杠桿收購（LBO）債務……

但這并不會改變這樣一個事實：一名 Claude 經(jīng)紀人每月只需 200 美元就能完成一名年薪 18 萬美元的產(chǎn)品經(jīng)理的工作。

如果這些擔憂成真，抵押貸款市場將在今年下半年崩潰。在這種情況下，我們預計當前股市的跌幅最終將與全球金融危機時期（從峰值到谷底下跌57%）的跌幅不相上下。這將使標普500指數(shù)跌至約3500點——這是我們自2022年11月ChatGPT事件發(fā)生前一個月以來從未見過的水平。

顯而易見的是，支撐13萬億美元住房抵押貸款的收入假設存在結(jié)構(gòu)性缺陷。但尚不清楚的是，在抵押貸款市場完全消化這一缺陷的影響之前，政策能否及時介入。我們抱有希望，但也不能否認存在令人擔憂的因素。

與時間的戰(zhàn)斗

第一個負反饋循環(huán)出現(xiàn)在實體經(jīng)濟中：人工智能能力提升，工資支出減少，消費放緩，利潤率下降，企業(yè)購買更多人工智能產(chǎn)品，人工智能能力進一步提升。隨后，負反饋循環(huán)蔓延至金融領域：收入減少沖擊抵押貸款，銀行虧損導致信貸緊縮，財富效應失效，反饋循環(huán)加速。而政府應對政策的不足，以及政府似乎對此感到困惑，都加劇了上述兩種情況。

這套系統(tǒng)并非為應對此類危機而設計。聯(lián)邦政府的收入來源本質(zhì)上是對人時間的征稅。人們工作，企業(yè)支付工資，政府從中抽取一部分。在正常年份，個人所得稅和工資稅是財政收入的主要來源。

今年第一季度，聯(lián)邦財政收入比國會預算辦公室（CBO）的基準預測低12%。工資收入下降是因為目前就業(yè)人數(shù)減少，且薪酬水平仍維持在之前的水平。所得稅收入下降是因為收入結(jié)構(gòu)性降低。生產(chǎn)率雖然大幅提高，但收益流向了資本和計算機，而非勞動力。

勞動收入占GDP的比重從1974年的64%下降到2024年的56%，這一持續(xù)四十年的緩慢下降趨勢是由全球化、自動化以及工人議價能力的不斷削弱所致。而自人工智能開始呈指數(shù)級增長以來的四年間，這一比重已降至46%，創(chuàng)歷史最大降幅。

產(chǎn)出依然存在。但它不再像以前那樣通過家庭流回企業(yè)，這意味著它也不再經(jīng)過美國國稅局。循環(huán)流程正在中斷，預計政府將介入修復這一問題。

如同以往的經(jīng)濟衰退一樣，支出增加的同時收入?yún)s在下降。但這次的不同之處在于，支出壓力并非周期性的。自動穩(wěn)定器原本是為應對暫時性失業(yè)而設立的，而非結(jié)構(gòu)性失業(yè)。目前的福利制度假設工人能夠重新就業(yè)。然而，許多人無法重返工作崗位，至少無法獲得與之前相近的工資。新冠疫情期間，政府欣然接受了15%的財政赤字，但當時人們普遍認為這只是暫時的。如今需要政府援助的人們并非遭受了可以康復的疫情沖擊，而是被不斷進步的技術所取代。

政府需要向家庭轉(zhuǎn)移更多資金，恰恰是在政府從家庭收取的稅收減少的時候。

美國不會違約。它印鈔是為了支出，也用同樣的貨幣償還借款。但這種壓力已經(jīng)顯現(xiàn)在其他領域。市政債券年初至今的表現(xiàn)呈現(xiàn)出令人擔憂的分化跡象。不征收所得稅的州表現(xiàn)尚可，但依賴所得稅的州（大多是民主黨控制的州）發(fā)行的普通市政債券開始反映出一定的違約風險。政客們很快意識到了這一點，關于誰應該獲得救助的爭論也逐漸演變成黨派之爭。

值得稱贊的是，本屆政府很早就認識到了這場危機的結(jié)構(gòu)性本質(zhì)，并開始考慮兩黨提出的所謂“轉(zhuǎn)型經(jīng)濟法案”：該法案旨在通過赤字支出和擬議的人工智能推理計算稅相結(jié)合的方式，向失業(yè)工人提供直接轉(zhuǎn)移支付。

擺在桌面上的最激進的提案更進一步?！肮蚕砣斯ぶ悄芊睒s法案”將建立一項公共權(quán)利，對人工智能基礎設施本身的收益提出要求，類似于主權(quán)財富基金和人工智能產(chǎn)出收益的特許權(quán)使用費，其收益將用于家庭轉(zhuǎn)移支付。私營部門的游說者們紛紛向媒體發(fā)出警告，指出此舉可能引發(fā)嚴重的后果。

這些討論背后的政治博弈令人沮喪地在意料之中，而嘩眾取寵和邊緣政策更是加劇了這種局面。右翼將轉(zhuǎn)移支付和再分配稱為馬克思主義，并警告說，對計算機征稅會將領先優(yōu)勢拱手讓給中國。左翼則警告說，在現(xiàn)任官員的幫助下起草的稅收法案，不過是換了個名字的監(jiān)管俘獲。財政鷹派指出，財政赤字不可持續(xù)。鴿派則以全球金融危機后過早實施的財政緊縮政策為例，警示后患。隨著今年總統(tǒng)大選的臨近，這種分歧只會愈演愈烈。

政客們爭吵不休的同時，社會結(jié)構(gòu)的瓦解速度卻遠遠超過了立法進程的推進速度。

“占領硅谷”運動象征著更廣泛的不滿情緒。上個月，示威者連續(xù)三周封鎖了Anthropic和OpenAI位于舊金山的辦公室入口。示威人數(shù)不斷增加，而引發(fā)示威活動的媒體報道量甚至超過了最初引發(fā)示威的失業(yè)數(shù)據(jù)。

很難想象在金融危機之后，公眾會比銀行家更憎恨誰，但人工智能實驗室正在迎頭趕上。從大眾的角度來看，這也不無道理。它們的創(chuàng)始人及早期投資者積累財富的速度，令鍍金時代都顯得溫和。生產(chǎn)力飆升帶來的收益幾乎全部落入了計算資源的擁有者和相關實驗室的股東手中，這使得美國的貧富差距達到了前所未有的程度。

各方都有自己的反派，但真正的反派是時間。

人工智能能力的演進速度遠超現(xiàn)有機構(gòu)的適應能力。政策應對的步伐受意識形態(tài)而非現(xiàn)實的驅(qū)動。如果政府不能盡快就問題的根源達成共識，那么反饋循環(huán)將決定其未來的走向。

智力溢價消退

縱觀整個現(xiàn)代經(jīng)濟史，人類智慧始終是稀缺資源。資本豐富（或者至少可以復制）。自然資源有限但可以替代。技術進步緩慢，人類能夠適應。而智慧，即分析、決策、創(chuàng)造、說服和協(xié)調(diào)的能力，卻是無法大規(guī)模復制的。

人類智慧的固有優(yōu)勢源于其稀缺性。我們經(jīng)濟體系中的每一個機構(gòu)，從勞動力市場到抵押貸款市場再到稅法，都是基于這一假設而設計的。

我們現(xiàn)在正經(jīng)歷著這種溢價的消退。機器智能如今已成為人類智能在日益廣泛的任務領域中高效且快速發(fā)展的替代品。金融體系經(jīng)過數(shù)十年的優(yōu)化，以適應人類人才稀缺的世界，如今正在重新定價。這種重新定價的過程是痛苦的、混亂的，而且遠未完成。

但重新定價并不等同于崩潰。

經(jīng)濟可以找到新的平衡點。實現(xiàn)這一目標，是目前僅存的少數(shù)只有人類才能完成的任務之一。我們需要正確地完成這項任務。

這是歷史上首次出現(xiàn)經(jīng)濟中最具生產(chǎn)力的資產(chǎn)反而導致就業(yè)崗位減少而非增加的情況。沒有任何現(xiàn)有的框架能夠適用，因為沒有任何框架是為稀缺投入變得豐富的世界而設計的。因此，我們必須建立新的框架。而我們能否及時建立這些框架，才是唯一重要的問題。

但你讀到這篇文章的時候，不是2028年6月，而是2026年2月。

標普500指數(shù)接近歷史高位，負面反饋循環(huán)尚未啟動。我們確信其中一些情景不會發(fā)生。我們也同樣確信，機器智能將繼續(xù)加速發(fā)展，人類智能的溢價將會縮小。

作為投資者，我們?nèi)杂袝r間評估我們的投資組合中有多少是基于那些無法經(jīng)受住十年考驗的假設而構(gòu)建的。作為社會成員，我們?nèi)杂袝r間采取積極主動的措施。

金絲雀還活著。

來源：騰訊財經(jīng)