AI越成功，經濟死得越快？一份2028年的“預言報告”嚇崩美股

AI 越成功，經濟越危險？

近日，投資研究機構 Citrini Research 發布了一份關于 AI 潛在經濟風險的“思想實驗”報告《2028 年全球智能危機》（The 2028 Global Intelligence Crisis），引發了全球金融市場的高度震動并引起網絡上的廣泛討論。

這是一份以 2028 年為時間坐標、復盤全球智能危機演變過程的假想備忘錄。根據報告核心結論，如果未來 AI 主導市場，很可能會引起全球經濟危機。

據推演，最先受到 AI 沖擊的行業可能會是 SaaS，然后是包括支付、保險、房產經紀等在內的中介層，最終引起經濟通縮螺旋與金融體系連環反應：白領大量失業削弱消費根基，抵押貸款市場動蕩，傳統政策工具失效。

（來源：X）

《華爾街日報》稱其為“病毒式傳播”，有社交媒體用戶稱它是“經濟鬼故事”。該報告發布后的第一個交易日，引起了相關公司股價的集體下跌：軟件公司 Datadog、CrowdStrike 和 Zscaler 的股價均暴跌超過 9%，IBM 的股價下跌 13%。此外，報告中提到的美國運通、KKR 和黑石集團等公司股價均出現不同程度下跌。截至目前，該報告在社交媒體 X 的相關推文閱讀量已破千萬，并引起激烈的討論。

圖丨部分用戶的相關討論（來源：X）

以下是這場“思想實驗”的報告全文，涉及大量情景推演，DeepTech 在不改變原意前提下進行了適當刪減和編輯（注：本文設定時間為 2028 年 6 月 30 日，灰色斜體部分代表推演中的某新聞報道信息）：

（來源：Citrini Research）

智力過剩的后果

今天上午公布的失業率為 10.2%，比預期高出 0.3 個百分點。受此數據影響，市場下跌 2%，標普 500 指數較 2026 年 10 月高點累計下跌 38%。交易員們已經麻木了。6 個月前，這樣的財報會觸發熔斷機制。

僅僅兩年時間，經濟就從“可控”和“特定行業”轉變為與所有人成長過程中所熟悉的截然不同的面貌。本季度宏觀經濟報告旨在重構這一過程——對危機前經濟進行一次事后分析。

當時的欣喜之情溢于言表。到 2026 年 10 月，標普 500 指數逼近 8,000 點，納斯達克指數突破 3 萬點。由于企業開始用 AI 淘汰勞動力，第一波裁員潮于 2026 年初開始，而裁員也達到了預期效果：利潤率擴大，盈利超出預期，股市飆升。創紀錄的企業利潤被大量投入到 AI 計算領域。

總體經濟數據依然亮眼。名義 GDP 年化增長率持續保持在中高個位數水平，生產率蓬勃發展。在無需睡眠、無需請病假、無需醫療保險的 AI 智能體（Agent）的推動下，實際每小時產出增速達到了 20 世紀 50 年代以來的最高水平。

隨著勞動力成本的大幅降低，科技資本持有者的財富呈爆炸式增長。與此同時，實際工資增長卻急劇下滑。盡管政府一再吹噓生產力創下歷史新高，但白領工人卻因機器取代了工作，被迫從事低薪工作。

當消費經濟開始出現裂痕時，經濟評論家們推廣了“幽靈 GDP”一詞：指出現在國民賬戶中但從未在實體經濟中流通的產出。AI 在各個方面都超出了預期，市場也完全被 AI 主導。唯一的問題是，經濟卻并非如此。

從一開始就應該很清楚，北達科他州一個 GPU 集群所產生的產出，相當于此前曼哈頓中城 1 萬名白領的產出，與其說是經濟解藥，不如說是一劑副作用極強的猛藥。貨幣流通速度停滯不前。以人為本的消費經濟（當時占 GDP 的 70%）萎縮了。如果我們當初算算這些“造錢機器”在非必需品上花了多少錢，或許就能更早明白這一點了。

AI 能力提升，企業所需員工減少，白領裁員增加，失業員工消費減少，利潤壓力迫使企業加大對 AI 的投資，AI 能力提升……

這是一個缺乏自我修正機制的負反饋循環，是人類智能被取代的螺旋式下降。白領的收入能力（以及他們的消費能力）受到了結構性損害。他們的收入是 13 萬億美元抵押貸款市場的基石，這迫使承銷商重新評估優質抵押貸款是否仍然具有吸引力。

長達 17 年沒有出現真正的違約周期，導致私募股權支持的軟件交易使私營企業臃腫不堪，這些交易都基于一個假設：年度經常性收入（ARR，Annual Recurring Revenue）將持續增長。然而，2027 年年中由 AI 顛覆引發的第一波違約浪潮挑戰了這一假設。

如果這場變革僅限于軟件領域，或許還能勉強應對，但事實并非如此。到 2027 年底，它威脅到了所有依賴中介服務的商業模式。大量依靠人際摩擦盈利的公司紛紛瓦解。

事實證明，這套體系不過是一系列圍繞白領生產力增長而展開的關聯性押注。2027 年 11 月的崩盤，只會加速所有已存在的負反饋循環。

我們已經等了將近一年，“壞消息也是好消息”這句話終于應驗了。政府開始考慮一些方案，但公眾對政府出臺任何形式的救助措施的信心已經大打折扣。政策反應總是滯后于經濟現實，而如今缺乏全面計劃正有可能加速通縮螺旋式上升。

危機從何開始？

2025 年末，智能編碼工具的能力實現了飛躍式提升。

一位熟練的開發人員現在可以使用 Claude Code 或 Codex 在幾周內復制一款中端市場 SaaS 產品的核心功能。雖然不能做到完美，也不能處理所有極端情況，但足以讓正在審查 50 萬美元年度續約合同的首席信息官開始質疑：“如果我們自己開發這個產品會怎么樣？”

財政年度通常與日歷年一致，因此 2026 年的企業支出計劃早在 2025 年第四季度就已確定，當時“AI Agent”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實際功能的情況下做出決策。一些團隊甚至親眼目睹了內部團隊在短短幾周內就搭建出原型系統，并成功復制了價值六位數的 SaaS 合同。

那年夏天，我們采訪了一位財富 500 強企業的采購經理。他跟我們講了他的一次預算談判經歷。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，徹底取代現有供應商。最終，OpenAI 以七折的價格續約，在他看來已屬難得。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。盡管它們可能占典型企業技術棧支出的三分之一，但顯然也面臨著風險。然而，記錄系統本應免受干擾。

直到 ServiceNow 的 2026 年第三季度報告發布后，反身性的效應才變得更加清晰。

ServiceNow 凈新增年度合同價值（ACV，Annual Contract Value）增速從 23% 放緩至 14%；宣布裁員 15% 并推出“結構效率提升計劃”；股價下跌 18% | 彭博社，2026 年 10 月

SaaS 并未“消亡”。運行和維護內部構建仍然需要進行成本效益分析。但內部構建是一種選擇，這會影響價格談判。或許更重要的是，競爭格局已經改變。AI 讓開發和發布新功能變得更加容易，差異化優勢也隨之消失。現有企業陷入了價格戰的惡性循環——既要與彼此競爭，又要與涌現出的新興挑戰者展開殊死搏斗。這些新興挑戰者憑借智能編碼能力的飛躍式發展，并且無需維護任何傳統成本結構，積極搶占市場份額。

直到這篇文章發表，人們才真正意識到這些系統之間的相互關聯。ServiceNow 出售的是服務席位，當財富 500 強客戶裁員 15% 時，他們也取消了 15% 的服務許可。同樣的 AI 驅動的裁員措施，在提升客戶利潤率的同時，也機械地摧毀了 ServiceNow 自身的收入基礎。

這家銷售工作流程自動化服務的公司受到了更先進的工作流程自動化服務的沖擊，它的應對措施是裁員，并將節省下來的資金用于資助顛覆它的技術。

他們還能怎么辦，坐以待斃嗎？那些最受 AI 威脅的公司，反而成了 AI 最積極的采用者。

事后看來這似乎顯而易見，但當時（至少對我而言）并非如此。歷史顛覆模式認為，現有企業會抵制新技術，最終被靈活的新進入者蠶食市場份額，走向衰亡。柯達、百視達和黑莓的遭遇正是如此。但 2026 年的情況卻截然不同，現有企業之所以沒有抵制，是因為它們無力承擔抵制的代價。

由于股價下跌 40% 至 60%，董事會要求給出解釋，這些受到 AI 威脅的公司別無選擇，只能裁員，將節省下來的資金重新投入 AI 工具，并利用這些工具以更低的成本維持產量。

每家公司各自的應對措施都合情合理，但最終結果卻是災難性的。節省下來的每一分錢都投入到了 AI 研發中，而這又為下一輪裁員鋪平了道路。

軟件只是開場。投資者們在爭論 SaaS 估值倍數是否觸底時，忽略了軟件行業早已陷入了惡性循環。ServiceNow 裁員的邏輯同樣適用于所有采用白領成本結構的公司。

當商業摩擦消失

到 2027 年初，大模型已成為默認選項。人們使用 AI Agent，甚至不知道 AI Agent 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 AI Agent 的方式，就像看待自動補全或拼寫檢查一樣，手機現在已經自動具備了這些功能。

阿里巴巴通義千問（Qwen）的開源智能購物助手，是 AI 處理消費者決策的催化劑。短短幾周內，所有主流 AI 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 Agent 并非被動等待用戶請求，而是根據用戶的偏好在后臺運行。商業活動不再是一系列獨立的人工決策，而變成了一個持續不斷的優化過程，全天候為每一位聯網消費者服務。到 2027 年 3 月，美國人均日均代幣消費量將達到 40 萬枚，是 2026 年底的 10 倍。

鏈條上的下一個環節已經開始斷裂。

過去五十年，美國經濟在人類自身局限之上，建立起一套龐大的尋租體系：做事需要時間，耐心會耗盡，品牌知名度可以替代勤奮，而且大多數人為了避免麻煩（少點幾下網頁），寧愿接受更差的方案。數萬億美元的企業價值都依賴于這些限制的持續存在。

一切都始于一個簡單的過程：AI Agent 消除了商業摩擦。

即使數月未使用，訂閱和會員資格仍會自動續訂。試用期結束后，價格悄然翻倍。這些隱性收費，在 AI Agent 面前全都變成了可被協商、可被破除的“人質條款”。作為整個訂閱經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 Agent 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 5 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，Agent 已經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、會員積分優化、預算限制和退款）。

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

任何以“AI 會幫你處理繁瑣事務”為價值主張的領域都受到了沖擊，例如財務咨詢、稅務籌劃、日常法律事務等。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。

房地產行業，由于經紀人和消費者之間存在信息不對稱，買家幾十年來一直容忍著 5-6% 的傭金，但隨著配備 MLS（多重上市服務，美國等國家房地產行業的官方房源數據庫）訪問權限和數十年交易數據的 AI 經紀人能夠瞬間復制知識庫，這種不對稱的局面迅速瓦解。

一篇發表于 2027 年 3 月的賣方文章將其標題定為《經紀人之間的暴力》。主要都市地區的買方傭金中位數已從 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紀人的參與。

我們高估了人際關系的價值。結果發現，很多所謂的人際關系，本質上只是被效率低下所掩蓋的交易成本。這僅僅是中介層變革的開始。成功的公司曾花費數十億美元來有效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常訪問的網站，更不會被精心設計的結賬體驗所吸引。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 是典型代表。代碼 Agent 的出現大大降低了外賣應用的準入門檻。一個合格的開發者只需幾周就能推出一款功能齊全的競品應用，而事實上，數十家開發者都這么做了，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。Agent 加速了這場破壞：其一邊扶持競爭對手，一邊又利用這些對手來打壓原有平臺。

DoorDash 的護城河其實是“你餓了，你懶得動彈，這就是你手機主屏幕上的應用”。但 AI Agent 并不存在“主屏幕”的概念，他們會查看 DoorDash、Uber Eats、餐廳官網，以及二十個根據自身喜好篩選的替代平臺，以便每次都能選擇最低的費用和最快的配送速度。

用戶對應用程序的習慣性忠誠度是其商業模式的基石，而它對機器來說根本不存在。這頗具諷刺意味，或許是智能助手為即將失業的白領們提供幫助的整個故事中唯一的例證。當他們最終成為外賣員時，至少有一半的收入并沒有落入 Uber 和 DoorDash 的口袋。當然，隨著自動駕駛汽車的普及，這種暫時的收入改善并沒有持續太久。

一旦 Agent 控制了交易，它們就開始尋找更大的優化空間。

價格匹配和聚合功能畢竟有限。要想持續為用戶省錢（尤其是在機器和機器之間開始交易之后），最有效的方法就是取消手續費。在機器對機器的交易中，2-3% 的信用卡交易手續費自然成為了首要目標。

Agent 開始尋找比銀行卡更快、更便宜的支付方式。大多數最終選擇使用通過 Solana 或以太坊二層網絡的穩定幣，這種方式結算幾乎是即時的，交易成本也僅為幾美分。

萬事達卡 2027 年第一季度業績：凈收入同比增長 6%；購買量增速放緩至同比增長 3.4%，低于上一季度的 5.9%；管理層指出，“Agent 主導的價格優化”以及“非必需消費品類別面臨壓力”| 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的轉折點，智能體商務從產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定幣基礎設施領域更強大的地位后，跌幅有所收窄。

（來源：Citrini Research）

Agent 商務繞過交換費的支付方式，對以銀行卡為中心的銀行和單一業務發卡機構構成了更大的風險，這些銀行和發卡機構收取了 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務部門。

美國運通受到的沖擊最大；白領員工裁員導致其客戶群銳減，Agent 為規避交易手續費而調整支付方式，也使其收入模式遭受重創。此后幾周，Synchrony、Capital One 和 Discover 的股價也均下跌超過 10%。

它們的護城河是由摩擦力構成的，而摩擦力正趨于零。

從行業風險到系統性風險

當被沖擊的行業從“可替代的軟件服務”擴展到“收入分配結構本身”時，問題就不再是行業風險，而是宏觀結構風險。

到 2026 年，市場將 AI 的負面影響視為一個行業問題。軟件和咨詢行業遭受重創，支付和其他收費領域也出現波動，但整體經濟似乎運行良好。勞動力市場雖然有所疲軟，但并未出現自由落體式的下滑。

普遍的觀點是，創造性破壞是任何技術創新周期的一部分。AI 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 月的宏觀經濟備忘錄中指出，這種思維模式是錯誤的。美國經濟本質上是一個白領服務型經濟。白領工人占就業總數的 50%，并貢獻了約 75% 的可自由支配消費支出。AI 正在蠶食的那些企業和工作崗位并非美國經濟的邊緣群體，它們本身就是美國經濟的一部分。

“技術創新會摧毀工作崗位，但隨后又會創造更多工作崗位。”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點的運營成本，因此銀行開設了更多網點，柜員就業人數在接下來的二十年里持續增長。互聯網顛覆了旅行社、黃頁和實體零售業，但它也催生了全新的產業，創造了新的就業機會。然而，每一項新工作都需要人來完成。

AI 如今已發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。失業程序員無法輕易轉型為 AI 管理者，因為 AI 自身就具備管理與調度能力。現在，AI Agent 可以處理長達數周的研發任務。指數級增長徹底顛覆了人們對可能性邊界的認知，哪怕沃頓商學院的學者每年都試圖用新的 S 型曲線來解釋與擬合。

（來源：Citrini Research）

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。

AI 創造了新的就業機會，例如應急工程師、AI 安全研究員和基礎設施技術人員。人類仍然參與其中，在最高層面進行協調或提供指導。然而，AI 每創造一個新職位，就會使數十個舊職位過時，新職位的薪酬僅為舊職位的幾分之一。

美國就業市場動蕩：職位空缺降至 550 萬以下；失業率與職位空缺比率升至約 1.7，為 2020 年 8 月以來最高水平 | 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據。職位空缺數量降至 550 萬以下，同比下降 15%。

Indeed：隨著“生產力提升計劃”的推廣，軟件、金融和咨詢行業的職位發布量大幅下降 | 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定（建筑、醫療保健、技工等行業）。人員流動主要集中在撰寫備忘錄、審批預算以及維持經濟中層運轉等崗位上。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，并且持續下降。

市場對 JOLTS 數據的關注度，仍遠低于 GE Vernova 渦輪機產能售罄至 2040 年的消息，在偏空的宏觀數據與利好的 AI 基建新聞之間反復搖擺。

債券市場開始對消費沖擊進行定價。接下來的 4 個月里，10 年期國債收益率從 4.3% 下降到 3.2%。盡管如此，總體失業率并未飆升，但一些人仍然忽略了其中的構成差異。

在正常的經濟衰退中，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。

（來源：Citrini Research）

一個沒有自我修正機制的反饋回路：AI 變得更好、更便宜。公司裁員，然后用節省下來的錢購買更多的 AI 設備，這又使他們能夠裁掉更多員工，失業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 AI 的投資。

人們原本預期總需求下降會減緩 AI 的部署速度。但事實并非如此，因為這并非超大規模企業式的資本支出，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 AI 上花費 500 萬美元；現在則在員工身上花費 7,000 萬美元，在 AI 上花費 2,000 萬美元。

AI 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 AI 預算都在增長，而其整體支出卻在減少。

諷刺的是，即便 AI 基礎設施所顛覆的經濟開始惡化，它依然保持著強勁的運行勢頭：英偉達的營收依然屢創新高，臺積電的利用率依然保持在 95% 以上。超大規模數據中心運營商每季度在數據中心資本支出上仍然投入 1,500 億至 2,000 億美元。而像中國臺灣和韓國這樣完全順應這一趨勢的經濟體，則表現遠超預期。

印度的情況則截然相反，其 IT 服務業每年出口額超過 2,000 億美元，是印度經常賬戶盈余的最大貢獻者，也是其長期貨物貿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：印度開發人員的成本僅為美國同行的幾分之一。但 AI 編碼 Agent 的邊際成本已大幅下降，幾乎與電力成本相當。

TCS、Infosys 和 Wipro 的合同取消潮持續到 2027 年。由于支撐印度對外賬戶的服務業盈余消失殆盡，盧比在 4 個月內對美元貶值了 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。

可以看到的是，市場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，人們討論核心話題不再圍繞 AI 基礎設施的泡沫如何破裂，而是變為：當機器開始逐步替代消費者，消費信貸經濟將會發生怎樣的變化？

智能替代螺旋

2027 年，宏觀經濟形勢也變得更加明朗。過去 12 個月零散但明顯負面的發展傳導機制變得清晰可見。

失業的白領開始逐漸轉向從事收入較低的服務業和零工經濟工作，這種現象帶來的變化是：提升了相關領域的勞動力供給，與此同時，也這些領域的工資水平進一步被壓低了。

（來源：Citrini Research）

在我們撰寫本文時，以人為本的經濟體系還剩下一部分，即將迎來另一輪調整。而已經吸納了第一批失業工人的零工經濟，也正在被自動送貨與自動駕駛逐步滲透。

到 2027 年 2 月，仍在職的專業人士開始謹慎消費，以防止隨時可能面臨失業的風險。他們加倍努力工作（大多借助 AI），僅僅是為了保住飯碗，晉升或加薪的希望已經破滅。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。直到實體經濟中早已出現問題，確鑿的數據才證實了這一點。隨后，一些報道打破了這種假象。

美國首次申請失業救濟人數激增至 48.7 萬人，創造了 2020 年 4 月以來的最高記錄丨美國勞工部，2027 年第三季度

首次申請失業救濟人數激增至 48.7 萬，為 2020 年 4 月以來的最高水平。ADP 和 Equifax 證實，絕大多數新增申請人都是白領專業人士。標普 500 指數在接下來的一周下跌了 6%。負面宏觀經濟形勢開始占據上風。

在正常的經濟衰退中，失業現象普遍存在。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據中體現出來。

在本輪經濟周期中，失業主要集中在收入分配的頂層人群。雖然他們在總就業人數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%。這批人是整個非必需消費品經濟的需求基礎，例如購買房屋、汽車、度假、外出就餐、支付私立學校學費、進行房屋裝修等。

當這些人失業，或為了填補空缺職位而接受 50% 的降薪時，相對于失業人數而言，消費受到的沖擊是巨大的。白領就業人數下降 2% 會導致可自由支配的消費支出下降約 3-4%。

與藍領失業后立刻會造成消費停滯不同，白領失業的影響雖然滯后但更深遠。因為他們有一定的積蓄，能夠在消費行為徹底發生轉變前的幾個月內維持一定消費水平。

到 2027 年第二季度，經濟已經陷入衰退。美國國家經濟研究局（NBER）直到幾個月后才正式確定衰退的開始日期，但數據卻很明確——我們已經連續兩個季度經歷了實際 GDP 負增長，但這至少在當時還不是一場金融危機。

環環相扣的賭注

私人信貸規模已從 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以上的增長。

早在首個 AI 編程 Agent 演示出現、2026 年第一季度軟件業崩潰之時，這些假設就已破滅，但市場參與者似乎并沒有意識到它們已經失效。

許多上市 SaaS 公司的市盈率高達 5-8 倍，而私募股權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的收購估值。管理層逐步下調了這些估值，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 14 家發行人共計 180 億美元的私募股權支持的軟件債務評級，理由是“AI 驅動的競爭顛覆帶來的長期收入逆風”；這是自 2015 年能源行業以來規模最大的單一行業評級調整 | 穆迪投資者服務公司，2027 年 4 月

每個人都記得評級下調后發生的事情。業內資深人士在 2015 年能源評級下調后就已經看到了應對之策。

軟件抵押貸款從 2027 年第三季度開始出現違約。私募股權投資組合中的信息服務和咨詢公司也相繼出現違約。多家知名 SaaS 公司數十億美元的杠桿收購案也進入了重組階段。

Zendesk 成為一條導火索。

Zendesk 因 AI 驅動的客戶服務自動化導致年度經常性收入下降，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；創下史上最大規模私募信貸軟件違約紀錄 |《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，是當時史上規模最大的以 ARR 為擔保的融資，由黑石集團牽頭，Apollo Global Management、Blue Owl 和 HPS 等公司也參與了貸款。這

筆貸款的結構明確基于 Zendesk 的 ARR 將保持持續增長的假設。估值約 25 倍 EBITDA，只有在 Zendesk 的 ARR 能夠保持持續增長的情況下，這樣的杠桿才有意義。

到 2027 年年中，這種情況并沒有發生。AI Agent 已經自主處理客戶服務近一年了。Zendesk 定義的類別（工單系統、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所取代。貸款所依據的 ARR 不再是已不再是穩定收入，而只是尚未到賬的預期。

歷史上規模最大的 ARR 貸款，最終卻成了歷史上規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。其整個架構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 7 到 10 年。沒有存款人需要管理，也沒有回購額度需要提取。基金經理可以持有不良資產，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 Apollo 的高管都提到，軟件風險敞口占資產的 7% 到 13%。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的損失。

“永久資本”出現在每次財報電話會議和致投資者的信中，意在安撫人心。而就像大多數口頭禪一樣，沒人關注其中的細節。

過去十年間，大型另類資產管理公司收購了多家壽險公司，并將它們改造成融資工具。Apollo 收購了 Athene，KKR 則收購了 Global Atlantic。

其邏輯十分巧妙：年金存款構成了一個穩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起的私募信貸，從而獲得雙重收益：一方面是保險業務的收益，另一方面是資產管理業務的管理費。這就像一臺永動機，在特定條件下運轉良好。

私人信貸必須是優質貨幣。

這些損失沖擊了那些旨在持有非流動性資產以應對長期債務的資產負債表。原本應該使系統保持韌性的“永久資本”并非某種抽象的、由耐心等待的機構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、由私募股權支持的軟件和科技債券。而那些無法運轉的被鎖定資本則是人壽保險保單持有人的資金，而這方面的規則略有不同。

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

紐約州和愛荷華州監管機構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 系數并引發額外的 SVO 審查 | 路透社，2027 年 11 月

穆迪將 Athene 的財務實力評級展望下調至負面后，Apollo 的股價在兩個交易日內下跌了 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的永動機，還構建了一套精心設計的離岸架構，旨在通過監管套利實現收益最大化。美國保險公司承保年金，然后將風險轉移給其擁有的百慕大或開曼群島的關聯再保險公司——這些再保險公司設立的目的是為了利用更靈活的監管環境，允許以更少的資本持有相同的資產。

該關聯公司通過離岸特殊目的公司（SPV）籌集外部資本，這些 SPV 構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管理部門發行的私募信貸。

（來源：Citrini Research）

這些評級機構，其中一些本身就是私募股權公司所有，其透明度一直都不怎么樣。錯綜復雜的公司關系網，以及與之相關的各種資產負債表，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濟衰退的看法發生了轉變，從原本可能只是普通的周期性回調，轉變為更加令人不安的局面。美聯儲主席凱文·沃什（Kevin Warsh）在 11 月聯邦公開市場委員會（FOMC）緊急會議上將其描述為“一系列押注白領生產力增長的關聯性押注”。

可見，真正引發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更大規模、更重要的領域，我們卻對這種認知感到恐懼。

房貸危機

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

本月，Zillow 房價指數同比下跌，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域（這些區域居住著信用評分 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保持大致相同的收入水平。大多數抵押貸款的期限為 30 年。

白領就業危機導致收入預期持續轉變，對這一假設構成了威脅。我們現在不得不問一個三年前還顯得荒謬的問題——優質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（利率上升導致可調利率抵押貸款難以負擔，如 20 世紀 80 年代初），或局部經濟沖擊（單一行業在單一地區崩潰，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，支付了 20% 的首付。這些用戶信用記錄良好，就業穩定，收入在貸款發放時均經過核實和證明，他們是金融體系中所有風險模型都視為信用質量基石的借款人。

世界在貸款發放后發生了翻天覆地的變化：2008 年的貸款從源頭就是不良資產；而 2028 年的貸款，發放之初均為優質資產，人們借貸所依托的未來收入預期，已不再可靠。問題不在于信用質量下降，而在于信用所依賴的收入假設正在失效。

（來源：Citrini Research）

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、招聘凍結和獎金削減，這些優質家庭的負債收入比翻了一番。

他們仍然可以償還房貸，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 AI 的發展軌跡表明，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。我們現在正處于最嚴峻的階段。如果購房者經濟狀況良好，房價下跌尚可承受。但現在，購房者同樣面臨著收入下降的困境。

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展趨勢。

（來源：Citrini Research）

智能替代螺旋，現在有兩個金融因素加速了實體經濟的衰退。

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濟引擎的問題，因為實體經濟引擎并非由緊縮的金融環境驅動，而是由 AI 驅動，AI 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 Agent 每月只需 200 美元就能完成一名年薪 18 萬美元的產品經理的工作。

如果這些擔憂成真，抵押貸款市場將在今年下半年崩潰。我們預計當前股市的最終跌幅將接近全球金融危機時期——當時從峰值到谷底下跌了 57%。這將使標普 500 指數跌至約 3,500 點，這是我們自 2022 年 11 月 ChatGPT 事件發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構性缺陷。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。

與時間賽跑

第一個負反饋循環出現在實體經濟中：AI 能力提升，工資支出減少，消費放緩，利潤率下降，企業購買更多 AI 產品，AI 能力進一步提升。

隨后，負反饋循環蔓延至金融領域：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。

（來源：Citrini Research）

現有經濟與政策體系，本就不是為應對這類危機而設計。聯邦政府的收入本質上是對勞動時間的征稅。人們工作，企業支付工資，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人數減少，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構性降低，生產率雖然大幅提高，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 AI 開始呈指數級增長以來的四年間，這一比重已降至 46%，創歷史最大降幅。

產出依然存在。但它不再像以前那樣通過家庭流回企業，這意味著它也不再經過美國國稅局。收入不再通過家庭流回企業，這一循環流程正在中斷，預計政府將介入修復。

（來源：Citrini Research）

如同以往的經濟衰退一樣，支出增加的同時收入卻在下降。但這次的不同之處在于，支出壓力并非周期性的。自動穩定器原本是為應對暫時性失業而設立的，而非結構性失業。

目前的福利制度假設工人能夠重新就業。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。

政府需要向家庭轉移更多資產，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。但這種壓力已經顯現在其他領域。市政債券年初至今的表現呈現出令人擔憂的分化跡象。不征收所得稅的州表現尚可，但依賴所得稅的州（大多是民主黨控制的州）發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構性本質，并開始考慮兩黨提出的所謂“轉型經濟法案”：該法案旨在通過赤字支出和擬議的 AI 推理計算稅相結合的方式，向失業工人提供直接轉移支付。

擺在桌面上的最激進的提案更進一步。“共享 AI 繁榮法案”將建立一項公共權利，對 AI 基礎設施本身的收益提出要求，類似于主權財富基金和 AI 產出收益的特許權使用費，其收益將用于家庭轉移支付。私營部門的游說者們紛紛向媒體發出警告，指出此舉可能引發嚴重的后果。

然而，社會結構的瓦解速度已遠超立法進程。“占領硅谷”運動象征著更廣泛的不滿情緒。上個月，示威者連續三周封鎖了 Anthropic 和 OpenAI 位于舊金山的辦公室入口。示威人數不斷增加，而引發示威活動的媒體報道量甚至超過了最初引發示威的失業數據。

很難想象在金融危機之后，公眾會比銀行家更憎恨誰，但 AI 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。AI 能力的演進速度遠超現有機構的適應能力。政策應對的步伐受意識形態而非現實的驅動。如果政府不能盡快就問題的根源達成共識，那么反饋循環將決定其未來的走向。

智能溢價的消失

縱觀整個現代經濟史，人類智慧始終是稀缺資源。資本豐富，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、創造、說服和協調的能力，卻是無法大規模復制的。

人類智慧的固有優勢源于其稀缺性。我們經濟體系中的每一個機構，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。

我們現在正經歷著這種溢價的消退。如今，機器智能已成為人類智能在日益廣泛的任務領域中高效且快速發展的替代品。金融體系經過數十年的優化，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。經濟可以找到新的平衡點，實現這一目標，是目前僅存的少數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經濟中最具生產力的資產反而導致就業崗位減少而非增加的情況。沒有任何現有的框架能夠適用，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 指數接近歷史高位，負面反饋循環尚未啟動。我們確信其中一些情景不會發生。我們也同樣確信，機器智能將繼續加速發展，人類智能的溢價將會縮小。

作為投資者，我們仍有時間評估我們的投資組合中有多少是基于那些無法經受住十年考驗的假設而構建的。作為社會成員，我們仍有時間采取積極主動的措施。

警示的金絲雀尚且活著。

參考資料：

https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

https://x.com/Citrini7/status/2025668400396349476

運營/排版：何晨龍