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《2028年全球智能危機》：當人類智力不再稀缺 中產階級的黃昏到來？
編者按：研究機構Citrini Research近期發佈了一份關於人工智慧經濟風險的假設性報告，引發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，並描繪了人工智慧（AI）快速發展可能引發的連鎖經濟危機。報告提出了幾個核心概念：
“AI效率悖論”：AI的成功可能導致經濟不穩定。其推演的核心風險鏈條包括：白領大規模失業：AI替代複雜白領勞動，導致“智能溢價”消失，中產階層收入結構受損。
“幽靈GDP”與消費萎縮：即企業利潤因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“產出增長但消費引擎失速”的“幽靈GDP”現象。
商業模式瓦解：AI代理消除交易摩擦，威脅到建立在人類惰性、資訊不對稱和品牌依賴上的商業模式，如軟體服務（SaaS）、中介平台（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一直活躍於紐約， 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 的管理合夥人，投資二級市場股票、從事風險投資並以AI方式孵化科技創業企業；自 2013 年 4 月起，他在舊金山灣區擔任 Thistle 的聯合創始人兼董事長；此前，他曾聯合創立 Sentieo——一家由 AI 驅動的金融搜尋平台，該公司後來被 AlphaSense 收購。他在 2011 年 12 月至 2020 年 9 月期間擔任CEO，並於 2020 年 9 月至 2022 年 5 月擔任董事長。
他畢業於哈佛大學，主修經濟學，畢業後的兩年曾在頂級避險基金Citadel LLC擔任分析師。
以下為報告的中文版全文，現標題為編者所擬：
01. 序言
如果我們對人工智慧的樂觀預期繼續正確的話……但實際情況卻是悲觀的，那該怎麼辦？
以下只是一個情景描述，並非預測。這既不是關於熊的色情內容，也不是人工智慧末日論的幻想小說。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容，他還另外寫了兩部分，可以在這裡找到。
希望閱讀完這篇文章後，你能更好地應對人工智慧導致經濟日益複雜化所帶來的潛在風險。
這是2028年6月CitriniResearch發佈的宏觀報告，詳細闡述了全球情報危機的進展及其後果。
02. 宏觀備忘錄 智力過剩的後果
2026年2月22日—2028年6月30日
今天上午公佈的失業率為10.2%，比預期高出0.3個百分點。受此資料影響，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。六個月前，這樣的財報會觸發熔斷機制。
兩年時間而已。從“可控”和“特定行業受影響”的狀態，經濟狀況已經發生了翻天覆地的變化，完全不再是我們任何人長大時所熟悉的模樣。本季度的宏觀報告試圖重現這一演變過程，對危機前的經濟狀況進行事後分析。
人們的興奮情緒顯而易見。到2026年10月，標準普爾500指數逼近8000點大關，納斯達克指數突破30000點。由於勞動力過剩導致的首批裁員始於2026年初，而這些裁員確實達到了預期的效果：企業利潤率上升，盈利表現優異，股價也持續上漲反彈。創紀錄的企業利潤又被重新投入到了人工智慧計算領域。
用作標題的經濟數字依然相當不錯。名義GDP的年化增長率始終保持在一位數中高水平。生產率持續上升，每小時實際產出增速達到了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慧型手機器人。
隨著勞動力成本的消失，電腦行業的所有者財富激增。與此同時，實際工資增長卻停滯不前。儘管政府一再宣稱生產力創下新高，但白領工人仍被機器取代，被迫從事低薪工作。
當消費者經濟出現裂痕時，經濟評論家們提出了“幽靈GDP”這一概念：指那些出現在國民經濟統計資料中，但實際上並未流入實體經濟的產出。
人工智慧在各個方面都超出了預期，市場也完全被人工智慧主導。唯一的問題是……經濟卻並非如此。
從一開始就應該很清楚，北達科他州一個GPU叢集所產生的產出，相當於之前曼哈頓中城1萬名白領的產出，與其說是經濟靈丹妙藥，不如說是經濟瘟疫。貨幣流通速度停滯不前。以人為本的消費經濟（當時佔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。）
人工智慧能力提升，企業對勞動力的需求減少，白領裁員增加，失業工人消費減少，利潤壓力迫使企業加大在人工智慧方面的投資，人工智慧能力再度提升……
這是一個沒有自然制動機制的負反饋循環。
人工智能的替代效應不斷加劇：白領工作者的賺錢能力（進而他們的消費能力）受到了結構性削弱。他們的收入是13兆美元抵押貸款市場的基石，這迫使貸款機構重新評估優質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，導致私募股權公司熱衷於那些假設經常性收入會持續穩定的軟體項目。2027年中，由於人工智慧技術的衝擊而引發的第一波違約事件，挑戰了這一假設。
如果問題僅限於軟體層面，那麼還尚可控制。但事實並非如此。到2027年底，它已經威脅到了所有依賴中介服務的商業模式。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，這個系統實際上是一系列與白領生產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。政策反應向來滯後於經濟現實，而目前缺乏全面的應對計畫，恐將進一步加劇通縮螺旋。
03. 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的熟練開發人員現在只需幾周時間就能複製出中端SaaS產品的核心功能。雖然無法做到完美，也無法處理所有邊緣情況，但已經足夠好，以至於負責稽核每年50萬美元續費費用的首席資訊官開始思考：“如果我們自己開發這個產品會怎樣？”
財政年度通常與日歷年一致，因此2026年的企業支出計畫早在2025年第四季度就已確定，當時“智能體人工智慧”還只是個熱門詞彙。年中評估是採購團隊首次在充分瞭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，並成功複製了價值六位數的SaaS合同。
那年夏天，我們採訪了一位財富500強企業的採購經理。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。採購經理告訴他，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。他說，這已經算是不錯的結果了。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。儘管它們可能佔典型企業技術堆疊支出的三分之一，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 年第三季度報告發佈後，反身性的機制才變得更加清晰。
直到ServiceNow公佈2026年第三季度報告後，這種反射機制才變得更加清晰明了：
ServiceNow淨新增年度合同價值 (ACV) 增速從23%放緩至14%；宣佈裁員15%並推出“結構效率提升計畫”；股價下跌18%。來源：彭博社，2026年10月
SaaS並非“死氣沉沉”。在內部開發與維護系統方面，依然存在成本效益分析的問題。不過內部開發只是一種選擇，這一因素也會被納入定價談判中。或許更重要的是，競爭格局已經發生了變化。人工智慧的普及使得新功能的開發和上線變得更加容易，因此產品差異化逐漸消失。傳統企業不得不在定價上展開惡性競爭——既與同行競爭，也要與新興的挑戰者抗衡。由於代理編碼能力的提升，且沒有舊有成本結構的束縛，這些新興企業敢於積極搶佔市場份額。
這些系統的相互關聯性直到現在才被充分認識到。ServiceNow曾經銷售許可證。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。那些通過人工智慧實現裁員、從而提升客戶利潤率的舉措，實際上卻在破壞企業自身的收入來源。
那家銷售工作流程自動化產品的公司，因更先進的工作流程自動化技術而受到衝擊。為應對這一挑戰，該公司選擇裁員，並用節省下來的資金來支援那些正在顛覆其業務的技術研發。
他們還能做什麼呢？坐以待斃、慢慢等死嗎？那些最受人工智慧威脅的公司，反而成了人工智慧最積極的採用者。
事後看來這似乎理所當然，但當時並非如此（至少對我來說是這樣）。傳統的行業顛覆模型認為，現有企業會抵制新技術，從而失去市場份額，逐漸衰落。柯達、百視達和黑莓就是這樣的例子。但2026年的情況有所不同：現有企業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，那些面臨人工智慧威脅的公司只能採取唯一的辦法：削減員工人數，將節省下來的資金用於投資人工智慧工具，再利用這些工具以更低的成本維持生產。
各公司的個體決策看似合理，但總體後果卻十分災難性。節省下用於人力成本的每一美元都被投入到了人工智慧研發中，這反而為下一輪裁員創造了條件。
軟體行業僅僅是個開始而已。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早已超越了軟體領域。那種促使ServiceNow削減員工數量的邏輯，其實也適用於所有具有白領成本結構的公司。
04. 當摩擦力變為零時
到2027年初，LLM的使用已成為默認選項。人們在使用人工智慧代理，甚至不知道人工智慧代理是什麼，就像那些從未瞭解過“雲端運算”的人使用串流媒體服務一樣。他們看待人工智慧代理的方式，就像看待自動補全或拼寫檢查一樣——手機現在自動具備的功能。
Qwen 的開源智能購物助手是人工智慧處理消費者決策的催化劑。短短幾周內，所有主流人工智慧助手都整合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雲端運行，還可以在手機和筆記型電腦上運行，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，這些代理並非被動等待使用者請求，而是根據使用者的偏好在背景執行。商業不再是一系列獨立的人工決策，而變成了一個持續不斷的最佳化過程，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。
鏈條上的下一個環節已經開始斷裂——中介。
過去五十年，美國經濟在人類侷限性之上建構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，而且大多數人為了避免點選量，寧願接受低價。數兆美元的企業價值都依賴於這些限制的持續存在。
一切都始於一個簡單的過程：代理人消除摩擦。
即使數月未使用，訂閱和會員資格仍會自動續訂。試用期結束後，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“人質危機”。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台上進行價格比對。但機器可以。
旅遊預訂平台由於操作最簡單，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台更快、更便宜地安排完整的行程（包括機票、酒店、地面交通、會員積分最佳化、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於投保人的被動續保行為。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保中獲得的15%到20%的保費收入。
財務諮詢、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複雜事務”的領域都受到了衝擊，因為從業人員覺得這些事情並不繁瑣。
即使是我們曾以為人際關係價值至上的領域，也暴露出脆弱的一面。房地產行業，由於經紀人和消費者之間存在資訊不對稱，買家幾十年來一直容忍著5-6%的佣金，但隨著配備MLS存取權和數十年交易資料的AI經紀人能夠瞬間複製知識庫，這種不對稱的局面迅速瓦解。一篇發表於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佣金中位數已從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“人際關係”的價值。結果發現，人們所謂的很多關係，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最佳化目標的機器，不會在意你最喜歡的應用程式，也不會在意你過去四年裡經常訪問的網站，更不會被精心設計的結帳體驗所吸引。它們不會感到疲倦，也不會選擇最簡單的方案，更不會默認“我總是從這裡訂購”。
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。
程式碼代理的出現大大降低了外賣應用的准入門檻。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，數十家開發者都這麼做了，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。多平台整合的控製麵板讓零工人員可以同時追蹤來自二三十個平台的訂單，徹底打破了現有平台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，然後再利用這些對手來為自己謀利。DoorDash的競爭優勢在於“你餓了又懶，這個應用就在你的主螢幕上”。但代理沒有主螢幕，它會同時查看DoorDash、Uber Eats、餐廳的官方網站以及二十個其他類似平台，從而每次都能選擇費用最低、配送最快的服務。
機器根本不存在使用者對應用的忠誠度，而這正是該商業模式的基礎。
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後，至少有一半的收入不會流入優步和達美樂的口袋。當然，隨著自動駕駛汽車的普及，這種科技帶來的便利並沒有持續太久。
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。要想持續為使用者節省費用（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。大多數人選擇通過Solana或以太坊L2平台使用穩定幣進行支付，因為這種方式的結算幾乎即時完成，交易成本僅為一分錢的幾分之一。
萬事達卡2027年第一季度業績：淨收入同比增長6%；與上一季度相比增長5.9%。管理層表示，這些項目屬於“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的轉折點。智能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後，跌幅有所縮小。
代理商業繞過交換費的路由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，並圍繞由商家補貼資助的獎勵計畫建立了整個業務部門。美國運通（AXP US）受到的衝擊最大；白領員工裁員導致其客戶群銳減，代理商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。此後幾周，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成的。而摩擦力正趨於零。
05. 從行業風險到系統性風險
到2026年，市場將人工智慧的負面影響視為一個行業問題。軟體和諮詢行業遭受重創，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，但並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。人工智慧在某些領域會帶來痛苦，但總體而言，其帶來的淨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。白領工人佔就業總數的50%，並貢獻了約75%的可自由支配消費支出。人工智慧正在蠶食的那些企業和工作崗位並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，但隨後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裡都得到了驗證。即使我們無法預見未來的工作崗位會是什麼樣子，它們也一定會到來。
自動取款機降低了銀行網點的營運成本，因此銀行開設了更多網點，櫃員就業人數在接下來的二十年裡持續增長。網際網路顛覆了旅行社、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。
人工智慧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。失業的程式設計師無法簡單地轉型為“人工智慧管理”，因為人工智慧本身就具備這種能力。
如今，人工智慧代理可以處理長達數周的研發任務。指數級增長徹底顛覆了我們對可能性的認知，儘管沃頓商學院的教授們每年都試圖用新的S型曲線擬合資料。
它們幾乎編寫了所有程式碼。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。
人工智慧創造了新的就業機會，例如應急工程師、人工智慧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，人工智慧每創造一個新職位，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。
美國就業市場動盪：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。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資料。職位空缺數量降至550萬以下，同比下降15%。
Indeed：隨著“生產力提升計畫”的推廣，軟體、金融和諮詢行業的職位發佈量大幅下降。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定（建築、醫療保健、技工等行業）。人員流動主要集中在撰寫備忘錄（我們居然還能繼續營運）、審批預算以及維持經濟正常運轉等崗位上。然而，這兩個群體的實際工資增長在今年大部分時間裡都為負值，並且持續下降。
股市對 JOLTS 的關注度仍然低於 GE Vernova 所有渦輪機產能已售罄至 2040 年的消息，在負面宏觀經濟消息和積極的人工智慧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，或者至少不那麼浪漫）開始對消費衝擊進行定價。接下來的四個月裡，10年期國債收益率從4.3%下降到3.2%。儘管如此，總體失業率並未飆升，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。過度建設會導致建築活動放緩，進而導致利率下降，最終促進新建築的建設。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甦的種子。
這個周期的起因並非周期性因素。
人工智慧變得更好、更便宜。公司裁員，然後用節省下來的錢購買更多的人工智慧裝置，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，不得不加大對人工智慧的投資。人工智慧變得更好、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慧的部署速度。但事實並非如此，因為這並非超大規模企業式的資本支出，而是營運支出的替代。一家公司過去每年在員工身上花費 1 億美元，在人工智慧上花費 500 萬美元，現在則在員工身上花費 7000 萬美元，在人工智慧上花費 2000 萬美元。人工智慧投資成倍增長，但這是以總營運成本的降低為代價的。每家公司的人工智慧預算都在增長，而其整體支出卻在減少。
諷刺的是，即便人工智慧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。輝達（NVDA）的營收依然屢創新高。台積電（TSM）的利用率依然保持在95%以上。超大規模資料中心營運商每季度在資料中心資本支出上仍然投入1500億至2000億美元。而像台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。該國的IT服務業每年出口額超過2000億美元，是印度經常帳戶盈餘的最大貢獻者，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。但人工智慧編碼代理的邊際成本已大幅下降，幾乎與電力成本相當。塔塔諮詢服務公司（TCS）、印孚瑟斯（Infosys）和威普羅（Wipro）的合同取消潮持續到2027年。由於支撐印度對外帳戶的服務業盈餘消失殆盡，盧比在四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”。
造成市場動盪的因素每個季度都在增強，這意味著動盪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慧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，消費信貸經濟將會發生什麼變化。
06. 智力置換螺旋
2027年，宏觀經濟形勢不再隱晦。過去十二個月零散但明顯負面的發展傳導機制變得清晰可見。你無需查閱勞工統計局的資料，只需參加一次與朋友的晚宴即可。
失業的白領並沒有閒著，而是降低了工作強度。許多人轉而從事收入較低的服務業和零工經濟工作，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的高級產品經理。職位優厚，有醫療保險、401k退休金計畫，年薪18萬美元。她在第三輪裁員中失去了工作。六個月的求職之後，她開始做Uber司機。收入驟降至4.5萬美元。重點不在於個人經歷，而在於更深層次的數學計算。將這種現象放大到每個主要都市的幾十萬勞動者身上。大量高技能勞動力湧入服務業和零工經濟，進一步壓低了原本就收入微薄的現有勞動者的工資。行業層面的衝擊最終演變為整個經濟領域的工資壓縮。
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。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濟中，而零工經濟已經吸納了第一批失業工人。
到2027年2月，很明顯，仍在職的專業人士開始像隨時可能失業一樣消費。他們加倍努力工作（大多借助人工智慧），僅僅是為了保住飯碗，晉陞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。
最危險的部分在於滯後性。高收入者利用高於平均水平的儲蓄，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，確鑿的資料才證實了這一點。隨後，一些報導打破了這種假象。
美國首次申請失業救濟人數激增至48.7萬人，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佔據上風。
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佔的比例相符。消費受到的衝擊也普遍存在，並且由於低收入工人的邊際消費傾向較高，因此這種衝擊會很快在資料中體現出來。
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佔比例相對較小，但卻推動了不成比例的消費支出。收入最高的10%人群的消費支出佔美國總消費支出的50%以上，而收入最高的20%人群的消費支出則佔到約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濟的需求基礎。
當這些工人失業，或為了填補空缺職位而接受50%的降薪時，相對於失業人數而言，消費受到的衝擊是巨大的。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%。與藍領失業往往立竿見影（工廠裁員後，下周就會停止消費）不同，白領失業的影響雖然滯後，但更為深遠，因為這些工人有一定的儲蓄緩衝，使他們能夠在消費行為發生轉變前的幾個月內維持消費。
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）直到幾個月後才正式確定衰退的開始日期（他們一貫如此），但資料卻很明確——我們已經連續兩個季度經歷了實際GDP負增長。但這還不是一場“金融危機”……至少當時還不是。
07. 相關賭注的鏈式關係
私人信貸規模已從 2015 年的不到 1 兆美元增長到 2026 年的超過 2.5 兆美元。其中相當一部分資本被投入到軟體和技術交易中，許多交易都是對 SaaS 公司的槓桿收購，估值假設這些公司的收入將永遠保持兩位數以上的增長。
這些假設在第一個智能編碼演示和 2026 年第一季度軟體崩潰之間就已經破滅了，但目標受眾似乎並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，而私募股權支援的軟體公司卻依然維持著基於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援的軟體債務評級，理由是“人工智慧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。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後發生的事情。業內資深人士在2015年能源評級下調後就已經看到了應對之策。
軟體抵押貸款從2027年第三季度開始出現違約。私募股權投資組合中的資訊服務和諮詢公司也相繼出現違約。多家知名SaaS公司數十億美元的槓桿收購案也進入了重組階段。
Zendesk 是確鑿的證據。
Zendesk因人工智慧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體違約紀錄。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，是當時史上規模最大的以年度經常性收入（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。這筆貸款的結構明確基於Zendesk的年度經常性收入將保持持續增長的假設。大約25倍的EBITDA倍數，只有在Zendesk的年度經常性收入能夠保持持續增長的情況下，這樣的槓桿才有意義。
到 2027 年年中，這種情況並沒有發生。
人工智慧代理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、管理人工支援互動）已被無需生成工單即可解決問題的系統所取代。貸款所依據的年度經常性收入不再是經常性收入，而只是尚未支出的收入而已。
歷史上規模最大的ARR擔保貸款，最終卻成了歷史上規模最大的私人信貸軟體違約案。所有信貸部門都異口同聲地問了同一個問題：還有那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。
私募信貸並非2008年的銀行業。其整個架構的設計初衷就是為了避免強製出售。這些都是封閉式基金，資金被鎖定。有限合夥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。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 和阿波羅的高管都提到，軟體風險敞口占資產的 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帳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槓桿銀行破產的損失。
永久資本。這句話出現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。而就像大多數口頭禪一樣，沒人關注其中的細節。它的真正含義是……
過去十年間，大型另類資產管理公司收購了多家壽險公司，並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，KKR收購了環球大西洋。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於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。這就像一台永動機，在特定條件下運轉良好。
私人信貸必須是優質貨幣。
這些損失衝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”並非某種抽象的、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於如今違約的、由私募股權支援的軟體和科技債券。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。他們原本就對壽險公司私人信貸集中度感到不安，於是開始下調這些資產的風險資本評級。這迫使保險公司要麼籌集資金，要麼出售資產，但在市場已經趨於僵化的情況下，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畫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係數並引發額外的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至負面後，阿波羅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。
事情遠不止於此。這些公司不僅打造了其保險業的永動機，還建構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，然後將風險轉移給其擁有的百慕達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於同一母公司資產管理部門發行的私募信貸。
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麼樣（這幾乎是人盡皆知的）。錯綜複雜的公司關係網，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月的崩盤標誌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呼，轉變為更加令人不安的局面。聯準會主席凱文·華許在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” 。
你看，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規模更大、重要得多的領域，我們卻對這種認知感到恐懼。
08. 抵押貸款問題
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。來源：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%。但這並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13兆美元。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），利率衝擊（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），或局部經濟衝擊（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。這些借款人並非次級借款人。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。
2008年的貸款從一開始就是壞帳。2028年的貸款從一開始就是好帳。世界在貸款發放後發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：房屋淨值信用額度（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，並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，而人工智慧的發展軌跡表明，這種衝擊即將到來。隨後，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範圍內。
我們現在正處於最嚴峻的階段。如果普通購房者經濟狀況良好，房價下跌尚可承受。但現在，普通購房者也面臨著同樣的收入下滑問題。
儘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，但仍遠低於2008年的水平。真正的威脅在於拖欠率的發展趨勢。
情報人員流失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、私人市場動盪，這些因素相互強化。傳統的政策工具（降息、量化寬鬆）可以應對金融引擎，但卻無法解決實體經濟引擎的問題，因為實體經濟引擎並非由緊縮的金融環境驅動，而是由人工智慧驅動，人工智慧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，並買斷市場上所有的抵押貸款支援證券（MBS）和所有違約的軟體槓桿收購（LBO）債務……
但這並不會改變這樣一個事實：一名 Claude 經紀人每月只需 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。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指數跌至約3500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13兆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。
09. 與時間的戰鬥
第一個負反饋循環出現在實體經濟中：人工智慧能力提升，工資支出減少，消費放緩，利潤率下降，企業購買更多人工智慧產品，人工智慧能力進一步提升。隨後，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。
這套系統並非為應對此類危機而設計。聯邦政府的收入來源本質上是對人時間的徵稅。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電腦，而非勞動力。
勞動收入佔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。而自人工智慧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。循環流程正在中斷，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於，支出壓力並非周期性的。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並非遭受了可以康復的疫情衝擊，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。不徵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，關於誰應該獲得救助的爭論也逐漸演變成黨派之爭。
值得稱讚的是，本屆政府很早就認識到了這場危機的結構性本質，並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人工智慧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。“共享人工智慧繁榮法案”將建立一項公共權利，對人工智慧基礎設施本身的收益提出要求，類似於主權財富基金和人工智慧產出收益的特許權使用費，其收益將用於家庭轉移支付。私營部門的遊說者們紛紛向媒體發出警告，指出此舉可能引發嚴重的後果。
這些討論背後的政治博弈令人沮喪地在意料之中，而譁眾取寵和邊緣政策更是加劇了這種局面。右翼將轉移支付和再分配稱為馬克思主義，並警告說，對電腦徵稅會將領先優勢拱手讓給中國。左翼則警告說，在現任官員的幫助下起草的稅收法案，不過是換了個名字的監管俘獲。財政鷹派指出，財政赤字不可持續。鴿派則以全球金融危機後過早實施的財政緊縮政策為例，警示後患。隨著今年總統大選的臨近，這種分歧只會愈演愈烈。
政客們爭吵不休的同時，社會結構的瓦解速度卻遠遠超過了立法處理程序的推進速度。
“佔領矽谷”運動象徵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位於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導量甚至超過了最初引發示威的失業資料。
很難想像在金融危機之後，公眾會比銀行家更憎恨誰，但人工智慧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。
人工智慧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，那麼反饋循環將決定其未來的走向。
10. 智力溢價消退
縱觀整個現代經濟史，人類智慧始終是稀缺資源。資本豐富（或者至少可以複製）。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，卻是無法大規模複製的。
人類智慧的固有優勢源於其稀缺性。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，都是基於這一假設而設計的。
我們現在正經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展的替代品。金融體系經過數十年的最佳化，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。
但重新定價並不等同於崩潰。
經濟可以找到新的平衡點。實現這一目標，是目前僅存的少數隻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於那些無法經受住十年考驗的假設而建構的。作為社會成員，我們仍有時間採取積極主動的措施。
金絲雀還活著。 (騰訊財經)