2028 全球智慧危機：一段來自未來的金融史思想實驗
作者：CitriniReseARch
前言
如果我們對AI的看漲預期持續應驗…但如果這實際上是看跌訊號呢？
以下描述的是一個情境假設，而非精準預測。 這不是為了製造恐慌，也不是AI末日論者的同人小說。 這篇文章的唯一目的是對一個相對未被充分探討的場景進行建模。 我們的朋友 Alap Shah 提出了這個問題，我們共同構思了答案。 我們寫了這一部分，他寫了另外兩部分。
希望閱讀本文後，當AI讓經濟變得越來越詭異時，你能對潛在的左側尾部風險有更充分的準備。
以下是 CitriniResearch 於 2028 年 6 月發布的宏觀備忘錄，詳細記錄了「全球智慧危機」的演變與餘波。
宏觀備忘錄：充裕智能的後果
CitriniResearch 2026年2月22日~~ 2028年6月30日
今早公佈的失業率達到了 10.2%，超出預期 0.3%。 市場受此數據影響拋售下跌 2%，導致標普 500 指數較 2026 年 10 月的高點累計回撤達 38%。
交易員們已經麻木了。 如果是在六個月前，這樣的數據絕對會觸發熔斷。
僅兩年。 這就是經濟從「風險可控」、「局限於特定產業」演變到一個我們任何人都認不出的模樣所需的時間。 本季的宏觀備忘錄是我們試圖重建這一系列事件的嘗試——一份對危機前經濟的屍檢報告。
曾幾何時，市場上的狂熱情緒觸手可及。 到 2026 年 10 月，標普 500 指數逼近 8000 點，那斯達克指數突破 3萬點大關。 因人類被淘汰而引發的第一波裁員潮始於 2026 年初，這些裁員完美地實現了它們的預期目標：利潤率擴張，盈利超預期，股市大漲。 創紀錄的企業利潤直接重新投入 AI 算力。
當時的宏觀指標依然亮眼。 名目 GDP 屢屢錄得中高個位數的年化增長。 生產力正在蓬勃發展。 由那些不睡覺、不請病假、不需要醫療保險的 AI 智能體驅動，每小時實際產出的增長率達到了自 1950 年代以來的最高水平。
隨著勞動成本的消失，算力的所有者財富呈現爆炸性成長。 與此同時，實質薪資成長卻崩潰了。 儘管政府一再吹噓創紀錄的生產力，但白領工人把工作輸給了機器，被迫轉向低薪崗位。
當消費經濟開始出現裂痕時，經濟評論員普及了一個詞－「幽靈GDP (Ghost GDP)」：那些體現在國民帳中，卻從未在實體經濟中流通的產出。
在各方面，AI 都超出了預期，市場即 AI。 唯一的問題是……經濟並非如此。
我們早該明白，北達科他州的一個 GPU 集群能夠產生以前曼哈頓中城 10,000 名白領工人的產出，這與其說是經濟靈丹妙藥，不如說是經濟瘟疫。 貨幣流通速度停滯了。 曾經佔 GDP 70% 的以人類為中心的消費經濟枯萎了。 如果我們早點問“機器會在可自由支配的商品上花多少錢？”，我們可能早就弄清楚這一點了。 （提示：答案是零。）
AI 能力提升，公司所需的員工減少，白領裁員增加，被裁員工消費減少，利潤率壓力迫使企業向 AI 投資更多，AI 能力進一步提升…
這是一個沒有自然煞車的負回饋循環。 這就是人類智慧取代螺旋。 白領工人眼睜睜地看著他們的獲利能力（理所當然地，也包括他們的消費能力）受到結構性損害。 他們的收入曾經是 13 兆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安全。
十七年沒有出現真正的違約週期，使得私募市場充斥著私募股權（PE）支持的軟體交易，這些交易的假設前提是年度經常性收入（ARR）將保持「經常性」。 2027 年年中，由 AI 顛覆引發的第一波違約潮挑戰了這個假設。
如果這種顛覆僅限於軟體產業，情況本來是可控的，但事實並非如此。 到了 2027 年底，它威脅到每一個建立在中介服務基礎上的商業模式。 大批建立在透過人類摩擦變現的公司崩瓦解。
事實證明，整個系統是一條建立在白領生產力成長預期上的巨大相關押注菊花鏈。 2027 年 11 月的崩盤只是加速了所有已經存在的負回饋循環。
我們等待「壞消息就是好消息」的邏輯奏效已經等了將近一年。 政府開始考慮提出法案，但公眾對政府實施任何形式救援的能力的信心已經減弱。 政策反應總是落後於經濟現實，但現在缺乏全面計畫正威脅加速通貨緊縮螺旋。
危機是如何開始的
2025 年底，代理程式設計（Agentic coding）工具的能力實現了階躍式提升。
一個熟練的開發人員使用 Claude Code 或 CoDEX，現在可以在幾週內複製一個中端市場 SaaS 產品的核心功能。 雖然不是完美的，也不能處理所有邊緣情況，但已經足夠讓審查 50 萬美元年度續約合約的首席資訊長（CIO）開始思考：「如果我們自己建一個會怎樣？」
財年通常與日曆年一致，所以 2026 年的企業支出是在 2025 年第四季設定的，當時「代理式 AI (Agentic AI)」還只是一個流行語。 年中的審查是採購團隊第一次在清楚這些系統實際上能做什麼的情況下做出決定。 有些人看著他們自己的內部團隊在幾週內推出原型，複製了六位數的 SaaS 合約。
那年夏天，我們訪問了一位財富 500 強公司的採購經理。 他告訴了我們他的一次預算談判。 銷售人員原本期望像去年一樣按套路出牌：每年提價 5%，標準的「你的團隊離不開我們」的推銷說辭。 採購經理告訴他，他一直在與 OpENAI 討論，讓他們的「前沿部署工程師」使用 AI 工具徹底取代這家供應商。 最後他們以 30% 的折扣續約了。 他說，這是一個好結果。 那些“長尾 SaaS”，例如 Monday.com、Zapier 和 Asana，情況要糟糕得多。
投資者已經準備好——甚至期望——長尾市場會受到重創。 它們可能佔典型企業技術堆疊支出的三分之一，但它們顯然暴露在風險之中。 然而，「記錄系統」本應是免於顛覆的。
直到 ServiceNow 發布 26 年第三季財報，反身性（Reflexivity）的機制才變得清晰起來。
SERVICENOW 淨新增 ACV 增速從 23% 放緩至 14%；宣布裁員 15% 並啟動「結構性效率計畫」；股價暴跌 18% | 彭博社，2026 年 10 月
SaaS 並沒有「死」。 運行和支援內部建置系統仍然需要進行成本效益分析。 但內部建構成為了一種選項，並且被納入了定價談判的考量中。 也許更重要的是，競爭格局已經改變。 AI 讓開發和發布新功能變得更加容易，因此差異化崩潰了。 老牌企業在定價上競相壓價——這既是它們彼此之間的近身肉搏，也是與不斷湧現的後起之秀的廝殺。 在代理程式設計能力飛躍的鼓舞下，並且沒有遺留成本結構的拖累，這些新入局者激進地搶佔市場份額。
直到這份財報發布，人們才充分意識到這些系統的互連性質。 ServiceNow 是按席位收費的。 當財富 500 強客戶裁員 15% 時，他們就取消了 15% 的許可證。 那些提高客戶利潤率的、由 AI 驅動的裁員，正在機械地摧毀他們自己的收入基礎。
一家銷售工作流程自動化的公司正在被更好的工作流程自動化所顛覆，而它的應對措施是裁員，並將節省下來的資金用於資助正是正在顛覆它的那項技術。
他們還能做什麼？ 坐以待斃死得更慢一點嗎？ 受 AI 威脅最嚴重的公司成為了 AI 最激進的採用者。
這在事後看來顯而易見，但在當時卻並非如此（至少對我來說不是）。 歷史上的顛覆模型表明，老牌企業會抵制新技術，它們會將市場份額輸給靈活的進入者，然後慢慢消亡。 這就是發生在柯達、百視達和黑莓身上的事。 但 2026 年發生的情況不同；老牌企業沒有抵制，因為它們承擔不起抵制的代價。
面對股價下跌 40-60% 以及董事會要求給出解釋的壓力，受到 AI 威脅的公司做了它們唯一能做的事：裁員，將節省下來的資金重新部署到 AI 工具上，並使用這些工具以更低的成本維持產出。
每家公司各自的反應都是理性的。 但集體的結果卻是災難性的。 在裁員上節省的每一美元都流入了 AI 能力，這使得下一輪裁員成為可能。
軟體產業只是個開場。 當投資人還在爭論 SaaS 的估值倍數是否已經見底時，他們錯過的是這種反射性循環已經跳出了軟體產業。 證明 ServiceNow 裁員合理性的相同邏輯，適用於每家具有白領成本結構的公司。
當摩擦降至零
到 2027 年初，使用大型語言模型（LLM）已成為預設行為。 人們在使用那些甚至不知道什麼是「AI 智能體」的 AI 智能體，就像從沒學過「雲端運算」是什麼的人在使用串流媒體服務一樣。 他們像看待自動完成或拼字檢查一樣看待它——這只是他們手機現在能做的一件事。
Qwen（通義千問）的開源代理購物機器人是 AI 接手消費者決策的催化劑。 在幾週內，每個主流 AI 助理都整合了某種代理商務功能。 模型蒸餾意味著這些智能體不僅可以在雲端實例上運行，還可以在手機和筆記型電腦上運行，從而大幅降低了推理的邊際成本。
本應讓投資人感到不安（但他們並沒有）的一點是，這些智能體不需要等待被喚醒。 它們根據用戶的偏好在後台運行。 商務不再是一系列離散的人類決策，而是持續的最佳化過程，代表每個連網的消費者 24/7 全天候運作。 到 2027 年 3 月，美國個人的中位數每天消耗 40 萬個 token——這是 2026 年底的 10 倍。
鏈條上的下一個環節已經開始斷裂。
中介化（Intermediation）。
在過去的五十年裡，美國經濟在人類的局限性之上建立了一個巨大的「尋租層」：做事需要時間、耐心有限、品牌熟悉度取代了盡職調查，而且大多數人願意接受一個糟糕的價格來避免多點滑鼠。 數萬億美元的企業價值取決於這些約束的持續存在。
一開始很簡單。 智能體消除了摩擦。
那些即使幾個月不用也默認自動續費的訂閱和會員資格。 那些在試用期後偷偷翻倍的入門價格。 這些統統被重新定義為智能體可以談判的「人質危機」。 作為整個訂閱經濟基礎的指標——平均客戶生命週期價值——顯著下降。
消費者智能體開始改變幾乎所有消費者交易的運作方式。
人類沒有時間在買一盒蛋白棒之前在五個競爭平台上進行比價。 但機器有。
旅遊預訂平台是最早的犧牲品，因為它們最簡單。 到 2026 年第四季度，我們的智能體能夠比任何平台更快、更便宜地組裝一個完整的行程（航班、酒店、地面交通、忠誠度優化、預算約束、退款）。
保險續保模式被徹底重塑，而其整個模式原本依賴於投保人的惰性。 每年為您重新比價覆蓋範圍的智能體，瓦解了保險公司從被動續保中賺取的 15-20% 的保費。
財務建議。 稅務準備。 常規法律工作。 任何其價值主張最終歸結為「我將替您處理您覺得乏味的複雜事務」的服務提供者類別都遭到了顛覆，因為智能體不覺得任何事是乏味的。
甚至那些我們認為受到「人際關係價值」保護的領域也被證明是脆弱的。 在房地產行業，由於經紀人和消費者之間的資訊不對稱，買家幾十年來一直忍受著 5-6% 的佣金。 然而，一旦配備 MLS 存取權和數十年交易資料的 AI 智能體能夠瞬間複製這些知識庫，這一行就崩潰了。 2027 年 3 月的賣方研究報告將其稱為「智能體對智能體的暴力」。 主要大都會買方佣金的中位數從 2.5-3% 壓縮到不到 1%，越來越多交易的買方根本沒有人類經紀人參與。
我們高估了「人際關係」的價值。 事實證明，人們所說的關係，很大程度上只是「帶著友善面具的摩擦」。
這只是中介層被破壞的開始。 成功的公司曾經花費數十億美元來有效利用消費者行為和人類心理的弱點，但現在這些都不重要了。
為價格和合適度而優化的機器，不在乎你最喜歡的應用程序，不在乎你過去四年習慣性打開的網站，也感受不到精心設計的結帳體驗的吸引力。 它們不會感到疲倦並接受最簡單的選項，也不會默認“我一直都在這裡點餐”。
這摧毀了一種特定的護城河：習慣性中介。
DoorDASH (DASH US) 就是典型的例子。
程式設計智能體瓦解了推出外送應用程式的進入障礙。 一個能幹的開發人員可以在幾週內部署一個功能完整的競爭對手，而且很多人確實這麼做了。 他們透過將 90-95% 的配送費直接分給司機，將司機從 DoorDash 和 Uber Eats 吸引過來。 多重應用程式儀表板讓零工工人可以同時追蹤來自二三十個平台的進單，從而消除了現有企業依賴的鎖定效應。 市場在一夜之間變得碎片化，利潤率被壓縮到幾乎為零。
智能體加速了破壞的供需兩端。 它們賦能了競爭對手，然後使用了他們。 DoorDash 的護城河字面意義上就是「你餓了，你懶，這是你主畫面上的應用程式」。 智能體沒有主螢幕。 它會檢查 DoorDash、Uber Eats、餐廳自己的網站以及 20 個新編寫的替代方案，以便每次都能選擇最低的費用和最快的配送。
機器不存在習慣性的應用程式忠誠度，而這正是整個商業模式的基礎。
這具有一種奇怪的詩意，這可能是整個事件中唯一一個智能體幫了即將被取代的白領工人一個忙的例子。 當他們最終成為外送司機時，至少他們一半的收入沒有交給 Uber 和 DoorDash。 當然，隨著自動駕駛汽車的普及，科技給予的這種恩惠並沒有持續太久。
一旦智能體控制了交易，它們就開始尋找更大的獵物。
比價和聚合的潛力是有限的。 重複為用戶省錢的最大途徑（尤其是當智能體開始相互交易時）是消除費用。 在機器對機器的商務中，2-3% 的卡片交換費率成為了明顯的攻擊目標。
智能體開始尋找比信用卡更快、更便宜的選項。 大多數選擇了透過 Solana 或以太坊 L2 使用穩定幣，那裡的結算是近乎即時的，而交易成本以幾分之一美分計算。
萬事達卡 2027 年第一季：淨收入同比增長 6%；購買量增速從上一季的 5.9% 放緩至 3.4%；管理層指出“由智能體社主導的價格優化”和“非必需消費品類別的壓力” | 272 月 2029 月 2029 月 2012 月 2029 日」 |
萬事達卡 2027 年第一季的財報是個不歸路。 代理商務從一個產品故事變成了一個基礎設施管道故事。 萬事達卡（MA）在隔天大跌 9%。 Visa 也下跌了，但在分析師指出其在穩定幣基礎設施方面定位較強後，跌幅有所縮小。
代理商商務繞過交換費率，對以發卡業務為中心的銀行和單一業務發卡機構構成了遠大得多的風險。 這些機構收取了那 2-3% 費用的絕大部分，並圍繞著由商家補貼提供資金的獎勵計劃建立了整個業務部門。
美國運通 (AXP US) 受到的打擊最嚴重；它面臨著雙重阻力：白領裁員掏空了它的客戶群，而智能體繞過交換費率掏空了它的收入模式。 Synchrony (SYF US)、Capital One (COF US) 和 Discover (DFS US) 在接下來的幾週內也都下跌了超過 10%。
他們的護城河是由摩擦所構成的。 而摩擦正在歸零。
從產業風險到系統性風險
整個 2026 年，市場都將 AI 帶來的負面影響視為「產業層面」的故事。 軟體和諮詢行業正受到重創，支付和其他「收費站」搖搖欲墜，但更廣泛的經濟似乎安然無恙。 勞動市場雖然在疲軟，但並未處於自由落體狀態。 普遍的共識是，創造性破壞是任何技術創新週期的一部分。 它在某些領域會很痛苦，但 AI 帶來的整體淨收益將超過任何負面影響。
我們在 2027 年 1 月的宏觀備忘錄中指出，這是錯誤的思考模型。 美國經濟是一個白領服務型經濟。 白領工人佔就業的 50%，並驅動了約 75% 的可自由支配消費支出。 AI 正在吞噬的企業和工作並非美國經濟的邊緣，它們就是美國經濟本身。
「科技創新在消滅工作的同時會創造更多工作」。 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一直是正確的。 即使我們無法構想未來的工作是什麼樣子，它們也一定會到來。
自動櫃員機（ATM）降低了銀行網點的營運成本，因此銀行開設了更多的網點，而在接下來的二十年裡，出納員的就業人數反而上升了。 網路顛覆了旅行社、黃頁、實體零售，但它創造了全新的產業，孕育了新的工作。
然而，每一個新工作都需要人類來執行。
AI 現在是一種通用智能，它正在人類本來會被重新部署到的那些任務上不斷進步。 被取代的程式設計師不能簡單地轉向“AI 管理”，因為 AI 已經具備了管理能力。
今天，AI 智能體負責處理長達數週的研發任務。 儘管商學院的教授們每年都在試圖將數據擬合成一條新的 S 曲線，但指數級的成長碾壓了我們對可能性的認知。
它們寫了幾乎所有的程式碼。 其中表現最好的智能體，在幾乎所有事情上都遠比幾乎所有人類聰明。 而且它們越來越便宜。
AI 確實 創造了新的工作。 提示詞工程師。 AI 安全研究員。 基礎設施技術員。 人類仍處於循環之中，在最高層級進行協調或對品味進行把控。 但對於 AI 創造的每一個新角色，它都淘汰了幾十個舊角色。 而且新角色的薪水只是舊角色的一小部分。
美國 JOLTS：職缺降至 550 萬以下；失業人數與空缺職位之比攀升至約 1.7，為 2020 年 8 月以來的最高水平 | 彭博社，2026 年 10 月
全年的招募率一直萎靡不振，但 26 年 10 月的 JOLTS 數據提供了一些決定性的證據。 職缺跌破 550 萬，年減 15%。
INDEED：隨著「生產力倡議」的蔓延，軟體、金融、顧問業的招募啟事大幅下降 | Indeed Hiring Lab，2026 年 11-12 月
白領的空缺職位正在崩潰，而藍領空缺（建築、醫療保健、技術工人）保持相對穩定。 人員流失集中在那些寫備忘錄（不知何故，我們仍然在營業）、批准預算以及保持經濟中層運轉的崗位上。 然而，這兩類人群的實質薪資成長在當年的大部分時間都處於負值，並持續下降。
股票市場依然不太關心 JOLTS 數據，他們更關心的是通用電氣 Vernova 所有的渦輪機產能已經賣到了 2040 年的新聞，它在負面宏觀新聞與正面 AI 基礎設施新聞的拔河中橫盤震盪。
然而，債券市場（總是比股市更聰明，或至少更不浪漫）開始對消費打擊進行定價。 10 年期公債殖利率在接下來的四個月裡開始了從 4.3% 到 3.2% 的下降。 儘管如此，整體失業率並沒有爆炸式增長，結構的細微差別仍然被一些人忽略了。
在正常的經濟衰退中，原因最終會自我修正。 過度建設導致建築放緩，從而導致利率下降，這反過來又刺激了新的建設。 庫存過剩導致去庫存，從而引發重新進貨。 週期性機制內含著自身復甦的種子。
這次週期的起因不是週期性的。
AI 變得更好、更便宜。 公司裁員，然後用省下的錢購買更多的 AI 能力，這讓他們可以裁掉更多的員工。 被裁員的員工消費減少。 向消費者銷售商品的公司賣出的東西少了，實力減弱，於是投入更多資金到 AI 以保護利潤率。 AI 變得更好、更便宜。
一個沒有自然煞車的負回饋循環。
直覺的預期是，總需求的下降將減緩 AI 的建造速度。 但這並沒有發生，因為這不是超大規模計算設施風格的資本支出（CapEx）。 這是營運支出（OpEx）替代。 一家過去每年在員工上花費 1 億美元，在 AI 上花費 500 萬美元的公司，現在在員工上花費 7,000 萬美元，在 AI 上花費 2,000 萬美元。 AI 投資成倍增長，但它是作為總營運成本減少的一部分發生的。 每家公司的 AI 預算都在成長，而整體支出卻在萎縮。
諷刺的是，即使 AI 正在顛覆的經濟體開始惡化，AI 基礎設施複合體卻繼續表現優異。 英偉達 (NVDA) 仍在公佈創紀錄的收入。 台積電 (TSM) 仍在以 95% 的利用率運作。 超大規模雲端廠商仍在每季花費 1,500-2,000 億美元進行資料中心資本支出。 完全凸顯此趨勢的經濟體，如台灣和韓國，表現大幅優於大盤。
印度則是相反的情況。 該國的 IT 服務部門每年出口超過 2,000 億美元，是印度經常帳盈餘的最大貢獻者，也是用來抵銷其持續商品貿易赤字的資金來源。 整個模式建立在一個價值主張之上：印度開發人員的成本只占美國同行的一小部分。 但是，AI 程式設計智能體的邊際成本已經崩潰到了本質上只是電費的程度。 在 2027 年，塔塔諮詢（TCS）、Infosys 和 WIPro 的合約取消量加速上升。 由於錨定印度外部帳戶的服務業盈餘蒸發，盧比兌美元在四個月內下跌了 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「初步討論」。
引發顛覆的引擎每季都在變強，這意味著顛覆的速度每季都在加快。 勞動市場沒有天然的底部。
在美國，我們不再追問 AI 基礎設施的泡沫將如何破裂。 我們開始追問，當消費者被機器取代時，以消費信貸為基礎的經濟體會發生什麼事。
智慧替代螺旋
2027 年是宏觀經濟敘事不再微妙的一年。 過去 12 個月裡那些脫節但明顯負面的發展趨勢的傳導機制變得顯而易見。 你不需要去看美國勞工統計局（BLS）的數據，只要參加一次朋友的晚宴就知道了。
被取代的白領工人並沒有閒著。 他們「降級」了。 許多人從事了薪水較低的服務業和零工經濟工作，這增加了這些領域的勞動力供應，並壓低了那裡的工資。
我們的一位朋友在 2025 年時在 Salesforce 擔任高級產品經理。 擁有頭銜、健康保險、401k 退休金，年薪 18 萬美元。 她在第三輪裁員中失去了工作。 經過六個月的尋找，她開始開 Uber。 她的收入降至 4.5 萬美元。 重點不在於個人的故事，而在於二階數學效應。 將這種動態乘以每個主要大都市的幾十萬名工人。 資歷過剩的勞動力湧入服務業和零工經濟，壓低了本已苦苦掙扎的現有工人的薪水。 產業特定的顛覆惡化成了整個經濟範圍的薪資壓縮。
僅存的以人類為中心的勞動力池還有一次修正尚未到來，它就發生在我們寫下這些文字的當下。 這是因為自動送貨和自動駕駛汽車正在席捲那些吸收了第一波被取代工人的零工經濟。
到 2027 年 2 月，很明顯，仍有工作的專業人士的消費模式就像他們可能是下一個被裁的一樣。 他們加倍努力工作（主要是在 AI 的幫助下）只是為了不被解僱，升職或加薪的希望已經破滅。 儲蓄率小幅上升，支出疲軟。
最危險的部分在於滯後性。 高收入者利用他們高於平均的儲蓄，在兩到三個季度內維持了正常的表象。 硬數據沒有確認問題的存在，直到它在實體經濟中已經變成了舊聞。 隨後，打破這種錯覺的數據就公佈了。
美國初請失業金人數激增至 48.7 萬，為 2020 年 4 月以來最高水準 | 勞工部，2027 年第三季
初請失業金人數飆升至 48.7 萬，創下 2020 年 4 月以來的最高水準。 ADP 和 Equifax 證實，絕大多數的新申請人都是白領專業人士。
標普 500 指數在接下來的一週內下跌了 6%。 負面宏觀因素開始在拔河中佔上風。
在普通的經濟衰退中，失業是廣泛分佈的。 藍領和白領工人所承擔的痛苦大致與各群體在總就業中的比例相當。 消費打擊也是廣泛分佈的，很快就會在數據中顯現出來，因為低收入工人有更高的邊際消費傾向。
在這個週期中，失業集中在所得分配最高的幾個十分位區間。 它們在總就業人數中所佔比例相對較小，但它們驅動著不成比例的消費者支出份額。 收入最高的前 10% 佔了美國所有消費者支出的一半以上。 前 20% 佔了大約 65%。 這些人買房子、買車、度假、下館子、交私校學費、裝潢房子。 他們是整個非必需消費品經濟的需求基礎。
當這些工人失去工作，或接受減薪 50% 轉向可用崗位時，消費打擊相對於失去的職位數量來說是巨大的。 白領就業人數下降 2% 轉化為對可自由支配的消費者支出的影響大約在 3-4%。 與藍領失業通常會立即產生影響（你被工廠解僱，下週就停止消費）不同，白領失業的影響有滯後性但更深，因為這些工人有儲蓄緩衝，使他們能夠在行為發生根本轉變之前維持幾個月的支出。
到 2027 年第二季度，經濟陷入衰退。 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（他們一向如此），但數據是明確無誤的——我們已經連續兩個季度出現實際 GDP 負增長。 但此時還不是一場「金融危機」……暫時的。
相關押注的菊花鏈
私人信貸（Private Credit）從 2015 年的不到 1 兆美元增加到 2026 年的超過 2.5 兆美元。 其中相當大一部分資本被部署到了軟體和技術交易中，其中許多是以假設收入永遠保持中高十幾位數成長為估值基礎的 SaaS 公司的槓桿收購（LBO）。
這些假設在第一次代理式程式設計演示和 2026 年第一季的軟體股暴跌之間就已經死亡，但這些資產的帳面價值（marks）似乎並沒有意識到它們已經死了。
當許多上市 SaaS 公司的交易價格跌至 5-8 倍 EBITDA 時，資產負債表上 PE 支持的軟體公司的帳面價值，依然反映著基於已經不復存在的收入倍數的收購估值。 管理階層逐漸調低帳面價值，從 100 美分，降到 92、85，而公開市場的可比公司給出的估值是 50。
穆迪下調 14 家發行人高達 180 億美元的私募股權支持的軟體債務評級，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 年能源危機以來規模最大的單一產業降級行動 | 穆迪投資者服務公司，2027 年
所有人都記得降級之後發生了什麼事。 業界老手們在 2015 年能源降級後已經見過這套劇本。
軟體支援的貸款開始在 2027 年第三季出現違約。 資訊服務和諮詢領域的 PE 投資組合公司緊隨其後。 幾起涉及知名 SaaS 公司的數十億美元槓桿收購進入重組階段。
Zendesk 是確鑿的證據。
ZENDESK 因人工智慧驅動的客戶服務自動化侵蝕 ARR 而未能履行債務契約；50 億美元的直接貸款便利工具被標記為 58 美分；創下有史以來最大的私人信貸軟體違約紀錄 | 金融時報，2027 年 9 月
2022 年，Hellman & Friedman 和 Permira 以 102 億美元將 Zendesk 私有化。 債務組合中包括 50 億美元的直接貸款，這是當時歷史上最大的以 ARR 支持的信貸便利，由黑石集團（Blackstone）牽頭，阿波羅（Apollo）、Blue Owl 和 HPS 均在貸款財團中。 這筆貸款的明確結構依據是：假設 Zendesk 的年度經常性收入（ARR）將維持不變。 在槓桿率約 25 倍 EBITDA 的情況下，只有在此前提下槓桿才說得通。
到 2027 年中，這個前提不存在了。
大半年的時間裡，AI 智能體已經開始自主處理客戶服務。 Zendesk 所定義的類別（工單、路由、管理人類客服互動）已經被無需產生工單就能解決問題的系統所取代。 作為貸款承銷基礎的「年度經常性收入」不再是經常性的，它只是尚未離開的收入而已。
史上最大的以 ARR 為支持的貸款變成了史上最大的私人信貸軟體違約案。 每個信貸交易台都在同時問同一個問題：還有誰將長期逆風偽裝成了周期性逆風？
但這就是最初共識的正確之處（至少在開始時）：這本來應該是可以倖存下來的。
私人信貸不是 2008 年的銀行業務。 整個架構被明確設計為避免被迫拋售。 這些都是鎖定資本的封閉式工具。 有限合夥人（LP）承諾了七到十年的期限。 沒有儲戶會擠兌，也沒有回購協議會被撤回。 管理者可以持有受損資產，隨著時間的推移逐步解決，並等待回收。 雖然痛苦，但可控。 該系統被設計成可以彎曲，但不會斷裂。
黑石、KKR 和阿波羅的高階主管列舉軟體風險敞口僅佔資產的 7-13%。 風險是可控的。 每份賣方報告和推特（fintwit）信貸大V都在說同樣的話：私人信貸擁有永久資本。 他們可以吸收那些足以炸毀槓桿銀行的損失。
永久資本。 這個詞出現在每一次旨在安撫人心的財報電話會議和投資者信件中。 它成了一句咒語。 就像大多數咒語一樣，沒有人去注意更細微的細節。 以下是它的真正意義…
在過去的十年裡，大型另類資產管理公司收購了人壽保險公司，並將它們變成了資金工具。 阿波羅收購了 Athene。 博楓（Brookfield）收購了 American Equity。 KKR 收購了 Global Atlantic。 邏輯很優雅：年金存款提供了穩定、長期的負債基礎。 基金經理人將這些存款投資於他們發起的私人信貸，並獲得兩次報酬——在保險方面賺取利差，在資產管理方面賺取管理費。 一台「費用上的費用」永動機，在一個條件下運作良好。
前提是私人信貸必須保證本金安全。
損失衝擊了為了對抗長期負債而持有非流動性資產的資產負債表。 本應使系統具有彈性的「永久資本」並非某種抽象的、有耐心的機構資金和承擔複雜風險的成熟投資者。 它是美國家庭、「一般大眾（Main Street）」的儲蓄，結構化為年金，投資於同樣目前正在違約的、受 PE 支持的軟體和技術票據。 那些無法抽逃的鎖定資本是人壽保險投保人的錢，而在那個領域，規則有點不同。
與銀行體系相比，保險監理機構一直都很溫馴──甚至有些自滿──但這正是敲響警鐘的時刻。 已經對人壽保險公司高度集中的私人信貸感到不安的監管機構，開始降低這些資產的基於風險的資本（RBC）待遇。 這迫使保險公司要么籌集資本，要么出售資產，但在已經凍結的市場中，這兩者都無法以有吸引力的條件實現。
紐約、愛荷華州監管機構採取行動收緊壽險公司持有的某些私人評級信貸的資本待遇；NAIC（美國全國保險監督官協會）指導意見預計將增加 RBC 因子並引發額外審查 | 路透社，2027 年 11 月
當穆迪將 Athene 的財務實力評級下調至負面展望時，阿波羅的股價在兩個交易日內暴跌了 22%。 博楓、KKR 等緊追在後。
情況變得越來越複雜。 這些公司不僅創造了他們的保險永動機，他們還建立了一個錯綜複雜的離岸架構，旨在透過監管套利來最大化回報。 美國保險公司寫下年金，然後將風險讓渡給它同樣擁有的百慕達或開曼附屬再保險公司——成立這些公司是為了利用更靈活的監管，允許在相同的資產上持有更少的資本。 該附屬公司透過離岸特殊目的實體（SPV）籌集外部資本，這一層新的交易對手與保險公司一起投資於由同一母公司資產管理部門發起的私人信貸。
評級機構，其中一些本身就是由 PE 擁有的，並不是透明度的典範（幾乎沒有人對此感到驚訝）。 連接不同資產負債表的不同公司的蜘蛛網狀網絡，其不透明程度令人震驚。 當底層貸款違約時，究竟是誰承擔了損失這個問題，在即時情況下真的是無法回答的。
2027 年 11 月的崩盤標誌著人們的認知從潛在的普通週期性回調，轉變為某種更令人不安的局面。 聯準會主席凱文沃許（Kevin Warsh）在聯邦公開市場委員會（FOMC）11月的緊急會議上將其稱為：「一條建立在白領生產力成長預期上的龐大相關押注菊花鏈。」
看吧，導致危機的從來都不是損失本身。 而是承認（確認）這些損失。 在金融領域，還有一個更大、重要得多、我們越來越害怕它被確認的領域。
抵押貸款問題
ZILLOW 房屋價值指數顯示舊金山同比下降 11%，西雅圖下降 9%，奧斯汀下降 8%；房利美（Fannie Mae）標出科技/金融就業人口超 40% 的郵政編碼區域存在“早期拖欠率升高” | Zillow / Fannie 200 月
本月，Zillow 房屋價值指數在舊金山年減了 11%，西雅圖下降了 9%，奧斯汀下降了 8%。 這並不是唯一令人擔憂的標題。 上個月，房利美（Fannie Mae）指出，「巨額貸款（jumbo-heavy）」郵遞區號區域的早期拖欠率較高——這些地區由信用評分超過 780 分的借款人居住，通常被認為是「防彈」等級（極安全）的。
美國住宅抵押貸款市場規模約 13 兆美元。 抵押貸款承銷建立在一個基本假設之上：借款人在貸款存續期間將保持大致目前的收入水平進行就業。 在大多數抵押貸款中，這意味著三十年。
白領就業危機透過對收入預期的持續改變威脅了這個假設。 我們現在必須問一個在三年前看來十分荒謬的問題──優質房貸還安全嗎？
美國歷史上每一次先前的抵押貸款危機都是由以下三個原因之一驅動的：投機過度（借錢給買不起房子的人，如 2008 年）、利率衝擊（利率上升導致可調利率抵押貸款無法負擔，如 1980 年代初），或局部經濟衝擊（單一行業在 20 年代單一地區的石油地區崩潰，如 1990 年代 年密西根州的汽車業）。
這些都不適用於目前的情況。 被質疑的借款人不是次級貸款者。 他們有 780 分的 Fico 信用評分。 他們支付了 20% 的首付。 他們有良好的信用記錄、穩定的工作記錄，其收入在貸款發放時都經過了核實和記錄。 他們是金融體系中每一個風險模型都視為信貸品質基石的借款人。
在 2008 年，貸款在第一天就是壞的。 在 2028 年，貸款在第一天是好的。 只是在這個世界……在貸款寫出後發生了改變。 人們借錢押註一個他們如今不再負擔得起的未來。
在 2027 年，我們標記了看不見的壓力早期跡象：房屋淨值信用額度（HELOC）提取額、401(k) 退休金提取額和信用卡債務激增，而抵押貸款還款仍然保持當前狀態。 由於失業、凍結招聘和削減獎金，這些優質家庭眼睜睜地看著他們的債務收入比翻倍。
他們仍然可以償還抵押貸款，但前提是停止所有可自由支配的開支、掏空儲蓄，並推遲任何房屋維護或改善。 從技術上講，他們的抵押貸款還是當前的，但距離陷入困境只有一步之遙，而 AI 能力的發展軌跡表明，這種衝擊即將到來。 隨後我們看到舊金山、西雅圖、曼哈頓和奧斯汀的拖欠率開始飆升，儘管全國平均仍處於歷史正常範圍內。
我們現在正處於最危急的階段。 如果邊緣買家（即可能接盤的人）是健康的，那麼房價下跌是可控的。 而在這裡，邊緣買家正在應對同樣的收入減損問題。
儘管擔憂正在積聚，但我們尚未陷入全面的抵押貸款危機。 違約率雖然上升了，但仍遠低於 2008 年的水準。 真正的威脅在於其發展軌跡。
如今，智慧替代螺旋擁有了加速實體經濟衰退的兩大金融助推器。
勞動力替代、抵押貸款擔憂、私募市場動盪。 每一個都互相強化。 而傳統的政策工具包（降息、量化寬鬆 QE）可以應對金融引擎的問題，卻無法解決實體經濟引擎的問題，因為實體經濟引擎並非受緊縮的金融條件驅動。 它是受 AI 導致人類智慧稀缺性降低且價值下降所驅動的。 你可以將利率降至零，並買入市場上所有的抵押貸款支持證券（MBS）和違約的軟體槓桿收購債務…
但這也改變不了一個事實：一個 Claude 智能體可以以每月 200 美元的成本完成一位年薪 18 萬美元的產品經理的工作。
如果這些恐懼成為現實，房貸市場將在今年下半年崩盤。 在那種情況下，我們預計股市的當前回撤最終將與全球金融危機（GFC）（從高峰到谷底下跌 57%）相提並論。 這將把標普 500 指數拉低到約 3500 點——這是自 2022 年 11 月 ChatGPT 時刻前一個月以來我們從未見過的水平。
很明顯，支持 13 兆美元住宅抵押貸款的收入假設受到了結構性損害。 不清楚的是政策是否能夠在抵押貸款市場完全消化這一意味之前進行幹預。 我們充滿希望，但我們無法否認那些讓我們感到不樂觀的理由。
與時間的較量
第一個負回饋循環發生在實體經濟：AI 能力提升，薪資總額萎縮，消費疲軟，利潤率收緊，企業購買更多 AI 能力，AI 能力進一步提升。 隨後，危機蔓延至金融領域：收入受損打擊抵押貸款，銀行虧損收緊信貸，財富效應破裂，反饋循環加速。 而這兩者都因為政府面對危機時的不知所措和應對不足而加劇。
我們的系統並非為這種危機而設計。 聯邦政府的收入基礎本質上是對人類時間徵稅。 人們工作，公司付錢給他們，政府從中抽取一部分。 在正常年份，個人所得稅和薪資稅是政府收入的支柱。
直到今年第一季度，聯邦財政收入比國會預算辦公室（CBO）的基準預測低了 12%。 由於能拿以前那種高薪的人變少了，工資稅收入正在下降。 由於人們賺取的絕對收入從結構上變低了，所得稅收入正在下降。 生產力激增，但收益流向了資本和算力，而非勞動力。
勞動力在 GDP 中的份額從 1974 年的 64% 下降到 2024 年的 56%，這是由全球化、自動化和工人議價能力穩步削弱所驅動的長達四十年的緩慢下降。 但在 AI 開始指數級進步的過去四年裡，這一比例急劇降至 46%。 這是有紀錄以來的最大跌幅。
產出依然存在。 但它不再經由家庭循環回企業，這意味著它也不再經由美國國稅局（IRS）了。 循環流動正在斷裂，而人們期望政府能夠介入修復這個問題。
就像每一次經濟衰退一樣，支出在收入下降的同時增加。 但這次的不同之處在於，支出壓力並不是週期性的。 自動穩定器（AutoMATIC stabilizers）是為應對暫時性失業而設計的，而不是結構性的替代。 該系統支付福利的前提假設是工人將被重新吸收到就業市場。 但許多人不會了，至少不會以接近他們以前的工資水平重新就業。 在新冠疫情（COVID）期間，政府毫不猶豫地接受了 15% 的赤字，因為那是大家公認的「暫時性」狀況。 然而，今天需要政府支持的群體並非遭遇了可以恢復的流行病，他們是被一種不斷進化的技術永久取代了。
正好在政府從家庭收取的稅收減少的時刻，政府需要向家庭轉移支付更多的資金。
美國不會違約。 它印製它用來消費的貨幣，同一種貨幣它用來償還借款人。 但這種壓力已經在其他地方顯現。 市政債券在年初至今的表現上顯示出令人擔憂的分化跡象。 沒有州所得稅的州表現尚可，但依賴所得稅的州（多數為藍州）發行的的一般責任市政債券開始對違約風險進行定價。 政客們很快就察覺到了這一點，關於「應該救誰」的爭論迅速演變為黨派之爭。
值得肯定的是，政府很早就意識到了危機的結構性本質，並開始審議兩黨關於他們稱之為《轉型經濟法案》（Transition Economy Act）的提案：一個透過結合赤字支出和對 AI 推理計算來直接向失業工人進行轉移支付的框架。
擺在桌面上的最激進方案走得更遠。 《共享 AI 繁榮法案》（Shared AI Prosperity Act）提議對智慧基礎設施的收益建立公眾索取權，其性質介於主權財富基金和對 AI 生成產出徵收特許權使用費之間，用這筆紅利來為家庭轉移支付提供資金。 不出所料，私部門的遊說者鋪天蓋地在媒體上警告這種做法將帶來的災難性滑坡。
政策討論背後的政治博弈極其俗套，充斥著譁眾取寵和邊緣政策。 右派將財富轉移和重新分配斥為馬克思主義，並警告對算力徵稅等同於將領先地位拱手讓給中國。 左翼則警告說，在既得利益者幫助下起草的稅法只會是變相的監管俘獲。 財政鷹派拿不可持續的赤字說事。 鴿派則指著全球金融危機（GFC）後過早實施的緊縮政策作為前車之鑑。 隨著今年總統大選的臨近，這種分歧只會進一步放大。
當政客爭吵不休時，社會結構的撕裂速度遠超過立法進程。
「佔領矽谷」運動成為了民眾普遍不滿的縮影。 上個月，示威者連續三週封鎖了 Anthropic 和 OpenAI 舊金山辦公室的入口。 他們的人數不斷增加，這場示威活動吸引的媒體報導甚至超過了引發抗議的失業數據。
很難想像大眾會比在全球金融危機餘波中憎恨銀行家更恨任何人，但 AI 實驗室正在試圖打破這一記錄。 而且，從大眾的角度來看，這種憎恨是情有可原的。 AI 實驗室的創辦人和早期投資者的財富累積速度讓鍍金時代（Gilded Age）都顯得相形見絀。 生產力繁榮帶來的利益幾乎完全歸屬於算力的所有者和運行在上面的實驗室股東，這使得美國的不平等程度被放大到了史無前例的水平。
每一方都有自己眼中的反派，但真正的反派是時間。
AI 能力的演化速度快於機構的適應速度。 政策反應是以意識形態的速度在推進，而不是現實的速度。 如果政府不盡快就問題的核心達成一致，上述的回饋循環將代替他們寫下一章。
智慧溢價的終結
在整個現代經濟史中，人類智慧一直是最稀缺的輸入要素。 資本是充裕的（或至少是可複製的）。 自然資源是有限的，但可以被取代。 科技的進步速度夠緩慢，人類有時間適應它。 唯獨智能——也就是分析、決策、創造、說服和協調的能力——是無法被大規模複製的東西。
人類智慧的內在溢價源自於其稀缺性。 我們經濟體系中的每一個制度，從勞動市場到抵押貸款市場再到稅法，都是為這種假設成立的世界而設計的。
現在，我們正在經歷這種溢價的終結（Unwind）。 在越來越多的任務中，機器智能正在成為人類智慧一個稱職且快速進步的替代品。 金融體系——經過幾十年的優化，本已適應了人類頭腦稀缺的世界——正在重新定價。 這種重新定價是痛苦的、無序的，而且遠遠沒有結束。
但重新定價並不等於崩潰。
經濟體係可以找到新的平衡點。 如何到達那裡，這是目前僅存的只能由人類來完成的任務之一。 我們必須把這件事做對。
這是歷史上第一次，經濟中最俱生產力的資產帶來了更少，而不是更多的工作。 沒有誰的分析架構是適用的，因為沒有一個是為「稀缺要素變得極度充裕的世界」而設計的。 因此我們必須建立新的框架。 我們能否及時建立起這些框架，是唯一重要的議題。
但是，你不是在 2028 年 6 月閱讀這篇文章的。 你是在 2026 年 2 月閱讀它的。
標普 500 指數正處於歷史高點附近。 負回饋循環尚未啟動。 我們確信其中一些情景不會成為現實。 我們也同樣確信，機器智能將繼續加速。 人類智能的溢價將會縮水。
身為投資者，我們還有時間評估投資組合中有多少是建立在那些熬不過這十年的假設基礎上的。 作為一個社會，我們仍然有時間未雨綢繆。
礦井裡的金絲雀，目前還活著。
