Citrini Research热文：2028年全球智能危机（中文版）

原文

THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS

序言

如果我们对AI的看涨判断持续正确……而这恰恰是利空的呢？

以下内容是一个情景推演，而非预测。 这不是“末日色情”或AI悲观主义者的同人小说。本文的唯一目的是对一个相对未被充分探索的情景进行建模。我们的朋友Alap Shah提出了这个问题，我们一起集思广益，共同推演出答案。这部分由我们撰写，他还另写了两篇，你可以在此处找到。

希望读完本文后，你能更好地为潜在的左尾风险做好准备——随着AI使经济越来越奇特。

这是CitriniResearch于2028年6月发布的宏观备忘录，详细描述了全球智能危机的演进过程与后果。

宏观备忘录

智能过剩的后果

CitriniResearch

2026年2月22日~ 2028年6月30日

今晨公布的失业率为10.2%，高于预期0.3个百分点。市场因此下跌2%，标普500指数从2026年10月高点以来的累计跌幅已达38%。

交易员们已经麻木了。六个月前，这样的数据早就会触发熔断机制。

仅仅两年。 就这么短短的时间，经济便从“可控的”、“局部性的”冲击，演变成了一个我们所有人都再也认不出来的面貌。本季度宏观备忘录是我们试图重建这一演变过程的尝试——对危机前经济的事后剖析。

狂热情绪显而易见。到2026年10月，标普500指数逼近8000点，纳斯达克指数突破3万点。第一波因人类被取代而引发的裁员潮始于2026年初，其效果恰如裁员应有的效果：利润率扩大，盈利超预期，股价上涨。创纪录的企业利润被直接重新投入到AI算力中。

头条数字依然亮眼。名义GDP持续以中高个位数的年化增速增长。生产率蓬勃发展。在不需要睡眠、不请病假、也不需要医疗保险的AI智能体的驱动下，每小时实际产出的增速达到了1950年代以来从未见过的水平。

随着劳动力成本的消失，算力拥有者的财富暴增。与此同时，实际工资增长崩溃了。尽管政府一再吹嘘创纪录的生产率，白领工人却失业于机器，被迫转入薪酬更低的岗位。

当消费经济开始出现裂缝时，经济评论员们开始流行一个词——“幽灵GDP”：它出现在国民账户中，却从未在实体经济中流通。

在每一个方面，AI都超出了预期，市场即是AI。 唯一的问题是……经济并非如此。

早就应该明白，北达科他州的一个GPU集群，产生出曼哈顿中城1万名白领员工原本应有的产出，这与其说是经济灵药，不如说是经济瘟疫。货币流通速度持平。以人为核心的消费经济，当时占GDP的70%，正在凋零。如果我们只是问一问机器在可自由支配商品上花了多少钱，我们本可以更早看清这一切。（提示：是零。）

AI能力提升，企业需要的工人减少，白领裁员增加，被替代的工人消费减少，利润压力推动企业更多地投资于AI，AI能力又进一步提升……

这是一个没有天然刹车机制的负反馈循环。这就是人类智能替代螺旋。白领工人的收入能力（以及合乎逻辑地，他们的消费支出）在结构上遭受了损伤。他们的收入是13万亿美元抵押贷款市场的基石——迫使承销商重新评估优质抵押贷款是否仍然可靠。

十七年来没有真正的违约周期，使私募市场充斥着以ARR永久持续为假设的PE支持的软件交易。2027年中期因AI颠覆引发的第一波违约浪潮，挑战了这一假设。

如果颠覆仅局限于软件领域，这本是可以控制的，但事实并非如此。到2027年底，它威胁到了每一个以中介为核心的商业模式。大量依靠人类摩擦来盈利的公司分崩离析。

整个系统最终成为了一条押注白领生产率增长的相关赌注的长链。2027年11月的崩盘只是加速了所有已经存在的负反馈循环。

我们等待着“坏消息就是好消息”已经将近一年了。政府开始考虑各种方案，但公众对政府有能力实施任何救援的信心已经大幅减弱。政策应对历来滞后于经济现实，但缺乏全面计划如今正威胁着加速通货紧缩螺旋。

危机的起源

2025年底，智能体编程工具的能力实现了阶跃式飞跃。

一个有能力的开发者使用Claude Code或Codex，现在几周内就能复制出一款中端SaaS产品的核心功能。并不完美，也没有处理所有边界情况，但已经足够好，以至于正在审查50万美元年度续约合同的CIO开始提问：“如果我们自己构建这个系统会怎样？”

财年大多与日历年一致，因此2026年的企业支出早在2025年第四季度就已确定，那时“智能体AI”还只是一个流行词。年中审查是采购团队首次在充分了解这些系统实际能力的情况下做出决策。一些团队亲眼目睹了内部人员在数周内就搭建出能够复制六位数SaaS合同功能的原型。

那个夏天，我们与一家财富500强企业的采购经理交谈。他向我们讲述了他的一次预算谈判。销售人员本以为可以沿用去年的老套路：年涨价5%，加上那套标准的“你们团队离不开我们”说辞。采购经理却告诉他，自己已经在与OpenAI洽谈，让他们的“前线部署工程师”使用AI工具彻底替代该供应商。最终，他们以七折价格完成续约。他说，这已经算是个好结果了。像Monday.com、Zapier和Asana这样的“SaaS长尾”企业，情况要糟糕得多。

投资者已经预料到——甚至期待——长尾市场会遭受重击。它们在典型企业技术栈支出中可能占据三分之一，但显然是脆弱的。然而，那些核心记录系统，本应不受颠覆影响。

直到ServiceNow发布2026年第三季度报告，这种反身性机制才变得更加清晰。

ServiceNow净新增年合同价值增速从23%放缓至14%；宣布裁员15%并启动“结构性效率计划”；股价下跌18% | 彭博社，2026年10月

SaaS并没有“死”。自建和维护内部系统仍然需要成本效益分析。但内部自建确实成了一个选项，这影响了定价谈判。也许更重要的是，竞争格局已经改变。AI使开发和推出新功能变得更加容易，因此差异化优势崩溃了。老牌企业陷入价格竞争的底部赛跑——既要与彼此厮杀，也要与冒出来的一批新兴挑战者搏斗。这些挑战者受到智能体编程能力飞跃的鼓舞，又没有遗留成本结构需要守护，因此积极进攻，大肆抢占市场份额。

这些系统之间的相互关联性，也是在这份报告出来之前才得到充分认识的。ServiceNow销售的是席位许可。当财富500强客户裁减15%的员工时，他们也取消了15%的许可证。那些在客户那边提升利润的、由AI驱动的人员削减，却在机械性地摧毁ServiceNow自身的营收基础。

这家销售工作流自动化的公司，正被更好的工作流自动化所颠覆，而它的应对之策是裁员，并用节省下来的资金去资助那项正在颠覆它的技术。

他们还能怎么办呢？坐以待毙，死得慢一点？受AI威胁最深的公司，反而成了采用AI最积极的企业。

事后来看这似乎显而易见，但在当时确实并非如此（至少对我而言）。历史上的颠覆模型说的是，老牌企业会抵制新技术，逐渐将市场份额拱手相让于灵活的新入局者，然后慢慢消亡。柯达、百视达、黑莓走的都是这条路。2026年发生的事情不同：老牌企业没有抵制，因为它们负担不起抵制的代价。

股价下跌40%至60%，董事会追问答案，受AI威胁的公司只能做唯一能做的事：裁员，将节省下来的资金重新投入AI工具，用这些工具以更低的成本维持产出。

每家公司个体的应对是理性的。但集体的结果是灾难性的。每一笔节省下来的人力成本，都流入了AI能力建设，使下一轮裁员成为可能。

软件只是序幕。 投资者在争论SaaS估值倍数是否已经触底之际，却错过了这一点：反身性循环早已逃出软件行业。支撑ServiceNow裁员决策的同一逻辑，适用于每一家拥有白领成本结构的公司。

当摩擦归零

到2027年初，使用大语言模型已成为默认状态。人们使用AI智能体，却甚至不知道什么是AI智能体，就像那些从未了解过“云计算”的人使用流媒体服务一样。他们把它看作自动补全或拼写检查——就是手机现在自动完成的那件事。

通义千问的开源智能购物助手，成为AI接管消费者决策的催化剂。几周之内，每一款主流AI助手都集成了某种智能体商务功能。模型蒸馏意味着这些智能体可以在手机和笔记本电脑上运行，而不仅仅是云端实例，从而大幅降低了推理的边际成本。

本应让投资者更加不安的是，这些智能体不会等待被询问。它们根据用户偏好在后台运行。商业消费不再是一系列离散的人类决策，而是变成了一个连续的优化过程，7×24小时代表每一位联网消费者运转。到2027年3月，美国中等个人每天消耗40万个token——是2026年底的10倍。

链条上的下一个环节已经在断裂。

中介。

过去五十年，美国经济在人类局限性之上构建了一个巨大的租金攫取层：事情需要时间，耐心会耗尽，品牌熟悉度代替了认真调研，大多数人愿意接受较差的价格以避免更多的点击。数万亿美元的企业价值依赖于这些限制的持续存在。

一开始还算简单。智能体消除了摩擦。

那些虽然几个月未曾使用却仍在被动续费的订阅和会员资格；那些在试用期结束后悄悄翻倍的入门定价——每一种都被重新定性为智能体可以谈判的“人质情境”。整个订阅经济所建立的核心指标——平均客户生命周期价值——明显下降。

消费者智能体开始改变几乎所有消费者交易的运作方式。

人类在购买一盒蛋白粉之前，其实没时间在五个竞争平台上一一比价。但机器可以。

旅游预订平台是最早的受害者，因为它们最简单。到2026年第四季度，我们的智能体已经能比任何平台更快、更便宜地组合出一个完整的行程（机票、酒店、地面交通、忠诚度优化、预算限制、退款）。

保险续保——其整个续保模式依赖于保单持有人的惰性——被彻底改变。每年重新帮你比较保险方案的智能体，拆解了保险公司从被动续保中赚取的15%至20%的保费。

财务建议、税务申报、例行法律工作——任何服务提供者的价值主张归根结底是”我来帮你处理你觉得繁琐的复杂事务”的领域，都遭到了颠覆，因为智能体觉得什么都不繁琐。

即使是我们认为因人际关系的价值而受到保护的领域，也被证明是脆弱的。房地产市场，买家几十年来一直容忍5%至6%的佣金，因为经纪人与消费者之间存在信息不对称，而一旦配备了MLS访问权限和数十年交易数据的AI智能体能够即时复制这一知识库，这一切便轰然崩塌。2027年3月的一篇卖方报告将其称为“智能体对智能体的暴力”。主要大都市买方中间佣金已从2.5%至3%压缩至1%以下，越来越多的交易在买方完全没有人类经纪人参与的情况下成交。

我们高估了“人际关系”的价值。事实证明，人们所说的关系，很多只不过是披着友善面孔的摩擦。

这只是中介层颠覆的开始。成功的公司曾耗费数十亿美元有效地利用消费者行为和人类心理的怪癖，而这些怪癖如今已不再重要。

以价格和匹配度为目标进行优化的机器，不在乎你最喜欢的应用，不在乎你过去四年一直习惯打开的网站，也感受不到精心设计的结账体验的吸引力。它们不会疲倦而接受最省事的选项，也不会默认“我一直都在这里点”。

这摧毁了一种特定的护城河：习惯性中介。

DoorDash（DASH.US）是最典型的案例。

编程智能体让创建配送应用的入门门槛大幅下降。一个有能力的开发者几周内就能部署一个有效的竞争产品，数十人纷纷这样做，以将90%至95%的配送费直接转给司机的方式，把司机从DoorDash和Uber Eats手中吸引过来。多应用仪表板让零工工作者可以同时追踪来自二三十个平台的订单，消除了老牌企业赖以生存的平台锁定效应。市场在一夜之间碎片化，利润率压缩至几乎为零。

智能体加速了破坏的两面。它们催生了竞争对手，然后又使用了它们。DoorDash的护城河从字面意思来说就是“你饿了，你懒了，这是你主屏上的那个应用。”智能体没有主屏。它同时检查DoorDash、Uber Eats、餐厅自己的网站和二十个新的“氛围编程”替代品，每次都能选出费用最低、配送最快的选项。

习惯性应用忠诚度——整个商业模式的基础——对机器来说根本不存在。

这具有一种奇特的诗意，也许是整个故事中智能体为即将被替代的白领工人帮忙的唯一例子。当他们最终成为配送司机时，至少他们的收入不必有一半流入Uber和DoorDash。当然，随着自动驾驶汽车的普及，这份来自技术的馈赠没能持续太久。

一旦智能体控制了交易，它们便开始寻找更大的“回形针”。

价格比较和聚合能做的事情是有限的。反复为用户省钱的最大方法（尤其是当智能体开始相互交易时）是消除手续费。在机器对机器的商业往来中，2%至3%的银行卡交换费率成了显而易见的目标。

智能体开始寻找比银行卡更快、更便宜的选项。大多数选择了通过Solana或以太坊L2使用稳定币，在那里结算几乎即时完成，交易成本以分之一美分计。

万事达卡2027年第一季度：净收入同比+6%；消费量增长从上季度+5.9%放缓至+3.4%；管理层指出“智能体主导的价格优化“和“可自由支配类别承压”| 彭博社，2027年4月29日

万事达卡2027年第一季度报告是一个不可逆转的转折点。智能体商业从一个产品故事变成了一个基础设施故事。第二天MA股价下跌9%。Visa也同样下跌，但在分析师指出其在稳定币基础设施方面更强的定位后，跌幅有所收窄。

智能体商业绕开交换费带来的风险，对以银行卡为核心业务的银行和单一业务发行方而言要大得多——它们收取了那2%至3%费用的大部分，并在由商户补贴资助的积分奖励计划上建立了整个业务板块。

美国运通（AXP.US）受创最重：白领裁员潮掏空了其客户基础，而智能体绕开交换费又掏空了其收入模式，双重逆风同时袭来。Synchrony（SYF.US）、Capital One（COF.US）和Discover（DFS.US）在随后几周内也都下跌了超过10%。

它们的护城河是由摩擦构成的。而摩擦正在归零。

从行业风险到系统性风险

整个2026年，市场将AI的负面影响视为行业性故事。软件和咨询行业遭受重创，支付和其他“收费站”型业务摇摇欲坠，但更广泛的经济似乎运转良好。劳动力市场虽在放软，但并未自由落体。主流观点认为，创造性破坏是任何技术创新周期的一部分。局部会有阵痛，但AI带来的整体净正效益将超过任何负面影响。

我们2027年1月的宏观备忘录指出，这是错误的思维框架。美国经济是一个白领服务经济体。白领工人占就业总量的50%，驱动了约75%的可自由支配消费支出。AI正在吞噬的那些企业和岗位，并非美国经济的边缘，它们就是美国经济本身。

“技术创新消灭就业，然后创造更多就业。”这是当时最流行、最有说服力的反驳论点。它流行而有说服力，因为它已经被验证了两个世纪。即使我们无法想象未来的就业岗位会是什么，它们肯定会到来。

ATM机降低了银行网点的运营成本，因此银行开设了更多网点，柜台员工的就业在此后二十年持续增长。互联网颠覆了旅行社、黄页、实体零售，但它在原地发明了全新的产业，召唤出了新的就业岗位。

然而，每一个新职位都需要由人类来执行。

AI如今是一种通用智能，它在人类本会转岗从事的那些任务上持续精进。被替代的程序员无法简单地转岗去做“AI管理”，因为AI已经能胜任那项工作了。

如今，AI智能体可以处理长达数周的研发任务。指数级增长碾压了我们对“可能性”的全部认知，尽管每年都有沃顿商学院的教授试图将数据拟合到新的S曲线上。

它们几乎编写所有的代码。性能最强的那些，在几乎所有事情上都比几乎所有人聪明得多。而且它们持续变得更便宜。

AI确实创造了新的工作岗位：提示工程师、AI安全研究员、基础设施技术员。人类仍在决策循环中，在最高层面进行协调或把控品味方向。然而，AI每创造一个新职位，就让数十个旧职位变得过时。新职位的薪酬只是旧职位的零头。

美国JOLTS：职位空缺降至550万以下；失业人数与空缺职位之比攀升至约1.7，为2020年8月以来最高 | 彭博社，2026年10月

全年招聘率都萎靡不振，但2026年10月的JOLTS数据提供了一些确定性数据。职位空缺降至550万以下，同比下降15%。

Indeed：随着“生产率举措”扩散，软件、金融、咨询领域职位发布量急剧下降 | Indeed招聘实验室，2026年11月至12月

白领职位空缺在崩塌，而蓝领职位空缺（建筑、医疗、技工行业）则相对稳定。流失的是那些撰写备忘录*（我们不知为何还在经营）*、审批预算、维持经济中间层运转的工作。然而，两类群体的实际工资增长在这一年的大部分时间里都是负数，且持续下滑。

股票市场对JOLTS数据的关注仍不及对GE Vernova涡轮机产能已售罄至2040年这一消息的关注，在负面宏观新闻与积极的AI基础设施头条之间的拉锯中横盘震荡。

然而，债券市场（总是比股市更聪明，或者至少没那么感性）开始对消费冲击进行定价。10年期国债收益率在随后四个月内开始从4.3%下行至3.2%。尽管如此，整体失业率并未大幅飙升，结构上的细微差别仍被一些人忽视。

在正常的经济衰退中，诱因最终会自我修正。过度建设导致建筑业放缓，进而导致利率下降，进而带来新的建设。库存过剩导致去库存，进而带来补库存。周期性机制本身包含着复苏的种子。

这一轮周期的诱因不是周期性的。

AI变得更好、更便宜。企业裁员，然后用省下的钱购买更多AI能力，这又让它们能够裁更多的员工。被替代的工人消费减少。向消费者销售商品的公司销量下滑，实力减弱，并更多地投资于AI以保护利润率。AI变得更好、更便宜。

一个没有天然刹车机制的反馈循环。

直觉上的预期是，总需求下降会放缓AI的建设投入。但事实并非如此，因为这不是超大规模数据中心运营商式的资本支出，而是运营支出的替代。一家原本每年在员工身上花费1亿美元、在AI上花费500万美元的公司，现在在员工身上花7000万美元、在AI上花2000万美元。AI投资成倍增加，但这是以降低总运营成本的方式实现的。每家公司的AI预算在增长，而整体支出却在收缩。

这其中的讽刺之处在于，即使它所颠覆的经济开始恶化，AI基础设施复合体依然表现亮眼。英伟达仍在创造收入记录。台积电的利用率仍在95%以上。超大规模云计算商每季度仍在花费1500至2000亿美元进行数据中心资本支出。完全受益于这一趋势的经济体，如台湾和韩国，表现大幅跑赢。

印度则是相反的情形。印度IT服务行业每年出口超过2000亿美元，是印度经常账户顺差的最大单一贡献者，也是抵消其持续商品贸易逆差的对冲手段。整个模式建立在一个价值主张上：印度开发者的成本仅为美国同行的零头。但AI编程智能体的边际成本已经崩溃至本质上等于电力成本。塔塔咨询服务、Infosys和Wipro在整个2027年合同取消不断加速。随着支撑印度外部账户的服务顺差蒸发，卢比在四个月内对美元贬值18%。到2028年第一季度，国际货币基金组织已经开始与新德里进行“初步讨论”。

造成颠覆的引擎每季度都在变得更好，这意味着颠覆每季度都在加速。劳动力市场没有天然的底部。

在美国，我们不再追问AI基础设施的泡沫将如何破裂。我们追问的是：当消费者被机器所取代，一个消费信贷经济体将何去何从。

智能替代螺旋

2027年，宏观经济的故事不再含蓄。过去十二个月零碎但明显负面的发展，其传导机制变得显而易见。你不需要去钻研美国劳工统计局的数据，只需参加一次朋友的晚宴便可感受到。

被替代的白领工人并没有坐以待毙。 他们降档转行。许多人接受了薪酬更低的服务业和零工经济工作，这增加了这些行业的劳动力供给，也压缩了那里的工资水平。

我们有一位朋友，2025年还是Salesforce的高级产品经理。有头衔、有医疗保险、有401k，年薪18万美元。她在第三轮裁员中失业了。经过六个月的求职，她开始为Uber开车。她的收入降至4.5万美元。这里重要的不是个人故事本身，而是二阶数学效应。将这一动态乘以每个主要都市圈数十万工人的规模。资历过剩的劳动力涌入服务业和零工经济，压低了本已挣扎的现有工人的工资。行业性颠覆扩散转移，演变为全经济范围内的工资压缩。

剩余的以人为主的就业蓄水池，还有另一次回调等待着它，就发生在我们撰写本文的同时。自动配送和自动驾驶汽车正在逐步渗透零工经济，而零工经济正是吸收了第一波被替代工人的领域。

到2027年2月，显而易见的是，仍然在职的专业人士的消费方式，就像下一个被裁的人可能是自己一样。他们加倍努力工作（大部分借助AI的帮助）只是为了不被解雇，升职或加薪的希望已经消失。储蓄率上升，消费支出疲软。

最危险的部分是滞后效应。高收入者用他们高于平均水平的储蓄，维持了两三个季度的表面正常。硬数据直到问题在实体经济中已经是陈年旧事时，才得以确认。然后，那个打破幻象的数据出炉了。

美国首次申领失业救济人数激增至487,000，为2020年4月以来最高；美国劳工部，2027年第三季度

首次申领人数激增至487,000，为2020年4月以来最高。ADP和Equifax证实，绝大多数新增申领者来自白领专业人士。

标普500指数在随后一周下跌6%。负面宏观消息开始在拉锯战中占据上风。

在正常的经济衰退中，就业损失是广泛分布的。蓝领和白领工人大致按照各自占就业总量的比例分担损失。消费冲击也是广泛分布的，并且很快反映在数据中，因为低收入工人的边际消费倾向更高。

在这一轮周期中，就业损失集中于收入分布的高分位群体。他们在就业总量中占比相对较小，但驱动了远不相称的消费支出份额。美国收入最高的10%人群贡献了超过50%的消费支出。收入最高的20%人群贡献了约65%。他们是购买房屋、汽车、度假、餐厅消费、私校学费、家居装修的那群人。他们是整个可选消费经济的需求基础。

当这些工人失业，或为了转入现有职位而接受50%的薪酬削减时，相对于失业人数而言，消费冲击是巨大的。白领就业下降2%，换算成可自由支配消费支出的冲击约为3%至4%。与蓝领失业往往立竿见影不同（你从工厂被裁，你下周就停止消费），白领失业的冲击滞后但更深远，因为这些工人有储蓄缓冲，能够在行为转变发生之前维持几个月的消费。

到2027年第二季度，经济已陷入衰退。全国经济研究局要到数月后才会正式确定衰退起点（他们从来都是这样），但数据已无可争辩——我们已经历了连续两个季度的实际GDP负增长。但它还不是一场“金融危机”……至少目前还不是。

相关赌注的菊花链

私募信贷从2015年的不足1万亿美元，增长至2026年的逾2.5万亿美元。其中相当一部分资本被部署到软件和科技交易中，其中许多是对SaaS公司的杠杆收购，估值建立在假设收入永续以十几个百分点增长的基础之上。

这些假设在第一个智能体编程演示和2026年第一季度软件股崩盘之间的某个时候就已经死去，但账面估值似乎还没有意识到自己已经死了。

当许多上市SaaS公司的交易估值降至5至8倍EBITDA时，PE支持的软件公司在资产负债表上的账面估值，仍反映着基于早已不复存在的收入倍数的收购时估值。管理者逐渐下调账面价值：从100美分，到92，再到85，而此时上市同类公司已经在说50。

穆迪下调涉及14家发行人共180亿美元PE支持的软件债务评级，理由是“AI驱动的竞争颠覆带来的长期收入逆风”；这是自2015年能源行业以来规模最大的单一行业评级行动 | 穆迪投资者服务，2027年4月

每个人都记得下调评级后发生了什么。行业老手们已经在2015年能源评级下调之后见过这套剧本了。

以软件为支撑的贷款在2027年第三季度开始违约。信息服务和咨询领域的PE投资组合公司相继跟进。数家知名SaaS公司数十亿美元规模的杠杆收购交易进入重组程序。

Zendesk是铁证。

Zendesk因AI驱动的客户服务自动化侵蚀ARR而违反债务契约；50亿美元直接贷款额度账面价值降至58美分；创私募信贷软件违约历史纪录 | 金融时报，2027年9月

2022年，Hellman & Friedman和Permira以102亿美元将Zendesk私有化。债务方案是50亿美元的直接贷款，是当时历史上规模最大的以ARR为支撑的融资额度，由黑石牵头，Apollo、Blue Owl和HPS均在贷款团中。这笔贷款明确以Zendesk的年度经常性收入将持续经常性为假设前提进行结构化设计。在约25倍EBITDA的估值下，这样的杠杆只有在这一假设成立时才有意义。

到2027年中，这一假设不再成立。

AI智能体已经自主处理客户服务将近一年。Zendesk所定义的那个类别（工单、路由、管理人工支持交互），已被无需生成任何工单即可解决问题的系统所取代。这笔贷款据以承销的年度经常性收入，不再是"经常性的"，只是还没有离去的收入而已。

历史上规模最大的ARR支持贷款，成了历史上规模最大的私募信贷软件违约。每一个信贷团队同时提出了同一个问题：还有谁将长期逆风伪装成了周期性逆风？

但以下这一点，主流共识至少在最初是正确的：这本应是可以承受的。

私募信贷不是2008年的银行体系。整个架构的明确设计初衷就是避免强制性抛售。这些是资本锁定的封闭式工具。有限合伙人承诺的期限是七到十年。没有储户可以挤兑，没有回购额度可以撤回。管理者可以坐在受损资产上，随着时间推移处置它们，等待回收。痛苦，但可以控制。这个系统的设计本意是弯而不折。

黑石、KKR和Apollo的高管们援引了7%至13%的软件资产敞口数据，表示可以控制。每一篇卖方报告和每一个金融推特信贷账号都说着同样的话：私募信贷拥有永久资本。它们可以吸收那些在杠杆银行那里足以引发爆炸的损失。

永久资本。 这个短语出现在每一次财报电话会议和每一封旨在安抚的投资者信函中。它成了一句咒语。而和大多数咒语一样，没有人注意到更精微的细节。它实际上意味着什么……

在过去十年里，大型另类资产管理公司收购了人寿保险公司，将其转变为融资工具。Apollo收购了Athene，布鲁克菲尔德收购了American Equity，KKR收购了Global Atlantic。这一逻辑颇为优雅：年金存款提供了一个稳定的、长久期的负债基础。管理者将这些存款投资于自己发起的私募信贷，并获得两重收益——在保险端赚取利差，在资产管理端赚取管理费。这是一台费上加费的永动机，在一个条件下运转得完美无缺。

私募信贷必须是优质的。

损失冲击了那些为持有非流动资产以匹配长久期负债而设计的资产负债表。那个本应使系统具有韧性的“永久资本”，并非某个抽象的、由有耐心的机构资金和老练投资者承担老练风险构成的资金池。它是美国家庭的储蓄，是"主街"的钱，以年金形式构建，投资于如今正在违约的同一批PE支持的软件和科技类资产。那些无法挤兑的锁定资本是人寿保险保单持有人的钱，那里的规则略有不同。

与银行监管机构相比，保险监管机构一直较为温顺——甚至有些自满——但这是一声警钟。对人寿保险公司私募信贷集中度早已感到不安的监管机构，开始下调这些资产的风险资本处理标准。这迫使保险公司要么增资，要么出售资产，而在一个已经陷入僵局的市场中，两种选择都无法以有吸引力的条件实现。

纽约、爱荷华州监管机构拟收紧人寿保险公司持有的特定私人评级信贷的资本处理标准；NAIC指引预计将提高RBC系数并触发额外的SVO审查 | 路透社，2027年11月

当穆迪将Athene的财务实力评级展望调整为负面时，Apollo的股价在两个交易日内下跌22%。布鲁克菲尔德、KKR及其他公司相继跟跌。

从那以后情况只会变得更加复杂。这些公司不仅创建了他们的保险公司永动机，还建立了一套精心设计的离岸架构，旨在通过监管套利最大化收益。美国保险公司签发年金，然后将风险分保给其同样持有的百慕大或开曼关联再保险公司——后者的设立是为了利用更灵活的监管规定，针对相同资产持有更少资本。该关联公司通过离岸SPV募集外部资本，引入了一个新的对手方层次，这些对手方与保险公司一起，投资于同一母公司资产管理部门发起的私募信贷。

评级机构——其中一些本身就由PE控股——并不是透明度的楷模（这几乎没有人感到惊讶）。不同公司与不同资产负债表相互关联构成的蛛网，其不透明程度令人咋舌。当底层贷款违约时，谁实际承担了损失这一问题，在实时情况下确实无从回答。

2027年11月的崩盘，标志着市场认知的转变——从一次可能只是普通的周期性回撤，演变为更令人不安的东西。美联储主席凯文·沃什在美联储紧急11月会议上将其称为"押注白领生产率增长的相关赌注菊花链"。

你看，引发危机的从来不是损失本身，而是对损失的确认。还有另一个规模大得多、重要得多的金融领域，让我们开始对这种确认感到恐惧。

抵押贷款问题

Zillow房屋价值指数旧金山同比下跌11%，西雅图下跌9%，奥斯汀下跌8%；房利美标记出科技/金融就业占比超过40%的邮政编码区出现“早期逾期付款率上升” | Zillow/房利美，2028年6月

本月，Zillow房屋价值指数在旧金山同比下跌11%，在西雅图下跌9%，在奥斯汀下跌8%。这并不是唯一令人担忧的头条。上个月，房利美标记了大额贷款集中区域早期逾期率升高的情况——这些区域的居民信用评分在780分以上，通常被视为“刀枪不入”。

美国住宅抵押贷款市场规模约为13万亿美元。抵押贷款承销建立在一个根本假设之上：在贷款存续期间，借款人将保持就业状态，收入水平与当前大致相当。对于大多数抵押贷款而言，这个期限是三十年。

白领就业危机以一种对收入预期的持续性转变，威胁到了这一假设。我们现在不得不提出一个三年前看来荒诞的问题——优质抵押贷款还是可靠的吗？

美国历史上每一次抵押贷款危机，都由以下三个因素之一驱动：投机过剩（向负担不起房子的人放贷，如2008年）、利率冲击（利率上升使可调利率抵押贷款变得无力承担，如1980年代初）、或局部经济冲击（单一地区的单一产业崩溃，如1980年代德克萨斯州的石油或2009年密歇根州的汽车业）。

以上这些都不适用于这里。问题中的借款人不是次贷借款人。他们的FICO信用评分是780。他们首付了20%。他们拥有干净的信用历史、稳定的就业记录，以及在贷款发放时经过核实和记录的收入。他们是金融系统中每一个风险模型都视之为信用质量基石的借款人。

2008年，贷款从第一天起就是坏账。2028年，贷款在第一天是优质的。只是……世界在贷款发放之后改变了。人们借钱是押注于一个他们如今再也无力相信的未来。

2027年，我们标记了不可见压力的早期迹象：家庭净值信贷额度提取、401k提款和信用卡债务激增，而与此同时抵押贷款还款仍按时付清。随着工作岗位流失、招聘冻结、奖金削减，这些优质借款人家庭的债务收入比翻倍了。

他们仍然可以按时支付抵押贷款，但代价是停止一切可自由支配的消费、耗尽储蓄、推迟任何房屋维护或改造。从技术上讲，他们的抵押贷款仍在按时还款，但只需再一次冲击，就会陷入困境，而AI能力的发展轨迹表明，这样的冲击正在到来。然后我们看到旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀的逾期率开始急剧攀升，即使全国平均水平仍在历史正常范围内。

我们现在处于最急性的阶段。当边际买家健康时，房价下跌是可以控制的。而在这里，边际买家正面临同样的收入损伤。

尽管担忧正在积聚，我们尚未陷入全面的抵押贷款危机。逾期率已经上升，但仍远低于2008年的水平。真正的威胁是发展轨迹。

智能替代螺旋现在拥有两个加速实体经济衰退的金融助推因素。

劳动力替代、抵押贷款忧虑、私募市场动荡。每一个都在强化其他。传统政策工具箱（降息、量化宽松）可以解决金融引擎的问题，但无法解决实体经济引擎的问题，因为实体经济引擎的驱动因素不是金融条件收紧，而是AI使人类智能变得不再稀缺、不再有价值。你可以把利率降至零，买下市场上所有的抵押支持证券和所有违约的软件杠杆收购债务……

这也无法改变一个事实：一个Claude智能体每月花200美元，就能完成一个年薪18万美元的产品经理的工作。

如果这些担忧成真，抵押贷款市场将在今年下半年出现裂缝。在那种情景下，我们预计当前股市的回撤幅度最终将与全球金融危机媲美（峰谷跌幅57%）。这将把标普500指数带至约3500点——这是自2022年11月ChatGPT时刻前夕以来从未见过的水平。

清楚的是，支撑13万亿美元住宅抵押贷款的收入假设在结构上已受损。不清楚的是，政策能否在抵押贷款市场完全消化这一含义之前介入。我们心存希望，但我们无法否认不乐观的理由。

与时间的赛跑

第一个负反馈循环发生在实体经济中：AI能力提升，薪资总额缩减，消费疲软，利润收窄，企业购买更多AI能力，能力再度提升。然后它演变为金融层面：收入损伤冲击抵押贷款，银行损失收紧信贷，财富效应破裂，反馈循环加速。而这两者都因政府政策应对不力而加剧——坦率地说，政府看起来相当困惑。

这个系统并非为这样的危机而设计。联邦政府的税收基础本质上是对人类时间征税。人们工作，企业支付薪酬，政府抽取一份。个人所得税和工资税是正常年份财政收入的支柱。

截至今年第一季度，联邦税收收入比国会预算办公室基准预测低12%。工资税收入下降，是因为按此前薪酬水平就业的人越来越少。个人所得税收入下降，是因为实际挣得的收入在结构上更低。生产率在飙升，但收益流向了资本和算力，而非劳动力。

劳动力在GDP中的份额从1974年的64%下降至2024年的56%，这是由全球化、自动化和工人议价能力持续侵蚀驱动的长达四十年的磨损。在AI开始指数级提升的四年里，这一比例已降至46%，是有记录以来最大幅度的下降。

产出仍在那里。但它不再经由家庭在返回企业的途中流转，这意味着它也不再经过美国国税局了。循环流转正在断裂，而政府被寄望于介入修复这一问题。

与每一次经济下行一样，支出在税收下滑的同时也在上升。这次不同的是，支出压力不是周期性的。自动稳定器的设计初衷是为了应对暂时性失业，而非结构性替代。该系统正在支付假设工人会被重新吸纳的福利。许多人不会被重新吸纳，至少不会以接近他们之前工资水平的方式。新冠疫情期间，政府坦然接受了15%的赤字，但那被理解为暂时性的。今天需要政府支持的人们，并非遭受了一场会康复的疫情冲击，他们是被一项持续进步的技术所取代的。

政府需要在向家庭征税减少的恰恰那个时刻，向家庭转移更多的资金。

美国不会违约。它印制自己花费的货币，也用同样的货币偿还债务。但这种压力已经在别处显现。市政债券在年初至今的表现中显示出令人担忧的分化迹象。没有所得税的州还好，但依赖所得税的州（大多数蓝州）发行的一般义务市政债券开始将一定的违约风险纳入定价。政客们很快意识到了这一点，关于谁能获得救助的争论已沿党派路线分裂。

政府值得肯定的是，它较早认识到了危机的结构性本质，并开始研究两党提出的所谓“过渡经济法案”：一个通过赤字支出与拟议中的AI推理算力税相结合为资金来源，向被替代工人直接转移支付的框架。

桌面上最激进的提案走得更远。“共享AI繁荣法案”将对智能基础设施本身的收益建立公共索取权，介于主权财富基金和对AI生成产出征收版税之间，以股息资助家庭转移支付。私营部门的游说者已涌入媒体，警告这是一条滑坡之路。

讨论背后的政治面貌令人沮丧地可以预见，被作秀表演和边缘政策所加剧。右派称转移支付和再分配是马克思主义，并警告对算力征税是将领先地位拱手相让给中国。左派警告，在现有企业的协助下起草的税法，是换了个名字的监管俘获。财政鹰派指向不可持续的赤字。鸽派则以金融危机后过早施加的紧缩政策为前车之鉴。随着今年总统大选临近，这种分歧只在不断扩大。

在政客们喋喋不休之际，社会织物的撕裂速度已经超过了立法进程所能跟上的速度。

“占领硅谷”运动已成为更广泛不满情绪的象征。上个月，示威者连续三周封锁了Anthropic和OpenAI旧金山办公室的入口。他们的人数在不断增加，示威活动获得的媒体报道甚至超过了引发示威的失业数据本身。

很难想象公众对任何人的仇恨会超过金融危机后对银行家的仇恨，但AI实验室正在这条路上追赶。而从大众的角度来看，这是有充分理由的。它们的创始人和早期投资者积累财富的速度，让镀金时代都显得温文尔雅。生产率繁荣所带来的收益几乎全部流向了算力拥有者和运营它的实验室的股东，将美国的不平等扩大到了前所未有的程度。

每一方都有自己的反派，但真正的反派是时间。

AI能力的演进速度超过了制度的适应速度。政策应对在以意识形态的速度前进，而非以现实的速度。如果政府不尽快就问题是什么达成共识，反馈循环将替他们书写下一章。

智能溢价的瓦解

在整个现代经济史中，人类智能一直是那个稀缺的投入要素。资本是丰裕的（或者至少是可复制的）。自然资源是有限的，但可以替代。技术进步的速度足够缓慢，人类可以适应。而智能——分析、决策、创造、说服和协调的能力——是那个无法规模化复制的东西。

人类智能的内在溢价来源于其稀缺性。我们经济中的每一个制度——从劳动力市场到抵押贷款市场再到税法——都是为一个这一假设成立的世界而设计的。

我们现在正在经历这一溢价的瓦解。机器智能已经成为人类智能在越来越多任务上称职的、快速改进的替代品。金融系统，数十年来为一个人类智能稀缺的世界而优化，正在重新定价。这种重新定价是痛苦的、无序的，而且远未完成。

但重新定价不等于崩溃。

经济可以找到新的均衡。抵达那里是剩下为数不多的只有人类才能完成的任务之一。我们需要把它做对。

这是历史上第一次，经济中最具生产力的资产创造了更少而非更多的就业岗位。没有人的框架适用，因为没有任何框架是为稀缺投入变得丰裕的世界而设计的。所以我们必须建立新的框架。我们能否及时建立它们，是唯一重要的问题。

但你不是在2028年6月读到这篇文章的。你是在2026年2月读到它的。

标普500指数接近历史高点。负反馈循环尚未开始。我们确定其中一些情景不会成真。我们同样确定，机器智能将持续加速。人类智能的溢价将会收窄。

作为投资者，我们仍有时间评估我们的投资组合中有多少是建立在这个十年内将无法成立的假设之上的。作为一个社会，我们仍有时间主动出击。

矿井里的金丝雀还活着。

来自未来的金融史思想实验