https://www.citriniresearch.com/p/2028gic 原文很长 只贴翻译 _________________________________ 翻译转载 https://xueqiu.com/7289075696/376645578 已经简反繁 2028 全球智能危机 一篇来自未来的金融史思想实验 前言 如果我们对 AI 的乐观一直是对的…… 那如果这反而是利空呢？ **下面讲的是一个“情景”，不是预测。**这不是空头爽文，也不是 AI 末日同人小说。 唯一目的，是推演一个目前还比较少被认真讨论的情景。这个问题是我们的朋友 Alap Shah 提出来的，我们一起脑暴了答案。这一部分是我们写的，他则写了另两篇，你可以 在原文里找到链接。 希望你读完以後，当 AI 让经济越来越“怪”的时候，能对可能出现的左尾风险（极端坏 结果）更有准备。 你现在读到的是“假想写於 2028 年 6 月”的 CitriniResearch 宏观备忘录，回顾和梳 理‘全球智能危机’的演变及其後果。 宏观备忘录 智能过剩的後果 CitriniResearch 2026 年 2 月 22 日 2028 年 6 月 30 日 今早公布的失业率为 10.2%，比预期高出 0.3 个百分点。数据一出，市场下跌 2%，自 2026 年 10 月高点以来，标普 500 的累计跌幅已达 38%。 交易员已经有些麻木。六个月前，这样的数字足以触发熔断。 两年。 从“影响可控”“只在个别行业”，到一个我们谁都不再熟悉的经济形态，只用了两年。 本季度的宏观备忘录，就是我们试图重建这条序列——给危机前的经济做一次“事後屍检 ”。 当时的亢奋几乎可以摸到。到 2026 年 10 月，标普 500 一度逼近 8000 点，纳指突破 30000 点。因“人类过时”而出现的首波裁员出现在 2026 年初，一开始看上去就是经典 剧本：利润率扩张、盈利超预期、股价上涨。创纪录的企业利润，又被一股脑儿重新投 进 AI 算力。 宏观头条数字依旧亮眼。名义 GDP 一再录得中高单位数的年化增速。生产率暴涨。单位 工时实际产出增速，是 20 世纪 50 年代以来未曾见过的水平，动力来自那些“不睡觉、 不请假、不需要医保”的 AI 代理。 掌控算力的人，随着劳动力成本消失，财富爆炸式膨胀。与此同时，实际工资增长却崩塌 。尽管政府反覆吹嘘“生产率创纪录”，白领岗位还是被机器替代，被迫流入低薪岗位。 当消费端开始出现裂纹时，经济评论圈给这一现象起了个名字——“幽灵 GDP”（Ghost GDP）：会写进国民账户，却从不在实体经济中流通的产出。 从各个维度看，AI 在所有方面都超出预期，市场本身也已经成了 AI 的映射。唯一的问 题是：经济却不是。 其实早就该看出来：如果北达科他州的一座 GPU 集群就能产出以往归因於曼哈顿中城一 万名白领的工作，那这更像是一场经济“瘟疫”，而不是经济“灵药”。货币流通速度几 乎贴地。以人为中心的消费经济，当时约占 GDP 的 70%，开始枯萎。我们本可以更早意 识到这一点——只要问一句：机器会在可自由支配消费上花多少钱？（提示：零。） AI 能力提升，公司需要的人更少；白领裁员增加，被替代的人减少消费；利润压力迫使 公司继续加大对 AI 的投入，AI 能力进一步提升…… 这是一个没有自然刹车的负向反馈环：人类智能替代螺旋。 白领的赚钱能力（以及他们的消费行为，合乎理性地）被结构性地削弱。他们的收入曾 是 13 万亿美元美国按揭市场的地基——现在则迫使贷款机构重新思考：“优质按揭，还 算不算货真价实？” 17 年没有真正经历过违约周期，使得私募资产里塞满了以 PE 支持的软件交易，这些 LBO 普遍假设：ARR（年度经常性收入）会始终“经常性”。2027 年中，第一波因 AI 冲 击导致的违约出现，这个假设正式被挑战。 如果冲击只局限於软件领域，这一切都还算可控。但现实并非如此。到 2027 年底，AI 已经威胁到所有建立在“中介/撮合”之上的商业模式。大片靠“替人类摩擦收费”赚钱 的公司灰飞烟灭。 整个系统最终被证明是一长串“围绕白领生产率增长的相关押注的雏菊链条”。2027 年 11 月的股灾，只是加速了所有已经在运转的负反馈循环。 我们已经等“利空出尽是利好”快一年了。政府开始考虑各种提案，但公众对其救市能力 的信心几近耗尽。政策回应一向滞後於经济现实，如今缺乏全面方案，正在威胁加速通缩 螺旋。 这一切是怎麽开始的 2025 年底，“智能代理型”编码工具的能力出现了一次台阶式的跃升。 一名合格开发者，配合 Claude Code 或 Codex，可以在几周内重现一家中型 SaaS 产品 的核心功能。不是百分百覆刻，也没覆盖所有边界情况，但已经足够让 CIO 在审视一份 50 万美元的年度续费合同时认真问一句：“要不我们自己做？” 大多数公司的财年与自然年一致，所以 2026 年企业支出，早在 2025 年第四季度就已经 锁定，那时“智能代理 AI”还只是一个流行词。到了 2026 年年中覆盘预算时，采购团 队第一次在充分了解这些系统实际能力的情况下做出决策。有的人亲眼看见自家团队在几 周内做出了几个足以替代六位数 SaaS 合同的原型。 那年夏天，我们和一家世界 500 强企业的采购经理聊过。他提到一次预算谈判：按往年 套路，销售本来准备了那套“每年涨价 5% 再加一段你们离不开我们”的话术。结果他直 接告诉对方，自己已经在和 OpenAI 谈：“他们的‘前线工程师’打算用 AI 工具把你们 整个系统替掉。”最後续约价格在原价基础上打了七折。——他说，“这已经算运气不错 了。”而 SaaS 的“长尾”，比如 Monday.com、Zapier、Asana，处境要糟得多。 投资者对“长尾挨打”早有心理准备。他们大概占典型企业软件支出的三分之一，但暴露 度确实很高。大家原本以为，系统记录层（system of record）会相对安全。 直到 ServiceNow 2026 年第三季度的财报，反身性机制才真正显形。 SERVICENOW新增净 ACV 增速从 23% 放缓至 14%；宣布裁员 15% 并启动“结构效率计划 ”；股价下跌 18% | 彭博，2026 年 10 月 SaaS 并没有“死”。要不要自建，依然可以做成本收益分析。只是“自建”突然变成实 打实的选项，这自然会进入价格博弈。更要命的是，竞争格局已经变了：AI 让开发和发 版更容易，差异化被压扁。老牌厂商只能陷入价格战——不仅互相杀价，还要面对一批没 有历史成本包袱的新玩家。这些创业公司被智能代理写代码的飞跃能力鼓舞，大举抢占份 额。 直到那份财报，大家才真正意识到这些系统间的联动效应。ServiceNow 卖的是“座位” 。当世界 500 强客户裁掉 15% 员工，就直接砍掉 15% 授权。那些帮助客户通过 AI 裁 员以提高利润率的项目，本质上在机械性地消灭它们以“人头计费”的收入基础。 卖“工作流自动化”的公司，被更强的工作流自动化技术颠覆；它的回应，是裁员，把节 省的费用再投入到正在颠覆自己的技术上。 它还能怎麽办？躺平，慢慢死吗？ 最受 AI 威胁的公司，反而成了 AI 最激进的采用者。 回头看，这似乎是常识，但在当时真不是（至少对我而言）。历史上的“颠覆模型”一直 是： incumbent 抵制新技术，被敏捷的新玩家抢走份额，然後慢慢死去——柯达、 Blockbuster、黑莓，都是这麽走的。而 2026 年发生的是反过来：巨头抵制不起，只能 往前冲。 股价跌了 40–60%，董事会逼着要答案，这些被 AI 盯上的公司只剩一条路：裁员，把省 下来的钱砸进 AI 工具，用这些工具在降低成本的同时维持原有产出。 单独看，每家公司都做了“理性选择”；合在一起，结果却是灾难性的。每少一美元人力 成本，就多一美元被投进能促成下一轮裁员的 AI 能力。 软件只是开场而已。 当投资者还在争论“SaaS 估值到底算不算见底”的时候，这条反身循环已经冲出软件板 块。凡是有白领成本结构的公司，都开始覆制 ServiceNow 的逻辑。 当“摩擦”归零 到 2027 年初，LLM 的使用已经变成默认设置。很多人在用 AI 代理，却根本不知道那是 “代理”——就像当年很多人不了解什麽是“云计算”，却天天刷流媒体。他们把这东西 当作“自动补全”或“拼写检查”——一种设备“理所当然会做”的事情。 Qwen 的开源“智能购物代理”，是 AI 接管消费者决策的催化剂。几周之内，每一家主 流 AI 助手都上线了自己的“智能电商代理”功能。蒸馏後的模型可以直接跑在手机和笔 记本上，不再完全依赖云端，边际推理成本被大幅拉低。 真正该让投资者不寒而栗的，是这些代理不会等你来问。它们会根据用户的偏好在後台持 续运行。消费不再是一系列离散的人类决策，而变成了为每个联通消费者 7×24 小时运 行的持续优化过程。到 2027 年 3 月，美国中位数用户每天消耗的 token 已达 40 万— —较 2026 年底翻了十倍。 链条上的下一环已经断裂。 中介。 过去 50 年里，美国经济在“人类限制”基础上，叠加出一整个“租金提取层”：事情需 要时间、耐心会耗尽、品牌熟悉度可以替代细致比较、大部分人愿意为少点点击次数接受 更糟的价格……数万亿美元的企业价值赖以存在。 刚开始一切看起来只是“降低摩擦”。 那些长期没用却自动续费的订阅、试用期结束後悄悄翻倍的“首月优惠”……在代理眼里 ，这些都是“人质状态”，可以替用户谈判。整个订阅经济赖以生存的关键指标——单客 生命周期价值（LTV）——开始明显下滑。 消费者代理几乎重塑了所有消费交易的过程。 人类真的没时间在买一箱蛋白棒之前，在五个平台上比价。但机器有。 旅游预订平台是最早倒下的，因为逻辑太简单。到 2026 年第四季度，我们的代理已经能 在速度和成本上，都显着优於任何平台地生成完整行程——机票、酒店、地面交通、积分 优化、预算约束、退改条款，一次搞定。 保险续保则是另一块大肥肉。这一业务模式完全建立在“投保人懒得挪动”的惯性之上。 每年替你自动重购保单的代理，直接瓦解了保险公司从“续保惯性”中赚的那 15–20% 的利润。 理财建议、税务申报、日常法律服务——凡是卖点可以概括为“替你搞定那些你觉得烦的 覆杂流程”的行业，都遭到冲击，因为在代理眼里，“没有什麽是烦的”。 甚至连那些我们曾以为靠“人际关系”筑起护城河的领域，也被证明极度脆弱。房地产中 介就是典型：几十年来，买房人习惯为中介付 5–6% 佣金，因为中介掌握信息优势。但 当 AI 代理拿到 MLS 数据和几十年成交记录，可以瞬间覆刻这些“经验”的时候，这种 优势就消失了。2027 年 3 月的一篇卖方报告把这一现象称为“代理对代理的暴力”：大 城市买方佣金中位数从 2.5–3% 压缩到 1% 以下，而且越来越多的交易压根没有“买方 人类中介”。 我们一直高估了“人际关系”的价值。事实证明，很多所谓“关系”，不过是披着笑脸的 摩擦。 而这只是中介层受冲击的开始。过去花了几十亿美元，用来利用人类行为和心理偏差的那 些成功企业，在机器面前，这些偏差统统失效。 为价格和契合度优化的代理，不在乎你的“最爱 app”，不关心你过去四年习惯打开哪几 个网站，也不会被漂亮的结账页面打动。它们不会累，不会因为疲惫而选“算了就这样吧 ”，不会因为“我一直都在这里买”而偷懒。 这直接摧毁了一类护城河：习惯式中介。 DoorDash（DASH US）成了样板。 智能编码代理让“做一个外卖 app”变得异常简单。一名合格开发者几周就能上线一个可 用的竞争产品；同时几十个这样的 app 冒出来，通过把 90–95% 的配送费让给骑手来挖 人。聚合面板允许骑手在一个界面里同时查看 20–30 个平台的订单，几乎消除了 incumbents 依赖的“锁定效应”。市场一夜碎片化，利润率被压到接近零。 代理在这场破坏中扮演了双重角色：一边帮新平台搭系统，一边自己也转而使用这些平台 。DoorDash 的护城河，本质就是“你饿了，你懒，你手机首页刚好有这个 app”。而代 理根本没有“手机首页”这个概念。它会同时查 DoorDash、Uber Eats、餐厅自营外卖， 还有几十个按风格分门别类的新外卖应用，每次都选最便宜、最快的那一个。 建立在“人类习惯”上的忠诚，在机器世界里根本不存在。 某种意义上，这还有一点诗意——这是整个故事中少数几次看起来像是 AI 在“帮即将被 替代的白领一把”：当他们被迫去做外卖骑手时，至少不再有一半收入被 Uber 和 DoorDash 抽走。当然，这点“恩惠”没维持多久，随着自动驾驶车辆普及，连这点机会 也消失了。 当代理掌控交易之後，它们开始寻找更大的“回形针”。 比价与聚合能省的钱有限。尤其是在代理开始彼此之间直接交易之後，要持续替用户省钱 ，最显而易见的路径是干掉手续费。在机器对机器的交易中，那 2–3% 的刷卡费，简直 是亮灯的靶子。 代理开始寻找比传统银行卡体系更快、更便宜的支付方式。大多数最终选择通过 Solana 或以太坊 L2 使用稳定币支付：结算几乎即时、交易成本只有几分钱的尾数。 MASTERCARD 2027 年 Q1：净收入同比 +6%；消费金额增速从上一季的 +5.9% 放缓至 +3.4%；管理层提到“由智能代理主导的价格优化”和“可选消费类压力” | 彭博， 2027 年 4 月 29 日 Mastercard 2027 年一季报，是事态的“不可回头点”。智能体电商从一个“产品故事” 变成“底层管道故事”。MA 股价当日跌 9%。Visa 同跌，但随後部分修覆，因为分析师 指出：Visa 在稳定币基础设施上的布局更强。 智能体电商绕开刷卡费用，对那些靠信用卡业务吃饭的银行和单线发卡机构是更大的风险 ——他们拿走那 2–3% 手续费的大头，整个商业模式建立在“由商家补贴积分/返现”的 基础上。 美国运通（AXP US）是受打击最重的一家：一边是白领裁员蚕食其高净值客户群，一边是 智能体绕开刷卡费用刺穿其收入模型。Synchrony（SYF US）、Capital One（COF US）、 Discover（DFS US）在接下来几周也都跌超 10%。 它们的护城河，是摩擦。而摩擦正在归零。 从板块风险到系统性风险 整个 2026 年，市场都在把 AI 的负面影响当成“板块故事”。软件和咨询在挨打，支付 与各种“过路费型”生意有些摇晃，但整体经济看起来还好。劳动力市场虽在走弱，却没 有自由落体。共识是：技术创新本来就伴随“创造性毁灭”。局部会很痛，但整体上 AI 的正面效应会压过负面。 我们 2027 年 1 月的宏观备忘录指出：这是错的心智模型。美国经济的核心是“白领服 务业经济”。白领就业占总就业约 50%，却驱动约 75% 的可自由支配消费。AI 正在吞噬 的业务和岗位，并非经济边角，而是经济主体本身。 “技术创新会先毁掉一些工作，然後创造更多新工作。”这是当时最流行、也最有说服力 的反驳。它之所以有说服力，是因为在过去两个世纪，它基本都对。即便短期内我们无法 想象那些新工作会是什麽，它们终究会出现。 ATM 降低了网点运营成本，於是银行开了更多网点，柜员就业反而在之後 20 年上升。互 联网冲击了旅行社、电话簿、实体零售，但也催生了完全新的行业，创造了大量就业。 但这里一直有个前提：所有新工作，最终都需要一个人类来做。 如今的 AI 已是通用智能，对那些人类原本可以转岗去做的任务，同样构成替代。被替代 的程序员不能简单转行去做“AI 管理”，因为 AI 在很多方面已经具备自管理能力。 今天，AI 代理可以处理原本需要人类团队耗时数周的研发任务。指数曲线碾压了我们对 “技术极限”的直觉，哪怕每年都有沃顿教授在尝试画“已经进入 S 型减速”的曲线。 它们几乎写了所有代码。表现最好的那一撮，在几乎所有任务上都明显优於几乎所有人类 ，而且还在持续变便宜。 AI 的确“创造”了一些新岗位：提示工程师、AI 安全研究员、基础设施技术员等。人类 依然在“最高层”参与协调，或负责“审美与品味”的把关。但每创造一个新岗位，就会 彻底淘汰几十个旧岗位，且新岗位的薪酬通常只是旧岗位的一小部分。 美国 JOLTS：职位空缺跌破 550 万；失业人口/职位空缺比上升至约 1.7，创 2020 年 8 月以来新高 | 彭博，2026 年 10 月 招聘率全年都很疲软，2026 年 10 月的 JOLTS 数据给出了更清晰的信号：职位空缺跌 破 550 万，同比下降 15%。 Indeed：软件、金融、咨询职位发布量大幅下滑，“生产率项目”蔓延 | Indeed Hiring Lab，2026 年 11–12 月 白领职位空缺在坍塌，而蓝领岗位（建筑、医疗、技工）相对稳定。真正的“腾挪”发生 在那些“写备忘录（我们不知怎麽地还在）、批预算、维持中台运转”的岗位上。两类群 体的实际工资增速，在全年大部分时间都是负的，并持续走低。 股市对 JOLTS 的在意程度，远不及“GE Vernova 的风机产能已经卖到 2040 年”这类 AI 基建利好；指数高位横盘，在宏观利空与 AI 利好间被来回拉扯。 而债市（一向被视为比股市“更聪明”，或至少“更少浪漫”）则开始给消费端的冲击定 价。10 年期美债收益率从 4.3% 开始下行，四个月後降至 3.2%。失业率的总量数字没爆 表，结构上的变化，多数人并未意识到。 在传统衰退中，诱因往往会自我修正：建筑过度 → 建筑放缓 → 利率下降 → 新一轮建 设；库存累积 → 去库存 → 再补库存。周期本身内嵌覆苏的种子。 这一次的成因，并非周期性。 AI 持续变强、变便宜。企业裁员，然後用省下的工资去买更多 AI 能力，从而裁掉更多 人。被替代的劳动者减少消费；卖给消费者的企业销量下滑、变弱，又进一步加大 AI 投 入以保利润。AI 再变强，再变便宜。 一个没有自然底的反馈循环。 直觉上，整体需求下滑应该会放缓 AI 的建设。但现实是：这压根不是传统那种“超级 CapEx”，而是运营支出的替代。过去某公司每年在员工身上花 1 亿美元，在 AI 上花 500 万。现在变成员工 7000 万，AI 2000 万。AI 投入翻倍甚至数倍，却表现为“运营 总成本下降”。几乎所有公司的 AI 预算都在扩张，但整体支出却在收缩。 讽刺的是：随着经济被 AI 吃空，AI 基建本身的景气却持续攀升。NVDA 仍不断刷新营收 纪录；TSMC 产能利用率持续在 95% 以上；大型云厂商每季度仍在数据中心 CapEx 上砸 1500–2000 亿美元。在这条链条上高度受益的经济体，如台湾和韩国，表现亮眼。 印度则是相反。其 IT 服务出口每年超过 2000 亿美元，是印度经常账户顺差的最大贡献 ，也是对冲长期货物贸易逆差的关键。整个模式建立在一个核心卖点上：印度程序员的成 本只有美国同行的一小部分。但智能编码代理的边际成本已经降到几乎只剩电费。TCS、 Infosys、Wipro 的合同取消在 2027 年明显加速。卢比在四个月内对美元贬值 18%，作 为外部平衡锚点的服务顺差迅速蒸发。到 2028 年一季度，IMF 已经开始与新德里进行“ 初步讨论”。 这台制造破坏的引擎每季度都在变强，破坏本身的速度因此每季度加快。劳动力市场不再 显得有自然底。 在美国，我们已经不再问“AI 基建泡沫怎麽破裂”，而是在问：在一个依靠消费者信贷 驱动的经济体里，如果消费者本身正在被机器取代，会发生什麽？ 智能替代螺旋 2027 年，宏观故事不再隐晦。前 12 个月里那些看起来零散、但显然负面的发展，其传 导路径变得一目了然。你甚至不必翻 BLS 数据，去和朋友吃顿饭就够了。 被替代的白领没有闲在家里。 他们“降档”了：大量涌入低薪服务业与零工经济，这进一步增加了这些岗位的劳动力供 给，把原本就不高的工资再压一轮。 我们有个朋友，2025 年还是 Salesforce 的高级产品经理：头衔体面，医保齐全，401k ，年薪 18 万美元。她在第三轮裁员中被裁。找了半年工作无果後，开始开 Uber。她的 年收入掉到 4.5 万。重点不在这一个故事，而在这背後的二阶算术：当这种情形在每座 一线城市变成“几十万人的共同遭遇”，被迫转入服务业和零工平台的高配劳动力，会把 原本就挣紮的老员工工资再压一轮。原本“局部的行业性冲击”，迅速演化为“全经济范 围的工资压缩”。 吸纳第一波被替代者的“人类缓冲池”，还有第二轮修正正在路上——就在我们写这篇备 忘录的时候。随着自动配送与自动驾驶进一步渗透，被吸纳进零工经济的那批白领，也正 面临第二次被替代。 到 2027 年 2 月，这一点已经非常清楚：仍在职的专业人士，也开始按“随时可能轮到 自己”的预期来消费。他们在 AI 的帮助下拼命工作两倍的时长，只是为了不被裁；对升 职和加薪彻底不抱期待。储蓄率上升，消费疲软。 最危险的是滞後效应。高收入群体可以先用高於平均水平的储蓄，在两三季时间内维持表 面上的“正常生活”。数据里需要更久才看得出变化，而当数据终於反映出来时，现实生 活中的行为改变早就发生了。然後，一份数据彻底击碎了幻觉： **美国初请失业金人数飙升至 48.7 万人，创 2020 年 4 月以来新高；美国劳工部， 2027 年第三季度” 初请失业金人数飙升到 48.7 万人，这是 2020 年 4 月以来的最高水平。ADP 和 Equifax 的数据都证实，新申领者中的绝大多数是白领。 接下来的一周里，标普指数又跌了 6%。宏观利空开始在这场拉锯战中占上风。 在一次“正常”的衰退中，失业通常是广泛分布的——蓝领和白领大致按各自在总就业中 的比例共同承担痛苦。消费的下跌也通常是广泛分布的，而且会很快反映在数据里，因为 低收入人群的消费倾向更高，一旦失业就会立刻缩减支出。 但这一次，失业主要集中在收入分配的高档。就总就业而言，这些人只占一小部分，但他 们主导了远超比例的消费。美国收入最高的 10% 人群贡献了超过 50% 的全部居民消费支 出；前 20% 贡献了大约 65%。房子、车子、度假、餐厅消费、孩子的私校学费、家装翻 新……都是他们在买。整个可选消费行业的需求基底，本质上就是这批人。 当这些人失业，或者被迫接受减薪 50% 去接手还能找到的岗位时，相对於“失去的岗位 数量”来说，消费端受到的打击是巨大的。白领就业下滑 2%，换算成可自由支配消费， 大约就是 3–4% 的跌幅。和蓝领失业不同的是，蓝领一旦被裁，消费收缩几乎是“下周 就发生”；白领失业的冲击则滞後但更深，因为他们有一定的储蓄缓冲，可以在一两季里 维持原有消费水平，直到行为模式被迫改变。 到了 2027 年二季度，经济已经陷入衰退。NBER 要再过几个月才会正式给出起点日期（ 他们一向这样），但数据已经非常明确——我们已经连续两季出现实际 GDP 负增长。不 过，那时这一切，还称不上是一场“金融危机”。 相关押注的“雏菊链条” 私募信贷从 2015 年不到 1 万亿美元的规模，扩张到 2026 年超过 2.5 万亿美元。其中 相当一部分资金流向了软件和科技交易——很多是对 SaaS 公司的杠杆收购，估值假设是 营收会长期维持年中双位数增长。 这些假设在第一次“智能代理写代码”的演示和 2026 年一季度软件股崩盘之间的某个时 刻就已经死了，只是账面上的“估值标记”似乎还没意识到。 当许多上市 SaaS 公司已经按 5–8 倍 EBITDA 交易时，那些被 PE 收购的软件公司仍然 以远高於现实的价位躺在资产负债表上——估值对应的是已经不存在的营收倍数。管理人 只是慢慢往下调：100 分、92 分、85 分，而公开市场的可比公司早就告诉你应该是 50 分。 穆迪将 14 家 PE 支持的软件发行人、合计 180 亿美元债务下调评级，理由是“来自 AI 竞争性扰动的长期收入逆风”；这是自 2015 年能源板块以来最大的一次单板块评级 行动 | 穆迪投资者服务公司，2027 年 4 月 所有人都记得这次下调之後发生了什麽。老一辈从业者之前在 2015 年能源债下调之後， 已经看过一遍类似的剧本。 到了 2027 年三季度，软件支持的贷款开始违约。信息服务和咨询类的 PE 投资组合公司 也紧随其後。几笔规模数十亿美元的知名 SaaS 杠杆并购案陆续进入重组程序。 Zendesk 是那支“烟枪”。 ZENDESK 未能满足债务契约，因 AI 驱动的客服自动化侵蚀 ARR；50 亿美元直投贷款价 格被下调至 58 美分；创下私人信贷软件违约最大纪录 | 金融时报，2027 年 9 月 2022 年，Hellman & Friedman 和 Permira 将 Zendesk 私有化，交易总价 102 亿美元 。配套的债务包是 50 亿美元的直投贷款——当时历史上规模最大的“ARR 支撑”贷款， 由贝莱德领投，阿波罗、Blue Owl、HPS 等机构共同参与。贷款条款是明确建立在一个假 设之上的：Zendesk 的年度经常性收入会持续“经常性”。在大约 25 倍 EBITDA 的杠杆 水平下，这个案子只有在这一点成立时才说得过去。 到了 2027 年年中，这个假设不再成立。 AI 代理已经能在很大程度上自主完成客服工作，差不多有一年时间了。Zendesk 一手创 造出来的这个赛道（工单分配、路由、管理人工客服交互），已经被可以直接解决问题、 不再生成工单的系统所取代。当初做贷款评估时用来做抵押的那串“年度经常性收入”， 已经不再“经常”，它只是“尚未流失的收入而已”。 历史上最大的一笔 ARR 支撑贷款，摇身一变成了私人信贷历史上最大的一次软件违约。 所有信用台都在同一时间问了同一个问题：还有谁，真正面对的是“被伪装成周期性问题 的结构性逆风”？ 不过，至少一开始，市场在一个判断上是对的：这一切本应是可承受的。 私募信贷不是 2008 年的银行系统。整个架构的设计初衷，就是避免被迫抛售。这些是封 闭式的产品，资金被锁定多年。LP 的承诺期限是 7–10 年。没有存款人，也没有会被抽 走的回购融资。管理人可以坐在这些受损资产上，慢慢做重组，等着回收率兑现。痛苦， 但可管理。这个系统本来就是设计成“会弯，不会断”。 黑石、KKR、阿波罗的管理层在电话会上都强调，他们的“软件敞口”只占总资产的 7– 13%。可控。所有卖方研报和“信用推特号”都在说同一件事：私募信贷有永久资本，足 以吸收原本会把高杠杆银行搞爆炸的损失。 “永久资本”。这个词出现在每一封试图安抚人心的业绩电话和投资者信里，慢慢变成了 咒语。而和大多数咒语一样，没人去细究里面的细节。它真实的含义是这样的…… 过去十年，大型另类资产管理公司纷纷收购寿险公司，把它们改造成自己的“资金池”。 阿波罗买了 Athene；Brookfield 买了 American Equity；KKR 收购了 Global Atlantic 。逻辑很优雅：年金保费提供了一块稳定、久期很长的负债端；管理人则把这些保费投进 自己发起的私募信贷里，相当於赚两次钱：在保险公司账上赚利差，在资产管理人一侧再 收管理费。这是台“收费套收费”的永动机，只要一个前提成立—— 那些私募信贷必须是真的“值钱”（money good）。 这些亏损最终打在的是用来持有非流动资产、匹配长期负债的资产负债表上。原本被包装 成系统“护城河”的“永久资本”，并不是某种抽象的“耐心机构资金”和“高端投资者 承担高端风险”，而是美国普通家庭的储蓄——所谓“主街”（Main Street）的钱—— 被包装成年金产品，再投资进同样这些如今正在违约的“PE 支撑的软件和科技债权”里 。不能跑的“锁定资金”，实质上是寿险保单持有人的钱，而在这块，监管规则完全是另 一套。 跟银行系统相比，保险监管过去一直相对温和，甚至有点自满。但这次事件，是给他们敲 响警钟的节点。监管本来就对寿险公司资产负债表里不断升高的私募信贷占比感到不安， 这下直接开始下调这些资产的“资本风险权重”处理。结果就是寿险公司要麽增资，要麽 卖资产；而在一个本来就出现冻结迹象的市场里，两条路都走得异常艰难。 纽约州、爱荷华州监管部门收紧对寿险公司持有、由私人评级的部分信用资产的资本处理 ；预计 NAIC 的新指引将提高 RBC 系数，并触发额外的 SVO 审查 | 路透社，2027 年 11 月 当穆迪把 Athene 的保险财务实力评级展望下调为“负面”时，阿波罗股价在两天内跌 了 22%。Brookfield、KKR 等也跟着大跌。 接下来局面变得更加覆杂。这些公司不只是造了一台“保险公司永动机”，它们还搭建了 一整套覆杂的离岸架构，通过监管套利最大化回报。美国本土寿险公司先签年金合同，然 後把风险转移给自己在百慕大或开曼的再保险子公司——这些子公司正是为了利用当地更 宽松的监管设立的，可以用更少的资本对同样的资产做支撑。接着，这家离岸再保险公司 再通过一系列离岸 SPV 向外部投资者募资，又在原有体系之外叠了一层“与寿险公司并 肩投资私募信贷资产”的对手方——而这些私募信贷，依然是同一母公司旗下资产管理部 门发起的。 评级机构本身有些也已经被私募股权收购，它们在信息披露上的表现谈不上透明（这对几 乎没人来说是意外）。环环相扣的不同实体、不同资产负债表之间织成的蜘蛛网，在覆杂 程度上令人咋舌。一旦底层贷款违约，“到底是谁真正承担损失”这个问题，在实时层面 几乎是无法回答的。 2027 年 11 月的股灾，标志着“市场认知”从“可能是一次普通的周期性回调”，转变 为“这可能是更不舒服的东西”。美联储主席 Kevin Warsh 在那次 FOMC 紧急会议上， 把这一切称为：“围绕白领生产率增长打出的相关押注雏菊链条”。 要知道，引发危机的从来不是损失本身，而是对这些损失的承认。而在金融体系里，还有 一个更大、远远更重要的领域——在这里，我们对“承认损失”这件事，越来越心怀恐惧 。 房贷之问 Zillow 房价指数：旧金山同比下跌 11%，西雅图下跌 9%，奥斯汀下跌 8%；房利美警告 “科技/金融从业者占比 >40% 的邮编区域，提前逾期率升高” | Zillow / 房利美， 2028 年 6 月 这个月，Zillow 的房价指数显示：旧金山同比下跌 11%，西雅图 9%，奥斯汀 8%。而这 并不是唯一值得担忧的头条。上个月，房利美刚刚指出：那些“巨额贷款占比高”的邮编 区域（通常聚集着 FICO 评分 780+、一直被视为“铜墙铁壁”的借款人），其早期逾期 率出现擡升。 美国住宅按揭市场的规模大约是 13 万亿美元。按揭审批的根本前提是：借款人在整个贷 款期内，大致可以维持目前的收入水平。对大多数房贷来说，这意味着整整三十年。 白领就业危机，用“持久性下调收入预期”的方式，动摇了这个前提。我们现在不得不提 出一个三年前还显得荒诞的问题——优质按揭，真的还算“钱货对等”吗？ 历史上，每一轮美国房贷危机，都来自三类原因之一： —— 投机过度（如 2008 年那样，借给根本无力负担房子的群体）； —— 利率冲击（如 20 世纪 80 年代初期，加息导致浮息房贷无法偿付）； —— 区域性行业崩溃（如 80 年代的德州石油业、2009 年的密歇根汽车业）。 这三种情况，此次都不适用。本轮危机中的借款人，并不是次贷。他们的 FICO 分数在 780 以上，首付 20%，信用记录干净，就业经历稳定，收入在贷款发放时也都经过核实和 留档。他们是整个金融体系里，各类风控模型眼中的“信用质量基石”。 2008 年，那些贷款从第一天起就是“问题资产”。 2028 年，这些贷款从第一天起都是好贷款。只是世界在贷款发放之後，变了。人们是基 於一个他们如今已无法相信的未来来借款的。 2027 年，我们就提示过“隐形压力”的早期迹象：房屋净值信贷 (HELOC) 被大量提用、 401(k) 提前支取、信用卡负债飙升，而房贷还在按时偿付。随着失业增加、招聘冻结、 奖金削减，这些优质家庭的“债务收入比”翻了一倍。 他们仍然能够还房贷，但前提是停掉所有可自由支配消费、掏空储蓄、停止任何房屋维护 和改善支出。从技术上讲，他们的房贷还算“正常”，但只差再来一次冲击，就会掉入困 境；而 AI 能力的演进轨迹，几乎可以保证那道冲击迟早会来。随後我们开始在旧金山、 西雅图、曼哈顿和奥斯汀看到逾期率明显擡头，而全国平均水平却仍在历史常态区间内。 现在，我们进入了最尖锐的阶段。只要“边际买家”健康，房价下跌是可管理的。而在这 一次，边际买家也面临着同样的收入受损。 尽管担忧在增加，我们还称不上身处一场“全面房贷危机”中。逾期率的确上升了，但仍 远低於 2008 年水平。真正的威胁，在於轨迹。 此刻，人类智能替代螺旋已经为实体经济的下行，接上了两条金融“助燃器”。 劳动力替代、房贷隐忧、私募市场动荡——彼此之间相互强化。而传统的政策工具箱（降 息、量宽），只能去处理金融那台引擎，却动不了实体那台引擎，因为这次实体引擎的问 题，不是“金融条件太紧”，而是 AI 正在让人类智能不再稀缺、不再值钱。你可以把利 率砍到零，可以把市场上的所有 MBS、所有违约的软件 LBO 债都买下来…… 这都改变不了一个事实：一台 Claude 代理可以每月 200 美元做完一个年薪 18 万美元 产品经理的工作。 如果这些担忧真的兑现，房贷市场会在今年下半年出现断裂。在那种情形下，我们预期这 轮股市的回撤幅度最终会接近全球金融危机（GFC）时的 57% 峰谷跌幅。那意味着标普 500 会跌到大约 3500 点——这是自 2022 年 11 月 ChatGPT 时刻前一个月以来，从未 见过的水平。 可以肯定的是：支撑 13 万亿美元住宅房贷的那套“收入假设”，已经被结构性削弱。真 正不确定的，是政策能否在房贷市场完全消化这个含义之前，介入并托住它。我们抱有希 望，但也不能否认那些让人不那麽乐观的理由。 与时间赛跑 第一个负反馈循环出现在实体经济：AI 能力提升 → 薪资总额缩小 → 消费走弱 → 利 润率受压 → 企业再购入更多 AI 能力 → 能力继续提升。随後演变成金融层面：收入受 损冲击房贷 → 银行亏损收紧信贷 → 财富效应破裂 → 反馈循环加速。而这两条循环， 又都被政府糟糕的政策反应加剧了——说得直接一点：他们现在看起来非常困惑。 整个体系从未被设计来应对这样的危机。联邦政府的收入基础，本质上是一种对人类时间 的税：人们工作，公司付他们工资，政府从中抽一部分。个人所得税和薪资税，是正常年 份财政收入的脊梁。 到今年一季度，联邦财政收入已经比国会预算办公室 (CBO) 的基准预测低了 12%。薪资 税收入在下降，因为维持原有收入水平的就业岗位变少了。所得税收入在下降，因为能拿 到的薪水在结构性地变低。生产率在飙升，但增量回报都流向了资本和算力，而不是劳动 力。 劳动力在 GDP 中的份额，从 1974 年的 64% 降到 2024 年的 56%，这是全球化、自动化 和劳动者议价权缓慢削弱四十年後的结果。而在 AI 进入指数级提升的这四年里，这一比 例又从 56% 掉到 46%，创下有记录以来最大的四年跌幅。 产出本身仍然存在。但它不再通过居民部门重新流回企业，也就意味着不再通过 IRS（税 局）这一站。经济循环的闭环正在破裂，而所有人都指望政府来修好它。 如同每一次衰退一样，支出上升的同时，收入在下降。不同的是，这一次的支出压力不是 周期性的。自动稳定器（失业保险等）是为暂时性失业设计的，而不是为结构性替代设计 的。系统在按照“工人终将重返劳动力市场”的预期支付福利，而今天很多人根本不会被 重新吸纳——至少不会以接近他们原先收入水平的方式被吸纳。新冠疫情期间，政府乐於 接受 15% 的财政赤字，但那是暂时性的；而需要政府支持的人群，这次不是被一场疫情 击中、然後慢慢恢覆，而是被一种持续改善的技术替代掉了。 政府需要在自己收上来的税变少的同时，给居民支付更多的钱。 美国不会违约。它自己印自己花的货币，也用同一种货币偿还债务。但压力已经在别的地 方显形。市政债券今年以来的表现出现了令人担忧的分化。没有州所得税的州还好一点； 那些依赖所得税的州（多数是“蓝州”）发行的一般责任债券，开始被市场定价出一定的 违约风险。政客们很快就嗅到了机会，“该救谁”的讨论按党派线清晰撕裂。 从这点来说，现任政府其实算是“看得比较早”的一方，他们已经开始认真考量一揽子两 党共识提案，也就是所谓的“转型经济法案”（Transition Economy Act）：通过赤字融 资以及一项拟议中的“AI 推理算力税”来筹资，对被替代的劳动者直接转移支付。 桌面上最激进的提案，则更进一步。“共享 AI 繁荣法案”（Shared AI Prosperity Act ）尝试确立公众对“智能基础设施回报”的法定权益，形式介於主权财富基金和对 AI 产 出征收特许权使用费之间，再以红利的形式对家庭进行分配。私营部门的游说力量已经在 媒体上铺天盖地，警告这会滑向一条危险的斜坡。 围绕这些提案的政治博弈，几乎是按教科书展开的，还被作秀和对赌拉高了烈度。右派把 转移支付与再分配叫作“马克思主义”，警告对算力征税会把技术领先地位拱手让给中国 。左派则警告：任何在 incumbents 帮助下起草的税制，最终都会沦为监管俘获的新形态 。财政鹰派指着不可持续的赤字大喊警报；鸽派则以 GFC 之後过早转向紧缩政策的教训 为戒，警告不要重蹈覆辙。随着大选临近，这种撕裂只会越来越剧烈。 而在政客们拉扯的同时，社会结构正在以比立法程序快得多的速度撕裂。 “占领矽谷”（Occupy Silicon Valley）运动，是这种更广泛不满情绪的一个缩影。上 个月，示威者堵住了 Anthropic 和 OpenAI 旧金山办公室的入口，整整三周。参与者人 数仍在增加，这场行动得到的媒体报道，甚至超过了引发抗议的失业数据本身。 很难想象公众会有比金融危机之後更讨厌的对象。但 AI 实验室正在向这个位置发起冲击 。而从大众视角看，他们有充分理由：这些实验室的创始人和早期投资者积累财富的速度 ，让“镀金时代”（Gilded Age）都显得温和。生产率繁荣所创造的收益，几乎全部流向 算力的所有者和这些实验室的股东，把美国的贫富差距在极短的时间里推向了历史未见的 极端。 每一方都找到了自己的“反派”。但真正的敌人，其实是时间。 AI 能力进化的速度，已经远远超过制度可以调整的速度。政策反应跟随的是意识形态的 节奏，而不是现实的节奏。如果政府不能尽快在“问题是什麽”上达成共识，接下来的章 节，就会由那套反馈循环自己来写。 智能溢价的消解 在整个现代经济史里，人类智能一直是最稀缺的投入。资本充足（或者至少可覆制），自 然资源虽然有限但可以被替代，技术进步的速度慢到足以让人类逐步适应。分析、决策、 创造、说服、协同的能力——也就是“智能”——是唯一无法大规模覆制的东西。 人类智能之所以有内在溢价，就是因为它稀缺。我们的经济体系中，从劳动力市场、房贷 市场到税法设计，全都是在这个前提下搭起来的。 而现在，这个溢价正在被一点点拆解。机器智能已经成为人类智能在越来越多任务上“能 力足够而且在快速进步”的替代品。过去数十年里被优化得近乎极致的金融体系，是为一 个“人类心智稀缺”的世界设计的，它正在被迫重新定价。这种重定价是痛苦的、失序的 ，而且远未结束。 但重定价，不等於崩溃。 经济是有机会找到一个新均衡的。而把系统带到那个新均衡的过程，是少数还必须由人来 完成的任务之一，我们必须做对。 这是历史上第一次：经济中生产率最高的资产，创造的是更少，而不是更多的工作岗位。 没有任何现成框架能套在这一情形上，因为所有框架都假定“稀缺要素不会突然变得充裕 ”。所以我们必须造新框架。能不能在时间耗尽前把框架搭起来，是真正唯一重要的问题 。 不过，你现在并不是在 2028 年 6 月读到这些，而是在 2026 年 2 月。 标普指数还在接近历史高位。那些负反馈循环尚未开始。我们可以肯定，文中有些情景不 会成真；我们同样肯定，机器智能会继续加速，人类智能的溢价会收窄。 作为投资者，我们仍然有时间审视：自己的投资组合中，有多少是建立在“无法活过这个 十年”的假设之上的。作为社会，我们仍然有时间选择先发制人，而不是被动挨打。 那只金丝雀，还活着 _____________________________________________________________________________ 这篇预测文 最近很火 但看股版没什麽人讨论 贴来分享 我是挺相信的 今天才发生的 支付科技公司 Block (XYZ-US) 周四 (26 日) 宣布将在人工智慧时代进行重大重组，裁 减逾 4,000 名员工，约占整体人力近半 我是觉得大逃杀要开始了!!! --

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