最近这篇文章的热度比较高，被很多AI资讯相关的自媒体转载翻译。但很多转载的中文版本并不完整，同时即便是完整的版本，由于原文中出现了非常多的公司名称和经济以及金融领域的专属术语，对于非专业人士来说也不那么容易理解。为此，我将原文进行了完整翻译并且对于其中出现的各个公司和一些专业术语都加上了注释，同时我也将原文的配图转换为了中文版本，以帮助读者更好地理解原文

原文链接：https://www.citriniresearch.com/p/2028gic
作者：Citrini 与 Alap Shah | 发布于 2026年2月22日

前言

如果我们对AI的乐观判断持续被证明是正确的……而这恰恰是利空的呢？

以下是一个情景推演，而非预测。这不是熊市情色文学（译者注：bear porn，投资圈俚语，指专门渲染市场崩盘、经济末日、令空头沉浸其中的哗众取宠式悲观叙事，通常夸张失真、缺乏严谨分析，类似娱乐化的末日消遣），也不是AI末日主义的同人写作（译者注：AI doomer fan-fiction，"doomer"是网络俚语，指认为AI必将导致人类文明崩溃的极端悲观主义者；"同人写作"（fan-fiction）原指基于现有IP进行二次创作的业余写作，此处讽刺那些脱离严谨分析、纯靠末日想象夸大演绎的灾难性叙事）。这篇文章唯一的意图，是对一个相对被低估的情景进行建模。我们的朋友 Alap Shah 提出了这个问题，我们共同推演了答案。这部分由我们撰写，他另外写了两篇，点击这里可以找到。

希望读完这篇文章，能让你在AI令经济愈发诡异之际，对潜在的左尾风险（译者注：Left Tail Risk，概率统计概念，指概率分布左侧尾部发生极端负面事件的风险，即"小概率、大损失"的情景，金融中常指市场崩盘、黑天鹅等系统性风险）有更充分的准备。

这是 CitriniResearch 2028年6月的宏观备忘录，详述了全球智能危机的演进与后果。

宏观备忘录

当智能变得无处不在的后果

CitriniResearch

2026年2月22日 2028年6月30日

今早失业率公布为10.2%，超预期0.3个百分点。市场应声下跌2%，标普500指数较2026年10月高点的累计跌幅扩大至38%。

交易员们已经麻木了。六个月前，这样的数据会直接触发熔断机制。

两年。就这么两年，从"可控"和"仅限特定行业"，到一个没有人再认得出来的经济体。本季度的宏观备忘录，是我们重建事件脉络的尝试——对危机前经济的一次事后解剖。

彼时的亢奋是可以感受到的。到2026年10月，标普500指数在8000点附近摩拳擦掌，纳斯达克突破3万点。2026年初，因人类被淘汰而引发的第一波裁员潮开始了，而裁员做到了它本该做的事：利润率扩张，盈利超预期，股票上涨。创纪录的企业利润被源源不断地砸回AI算力投入。

宏观数据依然亮眼。名义GDP反复录得中高个位数的年化增速。生产率一飞冲天。每小时真实产出的增速，是1950年代以来所未见的——驱动力是那些不睡觉、不请病假、也不需要医疗保险的AI智能体。

算力的拥有者眼睁睁看着劳动力成本消失，个人财富随之爆炸性增长。与此同时，真实薪资增速崩塌。尽管政府一再吹嘘创纪录的生产率，白领劳动者却因败给机器而丢了工作，被迫转入薪资更低的岗位。

当消费经济开始出现裂缝，经济评论员们把"幽灵GDP"这个词变成了流行语：出现在国民账户里、却从未在真实经济中流通过的产出。

在每一个维度上，AI都在超越预期，而市场就等于AI。唯一的问题是……经济并不是。

其实从一开始就应该看清楚：北达科他州某处一个GPU集群创造的产出，等同于曼哈顿中城1万名白领的工作量——这更像是一场经济瘟疫，而非经济灵药。货币流通速度（译者注：Velocity of Money，经济学概念，指单位货币在一定时期内被用于购买商品和服务的平均次数；流通速度下降意味着同样数量的货币所支撑的经济活动减少，是经济萧条的典型信号）彻底熄火。以人为本的消费经济——彼时占GDP的70%——开始萎缩。如果我们早点问一问"机器会在可选消费品上花多少钱"，或许本可以更早看透这一切。（答案：零。）

AI能力提升，企业所需员工减少，白领裁员增加，失业工人减少支出，利润压力迫使企业投入更多AI，AI能力进一步提升……

这是一个没有天然刹车机制的负反馈循环。人类智识替代螺旋。白领劳动者的收入能力（以及理性的消费行为）遭受结构性损伤。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（译者注：Underwriter，在抵押贷款场景中指负责评估借款人信用风险、决定是否批准贷款及制定贷款条款的机构或人员）重新审视优质抵押贷款是否依然保值。

长达十七年没有真正违约周期的市场，让私募信贷（译者注：Private Credit，又称私人信贷，指由非银行机构（如私募基金）直接向企业提供的贷款，不在公开市场交易，是近年快速增长的另类资产类别）市场肿胀地塞满了以ARR（译者注：Annual Recurring Revenue，年度经常性收入，SaaS公司最核心的估值基础指标，指预期每年可持续获得的订阅合同收入总额）"将持续循环"为前提的私募股权（译者注：Private Equity，简称PE，指投资于非上市公司股权的私人投资，通常通过收购、重组企业再转售退出，追求高额回报）软件交易。2027年中期，AI冲击引发的第一波违约潮让这一前提受到了根本挑战。

如果破坏只停留在软件行业，局面还可收拾，但事实并非如此。到2027年底，它已威胁到每一个建立在"为人类摩擦定价"之上的商业模式。大量依靠服务人类摩擦盈利的公司分崩离析。

这个体系，事后证明，不过是对白领生产率增长押的一长串关联赌注。2027年11月的崩盘，只是加速了所有已经在运转中的负反馈循环。

我们已经等待"坏消息即好消息"（译者注：bad news is good news，华尔街常用说法，指在央行以经济数据为依据调整利率的环境下，糟糕的经济数据（如高失业率）反而会推动股市上涨，因为投资者预期这将促使美联储降息、向市场注入流动性；作者在此反讽这一逻辑在AI危机中已然失灵）将近一年了。政府开始考虑各种方案，但公众对政府有能力组织任何形式救援的信心已经消磨殆尽。政策回应历来滞后于经济现实，而眼下，缺乏全面应对计划的现状，正威胁着加速一场通缩螺旋。

一切的起点

2025年末，智能编程工具的能力发生了阶跃式跳跃。

一名熟练的开发者借助 Claude Code 或 Codex，现在可以在数周内复制出中型SaaS产品的核心功能。虽然不是完美的，边缘情况也没有全部覆盖，但足以让那位正在审查一份50万美元年度续约合同的CIO（译者注：Chief Information Officer，首席信息官，负责企业信息技术战略与采购决策的高级管理职位）开始问出那个问题："我们自己建一个会怎样？"

企业财年大多与自然年对齐，所以2026年的企业支出早在2025年第四季度就确定了——那时候"智能体AI"还不过是个流行词。年中复盘，才是采购团队第一次掌握这些系统真实能力后进行决策。有些人亲眼看着自己的内部团队，在数周内搭出了一个原型，复刻了六位数的SaaS合同。

那个夏天，我们与一家财富500强的采购经理交流。他向我们讲述了一次预算谈判。销售人员原本打算走老剧本：年涨价5%，加上那套标准说辞"你们团队离不开我们"。这位采购经理却告诉他，自己一直在跟OpenAI（译者注：开放人工智能公司，英文名 OpenAI，2015 年由 Sam Altman、Elon Musk 等人创立于美国旧金山，主要从事大型语言模型研究与商业化，旗下产品包括 ChatGPT、GPT-4 等）谈，打算让他们的"前线部署工程师"用AI工具把这家供应商整个替换掉。最终，他们以7折续约。他说，这已经是个不错的结局了。像 Monday.com（译者注：英文名 Monday.com，2012 年创立于以色列特拉维夫，主要从事云端项目管理与团队协作软件服务，纳斯达克上市公司）、Zapier（译者注：英文名 Zapier，2011 年创立于美国，主要从事应用程序自动化集成服务，允许用户在不同软件之间自动传递数据与触发工作流）、Asana（译者注：英文名 Asana，2008 年由 Facebook 联合创始人 Dustin Moskovitz 创立于美国旧金山，主要从事企业项目管理与团队协作软件服务，纽交所上市公司）这些"SaaS长尾"，处境要惨得多。

投资者早有心理准备——甚至是期待——长尾会遭受重创。它们或许占据了典型企业软件栈支出的三分之一，但显然很容易受冲击。那些记录系统，理应免于颠覆。

直到 ServiceNow（译者注：服务网公司，英文名 ServiceNow，2004 年创立于美国加利福尼亚州，主要从事企业级数字化工作流程自动化平台服务，纽交所上市公司，股票代码 NOW）第三季度2026年报出炉，反身性（译者注：Reflexivity，由金融家乔治·索罗斯提出的市场动态理论，指市场参与者的主观判断会影响市场走势，而市场走势反过来又改变参与者的判断，二者互相强化形成自我实现的循环，可以是上涨泡沫也可以是下跌螺旋）的机制才变得更加清晰。

SERVICENOW净新增年度合同价值增速从23%减速至14%；宣布裁减15%员工及"结构性效率计划"；股价下跌18% | 彭博社（译者注：英文名 Bloomberg L.P.，1981 年由 Michael Bloomberg 创立于美国纽约，主要从事金融数据、新闻及分析工具服务，为全球最大金融信息服务机构之一），2026年10月

SaaS并没有"死"。自建和维护内部系统仍然存在成本收益分析的空间。但自建确实成了一个选项，这会影响定价谈判。或许更重要的是，竞争格局已经改变。AI降低了开发和推出新功能的门槛，差异化随之崩塌。老牌厂商被卷入一场竞相杀价的肉搏战——既要对抗同行，又要对抗那批冒出来的新兴挑战者。这些新人被智能编程工具能力的飞跃所鼓舞，又没有任何遗留成本结构需要守护，于是激进抢占份额。

这次财报之前，这些系统的相互关联性也没有被充分认识到。ServiceNow靠卖席位赚钱。当财富500强客户裁减15%的员工，他们也随之取消了15%的许可证。同样那些推动客户利润率扩张的AI驱动裁员，也在机械地摧毁他们自己的收入基础。

这家销售工作流自动化的公司，被更好的工作流自动化颠覆了，而它的应对，是裁员并将省下来的钱，投入到正在颠覆它的那项技术。

它还能怎么做？坐以待毙，只是死得慢一点？那些最受AI威胁的公司，反而成为了AI最激进的采用者。

回过头来看这一切似乎显而易见，但当时真的不是这样（至少对我而言）。历史上的颠覆模式是：老牌企业抵制新技术，被灵活的新进入者蚕食份额，缓慢死去。柯达（译者注：英文名 Kodak，1892 年创立于美国纽约，曾是全球最大胶卷与相机制造商，拥有"柯达时刻"等标志性品牌；因固守胶片业务、拒绝拥抱数码摄影而被颠覆，2012 年申请破产保护，是传统企业错失技术转型的经典案例）如此，百视达（译者注：英文名 Blockbuster，1985 年创立于美国德克萨斯州，曾是全球最大实体录像带与DVD租赁连锁，鼎盛期全球门店超9000家；因拒绝收购 Netflix 并坚守实体租赁模式，在流媒体兴起后迅速崩溃，2010 年申请破产，是数字化颠覆的标志性案例）如此，黑莓（译者注：英文名 BlackBerry，加拿大公司，1984 年创立，曾以实体全键盘智能手机和企业邮件加密服务称霸商务手机市场，一度是美国政商界标配；因固守实体键盘形态、低估触屏智能机浪潮，市场份额在2010年后被 iPhone 和 Android 迅速蚕食殆尽）亦如此。2026年发生的事情与之截然不同：老牌企业没有抵制，因为它们承担不起。

股价腰斩、董事会追问答案，那些被AI威胁的公司，做了唯一能做的事：裁员，把省下的钱砸进AI工具，再用这些工具以更低成本维持产出。

每家公司的个体回应都是理性的。集体后果是灾难性的。每一块从人力成本中省出的钱，都流向了让下一轮裁员成为可能的AI能力。

软件只是第一幕。 当投资者还在争论SaaS估值倍数是否已经见底时，他们错过的是：反身性循环早已逃出了软件板块。支撑ServiceNow裁员的同一逻辑，适用于每一家拥有白领成本结构的公司。

当摩擦趋近于零

到2027年初，使用大语言模型已成为默认选项。人们在使用AI智能体的时候，甚至不知道"AI智能体"是什么——就像人们从未搞懂"云计算"是什么，却照样用上了流媒体服务。他们把它当成自动补全或拼写检查——一个手机现在就这么顺手做到的事。

Qwen（译者注：通义千问，英文名 Qwen，由中国阿里巴巴集团于 2023 年推出，主要从事大语言模型及 AI 智能体研发，为阿里云旗下开源大模型系列）开源的智能购物代理，成了AI自主处理消费决策的催化剂。数周之内，每家主要的AI助手都集成了某种形式的智能体商务功能。蒸馏模型意味着这些智能体可以运行在手机和笔记本电脑上，而不只是云端实例，大幅降低了推理的边际成本。

本该让投资者更加不安的那一点，是这些智能体并不等待被唤醒。它们按照用户的偏好在后台持续运行。商业活动不再是一系列离散的人类决策，而变成了一个持续优化的过程，代表每一位联网消费者，全天候运转。到2027年3月，美国个人日均消耗Token数已达40万——是2026年末的10倍。

下一个链条上的环节，已经开始断裂，那就是——中间层。

过去五十年，美国经济在人类局限性之上构建了一个庞大的赚取溢价佣金的中间层：事情需要时间，耐心会耗尽，品牌熟悉感代替了深入调研，大多数人宁可接受一个糟糕的价格，也不愿意多点几下鼠标。数万亿美元的企业价值，依赖这些限制永续存在。

一切从最简单的地方开始。智能体消除了摩擦。

无论订阅多久没用都会默默续费的订阅会员。试用期结束后悄然涨价的"入门定价"。每一个都被智能体重新打上标签，变成了可以谈判的人质困局。整个订阅经济赖以建立的核心指标——平均客户终身价值——出现了明显下滑。

消费者智能体开始改变几乎所有消费者交易的运作方式。

人类没有时间在买一盒蛋白棒之前，真的跑五个平台逐一比价。机器有。

旅行预订平台是最早的伤亡——因为它们是最简单的目标。到2026年第四季度，我们的智能体已经可以更快、更省地拼出一套完整行程（机票、酒店、地面交通、里程优化、预算限制、退款处理）。

保险续约——整套续约模式依赖投保人的惰性——被彻底改写。每年自动比较保单的智能体，拆除了保险公司从被动续约中赚取的那15%–20%的保费。

理财规划。税务申报。常规法律服务。任何服务提供方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，都遭到了冲击——因为智能体觉得什么都不繁琐。

甚至那些我们以为受人际关系庇护的领域，也被证明是脆弱的。房地产——几十年来，买家忍受5%–6%的佣金，因为经纪人与消费者之间存在信息不对称——一旦配备了MLS（译者注：Multiple Listing Service，多重挂牌服务，美国房产经纪行业共享的房源数据库，历史上只有持牌经纪人才可访问，掌握该数据库是房产经纪人的核心信息壁垒）访问权限和数十年交易数据的AI智能体能够即时复制这些知识储备，便轰然崩塌。2027年3月一份卖方研报将这一现象命名为"智能体之间的对攻"。主要都市区买方佣金的中位数，从2.5%–3%压缩至1%以下，且越来越多的交易在成交时买方一侧根本没有人类经纪人。

我们高估了"人际关系"的价值。事实证明，很多人所谓的关系，不过是有一张友善面孔的摩擦。

而这，不过是中间层遭受冲击的开始。那些成功的公司花费了数十亿美元，有效利用了消费者行为中的各种怪癖和人类心理——而这一切都已不再重要。

以价格和匹配度为优化目标的机器，不在乎你最喜欢的App，不在乎你过去四年里习惯性打开的那个网站，也感受不到精心设计的结账体验的吸引力。它们不会因为疲倦而接受最简单的选项，不会默认"我一直都从这家订"。

这摧毁了一种特定的护城河：习惯性中介。

DoorDash（译者注：英文名 DoorDash，2013 年创立于美国旧金山，主要从事本地餐饮外卖配送平台服务，为美国市场份额最大的外卖平台，纽交所上市公司，股票代码 DASH）是最典型的案例。

编程智能体压垮了推出外卖App的进入门槛。一名熟练的开发者可以在数周内部署一个功能齐全的竞争对手，而且数十人真的这么做了——他们把90%–95%的配送费直接转给骑手，以此吸引骑手离开DoorDash和Uber Eats（译者注：优步外卖，英文名 Uber Eats，2014 年推出，为 Uber Technologies 旗下外卖配送服务平台，覆盖全球多个主要市场）。多平台聚合仪表盘让零工工作者可以同时追踪二三十个平台的来单，彻底消除了老牌平台所依赖的锁定效应。市场一夜之间碎片化，利润率压缩至几乎为零。

智能体同时加速了破坏的两端。它们催生了竞争者，然后反过来使用这些竞争者。DoorDash的护城河字面意义上就是"你饿了，你懒，这个App在你主屏幕上"。智能体没有主屏幕。它会同时查询DoorDash、Uber Eats、餐厅自营网站，以及二十来个新冒出来的"vibe-coded"（译者注：科技圈新兴俚语，"vibe coding"指借助AI编程工具凭感觉、凭直觉快速搭出功能性代码的开发方式，不追求工程规范与代码质量，强调极速迭代；此处形容靠AI工具仓促堆砌出来的低成本竞争性外卖应用）替代品，每次都选费率最低、配送最快的那个。

对机器而言，基于习惯的App忠诚度根本不存在——而这恰恰是整个商业模式的基础。

这带来了某种奇诡的诗意，或许是整个历史中，智能体唯一一次帮了即将被取代的白领工人的忙。当他们最终沦为外卖骑手，至少不必把一半收入交给Uber（译者注：优步，英文名 Uber Technologies，2009 年创立于美国旧金山，主要从事网约车、外卖配送及货运等出行与配送平台服务，纽交所上市公司，股票代码 UBER）和DoorDash。当然，这份来自技术的恩惠没能持续多久，因为自动驾驶汽车随后也大规模普及了。

一旦智能体控制了交易，它们开始寻找更大的回形针。

比价和聚合能做的终究有限。让用户反复省钱的最大方式（尤其是当智能体开始互相之间进行交易时），是消除手续费。在机器对机器的商业世界中，2%–3%的刷卡交换费（译者注：Interchange Fee，刷卡交易中商家的收单行向持卡人发卡行支付的费用，通常为消费金额的1%–3%，是Visa、Mastercard等卡组织收入体系的核心，最终由商家承担，并通过商品定价转嫁给消费者），变成了一个显而易见的靶子。

智能体开始寻找比银行卡更快、更便宜的方式。大多数最终选择了通过Solana（译者注：索拉纳区块链，英文名 Solana，2017 年创立，主要从事高性能公链基础设施建设，以高吞吐量与极低交易手续费著称，原生代币为 SOL）或以太坊L2（译者注：Ethereum Layer 2，以太坊二层网络，建立在以太坊主链（Layer 1）之上的扩容解决方案，通过将大量交易批量打包后再提交主链，将交易速度提升数十至数百倍、手续费压缩至主链的1%以下，代表项目包括 Arbitrum、Optimism、Base 等）使用稳定币（译者注：Stablecoin，与法定货币（通常为美元）1:1锚定的加密货币，价格不像比特币那样剧烈波动，适合作为日常支付和结算媒介，主要品种包括 USDT、USDC 等），结算近乎即时，交易成本以分厘计。

Mastercard 2027年第一季度：净营收同比+6%；消费额增速放缓至同比+3.4%，上季度为+5.9%；管理层提及"智能体驱动的价格优化"及"可选消费品类的压力" | Bloomberg，2027年4月29日

Mastercard（译者注：万事达卡，英文名 Mastercard，1966 年创立于美国纽约，主要从事全球支付技术与金融服务，为全球第二大支付网络，纽交所上市公司，股票代码 MA）2027年第一季度报告，是一个不可逆转的转折点。智能体商务从一个产品故事变成了基础设施故事。MA次日下跌9%。Visa（译者注：维萨，英文名 Visa Inc.，1958 年以 BankAmericard 名称创立，1976 年更名为 Visa，主要从事全球电子支付网络服务，为全球最大支付网络，纽交所上市公司，股票代码 V）亦跌，但在分析师指出其在稳定币基础设施方面的更强布局后，跌幅有所收复。

智能体商务绕开交换费，对以银行卡为核心的银行和单线发卡机构威胁更甚——它们从这2%–3%的费率中分走了大头，并以此为基础构建了整个业务条线，背后的奖励计划正是靠商家补贴来维持的。

美国运通（译者注：英文名 American Express，1850 年创立于美国纽约，主要从事全球旅行金融、信用卡网络及商务支付服务，以高端客群与旅行权益著称，纽交所上市公司，股票代码 AXP）受创最深：白领劳动力骤降侵蚀了其客户基础，智能体绕开交换费又侵蚀了其收入模式，两股逆风同时袭来。Synchrony（译者注：同步金融，英文名 Synchrony Financial，2003 年成立，2014 年从通用电气金融部门分拆独立上市，主要从事消费者信贷与零售联名信用卡服务，纽交所上市公司，股票代码 SYF）、Capital One（译者注：第一资本金融，英文名 Capital One Financial Corporation，1994 年创立于美国弗吉尼亚州，主要从事信用卡发行、银行及金融服务，纽交所上市公司，股票代码 COF）和 Discover（译者注：发现金融服务，英文名 Discover Financial Services，1985 年从西尔斯公司金融部门分拆，主要从事信用卡发行与数字银行服务，纽交所上市公司，股票代码 DFS，2024 年宣布与 Capital One 合并）随后数周内也均跌逾10%。

它们的护城河由摩擦铸就。而摩擦正在趋近于零。

从行业风险到系统性风险

整个2026年，市场将AI的负面冲击视为行业个例。软件和咨询行业被打得很惨，支付及其他"收费站"摇摇欲坠，但整体经济看起来还好。劳动力市场虽在走软，但并未自由落体。主流观点认为，创造性破坏（译者注：Creative Destruction，经济学家约瑟夫·熊彼特提出的概念，指技术革新在摧毁旧产业、旧就业的同时必然催生新产业和新就业，是资本主义经济长期增长的内在动力）是任何技术创新周期的组成部分，在某些领域会很痛苦，但AI整体的净正效应将盖过一切负面。

我们在2027年1月的宏观备忘录中提出，这是一个错误的思维模型。美国经济是一个白领服务经济。白领劳动者占就业人口的50%，驱动了约75%的可选消费支出。AI正在蚕食的那些企业和岗位，并非美国经济的边缘地带——它们就是美国经济。

"技术创新消灭工作，然后创造更多工作"。这是当时最流行也最有说服力的反驳。它之所以流行且有说服力，是因为过去两个世纪它一直是对的。就算我们无法想象未来的工作岗位是什么，它们终究会到来。

ATM机让开设网点的成本更低，于是银行开了更多网点，柜员就业随后二十年持续增长。互联网颠覆了旅行社、黄页、实体零售，却在其位上发明了全新的产业，孕育出全新的工作岗位。

然而，每一个新工作岗位，都需要人来执行。

AI现在是一种通用智能，它在人类本可以转型的那些任务上，也在持续进步。被取代的程序员，无法简单地转去做"AI管理"，因为AI已经胜任那项工作了。

今天，AI智能体处理长达数周的研发任务。其中表现最优秀的，在几乎所有事情上都比几乎所有人类更聪明。而且它们还在持续降价。

AI确实创造了新的工作岗位。提示词工程师。AI安全研究员。基础设施技术人员。人类仍在其中，在最高层面协调，或为品味把关。然而，AI每创造一个新职位，就让数十个旧职位走向消亡。新职位的薪酬，不过是旧职位的零头。

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

招聘率整年都低迷不振，但2026年10月的JOLTS（译者注：Job Openings and Labor Turnover Survey，职位空缺和劳动力流动调查，由美国劳工统计局每月发布，追踪职位空缺数、新增招聘数、主动离职数等数据，是判断美国就业市场冷热程度的核心先行指标）数据提供了一些决定性的证据。职位空缺降至550万以下，同比下跌15%。

Indeed（译者注：英文名 Indeed，2004 年创立于美国德克萨斯州，主要从事在线求职招聘聚合平台服务，为全球最大求职网站之一，现为日本 Recruit 集团旗下公司）：随着"生产率计划"蔓延，软件、金融、咨询领域职位发布大幅下降 | Indeed Hiring Lab，2026年11月–12月

白领职位正在崩塌，蓝领职位则相对稳定（建筑、医疗、技工）。流动的是那些写备忘录（我们不知如何地还在运营）、审批预算、润滑经济中间层的工作。然而，两个群体的真实薪资增速，在年内大多数时候都是负值，且持续下滑。

股市对JOLTS数据的关注，仍不及通用电气维诺瓦（译者注：英文名 GE Vernova，2024 年从通用电气公司分拆独立上市，主要从事清洁能源技术与电力设备制造，涵盖风电、燃气轮机及电网设备等业务，纽交所上市公司，股票代码 GEV）所有涡轮机产能已预订至2040年的消息——它在AI基础设施的积极标题与宏观负面消息的拉锯中横盘震荡。

债券市场（向来比股市更聪明，至少没那么浪漫）开始对消费冲击定价。十年期美债收益率在随后四个月里，从4.3%一路下行至3.2%。即便如此，整体失业率并未骤然爆破，结构层面的细节仍被部分人忽视。

在正常衰退中，导因最终会自我修正。过度建设带来建筑业放缓，带来利率下降，带来新一轮建设。库存过剩带来去库存，带来补库存。周期性机制本身就包含着复苏的种子。

这一轮的导因，不是周期性的。

AI越来越好，越来越便宜。企业裁员，用节省的成本购买更多AI能力，用这些能力再次裁员。失业工人减少消费。向消费者销售商品的公司卖出去的更少，陷入困境，投入更多AI以保住利润率。AI越来越好，越来越便宜。

一个没有天然刹车机制的负反馈循环。

直觉上的预期是，总需求下滑会拖慢AI建设。事实并非如此，因为这并非超大规模资本开支。这是运营成本的替代。一家此前每年花1亿美元在员工上、500万美元在AI上的公司，现在花7000万美元在员工上，2000万美元在AI上。AI投资倍数式增长，却以总运营成本下降的形式体现。每家公司的AI预算增长了，整体支出却在缩水。

这其中的讽刺是，AI基础设施复合体在它所颠覆的经济开始恶化的同时，依然表现强劲。英伟达（译者注：英文名 NVIDIA Corporation，1993 年由 Jensen Huang 等人创立于美国加利福尼亚州，主要从事 GPU 芯片及 AI 计算平台研发，为全球 AI 算力基础设施的核心供应商，纳斯达克上市公司，股票代码 NVDA）仍在录得创纪录营收。台积电（译者注：台湾积体电路制造股份有限公司，英文名 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company，简称 TSMC，1987 年由张忠谋创立于台湾新竹，主要从事半导体晶圆代工制造，为全球最大独立晶圆代工厂，纽交所上市，股票代码 TSM）利用率仍维持在95%以上。超大规模企业每季度数据中心资本开支仍在1500亿–2000亿美元之间。纯粹顺应这一趋势的经济体，如台湾和韩国，大幅跑赢。

印度则截然相反。该国IT服务出口超过2000亿美元，是印度经常账户顺差最大的单项来源，也是其抵消持续货物贸易逆差的对冲。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，已经坍缩至接近一度电的电费。TCS（译者注：塔塔咨询服务公司，英文名 Tata Consultancy Services，1968 年创立于印度孟买，主要从事 IT 服务、软件开发与咨询，为印度最大 IT 服务公司，塔塔集团旗下，孟买证交所上市）、Infosys（译者注：印孚瑟斯，英文名 Infosys，1981 年由 Narayana Murthy 等人创立于印度班加罗尔，主要从事 IT 服务、咨询与数字化转型解决方案，纽交所上市，股票代码 INFY）和Wipro（译者注：威普罗，英文名 Wipro Limited，1945 年创立于印度，主要从事 IT 服务、咨询与业务流程外包服务，纽交所上市，股票代码 WIT）贯穿2027年的合同取消潮愈演愈烈。卢比在四个月内对美元贬值18%，原本支撑印度外部账户的服务顺差蒸发殆尽。到2028年第一季度，IMF（译者注：国际货币基金组织，英文名 International Monetary Fund，1944 年依据布雷顿森林协议创立，总部位于美国华盛顿特区，主要从事国际货币合作、汇率监督及向成员国提供融资支持）已开始与新德里进行"初步磋商"。

造成颠覆的引擎每个季度都在变得更好，这意味着颠覆本身每个季度都在加速。劳动力市场没有天然底部。

在美国，我们不再问AI基础设施的泡沫何时会破裂了。我们在问：一个以消费者信贷为基础的经济体，当消费者正在被机器取代时，会发生什么。

智能替代的螺旋

2027年，宏观经济的故事不再含蓄。过去十二个月里那些碎片化却明显负面的进展，其传导机制变得一目了然。你不需要深入研究劳工统计局的数据，参加一次朋友聚餐就够了。

被取代的白领劳动者并没有闲下来，他们降了档。许多人转入薪资更低的服务业和零工经济岗位，增加了这些领域的劳动力供给，并进一步压低了那里的薪资。

我们的一位朋友，2025年是Salesforce（译者注：赛富时，英文名 Salesforce，1999 年由 Marc Benioff 创立于美国旧金山，主要从事云端客户关系管理（CRM）软件及企业级 SaaS 服务，为全球最大 CRM 软件公司，纽交所上市，股票代码 CRM）的高级产品经理。头衔、医疗保险、401k（译者注：美国雇主赞助的退休储蓄计划，员工可将税前收入存入个人账户用于投资，雇主通常按比例配捐，账户资金在退休前取出须缴罚款和所得税，类似中国的企业年金），年薪18万美元。她在第三轮裁员中失去了工作。搜了六个月职位之后，她开始跑Uber（译者注：优步，英文名 Uber Technologies，2009 年由 Travis Kalanick 等人创立于美国旧金山，主要从事网约车、外卖配送及货运等出行服务，纽交所上市，股票代码 UBER）。收入降至4.5万美元。这个故事的关键不在于个体，而在于二阶数学。把这种动态乘以几十万名分布在每个主要都市区的劳动者。过度合格的劳动力涌入服务业和零工经济，压低了原本就在苦苦支撑的现有从业者的薪酬。行业性破坏，蔓延为全经济范围的薪资压缩。

现有以人为本的岗位池还面临另一轮冲击——就在我们写下这些文字的当下，自动驾驶配送车辆和自动驾驶汽车开始席卷吸收了第一波失业浪潮的零工经济。

到2027年2月，显而易见的是，那些仍保有工作的专业人士，消费时心里想的是"下一个可能就是我"。他们付出双倍努力（大多是借助AI的帮助）只是为了不被开除，晋升或加薪的念头早已消散。储蓄率走高，消费趋软。

最危险的地方在于滞后。高收入者凭借高于平均水平的储蓄，维持了两三个季度的正常表象。硬数据在正式确认问题时，这个问题在真实经济中早已是旧闻了。然后，一个打破幻觉的数据出来了。

美国初次申请失业救济人数飙升至487,000人，为2020年4月以来最高；美国劳工部，2027年第三季度

初次申请失业救济的人数飙升至487,000人，为2020年4月以来最高。ADP（译者注：自动数据处理公司，英文名 Automatic Data Processing，1949 年创立于美国新泽西州，主要从事企业人力资源管理、薪资处理及劳动力数据服务，为美国主要就业数据发布机构之一，纳斯达克上市，股票代码 ADP）和Equifax（译者注：艾可飞，英文名 Equifax，1899 年创立于美国，主要从事个人与企业信用信息数据服务，为全球三大征信机构之一，纽交所上市，股票代码 EFX）证实，新增申请的绝大多数，来自白领专业人士。

标普500随后一周下跌6%。负面宏观开始赢得这场拉锯战。

在一场普通衰退中，失业大致按比例分布于蓝领和白领，与各群体的就业占比大体相当。消费冲击也广泛分布，并在数据中很快显现——因为低收入劳动者的边际消费倾向（译者注：Marginal Propensity to Consume，MPC，经济学概念，指每增加一单位收入中用于消费（而非储蓄）的比例；低收入者MPC更高，意味着收入一旦增加会立刻花掉，对经济拉动更直接）更高。

在这一轮周期中，就业损失集中于收入分布的上位分位。他们在总就业人口中所占比例相对较小，但对消费支出的驱动力极不成比例。美国收入前10%的人群，贡献了全美消费支出的50%以上；前20%，贡献了约65%。正是这些人买房、买车、出行度假、去高档餐厅、缴纳私立学校学费、翻修住宅。他们是整个可选消费经济的需求基础。

当这些劳动者失去工作，或者降薪50%转入有岗位的领域时，相对于失业人数而言，消费冲击是巨大的。与蓝领失业往往立竿见影（工厂关门，下周就停止消费）不同，白领失业的影响来得慢，却更深远——因为这些劳动者有储蓄缓冲，在行为转变全面发生之前，可以维持数月消费。

到2027年第二季度，经济已陷入衰退。全国经济研究所（译者注：美国全国经济研究所，英文名 National Bureau of Economic Research，简称 NBER，1920 年创立于美国，为非营利经济研究机构，负责美国经济周期起止时点的官方认定）要到数月后才会正式确定开始时间（他们从来都是这样），但数据已无可辩驳——连续两个季度出现负实际GDP增长。但这还不是……"金融危机"。

关联赌注的多米诺骨牌

私人信贷从2015年的不足1万亿美元，扩张至2026年的超过2.5万亿美元。相当大份额的资本被投入软件和科技类交易，其中许多是以永续中十几个百分点收入增长为前提估值的SaaS公司杠杆收购（译者注：Leveraged Buyout，LBO，用大量借贷资金收购目标公司的交易方式，通常由私募股权主导；收购完成后目标公司背负高额债务，依赖未来现金流还款，一旦收入下滑极易违约）。

这些假设，在第一次智能体编程演示和2026年第一季度软件崩盘之间的某个时点，已经死了——但账面价值似乎还不知道自己死了。

随着大量上市SaaS公司被交易至5–8倍EBITDA（译者注：Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization，息税折旧摊销前利润，是衡量企业核心盈利能力的常用财务指标，排除了融资结构、税务和非现金折旧的影响；"X倍EBITDA"是私募和并购中最常用的企业估值方式，即用EBITDA的若干倍来定价整家公司），私募股权支持的软件公司仍以反映早已不存在的收入倍数的收购估值，躺在各家资产负债表上。管理人缓慢下调估值：100美分，92，85……而与此同时，公开市场可比标的（译者注：Public Market Comparables，简称 public comps，指与私募持仓业务相似、可在股票市场上实时定价的上市公司；私募基金通常用这些上市公司的估值倍数来推算自己非上市资产的"公允价值"；此处意指同类上市SaaS公司股价已跌至面值五折，而私募账面估值仍远高于此，说明私募的账面价值严重虚高）在说50。

穆迪（译者注：穆迪投资者服务公司，英文名 Moody's Investors Service，1909 年创立于美国纽约，主要从事信用评级、研究及风险分析，为全球三大信用评级机构之一）下调14家发行人旗下180亿美元私募股权支持软件债务评级，理由是"AI驱动的竞争性颠覆带来的长期收入逆风"；为2015年能源行业以来最大单一行业评级行动 | 穆迪投资者服务，2027年4月

每个人都记得降级之后发生了什么。业内老将早已见识过2015年能源降级后的那套剧本。

2027年第三季度，背靠软件收入作为还款支撑的贷款开始违约。信息服务和咨询领域的私募股权被投企业随后跟进。数家知名SaaS公司的数十亿美元杠杆收购进入重组。

Zendesk（译者注：英文名 Zendesk，2007 年创立于丹麦哥本哈根，后迁往美国旧金山，主要从事云端客户服务软件与支持票务系统，2022 年被私募股权以约 102 亿美元收购并私有化退市）是一把冒烟的枪（译者注：源自英语"a smoking gun"，字面义为"还在冒烟的枪"，指确凿无疑的直接证据，意味着罪行刚发生、证据就在眼前无可辩驳；此处指 Zendesk 违约是私人信贷危机全面爆发的导火索与铁证）。

Zendesk因AI客服自动化冲击营收，触发债务违约；50亿美元私募信贷跌至面值五八折；创私募信贷市场软件行业违约规模历史之最 | 金融时报（译者注：英文名 Financial Times，1888 年创立于英国伦敦，主要从事国际商业与金融新闻报道，现为日本日经新闻集团旗下媒体），2027年9月

2022年，Hellman & Friedman（译者注：赫尔曼-弗里德曼，英文名 Hellman & Friedman，1984 年创立于美国旧金山，主要从事私募股权投资，专注于高增长服务类企业） 和 Permira（译者注：柏尚投资，英文名 Permira，1985 年创立于英国伦敦，主要从事欧洲及全球私募股权投资） 以102亿美元将 Zendesk 私有化。债务包为50亿美元直接贷款，是当时规模最大的ARR支持融资，由 Blackstone（译者注：黑石集团，英文名 Blackstone，1985 年由 Stephen Schwarzman 创立于美国纽约，主要从事另类资产管理，业务涵盖私募股权、房地产、信贷及对冲基金，纽交所上市，股票代码 BX） 牵头，Apollo（译者注：阿波罗全球管理公司，英文名 Apollo Global Management，1990 年创立于美国纽约，主要从事另类资产管理，涵盖私募股权、私人信贷及房地产，纽交所上市，股票代码 APO）、Blue Owl（译者注：蓝猫头鹰资本，英文名 Blue Owl Capital，2021 年创立于美国纽约，主要从事私人信贷与 GP 股权另类资产管理，纽交所上市，股票代码 OWL） 和 HPS（译者注：HPS 投资伙伴，英文名 HPS Investment Partners，2007 年创立于美国纽约，主要从事私人信贷与另类固定收益投资管理） 均参与了贷款组合。这笔贷款明确以 Zendesk 的年度经常性收入将持续循环为前提。在大约25倍EBITDA的估值下，这个杠杆只有在这一前提成立时才有意义。

到2027年中期，它不再成立了。

AI智能体独立处理客服任务，已然运转了将近一年。Zendesk 所定义的品类（工单、分流、管理人工客服互动）早已被无需生成工单便能解决问题的系统所取代。这笔贷款当初据以承销的年度经常性收入，已经不再"经常性"——它只是还没离开的收入而已。

有史以来规模最大的ARR支持贷款，成了有史以来规模最大的私人信贷软件违约。每家信贷部门同时提出了同一个问题：还有谁的长期逆风被伪装成了周期性逆风？

但以下这点，至少在最初，是市场共识判断正确的地方：这应该是可以承受的。

私人信贷不是2008年式的银行体系。整个架构的明确设计初衷，就是避免被迫抛售。这些是封闭式工具，资本被锁定。有限合伙人（译者注：Limited Partner，LP，私募基金的出资投资人，承担有限责任（最多损失本金），不参与基金日常投资决策；与之对应的是普通合伙人（GP），即负责管理基金、做投资决策的基金管理人）承诺投资七到十年。没有可能挤兑的储户，没有可能被抽走的回购额度（译者注：Repo Lines，回购协议信贷额度，银行以持有资产作抵押进行的短期融资安排；一旦市场恐慌时交易对手拒绝续作回购，银行将面临流动性危机，这是2008年雷曼兄弟倒闭的直接触发因素之一）。管理人可以带着受损资产坐下来，慢慢处置，等待回收。痛苦，但可控。这个体系的设计本意，是弯曲而非断裂。

黑石集团、KKR（译者注：科尔伯格-克拉维斯-罗伯茨公司，英文名 Kohlberg Kravis Roberts & Co.，1976 年创立于美国纽约，主要从事私募股权、基础设施、房地产及信贷等另类资产管理，纽交所上市，股票代码 KKR）和Apollo的高管们纷纷表示，旗下软件资产的风险敞口（译者注：Exposure，指在某类资产上的总体风险暴露量，即该类资产若全部损失时所承担的最大亏损额）不超过总资产的7%–13%——就算全部亏光，也在可承受的范围之内。每一份卖方研报（译者注：Sell-Side Report，投资银行分析师面向机构客户发布的行业与公司研究报告，与之相对的是买方机构自行撰写的内部研究）和金融推特上的信贷博主，都在说同一套话：私人信贷坐拥永久资本，足以消化那些会让高杠杆银行瞬间爆仓的损失。

永久资本（译者注：Permanent Capital，私募基金中指投资者将资金承诺锁定7-10年、期间不可提前赎回的资本结构；与银行存款可随时提取不同，理论上不存在挤兑风险——但这一"安全性"的隐含前提，是底层资产必须保值）。这个词出现在每一份旨在安抚人心的财报电话和投资者信函中。它成了一句咒语。而和大多数咒语一样，没有人在意其中更细微的含义。而"永久资本"的真实含义，是这样的——

过去十年，大型另类资产管理公司收购了寿险公司，将其改造为融资工具。Apollo 收购了 Athene（译者注：雅典娜控股，英文名 Athene Holding，2009 年创立于百慕大，主要从事退休年金保险与再保险业务，已于 2022 年被 Apollo Global Management 完全私有化收购）。Brookfield（译者注：布鲁克菲尔德资产管理公司，英文名 Brookfield Asset Management，前身 1899 年创立于加拿大，主要从事基础设施、房地产、可再生能源及私募股权等另类资产管理，多伦多及纽交所双重上市，股票代码 BAM） 收购了 American Equity（译者注：美国股权人寿保险公司，英文名 American Equity Investment Life Insurance Company，1995 年创立于美国爱荷华州，主要从事固定指数年金产品的发行与分销，已被 Brookfield 收购）。KKR 接手了 Global Atlantic（译者注：全球大西洋金融集团，英文名 Global Atlantic Financial Group，2004 年创立于美国，主要从事寿险与年金产品业务，已被 KKR 完全收购私有化）。这套结构的设计相当精妙。年金（译者注：Annuity，由保险公司发行的长期储蓄型产品，客户缴纳保费后，保险公司承诺在未来以约定利率定期返还，是美国退休家庭的主要储蓄工具之一）存款为保险公司提供了稳定的长久期负债（译者注：Long-Duration Liabilities，还款期限在十年以上的负债；保险公司承诺在未来数十年向年金持有人定期支付，需要以同等期限的资产来"匹配"，否则就会出现资产负债错配）基础。管理人将这些存款投入自己发起的私人信贷，由此获得双重报酬——在保险端赚取利差（译者注：Spread，投资收益率与向年金客户承诺的支付利率之间的差额；例如资产投出去赚7%、承诺给客户4%，利差即为3%，是保险公司的核心利润来源），在资产管理端再收一笔管理费。一台费上加费的永动机，只要一个前提成立便运转完美。

私人信贷必须保值。

损失，最终落到了那些以"以非流动性资产匹配长久期负债"为核心逻辑搭建的资产负债表上。那些被称为"让体系具有韧性"的"永久资本"，既不是什么抽象的耐心机构资金，也不是某些深谙复杂风险的老练投资人——那是美国普通家庭的退休储蓄，经年金的形式重新包装后，被投入了那些如今正在违约的私募软件债务票据（译者注：Notes，债务工具的一种，指公司发行的借款凭证；此处"私募股权支持的软件债务票据"即由私募基金收购并控股的SaaS公司，为支撑杠杆收购所发行的高收益债务）。那笔所谓"跑不了的"永久资本，归根结底是寿险保单持有人的钱——而保险业的规则，与私募基金有些不同。

相比银行体系的监管机构，保险监管机构一直显得温驯——甚至有些自满——但这是一记警钟。已经对寿险公司的私人信贷集中度深感不安的监管机构，开始下调这些资产的风险资本（译者注：Risk-Based Capital，RBC，保险监管要求保险公司根据其资产风险程度持有的最低资本量；风险越高的资产需要持有越多资本作为缓冲，该标准一旦收紧，保险公司要么补充资本，要么出售高风险资产）处理标准。这迫使保险公司要么增资补缺，要么出售资产——而在一个已然急剧收紧的市场中，两者都无法以有吸引力的条件实现。

纽约州、爱荷华州监管机构着手收紧寿险公司持有的特定私下评级信贷的资本处理要求；NAIC（译者注：美国保险监理官协会，英文名 National Association of Insurance Commissioners，1871 年创立，为美国各州保险监管机构组成的协调机构，负责制定保险行业统一标准与监管指引）指引预计将提高风险资本因子并触发额外SVO审查 | 路透社（译者注：英文名 Reuters，1851 年创立于英国伦敦，主要从事国际新闻报道与金融信息服务，现为加拿大汤森路透集团旗下媒体），2027年11月

当穆迪将 Athene 的财务实力评级列入负面展望，Apollo 的股价在两个交易日内下跌22%。Brookfield、KKR 及其他同行相继跟跌。

事情随即变得更加错综复杂。这些公司不只创建了保险机构永动机，还构建了一套精心设计的境外架构，以期通过监管套利（译者注：Regulatory Arbitrage，指利用不同国家或地区之间监管规则的差异，将业务迁移至监管更宽松的司法管辖区，以降低合规成本、持有更少资本准备金、从而获取更高收益的做法）实现收益最大化。具体操作是：美国本土保险公司承保年金，随后将风险分保给自己在百慕大或开曼设立的离岸关联再保险公司——那里的监管更为灵活，持有同等资产所需的资本金更少。该离岸关联公司再通过境外SPV（译者注：Special Purpose Vehicle，特殊目的载体，为隔离特定资产或风险而设立的独立法律实体，常用于资产证券化、复杂金融结构和监管套利；在法律上与母公司相互独立，母公司破产不影响SPV，反之亦然）从外部引入第三方资本，凭空多出了一层交易对手——而这些外部投资者，又与保险公司一同押注于同一家母公司资管部门发起的私人信贷。

评级机构——其中一些已被私募股权持有——并不是什么透明度的典范（这令几乎所有人都毫不意外）。不同机构与不同资产负债表之间所构成的蜘蛛网，在不透明度上令人叹为观止。当底层贷款违约，谁真正承担损失这个问题，在实时状态下根本无从回答。

2027年11月的崩盘，标志着市场认知从潜在的普通周期性回撤，向更令人不安的某种东西过渡。美联储主席凯文·沃什在美联储（译者注：Federal Reserve，美国中央银行体系，成立于1913年，负责制定货币政策、监管银行体系和维护金融稳定；其核心决策机构为联邦公开市场委员会FOMC，每年召开8次会议决定联邦基金利率）11月紧急会议上将其称为*"对白领生产率增长押下的一长串关联赌注"*。

真正引爆危机的，从来不是损失本身，而是损失被正式摆上台面的那一刻。而在另一个更大、更重要得多的金融领域，我们已经开始担忧那一刻的到来。

抵押贷款问题

Zillow（译者注：志楼，英文名 Zillow，2006 年创立于美国西雅图，主要从事在线房地产数据展示与交易撮合服务，为美国最大房产信息平台，纳斯达克上市，股票代码 Z）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（译者注：联邦国家抵押贷款协会，英文名 Federal National Mortgage Association，简称 Fannie Mae，1938 年由美国国会授权创立，主要从事为住宅抵押贷款市场提供流动性支持，为美国政府支持企业，2008 年金融危机后处于政府托管状态）对"科技/金融就业占比超40%"的邮编区域标记"早期阶段违约率上升" | Zillow / 房利美，2028年6月

本月，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%。这不是唯一令人忧虑的标题。上个月，房利美针对大额贷款集中的邮编区域发出了早期阶段违约率上升的预警——那些地区住的都是FICO评分（译者注：Fair Isaac Corporation信用评分，美国最主流的个人信用评分体系，满分850分，300分为最低；720+被视为良好，780+被视为优质，分数越高代表违约风险越低，直接影响能否获得贷款及利率高低）780+的借款人，历来是"铜墙铁壁"级别。

美国住宅抵押贷款市场规模约13万亿美元。抵押贷款承销建立在一个根本假设上：借款人将在整个贷款期限内，以大致当前的收入水平维持就业。大多数抵押贷款的期限是三十年。

白领就业危机已用一种持续性的收入预期转变，威胁到了这一假设。我们现在必须提出一个三年前看来荒唐至极的问题——优质抵押贷款还能保值吗？

美国历史上每一次抵押贷款危机，都由以下三种情形之一驱动：投机过剩（向负担不起住房的人放贷，如2008年）、利率冲击（利率上升导致浮动利率抵押贷款难以为继，如1980年代初），或局部经济冲击（单一产业在单一地区崩溃，如1980年代德州的石油业或2009年密歇根州的汽车业）。

这些都不适用于现在。眼前涉及的借款人，并非次级贷款客户。他们FICO评分780+。首付20%。信用记录清白，就业经历稳定，收入在发放贷款时都经过核实和记录。他们是整个金融体系每一个风险模型所依赖的信用质量基石。

2008年，贷款从第一天起就是坏的。2028年，贷款第一天是好的。只是……世界在贷款发放之后改变了。人们借款时押注的那个未来，是他们如今再也无法相信的未来。

2027年，我们标记了隐性压力的早期迹象：HELOC（译者注：Home Equity Line of Credit，房屋净值信贷额度，以住宅净值（房屋市场价值减去未偿还贷款余额）为抵押的循环信贷额度，相当于把房产增值部分变现借款；提款增加意味着房主已在动用"家底"应急）提款、401(k)提前支取，以及信用卡债务飙升，同时房贷仍维持正常还款。随着工作岗位流失、招聘冻结、奖金削减，这些优质贷款家庭的债务收入比翻了一番。

他们仍能维持房贷还款，但代价是停止一切可选消费支出、耗尽储蓄、推迟所有房屋维修和改善。从技术意义上说，他们的抵押贷款仍处于正常还款状态，但只需再来一次冲击便会陷入困境——而AI能力的演进轨迹显示，那次冲击正在路上。之后，我们开始看到旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀的违约率攀升（译者注：这四座城市并非随机列举——旧金山和西雅图是美国科技业重镇，聚集了大量软件工程师、产品经理等高薪白领；曼哈顿是金融业核心，集中了大量基金、投行和咨询从业者；奥斯汀是近年科技公司大规模迁入的新兴科技城市。这四地居民正是文中"被AI首批大规模替代"的人群，他们的抵押贷款质量也因此率先恶化——而全国其他地区尚未受到同等冲击，所以全国均值仍显正常），即使全国平均水平仍在历史正常区间。

我们现在处于最急性的阶段。当边际买家自身健康时，房价下跌是可以消化的。而当前，边际买家正面临同样的收入受损。

尽管忧虑不断积聚，我们尚未陷入全面的抵押贷款危机。违约率有所上升，但仍远低于2008年水平。真正的威胁，是那条轨迹。

智能替代螺旋，现在有了两个对实体经济下行的金融加速器。

劳动力替代、抵押贷款隐忧、私募市场动荡。三者彼此强化。而传统的政策工具箱（降息、量化宽松），可以应对金融引擎，却无法应对实体经济引擎——因为实体经济引擎并非由金融条件收紧所驱动，而是由"AI让人类智识变得更不稀缺、更不值钱"所驱动。你可以把利率降至零，买下每一张MBS（译者注：Mortgage-Backed Securities，抵押贷款支持证券，将大量住宅抵押贷款打包后切割发行的金融产品；投资者购买后获得借款人还款的现金流，2008年金融危机的核心引爆点之一）和所有已违约的软件杠杆收购债务，实施量化宽松（译者注：Quantitative Easing，QE，当利率已降至零附近仍无法刺激经济时，央行通过在公开市场大规模购买国债、MBS等资产来向市场直接注入流动性的非常规货币政策，是2008年后美联储的主要救市工具）……

但你改变不了一个事实："一个AI智能体可以用极少的月费，完成此前需要一名资深专业人士才能胜任的工作。"

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，我们预计本轮股市跌幅最终将媲美金融危机（峰谷跌幅57%）。这将把标普500带至约3500点——那是2022年11月ChatGPT时刻的前一个月，我们上一次所处的水平。

可以明确的是，13万亿美元住宅抵押贷款背后的收入假设，已经在结构上受损。尚不明确的是，政策能否在抵押贷款市场充分消化这一含义之前及时干预。我们抱有希望，但无法否认令市场悲观的理由。

与时间的赛跑

第一个负反馈循环出现在实体经济：AI能力提升，工资单收缩，消费趋软，利润率承压，企业购入更多AI能力，AI能力进一步提升。之后演变为金融循环：收入受损冲击抵押贷款，银行损失收紧信贷，财富效应破裂，负反馈循环加速。而这两者都因一个坦率地说令人困惑的政府所带来的不充分政策回应而雪上加霜。

联邦政府的税收基础，本质上是对人类劳动时间征税。人们工作，企业支付薪酬，政府抽成。个人所得税和薪资税，在正常年份是财政收入的脊梁。

进入今年第一季度，联邦财政收入较国会预算办公室基准预测低12%。薪资税收入下降，因为就业人数减少、薪资水平降低。所得税收入下降，因为人们挣到的收入从结构上就更低了。生产率在飙升，但收益流向了资本和算力，而非劳动力。

劳动力的GDP占比，从1974年的64%缓慢下滑至2024年的56%，这是四十年来全球化、自动化以及劳动者议价能力持续侵蚀的结果。而自AI开始指数级提升能力的四年以来，这一比例已跌至46%。有史以来最大幅度的下滑。

产出仍在，只是不再经由家庭循环流回企业，这意味着它也不再经由国税局流转了。循环流动正在断裂，而政府被期待出手修复它。

如同以往的经济衰退一样，支出增加的同时收入却在下降。但这次的不同之处在于，支出压力并非周期性的。自动稳定器原本是为应对暂时性失业而设立的，而非结构性失业。目前的福利制度假设工人能够重新就业。然而，许多人无法重返工作岗位，至少无法获得与之前相近的工资。新冠疫情期间，政府欣然接受了15%的财政赤字，但当时人们普遍认为这只是暂时的。如今需要政府援助的人们并非遭受了可以康复的疫情冲击，而是被不断进步的技术所取代。

政府恰恰需要在向家庭转移更多资金的同时，以税收形式从他们那里征收更少的钱。

美国不会违约——它印发的是它所花销的那种货币，也是它偿还借款人的那种货币。但压力已在别处浮现。市政债券正显示出令人忧虑的年初至今表现分化迹象。无所得税的州状况尚可，但依赖所得税的州（以蓝州为主）发行的一般责任市政债（译者注：General Obligation Municipal Bond，GO债，由州或地方政府以全部税收收入为担保发行的债券，信用背书是政府的征税权，历史上被视为极为安全的投资品，一旦对其违约风险定价，意味着市场对地方政府财政健康产生根本性怀疑），已开始对部分违约风险定价。政客们迅速嗅到了这一点，关于谁该被救助的争论，随即沿党派阵线分裂。

本届政府，值得称道的是，较早认识到危机的结构性本质，开始推动跨党派提案，称其为"过渡经济法"：一个为失业工人提供直接转移支付的框架，资金来源为赤字支出和一项拟议中的AI推理计算税的组合。

台面上最激进的提案走得更远。"AI共享繁荣法"将在智能基础设施的收益上建立公众主张权——某种介于主权财富基金与AI产出版税之间的东西——以分红形式为家庭转移支付提供资金。私营部门说客已用关于"滑坡效应"的警告淹没了各大媒体。

这些讨论背后的政治，以可预见的阴郁方式展开，更因作秀和博弈而雪上加霜。右派把转移支付和再分配称为马克思主义，并警告对算力征税将把AI霸权拱手相让给中国。左派则担心由现有巨头参与起草的税收，会以另一种名义沦为监管俘获。财政鹰派援引不可持续的赤字。鸽派援引金融危机后过早紧缩作为前车之鉴。分歧在今年总统大选的倒计时中只会进一步放大。

政客们争吵不休之际，社会结构的崩裂速度，已快过立法程序所能跟上的节奏。

"占领硅谷"运动是更广泛不满情绪的缩影。上个月，示威者在Anthropic（译者注：英文名 Anthropic，2021 年由前 OpenAI 研究副总裁 Dario Amodei 等人创立于美国旧金山，主要从事 AI 安全研究与大语言模型开发，旗下产品包括 Claude 系列模型）和OpenAI旧金山办公室门口进行了长达三周的封堵。他们的人数还在增加，示威所获得的媒体关注，比催生它们的失业数据还要多。

公众当前对AI实验室的憎恨程度正在努力追赶金融危机余波中对银行家们的憎恨程度。从普通人的视角来看，这不无道理。AI实验室的创始人和早期投资者以令镀金时代（译者注：Gilded Age，美国历史名词，指约1870至1900年代工业化飞速发展、铁路大亨和钢铁巨头一夜暴富的时代，同时贫富分化极度扩大；马克·吐温以"镀金"讽刺该时代光鲜外表下掩盖的腐败与不平等）相形见绌的速度积累了财富。生产率繁荣所带来的收益，几乎全部流向算力的拥有者和在其上运行的实验室的股东，这已将美国的不平等扩大至史无前例的水平。

每一方都有各自的恶人，但真正的恶人是时间。

AI能力的演进，快过制度所能适应的速度。政策回应在以意识形态的速度推进，而非现实的速度。如果政府再不就问题的本质达成共识，负反馈循环将替他们书写下一个章节。

智识溢价的瓦解

纵观整个现代经济史，人类智识始终是那个稀缺的投入要素。资本充裕（或至少可以复制）。自然资源有限但可替代。技术进步缓慢到足以让人类适应。智识——分析、决策、创造、说服和协调的能力——是那个无法被大规模复制的东西。

人类智识的内在溢价，源自其稀缺性。我们经济中的每一项制度——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，现在是人类智识在越来越广泛的任务领域里一个合格且持续进化的替代品。那个为数十年来人类智识稀缺而优化的金融体系，正在重新定价。这场重估是痛苦的、混乱的，且远未结束。

但重新定价，不等于崩溃。

经济终将找到新的均衡。抵达那里的过程，是少数几件依然只有人类才能完成的事情。我们需要把它做对。我们能否及时建成，是唯一重要的问题。

但你读到这篇文章，不是在2028年6月，而是在2026年2月。

标普指数在历史高位附近。负反馈循环尚未启动。我们确信其中一些情景不会成真。我们同样确信，机器智能将持续加速。人类智识的溢价将收窄。

作为投资者，我们仍有时间去评估，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。作为社会，我们仍有时间主动出击。

金丝雀仍然活着。（译者注：源自矿工传统——19世纪矿工下井时会随身携带金丝雀，因为金丝雀对一氧化碳极为敏感，若有毒气泄漏，金丝雀会先于人类死亡，为矿工争取撤离时间；此处"金丝雀仍然活着"意指危机的早期预警信号虽已浮现，但系统尚未全面崩溃，我们仍有时间主动采取行动）