2028年全球人工智能危機

來源：熟知非真知

Citriniresearch剛剛發布的一篇文章，對未來3年的AI影響推演，未來會是一場危機嗎？一起看看其觀點：

前言如果我們對 AI 的看漲觀點持續成真……而實際上這恰恰意味著看跌呢？

以下內容僅為情景推演，并非預測。這并非悲觀論調或 AI 末日幻想小說。本文唯一目的是構建一個相對較少被深入探討的情景模型。我們的朋友阿萊普·沙阿提出了這個問題，我們共同構思了答案。我們撰寫了這一部分，而您可以在此處找到他寫的另外兩篇分析。

希望讀完這篇文章，能讓你對 AI 使經濟愈發詭異之際可能面臨的左尾風險有更充分的準備。

這是來自 2028 年 6 月的 CitriniResearch 宏觀備忘錄，詳述了全球智能危機的演進與余波。

宏觀備忘錄
智能泛濫的后果

奇特里尼研究

2026 年 2 月 22 日 2028 年 6 月 30 日

今早公布的失業率達到10.2%，較預期高出0.3個百分點。市場因此下跌2%，使得標普500指數較2026年10月高點累計下跌38%。

交易者已變得麻木。六個月前，這樣的行情數據足以觸發熔斷機制。

兩年時間。僅僅用了兩年，我們就從一個“受控的”、“行業特定的”經濟形態，演變為一個與我們任何一個人成長過程中所熟知的經濟體都截然不同的全新格局。本季度的宏觀備忘錄，正是我們嘗試重建這一演變過程——對危機前經濟形態的一次剖析。

狂熱情緒觸手可及。到2026年10月，標普500指數逼近8000點，納斯達克指數突破30000點大關。由人力淘汰引發的首輪裁員潮始于2026年初，其效果正如裁員所預期的那樣——利潤率擴大、盈利超預期、股價上漲。創紀錄的企業利潤被直接投入人工智能算力領域。

總體數據依然非常亮眼。名義 GDP 屢次呈現中高個位數的年化增長率。生產力蓬勃發展。得益于永不睡眠、無需病假也無需健康保險的人工智能體驅動，每小時實際產出增速達到了自 1950 年代以來的最高水平。

計算能力的所有者在勞動力成本消失時財富急劇膨脹。與此同時，實際工資增長陷入停滯。盡管政府一再吹噓生產力創下新高，但白領階層仍被機器取代而失業，被迫轉向低薪崗位。

當消費經濟開始出現裂痕時，經濟專家們讓" 幽靈 GDP"這個詞流行起來：指的是出現在國家賬本中，但從未在實體經濟中流通的產出。

AI 在各個層面都超越了預期，而市場就是 AI 的天下。 唯一的問題是…經濟并未如此。

本應從一開始就清楚的是：北達科他州一座 GPU 集群的產出能力就能替代曼哈頓中城區一萬名白領工人的工作，這與其說是經濟靈藥，更像是經濟瘟疫。貨幣流通速度陷入停滯。占當時 GDP 七成、以人為中心的消費經濟日漸凋敝。如果我們早些思考"機器會花多少錢購買非必需品"這個問題，或許能更早看清真相。（提示：答案是零。）

人工智能能力持續提升，企業用工需求縮減，白領失業潮愈演愈烈，失業群體消費收縮，利潤壓力迫使企業加大 AI 投資，人工智能能力再獲強化……

這是一個沒有天然剎車機制的惡性循環—— 人類智能替代螺旋 。白領階層的創收能力（以及隨之而來的理性消費）遭受結構性削弱，而他們的收入正是 13 萬億美元抵押貸款市場的基石，這迫使承銷商不得不重新評估：優質抵押貸款是否依然可靠。

在十七年未曾經歷真正的違約周期后，私募市場因 PE 支持的軟件交易而膨脹，這些交易都假設經常性收入將持續不變。2027 年中，由 AI 顛覆性影響引發的第一波違約潮對這一假設發起了挑戰。

如果破壞僅局限于軟件領域，這或許還在可控范圍內，但事實并非如此。到2027年底，它已經威脅到所有建立在中間環節基礎上的商業模式。大量依靠人為制造摩擦來盈利的公司土崩瓦解。

這一系統最終演變成了一條相互關聯的白領生產力增長賭注長鏈。2027年11月的崩盤只是加速了所有既有的負反饋循環。

我們等待"壞消息即好消息"的局面已近一年。政府開始考慮相關提案，但公眾對政府實施任何救助的能力已逐漸喪失信心。政策應對總是滯后于經濟現實，但缺乏全面方案正威脅要加速通縮螺旋。

事情如何開始

2025年末，自動化編程工具實現了能力階躍式提升。

一個能熟練使用 Claude Code 或 Codex 的開發者現在可以在幾周內復制一個中型 SaaS 產品的核心功能。雖然不完美，也沒有處理所有邊緣情況，但已經足夠讓首席信息官在審核 50 萬美元的年度續費時開始思考："如果我們自己開發這個會怎樣？"

財政年度大多與日歷年保持一致，因此 2026 年的企業支出預算早在 2025 年第四季度就已確定，那時"智能體化人工智能"還只是個熱門詞匯。年中審查是采購團隊首次能在真正了解這些系統實際功能的情況下做出決策。有人目睹自家內部團隊僅用數周就搭建出原型，復制了價值六位數的 SaaS 合約。

那年夏天，我們與一位《財富》500 強企業的采購經理交談。他向我們講述了其中一次預算談判經歷。銷售人員原本打算沿用去年的策略：每年 5%的價格上漲，加上標準的"你們團隊離不開我們"話術。這位采購經理告訴對方，自己已與 OpenAI 洽談，準備讓他們的"前置部署工程師"使用人工智能工具來完全替代該供應商。最終他們以七折價格續約。他表示這已是理想結果，像 Monday.com、Zapier 和 Asana 這類"SaaS 長尾產品"處境要艱難得多。

投資者早有準備——甚至抱有期待——認為長尾領域會受到重創。這類企業可能占據典型企業技術棧支出的三分之一，但其脆弱性顯而易見。然而，核心記錄系統本應免遭沖擊。

直到 ServiceNow 發布第三季度 26 報告，反身性的機制才變得更為明朗。

ServiceNow 凈新合同價值增速從 23%放緩至 14%；宣布裁員 15%并啟動"結構效率計劃"；股價下跌 18% | 彭博社，2026 年 10 月

SaaS 并未"死亡"。企業仍需通過成本效益分析來決定是否自行構建和運維系統。但自研方案確實成為可選項，這直接影響了價格談判。或許更重要的是，競爭格局已然改變。人工智能讓新功能的開發和部署變得輕而易舉，導致產品差異化蕩然無存。現有廠商陷入價格戰泥潭——既與同行廝殺，又要應對如雨后春筍般涌現的初創挑戰者。這些新興企業憑借智能編碼能力的飛躍式進步，在沒有歷史成本負擔的輕裝上陣中，正以侵略性姿態搶占市場份額。

人們直到此刻才完全認識到這些系統的連鎖效應。ServiceNow 按席位銷售授權。當《財富》500 強客戶裁員 15%時，他們同步取消了 15%的軟件許可。那些助力客戶提升利潤率的人工智能驅動裁員潮，正以機械傳導的方式侵蝕著 SaaS 供應商自身的營收基礎。

這家銷售工作流程自動化的公司，正被更優的工作流程自動化技術所顛覆，其應對之策竟是裁員，并將節省下來的資金投入到顛覆其自身的技術中去。

他們還能做什么呢？ 坐以待斃嗎？那些最受人工智能威脅的公司，反倒成了人工智能最積極的采納者。

事后看來這道理顯而易見，但當時確實并非如此（至少對我而言）。歷史上的顛覆模式表明，現有企業會抵制新技術，被靈活的后來者搶占份額，然后緩慢衰亡。柯達、百視達、黑莓都是如此。但2026年發生的情況截然不同；現有企業沒有抵抗，因為它們根本無力抵抗。

隨著股價暴跌40-60%且董事會要求解釋，受人工智能威脅的企業采取了唯一可行的措施：削減員工規模，將節省下的資金重新投入人工智能工具，利用這些工具以更低成本維持產出。

每家公司的個體反應都是理性的。但集體行動的結果卻是災難性的。每一筆從人力成本中節省的資金都流向了人工智能能力建設，而這又為下一輪裁員創造了條件。

軟件業只是拉開序幕。真正的變革還在后頭。當投資者爭論軟件即服務（SaaS）估值倍數是否觸底時，他們忽略了一個關鍵事實：反射性循環已經超越了軟件行業。ServiceNow 裁員背后的邏輯，同樣適用于任何依賴白領成本結構的公司。

當摩擦降至零時

到 2027 年初，LLM 使用已成為默認設置。人們在使用 AI 智能體時，甚至不知道什么是 AI 智能體，就像從未了解過“云計算”為何物的人使用流媒體服務一樣。他們認為這與自動補全或拼寫檢查無異——只是手機如今自動實現的功能。

Qwen 的開源購物智能體成為 AI 處理消費決策的催化劑。幾周內，每個主流 AI 助手都集成了某種智能體商業功能。經過提煉的模型意味著這些智能體可在手機和筆記本電腦上運行，而不僅限于云端實例，這大幅降低了推理的邊際成本。

本應比實際更能引起投資者警覺的是，這些智能體無需等待指令。它們根據用戶偏好在后臺持續運行。商業行為不再是人類一系列離散的決策，而變成了持續優化的過程，代表每個聯網消費者全天候運作。截至 2027 年 3 月，美國人均每日消費的 token 數量已達 40 萬——較 2026 年底增長了 10 倍。

鏈條上的下一環已經瀕臨斷裂。

中介化。

在過去的五十年里，美國經濟在人類局限性之上建立了一個龐大的租金提取層：事務處理需要時間、耐心有限、品牌熟悉度取代了勤勉，以及大多數人為了避免更多的點擊而愿意接受一個糟糕的價格。數萬億美元的企業價值都依賴于這些限制的持續存在。

起初這很簡單。代理人消除了摩擦。

訂閱和會員制度雖然長期閑置但仍被動續費。試用期結束后價格悄悄翻倍。每個情況都被重新包裝成一種代理人可以進行談判的人質危機。整個訂閱經濟所依賴的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交易的方式。

人們實在沒有時間在購買一盒蛋白棒之前，還要比較五個競爭平臺的價格。但機器可以。

旅游預訂平臺是早期受害者，因為它們的模式最簡單。到2026年第四季度，我們的代理已經能夠比任何平臺更快、更便宜地制定完整的行程安排（航班、酒店、地面交通、會員積分優化、預算限制、退款服務）。

保險續保的模式原本依賴于投保人的慣性，現在也被徹底改變。每年重新為你比價保險方案的代理，瓦解了保險公司從被動續保中獲得的15%至20%的保費利潤。

金融咨詢。稅務申報。常規法律事務。任何以"我幫你應付你覺得繁瑣的復雜事務"為核心賣點的服務領域都受到了沖擊，因為這些 AI 助理從不覺得任何事務繁瑣。

即便是那些我們認為憑借人際關系價值而堅不可摧的領域，也被證明不堪一擊。房地產行業就是如此，數十年來買家之所以能容忍5-6%的傭金，是因為經紀人和消費者之間存在信息不對稱。然而，當配備多重上市系統訪問權限和數十年交易數據的人工智能代理能夠瞬間復制知識庫時，這種模式便土崩瓦解。2027年3月的一篇賣方分析文章將其稱為"經紀人自相殘殺"。主要都市區的買方傭金中位數從2.5-3%壓縮至不足1%，且越來越多的交易在完全沒有人類經紀人參與的情況下完成。

我們高估了"人際關系"的價值。事實證明，很多被人們稱為關系的，不過是披著友善外衣的交易摩擦。

這只是中介層顛覆的開端。那些曾經成功的企業投入數十億美元，精心利用消費者行為和人類心理的各種特性，而這些特性如今已變得無關緊要。

專注于優化價格與適配性的機器不會在意你最愛的應用，也不會關心過去四年你習慣性打開的網站，更感受不到精心設計的結賬體驗帶來的吸引力。它們不會感到疲倦，不會選擇最省事的選項，更不會默認為“我總在這里下單”。

這摧毀了某種護城河：習慣性中介。

DoorDash（美股代碼：DASH）曾是行業標桿。

編程智能體瓦解了開發外賣應用的門檻。一名熟練的開發者能在幾周內推出功能完備的競品——事實上數十個團隊正是這樣做的，它們將 90-95%的配送費返還給騎手，從而從 DoorDash 和 Uber Eats 吸引走大量運力。跨平臺接單系統讓零工勞動者能同時監控二三十個平臺的訂單，徹底打破了行業巨頭賴以生存的護城河。市場一夜之間陷入分裂，利潤空間被擠壓殆盡。

智能體從供需兩端加速了這場顛覆。它們既催生了競爭對手，又反過來利用這些對手。DoorDash 曾經的護城河無非是“當你又餓又懶時，這是你手機首屏的應用”。但智能體沒有固定界面——它會同時查詢 DoorDash、Uber Eats、餐廳官網以及二十個新興的個性化平臺，每次都能精準選擇最低費用與最快配送。

用戶對應用的習慣性依賴，這個商業模式的根基，在機器決策體系中根本不存在。

這一幕奇異地富有詩意，或許在整個科技浪潮中，這是唯一一次智能體為即將失業的白領們伸出援手。當他們最終成為外賣騎手時，至少一半的收入不必流向優步和 DoorDash。當然，隨著自動駕駛技術的普及，科技施予的這份善意并未持續太久。

一旦代理掌握了交易控制權，他們就會去尋找更大的回形針。

價格匹配與信息聚合所能做的事情終歸有限。要持續為用戶省錢（尤其是在代理開始相互交易后），最有效的方式便是消除手續費。在機器對機器的交易中，2-3%的信用卡刷卡費率成了一個顯而易見的目標。

代理們開始尋找比信用卡更快更便宜的支付方式。大多數選擇了通過 Solana 或以太坊二層網絡使用穩定幣進行結算——交易幾乎瞬時完成，成本低至幾分錢。

萬事達卡2027年第一季度財報：凈收入同比增長6%；消費額增速從上季度的5.9%放緩至3.4%；管理層提及"代理主導的價格優化"及"可選消費品類面臨壓力" | 彭博社，2027年4月29日

萬事達卡2027年第一季度財報成了轉折點。代理驅動的商業生態從產品層面的故事演變為底層基礎設施的革新。財報發布次日其股價下跌9%。維薩卡同樣下挫，但在分析師指出其在穩定幣基礎設施方面更具優勢后，跌幅有所收窄。

圍繞換匯進行的代理性商業流轉對主要依賴信用卡的銀行和單一發卡機構構成了更大的風險，這些機構收取了2-3%交易費中的絕大部分，并圍繞由商戶補貼資助的獎勵計劃建立了整個業務板塊。

美國運通（AXP US）遭受的打擊最為嚴重；來自白領勞動力削減和代理商繞開交換費的雙重逆風侵蝕了其客戶基礎并重創了其收入模式。Synchrony（SYF US）、第一資本（COF US）和 Discover（DFS US）在接下來的幾周內也均下跌超過 10%。

他們的護城河由摩擦構成。而摩擦正在趨近于零。

從行業風險到系統性風險

直至2026年，市場都將人工智能的負面影響視為行業性問題。軟件和咨詢業遭受重創，支付及其他收費領域亦搖搖欲墜，但整體經濟似乎保持平穩。勞動力市場雖然有所疲軟，但并未陷入自由落體式的衰退。普遍觀點認為創造性破壞是任何技術創新周期的一部分。它雖會在局部帶來陣痛，但人工智能帶來的整體凈收益將超過任何負面影響。

我們于 2027 年 1 月發布的宏觀備忘錄曾指出，這種認知模式是錯誤的。美國經濟本質上是白領服務型經濟。白領工作者占據了就業市場的 50%，并推動了約 75%的非必需消費品支出。被人工智能沖擊的企業和工作崗位并非美國經濟的邊緣部分，它們正是美國經濟的核心。

“科技創新會消滅工作崗位，隨后創造更多就業機會”——這是當時最流行且最具說服力的反駁觀點。該論點之所以廣受認可，是因為過去兩個世紀的歷史已驗證其正確性。即便我們無法預見未來將出現哪些新興職業，但新崗位必然會出現。

自動取款機的普及降低了銀行網點的運營成本，促使銀行開設更多分支機構，此后二十年柜員就業人數持續增長。互聯網沖擊了旅行社、黃頁簿和實體零售業，但同時也催生了全新行業，并由此孕育出新的就業崗位。

然而，每一項新工作都需要有人去執行。

如今的人工智能已成為通用智能，在人類想要轉行的那些任務上不斷精進。被替代的程序員并不能簡單轉向"人工智能管理"，因為人工智能自身已能勝任此類工作。

當前的人工智能體能夠處理長達數周的研究開發任務。這種指數級發展徹底顛覆了我們對可能性的認知，盡管每年沃頓商學院的教授們都試圖用新的 S 型曲線來擬合數據。

它們幾乎編寫了所有代碼。其中最高效的智能體在幾乎所有領域都遠超絕大多數人類。并且它們的成本還在持續降低。

人工智能已經創造了新的工作崗位。提示工程師。人工智能安全研究員。基礎設施技術員。人類依然處于循環之中，在最高層面進行協調，或為品味做出指導。然而，人工智能創造的每一個新角色，卻淘汰了數十個舊職位。新職位的薪酬僅為舊職位的一小部分。

美國勞工統計局職位空缺：空缺職位數降至550萬以下；失業人數與空缺職位比率升至約1.7，創2020年8月以來新高 | 彭博社，2026年10月

今年全年的招聘率一直低迷，但 2026 年 10 月的 JOLTS 報告提供了一些明確數據。職位空缺數降至 550 萬以下，同比下降 15%。

確實：隨著"生產力倡議"蔓延，軟件、金融和咨詢行業的招聘數量大幅下滑 | Indeed Hiring Lab，2026 年 11 月-12 月

白領崗位招聘急劇萎縮，而藍領崗位招聘（建筑業、醫療保健業、貿易業）保持相對穩定。流失的正是那些負責撰寫備忘錄 （不知何故，我們仍在運營）、審批預算、維持經濟中層順暢運轉的職位。然而，這兩類崗位的實際工資增長全年多數時間為負值，且持續下降。

與 JOLTS 相比，股市對通用電氣威瑞瓦所有渦輪機產能已售罄至 2040 年的消息關注度更低，在負面宏觀新聞和人工智能基礎設施正面新聞之間的拉鋸戰中，股市呈現橫盤震蕩的走勢。

然而，債券市場（總是比股市更敏銳，或至少更務實）開始為消費受挫定價。在接下來的四個月里，十年期收益率從4.3%一路下滑至3.2%。盡管如此，官方失業率并未顯著惡化，但其中的結構性微妙變化仍未被某些人所察覺。

在常規衰退中，引發衰退的動因最終會自我修正。過度建設會導致建筑活動放緩，進而引發利率下調，最終催生新的建設項目。庫存積壓促使去庫存行動，而庫存出清又為補庫存創造了條件。這種周期性機制本身就蘊含著復蘇的種子。

此輪周期的起因并非周期性的。

人工智能變得更強大也更便宜。企業裁員，將省下的資金用于購買更多 AI 能力，進而裁減更多員工。失業者消費減少。面向消費者的企業銷量下滑，實力減弱，于是加大 AI 投資以維持利潤。人工智能變得更強大也更便宜。

一場沒有自然剎車的反饋循環。

直觀預期是，總需求的下降會延緩 AI 建設的步伐。然而事實并非如此，因為這并非超大規模資本支出。這是一種運營支出的替代。一家原本每年在員工上花費 1 億美元、在 AI 上投入 500 萬美元的公司，現在轉變為員工開支 7000 萬美元、AI 投入 2000 萬美元。AI 投資成倍增長，卻伴隨著總運營成本的下降。每家公司的 AI 預算都在擴大，而整體支出卻在縮減。

諷刺的是，隨著被人工智能顛覆的經濟開始惡化，人工智能基礎設施體系卻依舊表現出色。英偉達仍然公布創紀錄的收入，臺積電仍然保持95%以上的產能利用率，超大規模計算提供商每個季度仍然投入1500億至2000億美元用于數據中心資本支出。與這一趨勢完全同向的經濟體，如臺灣和韓國，表現尤為突出。

印度的情況恰恰相反。該國 IT 服務業每年出口額超過 2000 億美元，是印度經常賬戶順差的最大單一貢獻者，也是彌補其持續商品貿易逆差的關鍵。整個模式建立在這樣一個價值主張之上：印度開發人員的成本僅為美國同行的零頭。然而，AI 編程助手的邊際成本已大幅下降，基本上只剩下電力成本。塔塔咨詢服務公司、印孚瑟斯和威普羅等企業的合同取消速度在 2027 年前不斷加快。隨著支撐印度外部賬戶的服務順差蒸發，盧比在四個月內對美元貶值 18%。到 2028 年第一季度，國際貨幣基金組織已開始與新德里進行"初步磋商"。

引發顛覆的引擎每季度都在改進，這意味著顛覆的速度也在每季度加快。勞動力市場沒有天然的下限。

在美國，我們不再追問人工智能基礎設施泡沫將如何破裂。我們追問的是，當消費者逐漸被機器取代時，消費者信貸經濟將面臨何種命運 。

情報替代螺旋

2027年是宏觀經濟故事不再微妙的轉折點。過去十二個月里那些零散但明顯的負面發展，其傳導機制已變得昭然若揭。你無需翻閱勞工統計局的數據，只需參加一場朋友間的晚宴便能體會。

失業的白領并沒有坐以待斃。他們降低了工作標準。許多人從事了薪酬較低的服務行業和零工經濟工作，這增加了這些行業的勞動力供給，同時也壓低了薪酬水平。

我們的一位朋友 2025 年曾是 Salesforce 的高級產品經理，擁有頭銜、健康保險、401k 退休計劃，年薪 18 萬美元。她在第三輪裁員中失去了工作。經過六個月的求職，她開始為優步開車。她的收入驟降至 4.5 萬美元。重點不在于這個個體故事，而在于其中隱含的連鎖效應。將這種情形乘以全美各大都市數十萬計的勞動者——大批資歷過高的勞動力涌入服務和零工經濟領域，壓低了本就艱難求生的現有工人的薪資水平。特定行業的沖擊就這樣擴散為全經濟領域的薪資壓縮。

以人為中心的剩余勞動力群體又面臨了一次調整，這恰好在我們撰寫本文時發生。與此同時，自動駕駛配送和無人駕駛汽車正逐步滲透到那些曾吸收首批失業勞動力的零工經濟領域。

到2027年2月，很明顯在職專業人士開始像自己隨時會被裁一樣消費。他們加倍努力工作（主要借助人工智能），只求不被解雇，升職加薪的希望已然破滅。儲蓄率逐漸上升，消費趨于疲軟。

最危險之處在于滯后性。高收入者利用超出平均水平的儲蓄，維持了兩三個季度的正常表象。直到實體經濟中的問題已成為舊聞，硬數據才證實危機降臨。隨后公布的報告擊碎了幻象。

美國初領失業金人數激增至48.7萬，創2020年4月以來最高；勞工部，2027年第三季度

初領失業金人數激增至 48.7 萬，為 2020 年 4 月以來最高水平。ADP 和 Equifax 數據顯示，新增申請者中絕大多數為白領專業人士。

接下來一周標普指數下跌了6%。宏觀經濟層面的負面因素開始在這場拉鋸戰中占據上風。

在典型的經濟衰退中，失業現象廣泛分布。藍領和白領勞動者的痛苦程度大致與其在就業人口中所占比例相當。消費沖擊同樣廣泛分布，且會快速體現在數據中——因為低收入勞動者往往具有更高的邊際消費傾向。

本輪周期中，失業壓力主要集中在收入分布的前10%群體。雖然他們在總就業人口中占比相對較小，但其消費支出卻占據著極不相稱的份額。美國收入最高的10%人群貢獻了超過50%的消費支出，前20%人群則貢獻了約65%。正是這些群體支撐著房產、汽車、度假旅行、餐飲消費、私立教育、住宅裝修等領域的市場需求，他們構成了整個可選消費經濟的基礎需求面。

當這些白領工人失業或為轉崗接受50%的降薪時，消費受到的沖擊相對于失業人數而言是巨大的。白領就業率下降2%，就會導致可自由支配的消費者支出下降約3-4%。與藍領失業往往立即產生影響（從工廠下崗，下周就不再消費）不同，白領失業的影響有滯后性，但更為深遠，因為這些工人有儲蓄緩沖，可以在行為轉變前的幾個月內維持消費。

截至 2027 年第二季度，經濟已陷入衰退。國民經濟研究局要等到幾個月后才會正式確定衰退起始時間（他們一貫如此），但數據已明確顯示——我們的實際 GDP 已連續兩個季度出現負增長。但這還不是一場"金融危機"……至少當時還不是。

高相關性賭注的連鎖鏈條

私募信貸市場規模已從 2015 年的不足 1 萬億美元增長至 2026 年的逾 2.5 萬億美元。其中相當規模的資金流向了軟件和技術領域的交易，許多都是對 SaaS 公司的杠桿收購，其估值建立在這些公司能永久保持百分之十幾收入增長的假設之上。

這些假想在首個自主編碼演示與2026年第一季度軟件崩潰之間已悄然消亡，但投資者們似乎尚未意識到它們早已名存實亡。

許多上市 SaaS 公司按息稅折舊攤銷前利潤的 5 至 8 倍進行交易，而私募股權支持的軟件公司的資產負債表上仍保留著以不復存在的收入倍數收購估值來計價的資產。管理層逐步調低估值，從 100 美分降至 92、85，而公開市場的同類公司則顯示為 50。

穆迪下調了14家發行機構的180億美元私募股權支持軟件債務評級，理由是“受人工智能驅動的競爭性顛覆所帶來的行業性營收逆風”；這是自2015年能源行業以來最大規模的單行業評級行動 | 穆迪投資者服務公司，2027年4月

所有人都記得評級下調后發生了什么。行業資深人士早已在2015年能源行業評級下調時見識過這一劇本。

軟件支持貸款在 2027 年第三季度開始違約。隨后，信息服務與咨詢領域的私募股權投資組合公司也出現違約。多家知名 SaaS 企業數十億美元的杠桿收購案進入重組程序。

Zendesk 是確鑿的證據。

ZENDESK 因 AI 驅動的客服自動化侵蝕年度經常性收入而違反債務契約；50 億美元直接貸款設施價值跌至 58 美分；創下最大規模私人信貸軟件違約記錄 |《金融時報》，2027 年 9 月

2022 年，Hellman & Friedman 與 Permira 以 102 億美元將 Zendesk 私有化。債務方案包含 50 億美元直接貸款，這是當時史上規模最大的年度經常性收入擔保融資，由黑石集團主導，阿波羅、藍貓頭鷹及 HPS 共同參與銀團。該貸款結構明確基于 Zendesk 年度經常性收入持續穩定的假設。以約 25 倍 EBITDA 的估值計算，唯有實現該前提，這筆杠桿交易才具備合理性。

到2027年中旬，情況并非如此。

人工智能客服系統已自主處理客戶服務大半年。Zendesk 定義的分類（工單處理、任務分配、人工客服管理）已被無需生成工單即可解決問題的系統全面取代。支撐這筆貸款的年度經常性收入已不再"經常性"，只是尚未流失的營收數據而已。

史上規模最大的 ARR 擔保貸款，演變為史上最大規模的私募信貸軟件違約事件。所有信貸部門同時發出相同質詢：還有哪些被周期性波動掩飾的長期結構性逆風？

但共識最初至少對了一點：這場危機本應是可控的。

私人信貸并非2008年銀行業危機的重演。整套體系被明確設計為避免強制拋售，這些封閉式工具具有鎖定的資金，有限合伙人承諾投入七到十年。既不存在可能擠兌的存款人，也沒有可撤銷的回購額度。管理人完全可以持有受損資產，用時間逐步化解問題，并等待資產復蘇——過程雖痛苦，但可控制。該系統的設計初衷本就是具備韌性而非崩潰。

黑石、KKR 和阿波羅的高管指出其軟件資產敞口占整體資產的 7%-13%，處于可控范圍。所有賣方研報和金融社交媒體上的信貸觀點都傳遞著相同信息：私人信貸擁有永久性資本。它們能夠吸收足以壓垮杠桿銀行的虧損。

永久資本。 這句話出現在每一次財報電話會議和致投資者信中，意在傳遞安心的信號。它成了一句口頭禪。而像大多數口頭禪一樣，沒有人關注其中的細節。以下是它的真正含義……

在過去的十年間，大型另類資產管理公司紛紛收購人壽保險公司，將它們轉化為資金籌集工具。阿波羅收購了雅典娜，布魯克菲爾德收購了美國權益，KKR 則掌控了環球大西洋。背后的邏輯簡潔而精妙：年金存款提供了穩定、長周期的負債基礎。這些管理人將存款投資于他們自創的私募信貸產品，從而獲得雙重收益——既在保險業務上賺取利差，又在資產管理端收取管理費。這是一個"費上生費"的永動機器，只要滿足一個條件，就能運轉得無比順暢。

私人信貸必須是優質資金。

損失擊穿了那些為長期負債持有非流動性資產而構建的資產負債表。本應使系統更具韌性的"永久資本"并非來自抽象的資金池，不是耐心的機構資金或成熟投資者承擔復雜風險的產物，而是美國家庭——即"普通民眾"——以年金形式儲蓄的資金。這些資金投資于由私募股權支持的軟件和科技類證券，而這些證券如今正面臨違約。那些無法撤出的鎖定資本正是人壽保險投保人的資金，而相關的監管規則則有所不同。

與銀行業監管體系相比，保險監管機構此前表現得較為溫和——甚至有些自滿——但這次事件敲響了警鐘。監管方本就對人壽保險公司集中持有私人信貸資產感到不安，此時開始下調這類資產的風險資本計提標準。這迫使保險公司要么增資，要么出售資產，而在市場已然凍結的情況下，兩者都無法以理想條件實現。

紐約及愛荷華州監管機構擬收緊壽險公司特定私有評級債券的資本處理標準；全美保險監管協會指導意見或將提升風險資本系數并引發估值辦公室額外審查 | 路透社，2027年11月

穆迪將雅典娜的財務實力評級前景下調為負面后，阿波羅的股票在兩個交易日內下跌了 22%。布魯克菲爾德、KKR 及其他公司緊隨其后。

此后情況變得更加復雜。這些公司不僅打造了保險公司的永動機，還建立了精密的離岸架構，旨在通過監管套利實現回報最大化。美國保險公司簽發年金后，將風險轉移給其擁有的關聯百慕大或開曼群島再保險公司——這類機構利用監管靈活性，允許對相同資產持有較少資本。該關聯公司通過離岸特殊目的載體籌集外部資本，引入與保險公司共同投資的新層級交易對手，資金最終流向同一母公司資產管理部門發起的私募信貸。

評級機構——其中一些本身就歸私募股權所有——絕非透明度的典范（這一點幾乎沒人感到意外）。各家公司通過資產負債表相連，構成的這張網絡因其不透明性令人震驚。當底層貸款發生違約時，究竟由誰實際承擔損失，這一問題實際上無法實時給出答案。

2027 年 11 月的崩盤標志著人們的認知轉變——從一場可能只是周期性衰退的普通調整，轉向了某種更令人不安的狀況。"一連串關于白領生產力增長的相關押注形成了連鎖反應"，美聯儲主席凱文·沃什在聯邦公開市場委員會 11 月的緊急會議上如此形容這場危機。

看吧，從來不是損失本身引發危機，而是對損失的認知。在金融領域，還有另一個更龐大、更重要的層面——我們卻對此類認知日益畏懼。

房貸問題

ZILLOW 房屋價值指數在舊金山同比下降 11%，西雅圖降 9%，奧斯汀降 8%；房地美指出在科技/金融就業比例超過 40%的郵編區域“早期拖欠率居高不下” | Zillow / 房地美，2028 年 6 月

本月，Zillow 房價指數顯示舊金山同比下降 11%，西雅圖下降 9%，奧斯汀下降 8%。這并非唯一令人擔憂的頭條新聞。上個月，房利美報告稱，大型貸款集中的郵政編碼區域（這些區域多為信用評分 780 分以上的借款人，通常被認為是“防彈型”的）早期違約率有所上升。

美國住宅抵押貸款市場的規模約為13萬億美元。抵押貸款發放基于一個基本假設，即借款人在整個貸款期限內將保持與目前大致相當的收入水平。對于大多數抵押貸款來說，這意味著長達三十年的時間。

白領就業危機通過持續的預期收入變化威脅到這一假設。我們現在不得不提出一個三年前看起來荒謬的問題—— 優質抵押貸款真的可靠嗎？

美國歷史上的每一次抵押貸款危機都由以下三大因素之一驅動：投機過度（向無力購房者放貸，如2008年危機）、利率沖擊（利率上升導致浮動利率抵押貸款難以負擔，如1980年代初），或局部經濟沖擊（單一地區特定產業崩潰，例如1980年代德克薩斯州的石油業或2009年密歇根州的汽車業）。

當前情況與這些因素無一相符。相關借款人并非次級貸款者——他們擁有 780 分的 FICO 信用評分，支付了 20%的首付款，信用記錄良好，就業記錄穩定，且收入在貸款發放時已獲核實驗證。他們是金融體系中所有風險模型公認的信貸質量基石型借款人。

2008年的貸款從第一天起就是糟糕的。2028年的貸款從第一天起是良好的。世界在貸款協議簽訂后...就改變了。人們借錢時押注的是他們再也無力相信的未來。

2027 年，我們注意到隱性壓力的早期跡象：房屋凈值信貸額度動用率提升、401(k)賬戶資金提取額增加，信用卡債務激增，而抵押貸款還款卻保持正常。隨著失業率上升、招聘凍結以及獎金削減，這些優質家庭的債務收入比翻了一番。

他們仍能支付房貸，但代價是停止一切非必要支出、掏空積蓄，并擱置所有房屋維護與改造計劃。從賬面上看，他們的按揭還款尚未逾期，但只要再遭遇一次沖擊便會陷入困境——而人工智能能力的發展軌跡正預示著這場沖擊即將來臨。隨后我們發現，舊金山、西雅圖、曼哈頓和奧斯汀等地的房貸拖欠率開始飆升，盡管全國平均水平仍維持在歷史常態范圍內。

眼下我們正處于最嚴峻的階段。當邊際買家財務狀況健康時，房價下跌尚可控制。然而此處的邊際買家正面臨同樣的收入減損困境。

盡管擔憂日益加劇，但我們尚未陷入全面的抵押貸款危機。違約率有所上升，但仍遠低于2008年的水平。真正的威脅在于其發展趨勢。

《情報替代螺旋》如今為實體經濟衰退增添了兩大金融助推劑。

勞動力替代、房貸困境、私募市場動蕩。這三者相互強化。而傳統政策工具箱（降息、量化寬松）能解決金融引擎的問題，卻無法觸及實體經濟引擎，因為實體經濟引擎的驅動力并非來自緊縮的金融環境。其真正的驅動力在于人工智能——它正在使人腦智能變得不再稀缺、不再珍貴。你可以將利率降至零，收購市場上所有的抵押貸款支持證券以及所有違約的軟件杠桿收購債務……

但這改變不了一個事實：一個 Claude 智能體每月僅需 200 美元，就能完成一位年薪 18 萬美元產品經理的工作。

若這些擔憂成為現實，房貸市場將在今年下半年遭遇崩盤。在這種情況下，我們預計股市當前的下跌幅度最終將堪比全球金融危機時期（峰值至谷底跌幅達 57%）。這將使標普 500 指數跌至約 3500 點——這是自 2022 年 11 月 ChatGPT 問世前一個月以來未曾見過的水平。

顯而易見，13萬億美元住宅抵押貸款背后的收入預期已結構性受損。不確定的是，政策能否在抵押貸款市場完全消化其影響前進行干預。我們抱有希望，但也不得不承認悲觀的理由。

與時間的抗爭

首個負反饋循環出現在實體經濟領域：人工智能能力提升，薪酬支出減少，消費力疲軟，利潤空間收窄，企業進一步采購人工智能服務，能力再次提升。隨后轉向金融層面：收入受損沖擊抵押貸款，銀行虧損導致信貸緊縮，財富效應出現裂痕，反饋循環加速。坦率而言，這兩大循環都因政府應對政策不足而惡化——決策者似乎已陷入困頓迷局。

這一系統并非為應對此類危機而設計。聯邦政府的財政收入基礎本質上是對人類勞動時間的征稅——人們工作，企業支付薪酬，政府從中抽取部分。個人所得稅和工資稅是常規年份財政收入的主干支柱。

今年一季度，聯邦財政收入比國會預算辦公室基線預測低了12%。工資稅收入下降，是因為以原有薪酬水平雇傭的人數減少。所得稅收入下降，是因為居民收入在結構上持續走低。生產率正在激增，但收益流向了資本和算力，而非勞動力。

勞動力占 GDP 的份額從 1974 年的 64%降至 2024 年的 56%，這是受全球化、自動化及工人議價能力持續削弱影響、歷經四十年的緩慢下行。而在人工智能開始呈指數級進步后的四年間，這一比例已驟降至 46%，創下有記錄以來的最大跌幅。

經濟產出依然存在。但它不再通過家庭部門回流至企業，這意味著也不再流經美國國稅局。經濟循環正在斷裂，政府預計將介入修復這一鏈條。

正如每一次經濟衰退，支出上升恰逢收入下降。這一次的不同之處在于，支出壓力并非周期性波動。自動穩定機制原本是為暫時性失業而設計，而非結構性的職位替換。當前的福利體系預設工人會重新就業，但許多人將無法實現，至少無法獲得接近以往的薪資水平。在新冠疫情期間，政府容忍了15%的赤字，但這被視作暫時現象。而如今需要政府援助的人群并非遭受可復蘇的疫情沖擊，而是被持續進步的技術所取代。

政府需要在減少向家庭征收稅款的同時，向他們轉移更多的資金。

美國不會違約。它發行用于支出的貨幣，也使用同種貨幣償還借款人。但壓力已在其他領域顯現。市政債券年初至今的表現呈現出令人擔憂的分化跡象：無所得稅的州尚能維持，但依賴所得稅的州（多為民主黨州）發行的普通義務市政債券，已開始反映部分違約風險。政客們迅速察覺這一趨勢，關于誰應獲得救助的爭論已沿黨派界限展開。

值得稱道的是，政府很早就認識到這場危機的結構性本質，并開始審議被稱為"轉型經濟法案"的兩黨提案：該框架旨在通過赤字支出與人工智能推理算力征稅相結合的方式，為失業工人提供直接資金轉移支持。

擺在桌面上的最激進提案更進一步。《共享人工智能繁榮法案》將確立公眾對智能基礎設施收益的公共權益主張，介于主權財富基金與人工智能產出特許使用費之間，其股息將用于資助家庭轉移支付。私營部門的游說者已在媒體上鋪天蓋地地發出關于滑坡效應的警告。

這些討論背后的政治博弈已變得令人沮喪地可預測，且因作秀和邊緣政策而加劇。右翼將轉移支付和再分配稱為馬克思主義，并警告說對計算力征稅會把領先地位拱手讓給中國。左翼則警告說，在現有企業協助下起草的稅收政策，不過是另一種形式的監管俘獲。財政鷹派指出赤字不可持續，鴿派則援引全球金融危機后過早實施緊縮政策的教訓作為警示。隨著今年總統大選的臨近，這種分歧只會進一步擴大。

政客們爭吵不休，社會結構正以快于立法進程的速度分崩離析。

“占領硅谷”運動體現了更廣泛的不滿情緒。上個月，抗議者連續三周封鎖了 Anthropic 和 OpenAI 舊金山辦事處的入口。他們的人數正在增加，這些抗議活動引發的媒體關注已經超過了引發抗議的失業數據。

很難想象公眾會比全球金融危機余波中的銀行家更痛恨任何人，但 AI 實驗室正朝著這一目標邁進。從大眾視角來看，這種反感并非沒有道理。其創始人與早期投資者積累財富的速度，讓鍍金時代都顯得相形見絀。生產力激增帶來的收益幾乎全數流向了算力擁有者及依賴算力運作的實驗室股東手中，這已將美國的不平等推至史無前例的高度。

各方皆有宿敵，然真正之敵唯有時光。

人工智能的發展速度遠超機構適應能力。政策應對遵循意識形態的步伐，而非現實需求。若政府遲遲無法就問題本質達成共識，反饋循環將替他們書寫下一篇章。

情報溢價回落

在整個現代經濟歷史中，人類智力始終是稀缺的投入品。資本曾充裕（至少是可復制的）。自然資源雖然有限但可替代。技術發展緩慢到足以讓人類適應。智力——這種分析、決策、創造、說服和協調的能力——才是無法大規模復制的要素。

人類智能因其稀缺性而具有固有的溢價。我們經濟中的每一個機構，從勞動力市場到抵押貸款市場再到稅法，都是在這一假設成立的世界中設計而成。

我們現在正經歷這種溢價的消退。機器智能已在越來越多的任務中成為人類智能的有效且快速改進的替代品。經過數十年優化、以適應人類智慧稀缺世界的金融系統正在進行價值重估。這種重估過程充滿痛苦、混亂，且遠未完成。

但價值重估不等于崩盤。

經濟能夠找到新的平衡點。如何實現這種平衡，是僅剩的幾項只有人類才能完成的任務之一。我們需要正確應對這個挑戰。

這是歷史上首次，經濟中最具生產力的資產創造的工作崗位減少了而非增多。現有的分析框架都不適用，因為沒有一個是為一個稀缺資源變得充裕的世界所設計的。因此，我們必須創建新的框架。我們能否及時構建這些框架，這是唯一重要的問題。

但你并非在2028年6月閱讀這段文字。你是在2026年2月讀到它的。

標普指數接近歷史高點。負面反饋循環尚未開始。我們確信其中部分情景不會發生。我們同樣確定，機器智能將持續加速發展。人類智能的溢價優勢將會收窄。

作為投資者，我們仍有時間審視投資組合中有多少是基于無法撐過這個十年的假設所構建。作為社會整體，我們仍有時間未雨綢繆。

金絲雀仍在歌唱。

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