最近外網(wǎng)一篇名為《2028年全球智能危機:一份來自未來的金融史思想實驗》的7000字長文全網(wǎng)爆火了,
傳播量達到了數(shù)百萬級別,甚至硬生生給美股道指砸下800點。
文章太長就不貼了,文中核心思想可以凝聚成三段話~
1.企業(yè)用AI瘋狂裁員、降本增效的個體自救行為,在宏觀上形成了一個沒有剎車的“通縮死亡螺旋”;當機器取代了白領(lǐng),這些不再拿工資的人也就無法再消費,最終反噬并摧毀了整個經(jīng)濟體。
2.商業(yè)利潤的底層邏輯是“摩擦成本”:現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和金融業(yè)的超額利潤,大都建立在人類的懶惰、信息差和消費慣性之上;一旦不知疲倦且絕對理性的AI智能體接管了比價和采購,這些“做中間商賺差價”的商業(yè)護城河將瞬間歸零。
3.資本市場自以為安全的“永久資本”和龐大的信貸系統(tǒng),底層抵押物其實都是人類的“持續(xù)賺錢能力”;當AI取代了白領(lǐng)的工作,抽干了人的現(xiàn)金流,建立在信貸擴張上的金融游戲也就徹底爆雷了。
用一句話推演結(jié)果就是: AI會帶來股市和經(jīng)濟的崩潰!
全篇內(nèi)容來說,表面上看確實提到了目前AI發(fā)展的致命弊端,但仔細分析,我發(fā)現(xiàn)還是犯了經(jīng)濟領(lǐng)域常規(guī)的誤區(qū)~
這里一個最核心的問題點就是→勞動塊謬誤&杰文斯悖論
這篇爆火文章的核心假設(shè)是,經(jīng)濟體系里的工作總量是固定的,AI干了,人就失業(yè)了,且不再消費了。
但這里它完全無視了“杰文斯悖論”,什么是杰文斯悖論,它的核心定義是:
當技術(shù)進步提高了某種資源的利用效率時,按常理我們應(yīng)該會減少對該資源的使用量;但現(xiàn)實恰恰相反,這種效率的提升反而會導致該資源的整體消耗量大幅增加。
簡單來說就是,效率越高,做得越多。
最典型的案例就是瓦特改良蒸汽機,使燃燒煤炭的效率比老式的紐科門蒸汽機大幅提升。
很多人以為,既然新機器這么省煤,那么英國的煤炭消耗量肯定會下降,煤礦資源緊張的問題就解決了。
但杰文斯指出:煤炭消耗量不僅不會下降,反而會呈指數(shù)級暴漲。
邏輯在于: 蒸汽機效率提高,意味著獲得同等動力的成本大幅降低。
結(jié)果就是,動力變便宜了,于是不僅挖礦用蒸汽機,紡織廠、輪船、火車等千行百業(yè)都開始大規(guī)模采用蒸汽機。
單臺機器確實省煤了,但機器的總量翻了成千上萬倍,最終導致英國的煤炭總消耗量迎來了史詩級的爆發(fā)。
同理,現(xiàn)在AI大模型出來了,作者認為那些坐在辦公室的腦力勞動者要失業(yè)了。
這里又犯了杰文斯悖論的誤區(qū)。
就和我寫文章一樣,隨著AI內(nèi)容效率越來越高,我和AI的對話并沒有變少,反而更高強度和AI對話,檢索更海量的信息,這意味著我為了跟上AI腳步,需要做更多的腦力工作和時間。
而算力成本的下降,也會推動更多像我一樣的腦力工作者加入到更高強度算力的使用。
為什么會產(chǎn)生杰文斯悖論?
因為技術(shù)本質(zhì)是降低邊際成本,而人類的欲望和需求是無底洞,過去之所以沒被開發(fā),是因為之前“太貴了”而被壓抑著,一旦成本跌破某個臨界點,這些休眠的需求就會被瞬間激活。
之后帶來的是整體市場規(guī)模的急劇膨脹,遠遠抵消了單位產(chǎn)品帶來的“節(jié)省”效果。
比如EXCEL的發(fā)明,是消滅會計了?
不,它不僅讓會計行業(yè)大放光彩,還滋生出了財務(wù)分析師,商業(yè)規(guī)劃專家,量化等各種行業(yè)…
而杰文斯悖論在現(xiàn)代生活中可謂無處不在:
高速公路:為了緩解擁堵,政府拓寬高速公路,結(jié)果因為路好走了,更多人選擇開車買車,沒過多久,更寬的高速公路變得比以前還要堵。
數(shù)據(jù)存儲:硬盤的存儲密度越來越高,單位GB的成本越來越便宜,結(jié)果人類沒有因此停止買硬盤,反而開始毫無節(jié)制地拍攝4K視頻、保存海量無用數(shù)據(jù),最終導致我們需要購買成百上千倍的存儲空間。
那么回到這篇《2028年全球智能危機:一份來自未來的金融史思想實驗》的長文中,AI與白領(lǐng)的關(guān)系。
顯然,AI會殺死一批白領(lǐng),但會引爆更多的行業(yè)。
舉個例子,以前一個傳統(tǒng)的連鎖餐飲企業(yè)、一家中小型機械加工廠、或者一個幾個人的小型外貿(mào)公司,是根本雇不起一支年薪百萬的開發(fā)團隊來給自己做深度數(shù)字化定制app的。
但現(xiàn)在,隨著AI把寫代碼的門檻降到極低的水平,這些海量的普通企業(yè),都會以極低的成本開始構(gòu)建自己的軟件系統(tǒng)。
大廠溢出的開發(fā)能力,能以“AI+少量業(yè)務(wù)開發(fā)人員”的形式,下沉并滲透到千行百業(yè)的每一個角落,
比如醫(yī)療AI系統(tǒng),建筑AI系統(tǒng),庫存AI系統(tǒng),財務(wù)AI系統(tǒng)等,各行各業(yè)都可以有定制化的AI軟件,需求都出來了…
所以如果AI真的讓寫代碼的成本降低了90%,就我所溝通的IT行業(yè)程序員/產(chǎn)品經(jīng)理的案例來看:
企業(yè)的反應(yīng)絕不是通過裁掉90%的程序員來省錢,而是把原本因為成本太高而擱置的大量數(shù)字化需求全部提上日程,擴大企業(yè)的收入。
估計有人會說一些科技企業(yè)不是確實在裁員?這當然是事實,因為AI完全可以替代一些最基礎(chǔ)的敲代碼員工。
但AI釋放的廉價算力,也很快又會引爆新的需求。
不然為什么Anthropic聲稱代碼完全自動化,卻反而要大幅擴招200個工程師呢?
因為技術(shù)從來不會真正“節(jié)省”資源,技術(shù)只是讓資源變得足夠便宜,從而讓人類能夠去揮霍它,并在此基礎(chǔ)上建立起一個更龐大、更復雜的經(jīng)濟體。
而當下巨頭們建各種數(shù)據(jù)中心、電力基礎(chǔ)設(shè)施,恰恰就是謹慎考慮“杰文斯悖論”之后的邁出的前瞻行為。
那有人可能會說,這次AI是不是不一樣,它比之前的任何一次技術(shù)變革都更強大。
但根據(jù)經(jīng)濟學第一定律:人類欲望是無限的,而AI是不能創(chuàng)造欲望的。
只要人還不滿足現(xiàn)狀,工作就不會消失,如果AI把我們今天所有已知的需求(吃飯、穿衣、基礎(chǔ)娛樂、寫代碼、造車)的成本都打到了接近零,人類就會停止其他消費,徹底躺平嗎?
屆時人類就會去追求現(xiàn)在想都不敢的東西,比如像馬斯克說的星際旅游,研究抗衰老的基因工程,打造元宇宙世界,體驗各種新奇的娛樂板塊,高端文旅、演藝活動、實體游戲等等。
效率工具的發(fā)明,會消滅低端行業(yè),與此同時,創(chuàng)造無數(shù)新行業(yè),
至于作者說AI智能體完美比價,會消滅所有品牌溢價和中間商,導致“摩擦力歸零”,企業(yè)利潤崩潰。
這就更是無稽之談了,因為它低估了資本“求生”的本能,商業(yè)的本質(zhì)就是制造信息差,所以你認為商家會坐以待斃,任由AI把自己扒光?
為了保護信息差,商家肯定會制造出各種護城河,平臺方面,比如個性化動態(tài)定價,比如反爬蟲AI,谷歌、蘋果、亞馬遜這些商家則會搞出AI競價排名,向你家的AI收取過路費。
產(chǎn)品端,你會發(fā)現(xiàn)同樣都是一瓶護手霜,人為被加入各種概念,最后呈現(xiàn)的就是產(chǎn)品極端的“多元化”。
只要社會運轉(zhuǎn),摩擦力永遠不會消失,只會轉(zhuǎn)移。
另外文章作者預言:當美國失業(yè)率飆升到10%、消費通縮螺旋開啟,經(jīng)濟將會崩潰,美股將會迎來再一次的暴跌。
確實,回顧歷史,每一次顛覆性技術(shù),都會帶來極其慘烈的“結(jié)構(gòu)性失業(yè)”陣痛期。
19世紀的織布機讓手工織工近乎全軍覆沒;
20世紀初拖拉機的普及,把農(nóng)民趕出土地,甚至成了1930年大蕭條時期高達25%失業(yè)率的重要推手。
而后來的個人電腦和互聯(lián)網(wǎng)倒是沒有引發(fā)大失業(yè),它們本質(zhì)上是需要人來主導操作的“輔助工具”,反而創(chuàng)造了龐大的IT產(chǎn)業(yè)。
這次的AI具備極強的自主計算和推理能力,將會直接接管不少基礎(chǔ)白領(lǐng)的腦力工作。
這意味著未來幾年失業(yè)率增加是有可能的,但根本原因不是人徹底沒事干了,而是技能轉(zhuǎn)型的“時間差”可能比過往要來得更漫長。
比如AI可能在3年內(nèi)大面積淘汰舊崗位,但這批人重新學習并轉(zhuǎn)型到新時代高價值崗位(如系統(tǒng)統(tǒng)籌、個性化服務(wù))卻需要5到7年,這中間斷層的幾年,就會在宏觀數(shù)據(jù)上砸出一個巨大的失業(yè)高峰。
所以最后回到內(nèi)容的開頭,為什么目前To C端的消費股表現(xiàn)都普遍低迷,因為AI替代的風險正在提前定價,無論是美股的消費股還是國內(nèi)的消費股,乃至恒生科技范疇的消費,股價普遍都是比較疲軟的。
承認轉(zhuǎn)型的陣痛確實存在,但注意,這只是劇本的上半場。
這個階段因為初期的消費通縮,動能轉(zhuǎn)換,股指表現(xiàn)疲軟,但利率進入下行周期后,可能會讓長久期美債受益。
而如果經(jīng)濟持續(xù)低迷,政府選擇放水的話,屆時也可能會推動黃金的進一步上漲,這是第二步。
隨著陣痛期結(jié)束,AI帶來的生產(chǎn)力紅利將徹底釋放,企業(yè)利潤會迎來更猛烈的爆發(fā),屆時股指必將再創(chuàng)歷史新高。
最后,這篇文章最大的盲區(qū),在于它只突出了轉(zhuǎn)型的痛苦,卻忽略了技術(shù)變革帶來的好處。
從更宏大的視角來看,隨著生產(chǎn)力爆發(fā),未來會冒出越來越多有趣的崗位,以及更加豐富的產(chǎn)品。
我們大可不必陷入線性的末日焦慮,周期固然殘酷,但生產(chǎn)力趨勢向上,未來值得我們繼續(xù)期待。
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