2028年全球智能危機

AI顛覆下的經濟危機預演。

來源 |千享薈

如果我們對 AI 的看漲判斷一直正確……但這其實是利空呢？

以下是一個情景推演，不是預測。

這不是熊市小說，也不是鼓吹AI末日論。

這篇文章的唯一目的是建模一個至今探討不足的情景。

我們的朋友 Alap Shah 提出了這個問題，我們一起頭腦風暴出了答案。

我們寫了這一部分，他另寫了兩篇，可以在這里找到。

希望讀完之后，你能對 AI 讓經濟變得越來越詭異時可能出現的左尾風險有更充分的準備。

這是 CitriniResearch 2028 年 6 月的宏觀備忘錄，詳述全球智能危機的演進與后果。

今早失業率公布為10.2%，高于預期 0.3%。

市場因此下跌 2%，標普500從2026年10月高點累計回撤達38%。

交易員們已經麻木了。六個月前，這樣的數據本會觸發熔斷。

兩年。

從"可控"和"僅限個別行業"到經濟面目全非，只用了兩年。

本季度的宏觀備忘錄是我們試圖還原這一過程——對危機前經濟的事后剖析。

01

狂歡

到2026年10月，標普500逼近 8000 點，納斯達克突破 30000。

因人類被淘汰而引發的第一波裁員始于2026年初，效果正如裁員該有的樣子：

利潤率擴張、盈利超預期、股價上漲。

創紀錄的企業利潤直接回流到 AI 算力投資中。

表面數據依然亮眼。

名義 GDP 反復錄得中高個位數年化增長，生產率飆升——

實際每小時產出增速達到1950年代以來未見的水平，驅動力是不用睡覺、不請病假、不需要醫保的 AI agent。

算力所有者的財富爆發式增長，勞動力成本消失殆盡。

與此同時，實際工資增速崩潰。盡管政府反復吹噓創紀錄的生產率，白領工人正在被機器取代，被迫接受低薪崗位。

當消費經濟出現裂痕時，經濟評論家們發明了一個詞——"幽靈 GDP"：

產出體現在國民賬戶中，卻從未在實體經濟中流通。

AI 在各方面都超出預期，市場就是 AI。

唯一的問題是……經濟不是。

早就應該明白，北達科他州的一個GPU集群，產生出曼哈頓中城1萬名白領員工原本應有的產出，這與其說是經濟靈藥，不如說是經濟瘟疫。

貨幣流通速度趨于停滯，以人為核心的消費經濟，當時占 GDP 的70%，日漸萎縮。

如果我們早點問一句"機器在非必需消費品上花多少錢"，也許能更早想明白。（提示：答案是零。）

AI 能力提升 → 公司需要更少員工 → 白領裁員增加 → 被裁員工減少消費 → 利潤率壓力迫使企業加大 AI 投入 → AI 能力繼續提升……

這是一個沒有天然剎車的負反饋循環。

人類智能替代螺旋。

白領工人的收入能力（以及合理地，他們的消費）遭受結構性損害。

他們的收入是 13 萬億美元抵押貸款市場的基石——

迫使承銷商重新評估優質抵押貸款是否還能保全。

十七年沒有真正的違約周期，私募市場中充斥著假設 ARR 會持續增長的 PE 支持的軟件交易。

2027年中期 AI 顛覆引發的第一波違約打破了這一假設。

如果顛覆僅限于軟件行業，本來還可控，但事實并非如此。

到2027年底，它威脅到了每一個以中介為盈利模式的商業模型。

大量靠為人類創造摩擦來賺錢的公司土崩瓦解。

整個系統原來是一條以白領生產率增長為賭注的相關性多米諾骨牌鏈。

2027年11月的崩盤只是加速了所有已經存在的負反饋循環。

我們等待"壞消息就是好消息"已經快一年了。

政府開始考慮方案，但公眾對政府能夠實施任何救援的信心已經消退。

政策反應總是滯后于經濟現實，但缺乏全面方案正威脅著加速通縮螺旋。

01

SaaS 的崩塌

2025年末，agentic 編程工具的能力實現了階躍式飛躍。

一個能力不錯的開發者使用 Claude Code 或 Codex，可以在幾周內復制一個中端 SaaS 產品的核心功能。

不是完美的，也沒有處理每個邊界情況，但足以讓審查50萬美元年度續約的 CIO 開始問："如果我們自己建呢？"

財年大多與日歷年一致，所以2026年的企業支出在2025年四季度就已經確定，當時"agentic AI"還只是個流行詞。

年中評審是采購團隊第一次在了解這些系統實際能力的情況下做決策。

有些人親眼看著自己的內部團隊在幾周內搭建出了能替代六位數 SaaS 合同的原型。

那個夏天，我們和一家財富500強的采購經理聊過。

他講了一次預算談判。

銷售人員本以為能照搬去年的套路：5%的年度漲價，標準的"你的團隊離不開我們"話術。

采購經理告訴他，他一直在和 OpenAI 談，讓他們的"前線部署工程師"用 AI 工具完全替換這個供應商。

最終以30% 折扣續約。

他說這已經算好結果了。

SaaS 的"長尾"，如Monday.com、Zapier 和 Asana，處境要糟得多。

投資者早有準備——甚至是期待——長尾會遭受重創。

它們可能占典型企業技術棧支出的三分之一，但顯然是暴露的。

然而，核心系統本應不受顛覆。

直到 ServiceNow 2026年三季度的財報，反身性的機制才變得更清晰。

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

SaaS 沒有"死"。

自建和維護仍然有成本效益的權衡。

但自建成了一個選項，而這影響了定價談判。

也許更重要的是，競爭格局已經改變。

AI 讓開發和發布新功能變得更容易，差異化因此崩潰。

在位者陷入了價格戰——

既與彼此廝殺，也與那些借 agentic 編程能力崛起、沒有歷史成本結構負擔的新挑戰者搏斗，后者正在激進地搶奪份額。

這些系統的互聯性質直到這份財報才被充分認識。

ServiceNow 賣的是席位。

當財富500強客戶裁員15%時，他們取消了15%的許可證。

推動客戶利潤率提升的 AI 驅動裁員，正在機械地摧毀 ServiceNow 自身的收入基礎。

這家賣工作流自動化的公司，正在被更好的工作流自動化顛覆，而它的應對之策是裁員并用節省的資金投資正在顛覆自己的技術。

他們還能怎么辦？坐以待斃、慢慢等死？

受 AI 威脅最大的公司成了 AI 最激進的采用者。

事后看這很顯然，但在當時真的不是（至少對我來說）。

歷史上的顛覆模型說：在位者抵制新技術，輸給靈活的新進入者，然后慢慢消亡。

Kodak、Blockbuster、BlackBerry 都是如此。

2026年發生的不一樣——在位者沒有抵制，因為他們抵制不起。

股價下跌40-60%，董事會要求解釋，受 AI 威脅的公司做了唯一能做的事：

裁員，將節省的資金重新投入 AI 工具，用這些工具以更低成本維持產出。

每家公司的個體應對都是理性的。

集體結果是災難性的。

每節省一美元的人力成本，都流入了使下一輪裁員成為可能的 AI 能力。

軟件只是開場。

投資者們還在爭論 SaaS 估值是否見底時，反身性循環已經逃逸出軟件行業。

證明 ServiceNow 裁員合理的同一邏輯，適用于每一家有白領成本結構的公司。

03

中介的消亡

到2027年初，LLM 的使用已成為默認。

人們在使用 AI agent，卻不知道什么是 AI agent，就像從不了解"云計算"的人照樣用流媒體一樣。

他們把它看作和自動補全或拼寫檢查一樣的東西——手機新增的一個功能。

Qwen 的開源 agentic 購物助手成了 AI 接管消費決策的催化劑。

幾周之內，每個主流 AI 助手都集成了某種 agentic 商務功能。

蒸餾模型意味著這些 agent 可以在手機和筆記本上運行，而不僅限于云端，大幅降低了推理的邊際成本。

讓投資者應該更不安的是，這些 agent 不等你吩咐，它們根據用戶偏好在后臺持續運行。

商業活動不再是一系列離散的人類決策，而變成了一個7×24小時為每個聯網消費者持續運行的優化過程。

到2027年3月，美國人均每日消耗40萬 token——比2026年底增長了10倍。

鏈條的下一個環節已經在斷裂。

對于中介。

過去五十年，美國經濟在人類的局限性之上構建了一個巨大的租金提取層：

事情需要時間，耐心會耗盡，品牌熟悉度替代了盡職調查，大多數人寧愿接受一個差價也不想多點幾下。

數萬億美元的企業價值依賴于這些約束條件的持續存在。

一開始很簡單，Agent 消除了摩擦。

被動續費的訂閱和會員，盡管幾個月沒用過，試用期后悄悄翻倍的引導價。

每一個都被重新定義為 agent 可以談判解除的"人質處境"。

客戶終身價值——整個訂閱經濟賴以建立的指標——明顯下降。

消費者 agent 開始改變幾乎所有消費交易的運作方式。

人類沒時間在五個平臺比價再買一箱蛋白棒。機器有。

旅行預訂平臺是早期的犧牲品，因為它們最簡單。

到2026年四季度，我們的 agent 能比任何平臺更快更便宜地組裝完整行程（機票、酒店、地面交通、積分優化、預算約束、退款）。

保險續保——整個續保模式依賴投保人的惰性——被改革了。

每年為你重新比價的 agent 瓦解了保險公司從被動續保中賺取的15-20%保費。

財務咨詢，報稅，常規法律工作......

任何服務提供商的價值主張本質上是"我來幫你搞定你覺得煩的復雜事務"的品類都被顛覆了，因為 agent 覺得沒什么是煩的。

甚至我們認為有人際關系價值保護的領域也被證明是脆弱的。

房地產，買家幾十年來容忍5-6%的傭金，因為經紀人和消費者之間的信息不對稱。

但當裝備了 MLS 訪問權限和數十年交易數據的 AI agent 能即時復制整個知識庫時，這一切崩塌了。

2027年3月的一篇賣方報告標題是"agent 對 agent 暴力"。

主要都市區的買方傭金中位數已從2.5-3%壓縮到1%以下，而且越來越多的交易在買方沒有人類經紀人的情況下完成。

我們高估了"人際關系"的價值。

事實證明，很多人所說的關系不過是帶著友善面孔的摩擦。

這只是中介層顛覆的開始。

成功的公司花了數十億來有效利用消費者行為和人類心理的特點，而這些特點現在不再重要了。

為價格和匹配度優化的機器不在乎你常用的 App 或過去四年習慣性打開的網站，也不受精心設計的結賬體驗吸引。

它們不會累了就接受最簡單的選項，也不會默認"我一直就在這家訂"。

這摧毀了一種特殊的護城河：習慣性中介。

DoorDash（DASH US）是典型代表。

編程 agent 把啟動一個外賣 App 的門檻降到了極低。

一個能力不錯的開發者幾周內就能部署一個功能齊全的競品，幾十個人都這么做了，通過把90-95%的配送費直接給騎手來搶走 DoorDash 和 Uber Eats 的司機。

多平臺儀表盤讓零工工人同時追蹤二三十個平臺的訂單，消除了在位者依賴的鎖定效應。

市場一夜之間碎片化，利潤率壓縮到接近零。

Agent 加速了雙向破壞。

它們賦能了競爭者，然后又使用它們。

DoorDash 的護城河字面意思是"你餓了，你懶，這是你主屏幕上的 App"。

Agent 沒有主屏幕，它會檢查 DoorDash、Uber Eats、餐廳自己的網站和二十個新的 vibe-coded 替代品，挑最低費用和最快配送。

習慣性 App 忠誠度——整個商業模式的根基——對機器來說根本不存在。

這頗具詩意，也許是這整個故事中 agent 唯一幫了即將被替代的白領工人的例子。

當他們淪為外賣騎手時，至少一半的收入不再流向 Uber 和 DoorDash。

當然，這份來自技術的善意并未持續太久——自動駕駛車輛隨后就普及了。

04

支付網絡的解體

一旦 agent 控制了交易，它們開始尋找更大的回形針

比價和聚合能做的有限，反復為用戶省錢的最大方式（尤其當 agent 開始互相交易時）是消除費用。

在機器對機器的商業中，2-3%的銀行卡交換費成了顯而易見的目標。

Agent 開始尋找比銀行卡更快更便宜的方案。

大多數選擇了通過 Solana 或 Ethereum L2 使用穩定幣，結算近乎即時，交易成本以分數美分計。

萬事達卡2027年第一季度：凈收入同比+6%；消費量增長從上季度+5.9%放緩至+3.4%；管理層指出"智能體主導的價格優化"和"可自由支配類別承壓" | 彭博社，2027年4月29日

Mastercard 2027年一季度財報成為轉折點。

Agentic 商務從產品敘事變成了基礎設施敘事。

MA 次日下跌9%。

Visa 也下跌了，但在分析師指出其在穩定幣基礎設施上更強的定位后收窄了跌幅。

Agentic 商務繞過交換費，對專注于銀行卡的銀行和單線發卡機構構成了更大的風險——

它們收取2-3%費用的大部分，并圍繞商戶補貼資助的獎勵計劃建立了完整的業務線。

American Express（AXP US）受沖擊最大——

白領裁員侵蝕了其客戶基礎，agent 繞過交換費侵蝕了其收入模式，雙重打擊。

Synchrony（SYF US）、Capital One（COF US）和 Discover（DFS US）在隨后幾周也都下跌超過10%。

它們的護城河由摩擦構成。而摩擦正在歸零。

05

宏觀傳導

整個2026年，市場將 AI 的負面影響視為行業故事。

軟件和咨詢被碾壓，支付和其他"收費站"搖搖欲墜，但更廣泛的經濟似乎還好。

就業市場雖在走軟，但沒有潰敗。

共識觀點是，創造性破壞是任何技術創新周期的一部分。

局部會痛苦，但 AI 的整體凈正面效應會超過負面。

我們2027年1月的宏觀備忘錄認為，這是錯誤的思維模型。

美國經濟是白領服務業經濟——

白領工人占就業的50%，驅動了約75%的可選消費支出。

AI 正在吞噬的企業和崗位不是美國經濟的邊角料——它們就是美國經濟本身。

"技術創新摧毀工作崗位，然后創造更多。"這是當時最流行、最有說服力的反駁。

它之所以流行且有說服力，是因為兩百年來一直是對的。即

使我們想不到未來的工作是什么，它們肯定會出現。

ATM 讓網點運營成本更低，銀行因此開設了更多網點，柜員就業在隨后二十年持續增長。

互聯網顛覆了旅行社、黃頁、實體零售，但在其位置上發明了全新的行業，創造了新的就業。

然而，每一個新崗位都需要一個人類來執行。

AI 現在是一種通用智能，它在人類本可以轉崗去做的任務上不斷進步。被裁的程序員不能簡單地轉向"AI 管理"，因為 AI 已經能勝任了。

如今，AI agent 處理著長達數周的研發任務。

指數增長碾碎了我們對可能性的認知，盡管每年 Wharton 的教授們都試圖把數據套進一條新的S型曲線。

它們編寫了幾乎所有代碼。

其中表現最好的，在幾乎所有事情上都比幾乎所有人類聰明得多，而且它們還在不斷變便宜。

AI 創造了新崗位：提示詞工程師，AI 安全研究員，基礎設施技術員。

人類仍在循環中，在最高層面協調或把關品味。

但 AI 每創造一個新角色，就淘汰了幾十個。

新角色的薪酬只是舊角色的零頭。

美國 JOLTS：職位空缺降至550萬以下；失業人數與空缺之比攀升至約1.7，為2020年8月以來最高 | Bloomberg, 2026年10月

全年招聘率一直低迷，但2026年10月的 JOLTS 數據提供了確鑿證據。

職位空缺降至550萬以下，同比下降15%。

INDEED：軟件、金融、咨詢領域招聘大幅下降，"生產率提升計劃"蔓延 | Indeed Hiring Lab, 2026年11-12月

白領職位空缺在崩塌，藍領職位（建筑、醫療、技工）相對穩定。

被替代的是那些寫備忘錄、批預算、潤滑經濟中間層的崗位。

但兩類人群的實際工資增長全年大部分時間都是負數，且持續下滑。

股市對 JOLTS 的關注仍不及 GE Vernova 的渦輪產能已售罄至2040年的消息。

市場在負面宏觀消息和正面 AI 基礎設施標題之間拉鋸，橫盤震蕩。

債券市場（總是比股市聰明，或者至少不那么浪漫）開始為消費沖擊定價。

10年期收益率從4.3%開始向3.2%下行，歷時四個月。

但名義失業率沒有爆表，其構成細節仍被部分人忽略。

在正常衰退中，原因最終會自我修正。

過度建設導致建設放緩，進而導致利率下降，然后帶來新的建設。

庫存過剩導致去庫存，再導致補庫存。

周期機制內含其自身復蘇的種子。

這個周期的原因不是周期性的。

AI 變得更好更便宜。

公司裁員，用省下的錢購買更多 AI 能力，進而裁更多員工。被裁員工減少消費。

面向消費者的公司銷量下滑，經營惡化，加大 AI 投入以保利潤。

一個沒有天然剎車的反饋循環。

直覺上，總需求下降應該會減緩 AI 建設，但沒有，因為這不是超大規模 CapEx。

這是OpEx 替代。

一家原來每年花1億美元雇人、500萬美元用于 AI 的公司，現在花7000萬雇人、2000萬用于 AI。

AI 投入倍增，但發生在總運營成本縮減之中。

每家公司的 AI 預算在增長，總支出卻在收縮。

諷刺的是，AI 基礎設施復合體即使在它所顛覆的經濟開始惡化時仍表現出色。

NVDA 仍在錄得創紀錄營收；

TSM 仍以95%+的產能利用率運轉；

超大規模廠商每季度仍在數據中心 CapEx 上花費1500-2000億美元。

純粹受益于這一趨勢的經濟體，如臺灣和韓國，大幅跑贏。

印度則相反。

該國 IT 服務業年出口超2000億美元，是印度經常賬戶順差的最大貢獻者，也是為其持續商品貿易逆差融資的抵消項。

整個模式建立在一個價值主張上：

印度開發者的成本只是美國同行的零頭。

但 AI 編程 agent 的邊際成本已經降到了基本上等于電費。

TCS、Infosys 和 Wipro 在2027年全年合同取消加速。

盧比在四個月內對美元貶值18%，支撐印度外部賬戶的服務貿易順差蒸發。

到2028年一季度，IMF 已與新德里開始"初步討論"。

造成顛覆的引擎每個季度都在進步，這意味著顛覆每個季度都在加速。

勞動力市場沒有自然底部。

在美國，我們不再追問 AI 基礎設施的泡沫何時破裂。

我們在問：當消費者正在被機器取代時，一個消費信貸經濟會怎樣？

06

2027：宏觀故事不再微妙

2027年是宏觀經濟故事不再隱晦的一年。

前十二個月那些零散但明顯負面的事態的傳導機制變得顯而易見。

你不需要去翻 BLS 數據，參加一次朋友聚餐就夠了。

被替代的白領工人沒有閑著，他們向下遷移。

許多人接受了低薪的服務業和零工工作，增加了這些領域的勞動力供給，進一步壓低了那里的工資。

我們有個朋友2025年在 Salesforce 做高級產品經理，頭銜、醫保、401k、年薪18萬美元。

她在第三輪裁員中丟了工作，找了六個月后，開始開 Uber，收入降到4.5萬美元。

關鍵不在于個人故事，而在于二階效應的數學。

把這種動態乘以幾十萬工人，遍布每個主要都市區。

過剩的高學歷勞動力涌入服務業和零工經濟，壓低了本已掙扎的現有工人的工資。

行業特定的顛覆擴散為全經濟范圍的工資壓縮。

剩余的以人為主的就業蓄水池，還有另一次回調等待著它，就發生在我們撰寫本文的同時。

自動配送和自動駕駛車輛正在沖擊吸收了第一波被替代工人的零工經濟。

到2027年2月，明顯在職的專業人士在消費時已經像下一個就是自己一樣。

他們拼命加班（主要借助 AI）只為不被裁，升職加薪的希望已經消失。

儲蓄率上升，消費疲軟。

最危險的是滯后性。

高收入者用高于平均水平的儲蓄維持了兩三個季度表面上的正常。硬數據等到問題在實體經濟中已經是舊聞時才確認。

然后出現了打破幻覺的那個數據。

美國初請失業金人數飆升至487,000，為2020年4月以來最高 | Department of Labor, 2027年三季度

ADP 和 Equifax 確認絕大多數新申請來自白領專業人士。

標普在隨后一周下跌6%。

負面宏觀開始贏得這場拉鋸戰。

在正常衰退中，就業損失是廣泛分布的。

藍領和白領工人大致按各自就業占比分擔痛苦。

消費沖擊也是廣泛分布的，且因為低收入工人的邊際消費傾向更高而快速顯現在數據中。

在這個周期中，就業損失集中在收入分配的高端十分位。

他們在總就業中占比相對較小，但驅動了極不成比例的消費支出。

收入前10%的人占美國全部消費支出的50%以上。前20%約占65%。

他們是買房、買車、度假、下館子、付私校學費、裝修房子的人。

他們是整個可選消費經濟的需求基礎。

當這些工人失業，或接受50%降薪轉到可用崗位時，消費沖擊相對于失業人數是巨大的。

白領就業下降2%轉化為可選消費支出約3-4%的沖擊。

與藍領失業（被工廠裁了，下周就停止消費）不同，白領失業有滯后但更深層的影響，因為他們有儲蓄緩沖，可以維持幾個月消費，之后行為才轉變。

到2027年二季度，經濟已經進入衰退。

NBER 要到幾個月后才正式確定起始日期（他們從來如此），但數據已經明確——

我們經歷了連續兩個季度的實際 GDP 負增長。

但這還不是"金融危機"……暫時不是。

07

私募信貸的崩塌

私募信貸從2015年不到1萬億美元增長到2026年超過2.5萬億美元。

其中相當大的份額部署在軟件和科技交易中，許多是對 SaaS 公司的杠桿收購，估值假設營收會永遠保持兩位數增長。

這些假設在第一個 agentic 編程演示和2026年一季度軟件崩盤之間的某處就已經死了，但估值標記似乎沒意識到它們已經死了。

公開市場 SaaS 公司已跌至5-8倍 EBITDA，PE 支持的軟件公司仍然以反映收購估值的標記掛在資產負債表上——基于已經不存在的收入倍數。

管理人慢慢下調估值，100美分、92、85，同時公開市場可比公司說的是50。

MOODY'S 下調14家發行人共180億美元PE支持軟件債務評級，原因是"AI驅動競爭顛覆造成的長期收入逆風"；自2015年能源行業以來最大的單行業評級行動 | Moody's Investors Service, 2027年4月

所有人都記得降級之后發生了什么。

業內老手已經看過2015年能源降級后的劇本。

軟件支持的貸款在2027年三季度開始違約。

信息服務和咨詢領域的 PE 投資組合公司緊隨其后。

幾筆數十億美元的知名 SaaS 公司 LBO 進入重組。

Zendesk 是那根冒煙的槍。

ZENDESK 因AI驅動的客服自動化侵蝕 ARR 而違反債務條款；50億美元直接借貸便利標記至58美分；有記錄以來最大的私募信貸軟件違約 | Financial Times, 2027年9月

2022年，Hellman & Friedman 和 Permira 以102億美元將 Zendesk 私有化。

債務包是50億美元的直接借貸，由 Blackstone 領投，Apollo、Blue Owl 和 HPS 參貸，是當時歷史上最大的 ARR 支持貸款。

該貸款明確以 Zendesk 的年度經常性收入將保持經常性為假設。

在約25倍 EBITDA 的杠桿水平下，只有這個假設成立時才合理。

到2027年中期，它不成立了。

AI agent 已經自主處理客服近一年了。

Zendesk 定義的品類（工單、路由、管理人工支持交互）已經被無需生成工單即可解決問題的系統取代。

貸款所基于的年度經常性收入不再"經常性"了——它只是還沒離開的收入而已。

歷史上最大的 ARR 支持貸款變成了歷史上最大的私募信貸軟件違約。

每個信用分析臺同時問了同一個問題：

還有誰的長期逆風偽裝成了周期性逆風？

但共識最初的判斷有對的部分：這本應是可以挺過去的。

私募信貸不是2008年的銀行。

整個架構就是為了避免強制拋售而設計的。

這些是封閉式基金，資本被鎖定。LP 承諾七到十年。沒有存款人可以擠兌，沒有回購融資可以撤回。

管理人可以坐在受損資產上，逐步處理，等待回收。

痛苦，但可控。系統設計上應該彎曲而不是斷裂。

Blackstone、KKR 和 Apollo 的高管引用了7-13%的軟件資產敞口。可控。

每份賣方報告和金融推特信用分析賬號都說同樣的話：

私募信貸有永久資本。它們可以吸收否則會炸掉杠桿銀行的損失。

永久資本。

這個詞出現在每一次財報電話會和投資者信函中，用來安撫人心。

它變成了一句咒語。和大多數咒語一樣，沒人注意細節。

以下是它實際意味著什么……

過去十年，大型另類資產管理公司收購了人壽保險公司，將它們變成了資金渠道。

Apollo 買了 Athene；Brookfield 買了 American Equity；KKR 拿下了 Global Atlantic。

邏輯很優雅：年金存款提供了穩定的長久期負債基礎。

管理人將這些存款投入自己發起的私募信貸，賺兩次錢——保險端賺利差，資產管理端賺管理費。

一臺費上加費的永動機，在一個條件下完美運轉。

私募信貸必須是安全的。

損失沖擊了為持有非流動資產對沖長久期義務而構建的資產負債表。

那個本應讓系統具有韌性的"永久資本"，不是什么抽象的耐心機構資金池和老練投資者承擔的老練風險。

它是美國家庭的儲蓄——"普通人"的錢——以年金形式結構化，投向了正在違約的同一批 PE 支持的軟件和科技資產。

那些無法跑路的鎖定資本是人壽保險投保人的錢，而那里的規則不太一樣。

相比銀行體系，保險監管機構一直溫順——甚至可以說自滿——但這是一記警鐘。

他們本已對人壽保險公司的私募信貸集中度感到不安，現在開始下調這些資產的風險資本處理。

這迫使保險公司要么籌資要么賣資產，在一個已經凍結的市場上，兩者都無法以有吸引力的條件完成。

紐約州、愛荷華州監管機構收緊人壽保險公司持有的某些私有評級信貸的資本處理；NAIC 指導預計將提高 RBC 因子并觸發額外 SVO 審查 | Reuters, 2027年11月

當 Moody's 將 Athene 的財務實力評級列入負面展望時，Apollo 的股價在兩個交易日內下跌22%。

Brookfield、KKR 和其他公司隨之下跌。

事情從此變得更加復雜。

這些公司不僅創建了保險永動機，還構建了精密的離岸架構，通過監管套利最大化回報。

美國保險公司簽發年金，然后將風險轉分給同樣歸其所有的百慕大或開曼再保險關聯方——

設立這些關聯方就是為了利用更靈活的監管，允許對相同資產持有更少資本。

該關聯方通過離岸 SPV 籌集外部資本，形成新一層交易對手，與保險公司一起投入由同一母公司資產管理部門發起的私募信貸。

評級機構（其中一些本身由 PE 持有）在透明度方面并非楷模（對幾乎沒有人來說不意外）。

不同公司與不同資產負債表之間的蜘蛛網令人震驚地不透明。

當底層貸款違約時，誰實際承擔損失這個問題在實時中真的無法回答。

2027年11月的崩盤標志著認知從"可能只是普通周期性回調"轉變為某種更令人不安的東西。"

一條以白領生產率增長為賭注的相關性多米諾骨牌鏈"——美聯儲主席 Kevin Warsh 在 FOMC 11月緊急會議上如是說。

看，引發危機的從來不是損失本身。而是對損失的確認。

還有另一個更大、重要得多的金融領域，我們正越來越害怕那個確認時刻。

08

抵押貸款問題

ZILLOW 房價指數舊金山同比下跌11%，西雅圖下跌9%，奧斯汀下跌8%；FANNIE MAE 標記科技/金融就業占比超40%的郵編區域"早期階段違約率上升" | Zillow / Fannie Mae, 2028年6月

本月 Zillow 房價指數舊金山同比下跌11%，西雅圖9%，奧斯汀8%。

這不是唯一令人擔憂的標題。

上月，Fannie Mae 標記了大額貸款密集郵編區域的早期違約率上升——

這些區域的借款人信用評分在780+以上，通常被視為"刀槍不入"。

美國住宅抵押貸款市場規模約13萬億美元。

抵押貸款承銷建立在一個基本假設之上：

借款人將在貸款期限內大致以當前收入水平保持就業。

對大多數抵押貸款而言，這意味著三十年。

白領就業危機以收入預期的持續下移威脅著這一假設。

我們現在不得不問一個三年前還覺得荒謬的問題——

優質抵押貸款還安全嗎？

美國歷史上每一次抵押貸款危機都由三個原因之一驅動：

投機過度（如2008年向買不起房的人放貸）；

利率沖擊（如1980年代初利率上升使可調利率抵押貸款變得不可負擔）；

或區域性經濟沖擊（如1980年代德州石油崩潰或2009年密歇根汽車業危機）。

這些都不適用于這里。

相關借款人不是次級的，他們的 FICO 評分是780。

首付20%。信用記錄干凈，就業記錄穩定，收入在發放時經過驗證和記錄。

他們是金融系統每個風險模型視為信用質量基石的借款人。

2008年，貸款從第一天起就是壞的；2028年，貸款從第一天起是好的。

只是世界在貸款簽發后……變了。

人們借款時對標的是他們再也無法相信的未來。

2027年，我們標記了隱性壓力的早期跡象：

家庭凈值信貸額度提取、401k提款和信用卡債務激增，而與此同時抵押貸款還款仍按時付清。

隨著工作崗位流失、招聘凍結、獎金削減，這些優質借款人家庭的債務收入比翻倍了。

他們還能還房貸，但只能通過停止一切可選消費、耗盡儲蓄、推遲一切房屋維護和改善來實現。

他們在技術上對抵押貸款仍然正常，但離困境只有一次沖擊的距離，而 AI 能力的發展軌跡表明這次沖擊即將到來。

然后我們看到舊金山、西雅圖、曼哈頓和奧斯汀的違約率開始飆升，即使全國平均水平仍在歷史正常范圍內。

我們現在處于最緊張的階段。

房價下跌在邊際買家健康時是可控的。而這里，邊際買家面臨著同樣的收入損害。

盡管擔憂正在積聚，我們尚未陷入全面的抵押貸款危機。逾期率已經上升，但仍遠低于2008年的水平。

真正的威脅是發展軌跡。

智能替代螺旋現在有了兩個金融加速器加劇實體經濟的衰退。

勞動力替代、抵押貸款擔憂、私募市場動蕩——三者互相強化。

傳統政策工具（降息、QE）可以應對金融引擎，但無法應對實體經濟引擎，因為實體經濟引擎的驅動力不是緊縮的金融條件。

驅動力是AI 讓人類智能變得更不稀缺、更不值錢。

你可以把利率降到零，把每一筆 MBS 和所有違約的軟件 LBO 債務全部買下……

但改變不了一個 Claude agent 能以每月200美元做一個年薪18萬美元產品經理工作的事實。

如果這些擔憂成真，抵押貸款市場將在今年下半年崩裂。

在那個情景下，我們預計當前股市的回撤最終將與全球金融危機相當（峰值到谷底57%）。

這將把標普500帶到約3500點——自2022年11月 ChatGPT 時刻前一個月以來未見的水平。

明確的是，13萬億美元住宅抵押貸款所依賴的收入假設已經結構性受損。

不明確的是，政策能否在抵押貸款市場完全消化這意味著什么之前進行干預。我們抱有希望，但無法否認不該抱希望的理由。

09

政策困境

第一個負反饋循環在實體經濟中：

AI 能力提升 → 工資支出收縮 → 消費走軟 → 利潤率收緊 → 企業購買更多 AI → 能力繼續提升。

然后它轉向了金融：

收入損害沖擊抵押貸款 → 銀行損失收緊信貸 → 財富效應崩裂 → 反饋循環加速。

兩者都因政府不充分的政策應對而雪上加霜——政府坦白說，看起來很困惑。

這個系統不是為這種危機設計的。

聯邦政府的收入基礎本質上是對人類時間的征稅。

人們工作，企業付錢給他們，政府從中抽成。

個人所得稅和工資稅是正常年份財政收入的脊柱。

截至今年一季度，聯邦財政收入較 CBO 基線預測低12%。

工資稅收入下降是因為以此前薪酬水平就業的人減少了。

所得稅收入下降是因為人們賺的收入結構性降低了。

生產率在飆升，但收益流向了資本和算力，而不是勞動。

勞動收入占 GDP 的比重從1974年的64%下降到2024年的56%，這是全球化、自動化和工人議價能力持續侵蝕推動的四十年緩慢下行。

在 AI 開始指數級進步的四年中，這個比例降到了46%。有記錄以來最急劇的下降。

產出仍在，但它不再經由家庭回流到企業，這意味著它也不再經由 IRS。

循環流正在斷裂，而政府被期望出手修復。

和每次衰退一樣，支出在收入下降的同時增加。

這次的不同在于，支出壓力不是周期性的。

自動穩定器是為臨時性失業設計的，不是結構性替代。

系統在支付假設工人會被重新吸收的福利。

許多人不會——至少不會以接近此前的工資。

COVID 期間，政府坦然接受15%的赤字率，但那被理解為暫時的。

今天需要政府支持的人不是被一場能恢復的疫情擊倒的。他們被一項持續進步的技術取代了。

政府需要在向家庭轉移更多資金的同時，恰好從他們那里收到更少的稅。

美國不會違約。

它印刷它花費的貨幣，同一種貨幣用來償還借款人。

但這種壓力已在其他地方顯現。

市政債券今年以來的表現出現了令人擔憂的分化。

沒有所得稅的州還好，但依賴所得稅的州（多數藍州）發行的一般義務市政債開始計入一些違約風險。

政客們很快嗅到了機會，關于誰該被救助的辯論已沿黨派線展開。

政府值得肯定的是，較早認識到了危機的結構性本質，開始討論兩黨提案，他們稱之為"經濟轉型法案"：

一個直接向被替代工人轉移支付的框架，資金來源包括赤字支出和一項擬議的 AI 推理算力稅。

桌上最激進的提案走得更遠。

"共享 AI 繁榮法案"將確立公眾對智能基礎設施回報的權利主張——

介于主權財富基金和 AI 產出版稅之間——

紅利用于資助家庭轉移支付。

私營部門說客已經鋪天蓋地地警告滑坡效應。

討論背后的政治令人沮喪地可預測，被作秀和邊緣博弈加劇。

右翼稱轉移支付和再分配是馬克思主義，警告對算力征稅會把領先優勢拱手讓給中國。

左翼警告在在位者幫助下起草的稅收法案會以另一種形式變成監管俘獲。

財政鷹派指向不可持續的赤字。

鴿派以 GFC 后過早實施的緊縮政策作為前車之鑒。

在今年總統大選的預熱中，這種分裂只在加深。

當政客們爭吵不休時，社會結構正以比立法程序更快的速度瓦解。

"占領硅谷"運動是更廣泛不滿的縮影。

上個月，示威者封鎖了 Anthropic 和 OpenAI 舊金山辦公室的入口長達三周。

他們的人數在增長，示威獲得的媒體關注超過了引發示威的失業數據。

很難想象公眾會比GFC后對銀行家更恨誰，但 AI 實驗室正在接近。

而且從群眾的角度來看，理由充分。

這些公司的創始人和早期投資者以讓鍍金時代黯然失色的速度積累了財富。

生產率繁榮的收益幾乎全部流向了算力的所有者和運行在其上的實驗室的股東，將美國的不平等推向了史無前例的水平。

每一方都有自己的反派，但真正的反派是時間。

AI 能力的演進速度超過了制度的適應速度。

政策反應以意識形態而非現實的速度推進。

如果政府不盡快就問題達成共識，反饋循環將替它們書寫下一章。

10

稀缺溢價的終結

在現代經濟史的全部時間里，人類智能一直是那個稀缺要素。

資本是充裕的（或至少可復制的），自然資源有限但可替代，技術進步足夠慢，人類可以適應。

智能——分析、決策、創造、說服和協調的能力——是那個無法大規模復制的東西。

人類智能的內在溢價源于其稀缺性。

我們經濟中的每一個制度，從勞動力市場到抵押貸款市場到稅法，都是為那個假設成立的世界設計的。

我們正在經歷那個溢價的消解。

機器智能現在是人類智能在越來越多任務上的一個勝任且快速進步的替代品。

為稀缺人類頭腦的世界優化了數十年的金融系統，正在重新定價。

這個重新定價是痛苦的、無序的，而且遠未完成。

但重新定價不等于崩潰。

經濟能夠找到新的均衡。

到達那里是僅剩的幾項只有人類能完成的任務之一，我們需要正確地完成它。

這是歷史上第一次，經濟中最高產的資產產生了更少而非更多的工作崗位。

沒有人的框架適用，因為沒有框架是為稀缺要素變得充裕的世界設計的。

所以我們必須創建新的框架。

我們能否及時建好它，是唯一重要的問題。

但你不是在2028年6月讀這篇文章。

你是在2026年2月讀的。

標普接近歷史高點，負反饋循環尚未開始。

我們確信其中一些情景不會成真。

我們同樣確信，機器智能將繼續加速。

人類智能的溢價將收窄。

作為投資者，我們仍有時間評估我們的投資組合中有多少是建立在無法存續到這個十年結束的假設之上的。

作為社會，我們仍有時間主動出擊。

· END ·

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