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      AI越繁榮,經濟越蕭條!一夜爆火2028推演長文,引發華爾街巨頭恐慌

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      新智元報道

      編輯:艾倫

      【新智元導讀】隨著AI即將抵達自我進化的AGI奇點和Agent泛濫的「AI繁榮」,一場更徹底的經濟危機已經在迅速醞釀中:AI能力提升 → 裁員增加、工資降級 → 消費疲弱 → 企業利潤被擠壓 → 企業購買更多AI能力 → AI能力繼續提升。所有平臺層將被Agent徹底擊穿,而房貸和私募基金將成為危機的加速器。

      就在這兩天,由 CitriniResearch 執筆的文章《2028年全球智能危機》在美國投資者間引發病毒式傳播,閱讀一夜間已迅速達到千萬級!

      這篇文章通過推演,構想了兩年后Agent大規模普及,對人類社會與經濟結構的劇烈沖擊:

      • 在2028年,盡管人工智能帶來的生產力提升超出預期,但由于其徹底顛覆了傳統白領就業市場,最終引發了「經濟瘟疫」。

      • 企業利潤與算力霸權大幅擴張,但普通家庭收入急劇收縮,導致核心消費動力衰竭,形成了僅有數字繁榮而缺乏廣泛收益的「幽靈GDP」。

      • 同時,隨著SaaS服務、中介行業及傳統金融支付模式因「交易摩擦消失」而面臨結構性崩塌,風險經由私募信貸市場蔓延至人壽保險與住房按揭領域,最終可能將全球經濟拖入系統性重定價的深淵。

      文章的核心邏輯鏈條是:

      • 第一輪負反饋發生在實體經濟:AI能力提升 → 裁員增加、工資降級 → 消費疲弱 → 企業利潤被擠壓 → 企業購買更多AI能力 → AI能力繼續提升。

      • 隨后它進入金融層面:收入降低開始侵蝕房貸 → 銀行損失、收緊信貸 → 財富效應破裂 → 反饋回路加速。

      • 而這兩條回路又被遲緩的政策響應進一步放大。

      市場對此推演迅速作出反應。

      截至昨日收盤,文中點名的多家上市公司股價普遍下跌。





      左右滑動查看

      原文很長(https://www.citriniresearch.com/p/2028gic),以下是我們根據原文進行的凝練式改寫,盡可能在紛雜的文字中提取并顯露出其中的邏輯鏈條,同時盡量減少關鍵信息的損失。

      接下來進入正文部分。

      Welcome toCyberpunk2028.

      智能過剩的后果

      2028年6月的一份宏觀備忘錄把「AI繁榮」翻譯成了另一種更接近真相的語言。

      美國失業率當日升至10.2%,高出預期0.3個百分點;標普500自2026年10月高點回撤38%。

      更令人不安的并非數據本身,而是市場的反應方式:交易員幾乎沒有情緒波動,仿佛半年前足以觸發熔斷的沖擊,如今只剩一聲悶響。

      兩年前(2026年),華爾街還沉浸在另一幅圖景里。

      2026年10月,標普一度逼近8000點,納指突破3萬點。

      第一波白領裁員在2026年初出現,邏輯看起來無可挑剔:人力成本下降,利潤率擴張,財報超預期,股價上行。企業利潤又被迅速回流到算力采購,形成一條看似正向的增長鏈。

      宏觀「抬頭數據」也配合表演。

      名義GDP多次報出中高個位數年化增速,生產率飆升,每小時真實產出增速被形容為「自上世紀50年代以來未見」。

      Agent不休息、不請假、也不需要醫保,人類勞動的單位成本在財務模型里被一筆勾銷。

      算力的所有者財富暴漲,勞動者的實際工資增長卻斷崖式下滑。

      隨后,「幽靈GDP」成為流行語:產出寫進國民賬戶,卻不再穿過居民部門回到真實消費。

      經濟的癥結因此暴露得直白而殘酷。

      一座美國北達科他州的GPU集群可以替代曼哈頓中城一萬名白領的產出,卻不會在周末買車、裝修、度假,也不會在餐廳點一杯酒。

      貨幣流通速度在這場效率革命中趨于停滯,以人為核心、曾占GDP約7成的消費經濟開始枯萎。

      產出仍在,循環斷了。

      反身性回路,從軟件開始

      故事的起點往往不在宏觀,而在采購部門。

      2025年末,Agentic編程工具能力出現躍遷式進步,一個熟練開發者借助新工具,數周內就能復刻中端SaaS產品的核心功能。

      它未必完美,卻足以讓審閱50萬美元年續費合同的CIO問出那句致命問題:要不要自己做。

      企業年度預算多在2025年四季度鎖定,那時「Agentic AI」仍是熱詞。

      到了2026年年中復盤,采購團隊第一次用「看得見的能力」談判。

      有人甚至把OpenAI等公司的駐場工程師當作籌碼,逼供應商讓價,續約能拿到三折的折扣已被視為「體面結局」。

      長尾SaaS先倒下,市場原本以為系統底座足夠安全,直到2026年第三季度的ServiceNow給出警訊:新增合同額增速從23%放緩至14%,同時宣布裁員15%,股價單日下跌18%。

      SaaS并未立刻死亡,自建仍有維護成本;

      變化發生在「自建成為可選項」,它進入了定價談判,也把差異化本身打成了消耗品。

      AI讓功能迭代變快,競爭變成價格戰;新玩家沒有歷史成本,搶份額更狠。

      更陰冷的一層在于「席位經濟」的機械性:客戶裁掉15%員工,就會取消15%許可證。

      AI幫客戶壓降人力支出,同時也在拆掉供應商的收入底座。

      傳統顛覆敘事里,巨頭會抗拒新技術,緩慢敗退;

      2026年的巨頭幾乎沒有資格抗拒。

      股價下跌四到六成,董事會逼問答案,唯一能做的是裁員,把省下的錢投向AI,用更少的人維持產出。

      個體選擇都合理,合起來卻像把燃料潑向火場:每省下一美元人力,都會轉化為下一輪裁員可用的智能能力。

      軟件只是開場,反身性回路很快溢出到所有以白領成本為核心的行業。

      摩擦歸零,中介層塌方

      到2027年初,大模型使用變成默認設置,很多人甚至說不清「Agent」是什么,卻在手機里無感地讓它替自己做決策。

      開源Agent購物助手的出現更像一個導火索,幾周內主流助手紛紛接入Agentic電商。

      模型蒸餾讓Agent能在手機與電腦本地運行,推理成本下探到足以被忽略的水平。

      Agent們不再等待人類提問,而是按偏好在后臺持續優化消費路徑。

      到2027年3月,美國「中位數個體」日均消耗40萬tokens,較2026年底增長十倍。

      隨后被拆解的是中介。

      過去半個世紀,許多商業帝國建立在人的局限上:沒時間比價、懶得取消訂閱、默認續費、嫌麻煩就接受更差的價格。

      Agent把這一層「租金抽取」翻譯成算法問題。

      被閑置數月仍自動續費的會員,被Agent視為可談判的「人質條款」;訂閱經濟賴以成立的LTV(用戶的生命周期價值)開始明顯下滑。

      旅行預訂平臺率先受挫,因為場景最標準化。

      Agent可以更快更便宜地拼出完整行程,并把積分、預算、退款條件一起算進去。

      保險續保同樣遭到重寫,依靠投保人惰性賺取的15%到20%保費空間被每年自動比價的Agent拆掉。

      理財建議、報稅、常規法律服務等「替你穿越你嫌麻煩的復雜性」的行業,也在Agent眼里失去了壁壘。

      就連以「關系」為護城河的房地產也開始松動。

      擁有MLS數據與多年成交記錄的Agent復制知識體系幾乎不費力,主要城市買方傭金從2.5%到3%壓縮到1%以下,越來越多交易在買方側不再需要人類經紀人。

      很多被稱作「關系」的東西,顯露出本質是一張張人的笑臉包裝起來的「交流摩擦」。

      「習慣性中介」也在此刻失去意義。

      DoorDash成為典型樣本,編程Agent把做配送App的門檻打穿,數十個競品涌現,以90%到95%的配送費讓利吸走騎手;多平臺接單工具又把鎖定效應抹平。

      Agent一旦掌控交易入口,就會在不同平臺與餐廳自營網站之間無差別比價,所謂「主屏上的默認App」對機器毫無作用,市場在一夜之間碎片化,利潤率幾近歸零。

      當交易由Agent驅動,下一顆被瞄準的釘子是手續費。

      機器對機器的支付里,信用卡2%到3%的交換費率顯得過于刺眼。

      Agent開始偏向更快更便宜的結算路徑,穩定幣在Solana或以太坊二層網絡上的近乎即時結算與極低手續費,成為自然選擇。

      2027年一季度,萬事達披露凈營收仍增6%,但交易量增速從上季5.9%放緩至3.4%,并點名「Agent驅動的價格優化」和「可選消費承壓」,股價次日下跌9%。

      依賴交換費與積分體系的發卡行與單一發行機構承壓更甚,美國運通同時遭遇白領客戶基礎縮水與手續費繞行的雙重擠壓。

      摩擦從資產負債表上消失時,很多護城河也隨之蒸發。

      白領失業的滯后沖擊

      把風險推向系統

      市場曾把這一切當作板塊輪動。軟件與咨詢倒下,支付與「收費站」搖晃,宏觀似乎還能撐住。

      問題在于,美國是一座白領服務經濟體。

      白領約占就業一半,驅動了約四分之三的可選消費。

      AI吞噬的并非邊角料,它直接啃向了消費信貸經濟的發動機。

      2026年10月的JOLTS數據曾給出警報,職位空缺跌破550萬,同比下降15%。

      招聘平臺也顯示軟件、金融、咨詢崗位發布量急跌。

      債市更早聞到寒意,10年期收益率從4.3%下行到3.2%。不過,失業率 headline 沒有立刻爆表,因為大量被替代者「降檔求生」,涌入服務業與零工經濟,工資被進一步壓平,硬數據因此滯后。

      滯后讓沖擊更深。高收入群體用儲蓄維持表面正常兩三個季度,行為拐點到來后消費驟降。美國前10%收入群體貢獻超過一半消費,前20%貢獻約65%。

      白領就業下降2%,就可能拖出3%到4%的可選消費下滑。

      到2027年二季度,美國進入衰退。

      第三季度,初請失業金人數飆升至48.7萬,為2020年4月以來最高,申領者多為白領專業人士,標普隨后一周再跌6%。

      這場衰退缺少傳統周期的自愈機制。企業把人力預算替換為AI預算,屬于運營開支內部的結構遷移,經濟總開支下降時,AI投入仍在倍增。

      需求下滑沒有顯著減慢智能供給的擴張速度,回路繼續滾動。

      私募信貸與房貸,成了加速器

      金融端的第一道裂縫出現在私募信貸。

      它從2015年的不足1萬億美元膨脹到2026年的2.5萬億美元以上,大量資金押注SaaS等資產的「經常性收入永續增長」。

      這些假設早在2026年軟件業震蕩時就已破產,估值卻慢慢下調,公開市場可比已到50,私募賬面仍從100、92、85緩慢挪動。

      2027年4月,穆迪下調14家發行人合計180億美元的PE支持軟件債務評級,理由直指AI帶來的結構性收入逆風。

      違約在2027年三季度蔓延,Zendesk成為標志性事件,50億美元直貸被標到58美分,市場開始追問還有哪些「結構性逆風被包裝成周期波動」。

      「私募信貸有永久資本」曾被反復用來安撫。

      現實更復雜。

      大型另類資管過去十年通過收購壽險公司,把年金存款變成融資機器,資金再回流到自己發起的私募信貸,保險端吃利差、資管端收管理費。

      前提是,資產必須足夠安全。

      當違約疊加監管收緊,保險監管部門開始調整風險資本計提,逼迫增資或賣資產;

      穆迪將Athene財務實力展望調為負面后,Apollo兩天跌去22%。

      更棘手的是離岸再保險與SPV架構的層層嵌套,損失究竟落到哪張資產負債表,短期內很難說清。

      2027年11月的市場暴跌把風險從「可控回撤」推向「系統性疑云」,美聯儲內部把它描述為一串押注在白領生產率增長上的相關賭局。

      金融危機往往不是因為虧損發生,而是因為虧損被承認,賬本被迫寫實。

      更大的問題指向房貸。

      美國住宅按揭規模約13萬億美元,承銷建立在「借款人會在貸款期內維持大致當前收入水平」的假設上,多數房貸期限長達30年。

      2028年6月,Zillow房價指數顯示舊金山同比下跌11%,西雅圖下跌9%,奧斯汀下跌8%;

      房利美提示科技與金融就業占比超過40%的郵編區域出現較高早期逾期。

      相關借款人并非次級,信用分780以上、首付20%、收入核驗齊全。

      2008年的貸款從第一天起就壞了,2028年的貸款從第一天起是好的,只是世界在簽字后變了,人們借債時押注的未來開始變得不敢相信。

      更早的壓力在2027年就已浮現,房屋凈值貸款提用、養老金提前支取、信用卡負債上升,按揭卻仍按時支付。

      許多家庭能還款,代價是切掉可選消費、耗盡儲蓄、推遲維修。

      逾期率還未接近2008年的高度,發展軌跡卻足以令人不安。

      若房貸市場在下半年出現系統性裂痕,股票市場的回撤可能逼近全球金融危機時期的57%,標普或回到3500點附近。

      政策跟不上

      時間成了最無情的對手

      政府同樣被迫面對一套舊制度無法解釋的新現實。

      聯邦財政的收入基礎近似對「人類時間」征稅,薪資稅與所得稅是支柱。

      到2028年一季度,聯邦收入比預算辦公室基線預測低12%。

      生產率飆升帶來的收益流向資本與算力,勞動收入占GDP的比重在四年內從2024年的56%進一步下滑到46%,創紀錄式下墜。

      產出沒有消失,卻越來越少經過家庭部門再回到企業與稅務體系,經濟循環的閉環開始斷裂;支出卻在上升。

      自動穩定器為周期性失業設計,面對結構性替代顯得笨拙。

      政府需要在稅收減少的同時向家庭轉移更多資金,圍繞市政債、財政救助與算力稅的政治爭吵迅速沿黨派分裂。

      政策討論中出現了「轉型經濟法案」,計劃用赤字支出與推理算力稅為被替代者提供直接轉移;

      更激進的「共享AI繁榮法案」試圖讓公眾對智能基礎設施回報擁有某種索取權,以分紅形式反哺家庭。

      與此同時,反對聲浪高漲,「占領硅谷」示威者曾連續三周封鎖Anthropic與OpenAI舊金山辦公室入口,媒體關注度一度超過失業數據本身。

      這場危機最核心的變量始終是速度。

      AI能力進化按季度加速,制度適應按議程表推進。

      公眾需要的是對未來的信心,政策提供的卻常常是對立與遲疑。

      回頭看,「全球智能危機」更像對一個長期被忽視的假設做了壓力測試:當智能從稀缺變成充沛,社會與金融體系會如何重估人的價值,如何重建消費與稅基,如何讓產出重新回到循環里。

      重定價帶來劇痛,卻未必意味著崩塌,新的均衡仍可能出現,難點在于人類能否在時間面前學會更快地協商與重寫規則。

      參考資料:

      https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

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