人工智能是否正在為經濟敲響喪鐘？一篇冗長的文章題為《2028 年全球智能危機》

解释：2026年2月23日，Citrini Research 发布了一篇题为《2028 年全球智能危机：来自未来的金融历史思考练习》的文章。作者认为，人工智能将在 2026 年 10 月至 2028 年之间导致严重的经济衰退和金融危机。然后，假设作者在2028年6月30日，分析人工智能将如何引发这场衰退和危机。作者的许多观点值得考虑。然而，我不同意作者的一些看法。例如，作者认为人工智能的普及将导致社会 “摩擦” 的消失，而这对一些公司来说是护城河，这意味着这些公司的收入将大幅下降。我认为公司通常比个人更擅长利用人工智能模型建立更多的护城河（摩擦、信息不对称），从而赚钱。毕竟，大多数人根本无法主动学习获取、分析和利用信息，更不用说学习人工智能了。全文约 14000 字。稍后，我将写一个简化的、缩略的版本，并尝试分析作者观点中的问题。前言 如果我们对人工智能的乐观预期继续被证明是正确的……但如果这实际上是一个看跌信号呢？以下是一个情景模拟，而不是预测。这不是对人工智能 apocalypse 的悲观噱头或粉丝小说。本文的唯一目的是模拟一个相对未被探索的情景。我们的朋友提出了这个问题，我们一起想出了答案。我们写了这一部分，他写了另外两部分，您可以通过点击这里查看。（注意：该链接指向 Alap Shah 的主页） 希望阅读本文能帮助您更好地为人工智能使经济变得越来越 “奇怪” 的潜在左尾风险做好准备。这是来自 2028 年 6 月的 Citrini Research 宏观备忘录，详细说明了全球智能危机的进展和后果。宏观备忘录 > 宏观备忘录 > 人工智能过剩的后果 > Citrini Research >2026年2月22日（划掉），2028年6月30日> 今天早上公布的失业率为 10.2%，高于预期的 0.3%。股市下跌 2%，使标准普尔 500 自 2026 年 10 月高点以来的累计跌幅达到 38%。交易员们麻木不仁。六个月前，这样的数据会触发熔断机制。两年。这是一个 “可控的”、“行业特定” 的问题演变为与我们所知的经济截然不同的经济所需的时间。本季度的宏观备忘录是我们尝试重建这一过程的努力——对危机前经济的后危机分析。兴奋之情显而易见。到 2026 年 10 月，标准普尔 500 接近 8000 点，纳斯达克突破 30000 点。由于过时而导致的第一次裁员浪潮在 2026 年初开始，这些裁员达到了预期的目标：公司利润率上升，收入超出预期，股价飙升。创纪录的企业利润直接流入人工智能计算能力。整体经济数据依然强劲。名义 GDP 年化增长率屡次达到中高个位数。生产力蓬勃发展。每小时实际产出以自 1950 年代以来未见的速度增长，得益于那些不需要睡觉、不请病假且不需要健康保险的人工智能代理。随着劳动成本的消失，拥有计算能力的人的财富急剧增加。与此同时，实际工资增长崩溃。尽管政府一再夸耀创纪录的生产力，白领工人被机器取代，被迫进入低薪工作。当消费者经济开始出现裂痕时，经济评论员普及了 “幽灵 GDP” 这一术语：在国家账户中出现但从未在真实经济中流通的产出。在各个方面，人工智能的表现超出了预期，而市场就是人工智能。唯一的问题是……经济并不是这样的。显然，北达科他州的 GPU 集群所产生的产出，之前需要曼哈顿中城的 10000 名白领工人，这更像是一场经济大流行，而不是经济良药。货币流通速度停滞。以人为本的消费者经济，当时占 GDP 的 70%，萎缩。如果我们只是问机器在可自由支配商品上的支出有多少，或许我们会更早意识到这一点。（提示：是零。） 人工智能能力增强 → 公司需要更少的员工 → 白领裁员增加 → 裁员员工的消费减少 → 利润率压力驱动公司更多投资于人工智能 → 人工智能能力增强…… 这是一个没有自然制动机制的负反馈循环。人类智能被替代的螺旋。白领工人的赚钱能力（从理性角度看，他们的消费能力）受到结构性损害。他们的收入是 13 万亿美元抵押贷款市场的基石——迫使承销商重新评估优质抵押贷款是否仍然可靠。 连续 17 年缺乏真正的违约周期使私募股权市场膨胀，形成了假设年度经常性收入（ARR）将保持不变的 PE 支持的软件交易。2027 年中期因人工智能干扰引发的第一波违约挑战了这一假设。 如果这种干扰仅限于软件行业，那是可以管理的，但事实并非如此。到 2027 年底，它威胁到了所有基于中介的商业模式。许多通过解决人类摩擦而获利的公司相继倒闭。整个系统实际上是一系列相互关联的对白领生产力增长的押注。2027 年 11 月的崩溃只是加速了所有现有的负反馈循环。近一年来，我们一直在等待 “坏消息就是好消息” 的时刻。各国政府开始考虑各种提案，但公众对政府实施任何形式救助的能力的信心已经减弱。政策反应总是滞后于经济现实，但现在缺乏全面计划正威胁着加速通缩螺旋。如何开始 到 2025 年底，代理编码工具的能力将实现飞跃。 一名熟练的开发者使用 Claude Code 或 Codex，现在可以在短短几周内复制中型市场 SaaS 产品的核心功能。 虽然不完美且未能处理所有边缘案例，但这足以让一位审查 50 万美元年度续约的首席信息官问道：“如果我们自己构建呢？” 财政年度大多与日历年度重合，因此 2026 年的企业支出在 2025 年第四季度就已确定，当时 “代理 AI” 仍然是一个流行词。年中审查是采购团队第一次在充分理解这些系统实际功能的情况下做出决策。一些人看到他们的内部团队在几周内构建出能够复制六位数 SaaS 合同功能的原型。那个夏天，我们与一家财富 500 强公司的采购经理进行了交谈。他告诉我们关于预算谈判的事情。销售团队预计与去年相同的模式：5% 的年度价格上涨，标准的 “你的团队依赖我们” 的说辞。采购经理告诉他，他与 OpenAI 进行了谈判，让其 “前线部署的工程师” 使用 AI 工具完全取代供应商。最终，他们以 30% 的折扣续签了合同。他说这是一个不错的结果。对于像 Monday.com、Zapier 和 Asana 这样的 “SaaS 长尾” 公司来说，情况要糟得多。投资者已经做好准备，甚至期待长尾会受到严重打击。它们可能占典型企业软件堆栈支出的三分之一，但显然面临风险。然而，核心系统（日志系统）应该对干扰免疫。反身性在 ServiceNow 发布其 2026 年第三季度财报时变得更加明显。SERVICENOW 的新年度合同价值增长放缓至 14%（之前为 23%）；宣布裁员 15% 和 “结构效率计划”；股价下跌 18% | 彭博社，2026 年 10 月。SaaS 并没有 “死亡”。仍然存在对运行和支持本地构建的成本效益分析。但本地构建已成为一种选择，影响定价谈判。或许更重要的是，竞争格局发生了变化。AI 使得开发和发布新功能变得更加容易，从而消除了差异化。现有公司在与彼此以及不断涌现的挑战者之间陷入了无休止的价格战。这些挑战者因代理编码能力的飞跃而受到鼓舞，并且没有遗留成本结构需要保护，正在积极争夺市场份额。同样，直到这份财务报告发布，这些系统的相互关联性才得以充分认识。ServiceNow 销售办公室。当财富 500 强客户裁员 15% 时，他们取消了 15% 的许可证。这些由 AI 驱动的裁员，虽然改善了客户的利润率，却在机械上摧毁了 ServiceNow 自身的收入基础。销售工作流自动化的公司正受到更好的工作流自动化的冲击，而它们的反应是裁员，利用节省下来的资金来资助那些颠覆它们的技术。它们还能做什么？坐等死亡，甚至更慢？受到 AI 威胁的公司已成为 AI 最积极的采用者。事后看来，这似乎是显而易见的，但当时并非如此（至少对我来说不是）。历史上，颠覆的模式是，成熟公司抵制新技术，失去市场份额给灵活的进入者，慢慢走向灭亡。柯达、百视达、黑莓——这就是发生的事情。但 2026 年发生的事情有所不同；成熟公司并没有抵制，因为它们负担不起。随着股价暴跌 40-60%，董事会要求答案。受到 AI 威胁的公司只能做一件事：裁员，并将节省下来的资金再投资于 AI 工具，以在更低的成本下维持产出。每家公司的个体反应都是合理的。然而，集体结果却是灾难性的。每一分钱节省下来的人工成本都投入到 AI 能力中，使下一轮裁员成为可能。软件只是序幕。虽然投资者争论 SaaS 估值倍数是否已经触底，但他们忽视了反身性周期早已超出了软件行业。ServiceNow 裁员背后的逻辑适用于每一个拥有白领成本结构的公司。当摩擦降至零时，大型语言模型的使用将在 2027 年初成为默认选择。人们正在使用 AI 代理，但他们甚至不知道什么是 AI 代理，就像从未学习过 “云计算” 的人使用流媒体服务一样。他们将 AI 视为自动完成功能或拼写检查——只是他们手机现在做的事情。Qwen 的开源购物代理是 AI 处理消费者决策的催化剂。在几周内，每个主要的 AI 助手都集成了某种形式的代理商业功能。提炼模型意味着这些代理可以在手机和笔记本电脑上运行，而不仅仅是在云实例上，显著降低了推理的边际成本。对投资者来说，最令人不安的是，这些代理不会等待被查询。它们根据用户偏好在后台运行。商业不再是一系列离散的人类决策，而是一个持续的优化过程，为每个连接的消费者 24/7 运行。到 2027 年 3 月，平均美国用户每天将消耗 40 万个令牌——自 2026 年底以来增长了十倍。链条中的下一个环节开始断裂。中介。在过去的五十年里，美国经济在人的局限性之上建立了一个庞大的寻租层：事情需要时间，耐心耗尽，品牌熟悉度取代了勤奋，大多数人愿意接受糟糕的价格以避免多点击几次。数万亿美元的企业价值依赖于这些局限性的持续存在。一切都开始得很简单。智能代理消除了摩擦。订阅和会员在几个月的不活动后被动续订。试用期后，入门价格悄然翻倍。每一项都被重新定义为智能代理可以谈判的 “人质” 情况。整个订阅经济建立的指标——平均客户生命周期价值正在显著下降。消费者代理开始改变几乎每一笔消费者交易的方式。人类根本没有时间在购买一盒蛋白棒之前比较五个竞争平台的价格。但机器可以。旅行预订平台是早期受害者，因为它们是最简单的。到 2026 年第四季度，我们的代理将能够比任何平台更快、更便宜地组装完整的行程（航班、酒店、地面交通、忠诚度优化、预算限制、退款）。保险续保——其整个续保模型依赖于保单持有人的惰性——正在被彻底改革。每年重新比较您的保险覆盖范围的 AI 代理已经摧毁了 15-20% 的保险公司的被动续保保费。财务建议。报税。例行法律工作。任何最终价值主张为 “我会处理您觉得繁琐的复杂性” 的服务提供商都受到冲击，因为代理发现没有什么是繁琐的。即使是我们认为免受 “个人关系” 价值影响的领域也证明是脆弱的。在房地产行业，由于经纪人与消费者之间的信息不对称，买家几十年来一直容忍 5-6% 的佣金。一旦一个能够即时访问多个上市服务数据和数十年交易数据的 AI 代理能够立即复制这一知识库，整个行业就会崩溃。2027 年 3 月的一份卖方报告称之为 “代理间的暴力”。主要大都市地区的买方佣金中位数已从 2.5-3% 压缩到 1% 以下，越来越多的交易在没有任何人类经纪人参与的情况下完成。我们高估了 “个人关系” 的价值。人们所称的关系中的许多实际上不过是与友好面孔的摩擦。这只是中介颠覆的开始。成功的公司花费数十亿美元有效利用消费者行为和人类心理的怪癖，而这些怪癖已不再相关。优化价格和匹配的机器并不关心您最喜欢的应用程序、您在过去四年中习惯访问的网站，或精心设计的结账体验的吸引力。它们不会厌倦接受最简单的选项或默认选择 “我总是从这里订购”。这摧毁了一种特定类型的护城河：习惯性中介。DoorDash 就是一个典型例子。编码代理降低了启动配送应用程序的门槛。一位有能力的开发者可以在几周内部署一个功能竞争者，数十人这样做，将 90-95% 的配送费用转移给司机，从而吸引他们远离 DoorDash 和 Uber Eats。多应用仪表板允许零工工作者同时跟踪来自二十或三十个平台的订单，消除了现有企业所依赖的用户锁定。市场一夜之间分散，利润率被压缩到接近零。代理加速了颠覆的两个方面。它们创造了竞争者，然后使用它们。DoorDash 的护城河本质上是 “你饿了，你懒惰，这是你手机上的应用。” 而代理没有主屏幕。它检查 DoorDash、Uber Eats、餐厅自己的网站，以及二十个新的 “氛围编码” 替代品，以确保始终选择最低的价格和最快的配送。习惯性应用忠诚度，整个商业模式的基础，对机器来说根本不存在。这种略显讽刺的诗意或许是代理在整个故事中为即将被取代的白领工人做的唯一好事。当他们最终成为配送司机时，至少一半的收入不会流向 Uber 和 DoorDash。当然，随着自动驾驶汽车的普及，这种技术 “善意” 并没有持续太久。一旦代理控制交易，它们就开始寻找更大的回报（注：这指的是 AI 寻求更好的解决方案或优化，源于 “回形针最大化” 这一思想实验）。可以进行的价格比较和聚合是有限的。反复为用户节省金钱的最大方式（尤其是当代理开始相互交易时）是消除费用。在机器对机器的商业中，2-3% 的信用卡交易费用成为明确的目标。代理开始寻找比信用卡更快、更便宜的选项。大多数选择通过 Solana 或 Ethereum L2 使用稳定币，在那里结算几乎是即时的，交易成本以几分之一美分计算。万事达卡 2027 年第一季度：净收入同比增长 6%；购买增长同比放缓至 3.4%（上一季度：5.9%）；管理层提到 “代理驱动的价格优化” 和 “可选类别压力” | 彭博社，2027年4月29日。绕过交易费用的基于代理的商业对银行和单一发行信用卡业务构成更大风险，这些业务收取大部分 2-3% 的费用，并围绕商户补贴奖励计划建立了整个业务单元。美国运通受到重创：不断缩小的白领劳动力侵蚀了其客户基础，而基于代理的交换费用绕过削弱了其收入模型。Synchrony、Capital One 和 Discover 在接下来的几周内也下跌了超过 10%。它们的护城河建立在摩擦之上。而这种摩擦正在降至零。从行业风险到系统性风险在 2026 年，市场将 AI 的负面影响视为一个行业故事。软件和咨询受到重创，支付和其他收费业务岌岌可危，但整体经济似乎还不错。劳动力市场虽然疲软，但并未自由落体。共识是，创造性破坏是任何技术创新周期的一部分。会有局部的痛苦，但 AI 的整体净积极影响将超过任何负面影响。在我们 2027 年 1 月的宏观备忘录中，我们认为这种心态是有缺陷的。美国经济是一个白领服务经济。白领工人占就业的 50%，驱动约 75% 的可自由支配消费支出。AI 正在侵蚀的企业和工作并不在美国经济的边缘；它们就是美国经济本身。“技术创新摧毁工作，然后创造更多工作。” 这是当时最流行和最有说服力的反驳。它之所以流行和有说服力，是因为在过去两个世纪里它一直是正确的。即使我们无法想象未来的工作会是什么，它们肯定会到来。自动取款机降低了银行分支机构的运营成本，因此银行开设了更多分支机构，接下来的二十年中出纳员的数量增加。互联网颠覆了旅行社、黄页和实体零售，但它创造了全新的行业和工作。然而，每一份新工作仍然需要人类的干预。AI 现在是一种通用智能，不断改进人类本可以简单切换的东西。被取代的程序员无法简单地转向 “AI 管理”，因为 AI 已经能够处理这个角色。如今，AI 代理处理的研究和开发任务可能需要数周。指数增长已经超出了我们对可能性的理解，即使沃顿商学院的教授每年试图适应新的 S 曲线数据。 他们几乎编写了所有的代码。最强大的智能体在几乎所有方面都比几乎所有人类聪明得多。而且它们的成本正在不断降低。 人工智能创造了新的工作岗位。提示工程师、人工智能安全研究员、基础设施技术人员。人类仍然在这个循环中，协调或在最高层面进行指导。然而，人工智能创造的每一个新工作岗位都消除了数十个旧工作岗位。新工作的薪资仅是旧工作的一个小部分。 美国职位空缺和劳动力流动调查：职位空缺降至 550 万以下；失业与职位空缺比例上升至约 1.7，为 2020 年 8 月以来最高水平 | 彭博社，2026 年 10 月。尽管全年招聘疲软，但 2026 年 10 月的职位空缺和劳动力流动调查数据提供了一些更清晰的信息。职位空缺已降至 550 万以下，同比下降 15%。确实：随着生产力倡议的传播，软件、金融和咨询领域的职位发布骤降 | Indeed Hiring Lab，2026 年 11 月至 12 月。白领职位空缺大幅减少，而蓝领职位空缺（建筑、医疗保健、技术工种）则相对稳定。失去的工作是撰写备忘录（我们不知怎么的，仍在运营）、批准预算和维护中产阶级的润滑。然而，两个群体的实际工资增长在大部分时间里都是负的，并持续下降。股市对职位空缺和劳动力流动调查的关注程度低于对 GE Vernova 所有涡轮机产能已售罄至 2040 年的消息的关注，在负面宏观消息和积极的 AI 基础设施头条之间的拉锯中横盘整理。然而，债券市场（总是比股市更聪明，或者至少不那么浪漫）开始定价消费者受到的冲击。10 年期收益率在接下来的四个月内从 4.3% 降至 3.2%。尽管如此，整体失业率并没有剧烈飙升，其构成的微妙差异被一些人忽视。在正常的经济衰退中，根本原因最终会自行纠正。过度建设导致建筑放缓，进而导致利率下降，然后导致新的建设。过剩库存导致去库存，进而导致补库存。周期性机制本身包含了自我恢复的种子。但这一经济周期的根源并不是周期性的。人工智能变得越来越好且成本越来越低。公司裁员后利用节省下来的资金购买更多的 AI 能力，这使得它们能够裁掉更多员工。被裁员工的费用减少。向消费者销售商品的公司经历销售下降和竞争力减弱，并在 AI 上投入更多以保护利润率。人工智能变得越来越好且成本越来越低。一个没有自然刹车的反馈循环。直观的预期是，整体需求下降将减缓 AI 的发展。但这并没有发生，因为这不是一项巨额资本支出。这是运营成本的替代。一个曾经每年在员工身上花费 1 亿美元和 500 万美元在 AI 上的公司，现在在员工身上花费 7000 万美元，在 AI 上花费 2000 万美元。AI 投资增加了数倍，但这是在总运营成本下降的情况下发生的。每家公司的 AI 预算都在增长，而其总支出却在缩减。讽刺的是，即使它所破坏的经济开始恶化，AI 基础设施复合体仍然表现良好。英伟达仍在报告创纪录的收入。台积电的利用率仍保持在 95% 以上。超大规模云服务提供商每季度仍在数据中心资本支出上花费 1500 亿至 2000 亿美元。完全与这一趋势对齐的经济体，如台湾和韩国，远远超过其他地区。另一方面，印度则相反。该国的 IT 服务行业每年出口超过 2000 亿美元，成为印度经常账户顺差的最大贡献者，抵消了其持续的商品贸易赤字。整个模型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一小部分。然而，编码 AI 代理的边际成本已经降至基本上是电力成本。塔塔咨询服务、Infosys 和 Wipro 在 2027 年合同取消加速。随着支持印度外部账户的服务顺差蒸发，卢比在四个月内对美元贬值了 18%。到 2028 年第一季度，国际货币基金组织已开始与新德里进行 “初步讨论”。破坏性引擎每个季度都在变得更好，这意味着破坏每个季度都在加速。劳动市场没有固有的底线。在美国，我们不再问 AI 基础设施泡沫将如何破裂。我们问的是，当消费者被机器取代时，消费信贷经济将会发生什么。智能替代螺旋：到 2027 年，宏观经济故事将不再微妙。过去 12 个月间偶尔但明显的负面传导机制将变得显而易见。你不需要查看劳工统计局。只需参加一次朋友聚会。被取代的白领并没有坐以待毙。他们被降级了。许多人在服务行业和零工经济中找到了薪水更低的工作，这增加了这些领域的劳动力供应，也压低了那里的工资。我们的一个朋友在 2025 年是 Salesforce 的高级产品经理。她有一个职位、健康保险、401k 退休计划和 18 万美元的年薪。她在第三轮裁员中失去了工作。经过六个月的寻找，她开始为 Uber 开车。她的收入降至 4.5 万美元。关键不在于这个孤立的案例，而在于其二次效应。将这种动态乘以每个大城市的数十万工人。过度合格的劳动力涌入服务和零工经济，压低了已经挣扎的现有工人的工资。特定行业的破坏扩散到整个经济的工资压缩。 在以人为中心的剩余劳动力池之外，另一轮调整正在进行中。当自动配送和无人驾驶汽车渗透到零工经济时，第一波被取代的工人将被吸纳。 到 2027 年 2 月，仍在职的专业人士将会像他们可能是下一个被裁员的那样花钱。 他们加倍努力（在很大程度上得益于人工智能的帮助），只是为了避免被裁员；晋升或加薪的希望已经破灭。储蓄率略有上升，而消费依然疲软。最危险的部分是滞后效应。高收入者利用其高于平均水平的储蓄维持了两到三个季度的表面正常。直到问题成为现实经济中的旧闻，硬数据才确认了这一问题。随后，打破幻觉的数据出现了。美国初请失业金人数激增至 487,000，为 2020 年 4 月以来的最高水平；美国劳工部，2027 年第三季度。ADP 和 Equifax 确认，绝大多数新申请来自白领专业人士。标准普尔 500 指数在接下来的一周下跌了 6%。负面宏观经济因素开始在拉锯战中占据上风。在正常的经济衰退中，失业是普遍存在的。蓝领和白领工人的痛苦大致与他们的就业份额成正比。消费者的打击也是普遍的，并且会迅速在数据中显现，因为低收入工人的边际消费倾向更高。在这一周期中，失业集中在收入分配的前 10%。他们在总就业中占比较小，但在消费支出中占比却异常高。美国前 10% 的收入者占据了超过 50% 的所有消费支出。前 20% 则占约 65%。这些人购买住房、汽车、度假、餐厅餐饮、私立学校学费和房屋装修。他们构成了整个可自由支配消费经济的需求基础。当这些工人失去工作，或接受 50% 的薪资削减以换工作时，消费的影响相对于失业人数来说是巨大的。白领就业下降 2% 意味着可自由支配消费支出下降约 3-4%。与蓝领失业（通常会立即产生影响——你从工厂被裁员，消费在下周停止）不同，白领失业的影响是滞后的，但更深远，因为这些工人有储蓄缓冲，可以在行为变化生效之前维持几个月的消费。到 2027 年第二季度，经济将进入衰退。国家经济研究局（NBER）不会在几个月内正式设定开始日期（正如他们一贯做的那样），但数据是明确的——我们已经经历了两个连续季度的负实际 GDP 增长。但这还不是 “金融危机”……至少还没有。一连串相互关联的赌注。私人信贷从 2015 年的不到 1 万亿美元增长到 2026 年的超过 2.5 万亿美元。这部分资本被大量用于软件和技术交易，其中许多是对 SaaS 公司的杠杆收购，其估值假设持续的中双位数收入增长。这些假设将在 2026 年第一季度的首次智能代理编码演示和软件崩溃之间的某个时间崩溃，但账面估值似乎对它们已经崩溃的事实视而不见。许多上市的 SaaS 公司以 5-8 倍的 EBITDA 出售，而私募支持的软件公司仍然在其资产负债表上以反映不再存在的收购估值的倍数进行估值。管理者逐渐降低估值：100 美分，92 美分，85 美分，而所有上市的可比公司都表示它们的价值仅为 50 美分。穆迪将来自 14 家发行人的 180 亿美元私募软件债务下调评级，理由是 “来自人工智能驱动的竞争性破坏的长期收入逆风”；这是自 2015 年能源行业以来最大的单一行业行动 | 穆迪投资者服务，2027 年 4 月。降级后每个人看到的情况。行业老兵在 2015 年能源评级下调后已经看到了剧本。软件支持的贷款在 2027 年第三季度开始违约。私募股权投资组合中的信息服务和咨询公司紧随其后。几笔涉及知名 SaaS 公司的数十亿美元的杠杆收购进入重组程序。Zendesk 就是一个有力的证据。Zendesk 因人工智能驱动的客户服务自动化侵蚀年度经常性收入而未能遵守债务契约；50 亿美元的直接贷款设施估值为 58 美分；创纪录的私募信贷软件违约 | 金融时报，2027 年 9 月。2022 年，Hellman & Friedman 和 Permira 以 102 亿美元将 Zendesk 私有化。债务包包括 50 亿美元的直接贷款，这是基于年度经常性收入的历史上最大的贷款设施，由黑石集团主导，阿波罗、蓝猫和 HPS 参与贷款联合体。该贷款明确建立在 Zendesk 的年度经常性收入将保持不变的假设上。这种杠杆计算约为 25 倍 EBITDA，仅在持续收入增长的假设下才有意义。到 2027 年中期，这种假设不再可持续。人工智能代理已经自主处理客户服务近一年。Zendesk 定义的类别（工单、路由、管理人类支持互动）已被能够在不生成工单的情况下解决问题的系统所取代。贷款所依据的年度经常性收入不再是经常性的；它只是尚未损失的收入。基于年度经常性收入的历史上最大贷款成为历史上最大的私募信贷软件违约。每个贷款部门立即问同样的问题：还有谁有伪装成周期性逆风的长期逆风？但共识至少在最初是正确的：这应该是可以容忍的。私人贷款并不是 2008 年的银行业。整个结构明确设计为避免强制抛售。这些是封闭式工具，资本被锁定。有限合伙人承诺七到十年。没有存款人会撤资，没有回购配额会被召回。管理者可以保留受损资产，慢慢处理，并等待恢复。痛苦，但可控。这个系统旨在弯曲，而不是断裂。黑石、KKR 和阿波罗的高管引用软件风险占资产的 7-13%。可控。金融推特上的每份卖方报告和信用账户都说同样的话：私人贷款拥有永久资本。他们可以吸收那些本会摧毁杠杆银行的损失。永久资本。这个短语出现在每次财报电话会议和投资者信函中，旨在安抚市场。它成为了一种口头禅。像大多数口头禅一样，没有人关注细节。实际上，情况是这样的… 在过去十年中，大型另类资产管理公司收购了人寿保险公司，并将其转变为融资工具。阿波罗收购了雅典娜。布鲁克菲尔德收购了美国公平。KKR 收购了全球大西洋。这个逻辑非常巧妙：年金存款提供了一个稳定的长期负债基础。管理者将这些存款投资于他们自己发起的私人信贷，从中赚取两次费用——在保险方面赚取利差，在资产管理方面收取管理费。这是一个费用不断循环的永动机，只有在一个条件下运作良好。 私人信贷必须是一项有价值的资产。 损失冲击了为持有流动性差资产而建立的资产负债表，这些资产负债表是针对长期负债的。 应该使系统具有韧性的 “永久资本” 并不是一个抽象的、耐心的机构资金池和承担专业风险的复杂投资者。它是美国家庭的储蓄，即 “主流社会”，以年金的形式结构化，投资于同一批现在违约的私人支持的软件和技术资产。不可避免的锁定资本是人寿保险保单持有者的资金，其规则有所不同。保险监管机构比银行系统更宽松，甚至有些自满，但这是一个警钟。他们对私人信贷在寿险公司中的集中感到不安，现在开始降低这些资产的风险资本计算因素。这迫使保险公司要么增加资本，要么出售资产，而在已经停滞的市场中，这两者都无法以有吸引力的条件进行。纽约和爱荷华州的监管机构计划收紧人寿保险公司持有的某些私人评级信贷的资本处理；国家保险监督协会的指导方针预计将提高风险资本因素，并引发证券估值办公室的进一步审查 | 路透社，2027 年 11 月。当穆迪将雅典娜的财务实力评级列入负面观察时，阿波罗的股票在两个交易日内下跌了 22%。布鲁克菲尔德、KKR 等公司也随之而来。情况变得更加复杂。这些公司不仅创造了他们的保险永动机，还构建了一个复杂的离岸结构，旨在通过监管套利最大化回报。美国保险公司发行年金，然后将风险转移到其附属的百慕大或开曼再保险公司——利用更灵活的法规，允许在同一资产上持有更少的资本。这些子公司通过离岸特殊目的实体外部筹集资金，这是一种新的对手方层级，与保险公司共同投资于来自母公司资产管理部门的同一私人信贷。评级机构（其中一些本身由私募股权公司拥有）并不是透明度的典范（这让几乎所有人都感到惊讶）。与不同资产负债表相连的不同公司的复杂网络令人震惊地不透明。当基础贷款违约时，谁真正承担损失的问题在实时背景下是无法回答的。2027 年 11 月的崩盘标志着人们对潜在普通周期性衰退的看法转变为更令人不安的东西。美联储主席凯文·沃什在 11 月的联邦公开市场委员会紧急会议上提到，“一系列相互关联的对白领生产力增长的押注”。你看，造成危机的从来不是损失本身，而是对损失的认知。而且在金融领域还有一个更大、更重要的领域，我们对这种认知越来越感到担忧。抵押贷款问题 旧金山 Zillow 房价指数同比下降 11%，西雅图下降 9%，奥斯丁下降 8%；房利美警告技术/金融就业超过 40% 的邮政编码早期违约率上升 | Zillow / 房利美，2028 年 6 月 本月，旧金山 Zillow 房价指数同比下降 11%，西雅图下降 9%，奥斯丁下降 8%。这并不是唯一令人担忧的头条新闻。上个月，房利美警告称，在大额贷款集中度高的邮政编码区域，早期违约率上升——这些地区的借款人信用评分通常在 780 以上，常被认为是 “不可打破” 的。 美国的住宅抵押贷款市场大约为 13 万亿美元。抵押贷款承销的基本假设是，借款人在贷款期间将保持大致相同的收入水平。对于大多数抵押贷款而言，这个期限是三十年。白领就业危机威胁到了这一假设，因为收入预期不断变化。我们现在不得不问一个三年前看起来荒谬的问题——优质抵押贷款仍然是优质资产吗？美国历史上的每一次抵押贷款危机都是由三种因素驱动的：过度投机（向那些无法负担住房的人放贷，例如 2008 年）、利率冲击（利率上升使可调利率抵押贷款变得无法承受，例如 1980 年代初）或局部经济冲击（单一地区单一行业的崩溃，例如 1980 年代的德克萨斯州石油行业或 2009 年的密歇根州汽车行业）。这些情景都不适用。所讨论的借款人并不是次级借款人。他们的 FICO 评分为 780。他们支付了 20% 的首付款。在贷款发放时，他们有良好的信用记录、稳定的就业记录和经过验证的收入证明。他们被认为是金融系统中每个风险模型所认为的信用质量基石。2008 年，放贷从一开始就是糟糕的。2028 年，放贷从一开始是好的。只是世界……在贷款发放后发生了变化。人们借钱去赌博一个他们再也无法相信的未来。在 2027 年，我们看到了隐藏压力的早期迹象：房屋净值信贷额度的提取、401(k) 的提取，以及信用卡债务的激增，而抵押贷款支付仍然按计划进行。随着失业、招聘冻结和奖金削减，这些高质量家庭的债务收入比翻了一番。他们仍然可以支付抵押贷款，但前提是停止所有可自由支配的支出，耗尽储蓄，并推迟任何房屋维护或改善。他们的抵押贷款在技术上并没有违约，但距离灾难只有一步之遥，而人工智能能力的轨迹表明，这一冲击即将到来。然后我们看到旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀的违约率激增，尽管全国平均水平仍在历史正常范围内。我们现在处于最严重的阶段。当边际买家健康时，房价下跌是可以管理的。在这里，边际买家面临着相同的收入损失。尽管担忧加剧，但我们尚未进入全面的抵押贷款危机。违约率上升，但仍远低于 2008 年的水平。真正的威胁是趋势。智能替代螺旋现在有两个金融助推器加速实际经济的衰退：劳动力替代、抵押贷款担忧和私募股权市场动荡。这三种因素相互强化。传统的政策工具（降息、量化宽松）可以解决金融引擎的问题，但无法解决实际经济引擎的问题，因为实际经济引擎并不是由紧缩的金融条件驱动的。它是由人工智能使人类智慧不再稀缺和贬值所驱动的。你可以将利率降至零，购买市场上所有的抵押贷款支持证券和违约的软件杠杆收购债务……这并不能改变一个事实，即一个 Claude AI 代理可以以每月 200 美元的价格完成一名年薪 18 万美元的产品经理的工作。如果这些担忧变为现实，抵押贷款市场将在今年下半年崩溃。在这种情况下，我们预计当前的股市下跌最终将与全球金融危机相媲美（峰值到谷底下降 57%）。这将使标准普尔 500 指数降至约 3500 点——这是自 2022 年 11 月 ChatGPT 时刻前一个月以来未曾见过的水平。显然，支撑 13 万亿美元住宅抵押贷款市场的收入假设已经受到结构性损害。尚不清楚的是，政策是否能在抵押贷款市场完全吸收这一含义之前进行干预。我们抱有希望，但不能否认担忧的理由。第一个负反馈循环发生在实际经济中：人工智能能力的提高导致工资支出减少，进而导致消费疲软、利润率收紧，以及公司购买更多能力，进一步增强能力。然后它转向金融部门：收入受损影响抵押贷款，银行损失收紧信贷，财富效应崩溃，反馈循环加速。这两个方面都因政府的政策反应不足而加剧，政府显得相当困惑。这个系统并不是为这种类型的危机而设计的。联邦政府的收入基础本质上是对人类时间的税收。人们工作，公司支付，政府抽成。在正常年份，个人所得税和工资税构成财政收入的支柱。截至今年第一季度，联邦财政收入比国会预算办公室的基线预测低 12%。工资税收入下降是因为就业人数减少，且工资水平未能恢复。所得税收入下降是因为收入水平结构性降低。生产力正在飙升，但收益流向资本和计算能力，而不是劳动。劳动在 GDP 中的份额从 1974 年的 64% 下降到 2024 年的 56%，这是一个缓慢的下降，持续了四十年，受到全球化、自动化和工人谈判能力持续削弱的驱动。在过去四年中，随着人工智能开始呈指数增长，这一份额已降至 46%。创纪录的急剧下降。产出仍然存在。但它不再通过家庭流向企业，也就是说，它不再通过国税局流动。循环正在崩溃，政府预计会介入以修复它。与每次衰退一样，支出上升而收入下降。但这一次，区别在于支出压力不是周期性的。自动稳定器是为临时失业而设计的，而不是结构性替代。该系统支付的福利假设工人将被重新融入。许多人不会，至少不会以接近恢复的工资水平。疫情期间，政府自由接受了 15% 的赤字，但当时被视为临时的。今天需要政府支持的人并不是因为会恢复的疫情而受苦。他们是被不断改进的技术所取代。政府需要在收取更少税收的同时向家庭转移更多资金。美国不会违约。它印钞以支出，并以相同的货币偿还借款人。但这种压力已经在其他地方显现。市政债券在年初至今的表现中显示出令人担忧的分歧迹象。没有所得税的州表现相对良好，但依赖所得税的州（主要是蓝州）发行的普通义务市政债券开始反映出一些违约风险。政客们迅速意识到这一点，关于谁应该获得救助的辩论沿着党派分歧展开。值得称道的是，政府早期认识到危机的结构性特征，并开始考虑一项两党提案，他们称之为 “过渡经济法案”：为被取代工人提供直接转移支付的框架，通过赤字支出和拟议的人工智能推理计算税的组合进行资助。桌面上最激进的提案更进一步。“共享人工智能繁荣法案” 将对智能基础设施本身的收益建立公共利益索赔，介于主权财富基金和人工智能生成产出的特许权使用费之间，分红用于资助家庭转移支付。私营部门的游说者在媒体上发出了许多警告，关于滑坡的风险。讨论背后的政治显然是可预测的，因耸人听闻和对抗而加剧。右翼将转移支付和再分配视为马克思主义，并警告说，税收计算将把领先地位拱手让给中国。左翼则警告说，借助现有企业起草的税收将成为另一种形式的监管捕获。财政鹰派指出不可持续的赤字。鸽派则引用全球金融危机后过早的紧缩措施作为警告。随着今年总统选举的临近，这些分歧只会加剧。当政客们争吵时，社会结构的解体速度快于立法过程。“占领硅谷” 运动是更广泛不满的象征。上个月，抗议者封锁了 Anthropic 和 OpenAI 位于旧金山的办公室入口，持续了三周。他们的人数在增加，媒体对抗议活动的报道超过了引发抗议的失业数字。很难想象公众会像在全球金融危机后那样痛恨任何人，但人工智能实验室正试图打破这一记录。从公众的角度来看，理由是令人信服的。他们的创始人和早期投资者积累财富的速度甚至让 “镀金时代” 显得温和。生产力繁荣的收益几乎完全流向了计算能力的拥有者和运营实验室的股东，使美国的不平等达到了前所未有的水平。每个人都有自己的恶棍，但真正的恶棍是时间。人工智能能力的发展速度超过了机构的适应速度。政策反应的速度是意识形态的速度，而不是现实的速度。如果政府不迅速就问题达成共识，反馈循环将为他们书写下一个章节。智能的溢价正在消退在现代经济历史中，人类智慧一直是稀缺的投入。资本是丰富的（或至少是可复制的）。自然资源是有限的，但可以替代。技术进步的速度足够慢，以便人类能够适应。智慧——分析、决策、创造、说服和协调的能力——是唯一无法大规模复制的东西。人类智慧因其稀缺性而获得固有的溢价。我们经济中的每个机构，从劳动市场到抵押贷款市场再到税法，都是为这个假设的世界而设计的。我们正在经历这一溢价的消退。机器智能现在是人类智能在越来越多任务上的合格且快速改善的替代品。经过数十年优化的金融系统正在重新定价。这个重新定价过程是痛苦的、无序的，远未完成。但重新定价并不是崩溃。经济可以找到新的平衡。达到这一点是人类唯一能完成的少数任务之一。我们需要做到这一点。历史上第一次，经济中最具生产力的资产创造的工作岗位更少，而不是更多。没有任何框架有效，因为它们都不是为稀缺投入变得丰富的世界而设计的。因此，我们必须建立新的框架。唯一重要的问题是我们是否能及时建立它们。但你现在读到的不是 2028 年 6 月。你现在读的是 2026 年 2 月。标准普尔 500 指数接近历史最高点。负反馈循环甚至还没有开始。我们相信其中一些情景不会实现。我们同样相信机器智能将继续加速。人类智慧的溢价将缩小。作为投资者，我们仍然有时间评估我们的投资组合中有多少是建立在不会持续到本十年末的假设之上的。作为一个社会，我们仍然有时间采取主动行动。金丝雀仍然活着。（注：金丝雀是一个隐喻。在过去，矿工会将金丝雀带入矿井。金丝雀对有毒气体非常敏感，它们的死亡表明矿井中的危险气体已达到致命浓度，矿工们需要立即撤离。作者的意思是，尽管文章中描述的 “智能危机” 风险确实存在（就像矿井中存在甲烷气体一样），但警告的 “金丝雀” 仍然活着。也就是说，读者在 2026 年 2 月阅读这篇文章是幸运的；危机尚未达到不可逆转的地步，我们仍然有时间和机会采取行动以避免最坏的后果。这句话呼应了前一段：“我们仍然有时间主动应对”，传达了一种紧迫的警告而非绝望的信息：警报已经响起，但机会窗口尚未关闭。）