[翻译]2028全球智能危机
Gemini 3.1导读
这是一份对该宏观备忘录的结构梳理、观念总结及深度批评。
结构梳理：多米诺骨牌式的递进
这篇文章的结构呈现出典型的“抽丝剥茧”式的递进逻辑，从微观的技术突破，一步步推演至宏观经济与金融系统的全面崩塌。
序言与开篇定下了反直觉的基调，提出核心假设：AI的成功恰恰是经济的利空。
随后的“危机缘起”与“摩擦归零”呈现并列与递进关系。这两部分共同构成了微观层面的冲击。“危机缘起”探讨企业端的软件服务如何被内部AI反噬，“摩擦归零”则剖析消费端的中介模式如何因AI消除交易摩擦而瓦解。
接下来的“局部风险演变为系统风险”与“智能替代螺旋”是逻辑的深化，将微观冲击传导至宏观基本面。作者在此详细论述了高收入白领失业如何引发消费断崖式下跌，并形成无法自拔的负反馈循环。
“相关赌局的连环套”与“与时间赛跑”将推演推向高潮，属于深度的因果延展。探讨实体经济的衰退如何精准引爆私募信贷、房贷等金融基石，以及政府税收枯竭后的政策失灵与社会撕裂。
最后的“智能溢价的消亡”则是全局总结。文章在此将问题上升到人类智能不再稀缺的经济学高度，并完成时空转换，呼应开头，向2026年的读者发出防患于未然的警告。
核心观念总结
整篇文章的核心观念聚焦于一个根本性矛盾：现代以消费为驱动的经济体系，其基石在于人类通过出卖智力劳动换取报酬并进行消费；而通用人工智能的极低边际成本，正在系统性地摧毁这块基石。
作者指出，现代金融与商业体系中，无论是软件的按人头订阅、中介的通道抽成，还是高达十数万亿美元的房贷和私募信贷，底层逻辑都建立在同一个假设上：人类智能具有稀缺性，且白领阶层能持续获得高收入溢价。
一旦AI以极低的成本包揽了分析、决策和执行工作，这个假设就彻底破产。企业为了维持利润，会陷入“裁员节省资金、购买更强AI、总需求进一步下降、继续裁员买AI”的死亡螺旋。最终，尽管社会总生产力极大提升，但财富只流向算力所有者，劳动力失去消费能力，导致依赖持续现金流的庞大金融系统因失去底层支撑而坍塌。
深度批评
从宏观推演的角度来看，这篇思想实验既有极强的现实穿透力，也存在特定的逻辑盲区。
文章的深刻之处在于精准击中了现代服务业的软肋。它毫不留情地指出，许多百亿美元企业的护城河仅仅是人类的懒惰、信息不对称和操作摩擦。同时，它对金融市场盲目乐观的惯性思维进行了有力的嘲讽，揭示了白领阶层作为消费主力的脆弱性。这种对左尾风险的推演，打破了“技术进步必然自动创造同等数量新岗位”的教条主义，警示了结构性失业与周期性失业的本质区别。
然而，该推演也具有明显的局限性。
首先，它在很大程度上忽略了杰文斯悖论。经济史表明，当某项资源的利用效率大幅提高、成本骤降时，往往会激发之前受制于成本而被压抑的海量新需求。软件开发和事务处理成本归零，可能会催生出数量呈指数级增长的新型企业和应用场景。
其次，文章假设人类的消费欲望和商业形态是静态的。如果基础服务和认知劳动的成本趋近于零，人类经济很可能会向情感价值、深度的线下实体体验或目前根本无法想象的新领域大规模转移，从而创造出全新的经济生态。
最后，推演对物理世界的硬性约束着墨不足。能源供给、芯片制造的物理极限以及数据中心的建设周期，并非可以无限无摩擦扩展。这些现实世界的瓶颈，很可能在“智能替代螺旋”彻底摧毁经济之前，就强制限制了AI的扩张速度，给人类社会留下喘息与调整的窗口。
来自未来的金融史思想实验
序言
假如我们看好AI的观点一直应验，但这其实是个利空呢？
以下只是场景推演，绝非预测。这不是空头爽文，也不是AI末日论者的同人小说。唯一目的是探讨一个鲜少有人关注的假设。朋友Alap Shah抛出这个问题，我们共同探讨寻得答案。我们写了这篇，他写了另外两篇。
希望读完这篇，大家能在AI让经济愈发诡异时，更好应对潜在的左尾风险。
这是CitriniResearch 2028年6月的宏观备忘录，详述了全球智能危机的演变与余波。
宏观备忘录：智能泛滥的后果
2026年2月22日 2028年6月30日
今早失业率公布，高达10.2%，超出预期0.3%。市场闻讯大跌2%，标普指数自2026年10月高点以来的累计跌幅已达38%。
交易员早麻木了。半年前，这数据绝对会触发熔断。
仅仅两年，经济就从“风险可控”、“局限于特定行业”变成了大家完全不认识的模样。本季度的备忘录，我们将尝试重构危机前的经济演变过程，做个复盘。
狂热曾触手可及。2026年10月，标普500逼近8000点，纳斯达克突破3万点。2026年初，人类遭到淘汰引发首波裁员潮，效果也正如预期：利润率扩张，盈利超预期，股市大涨。创纪录的企业利润又全砸进了AI算力。
宏观数据依然亮眼。名义GDP连连交出中高单位数年化增长的答卷。生产力大爆发。无需睡觉、请病假或医保的AI智能体，推动每小时实际产出创下上世纪50年代以来的最高增速。
劳动力成本消失，算力所有者财富暴涨。同时，实际工资增速崩盘。尽管政府屡次夸耀生产力创纪录，白领依然丢了饭碗，被迫转行拿低薪。
消费者经济开始出现裂痕，“幽灵GDP”一词在经济评论员中流行开来：产出计入了国民账户，却从未在实体经济中流通。
AI方方面面都在超越预期，市场就是AI。唯一的问题是，经济并非如此。
大家早该明白，北达科他州的一个GPU集群取代曼哈顿中城一万名白领的产出，与其说是经济灵丹，不如说是经济瘟疫。货币乘数彻底趴下。曾占GDP七成的以人为本的消费经济萎缩。要是我们早点问问机器在非必需品上花多少钱，可能早就弄明白了。（提示：零）
AI能力提升，企业裁员，白领失业增加，失业者消费减少，利润受压迫使企业加大AI投资，AI能力再次提升……
这是一个没有刹车的负反馈循环。一场人类智能替代螺旋。白领盈利能力受损，自然也削减开支。他们的收入曾是13万亿美元抵押贷款市场的基石，如今承销商不得不重新评估优质抵押贷款是否还靠谱。
17年没有经历过真正的违约周期，私募市场充斥着PE支持的软件交易，前提是假设年度经常性收入（ARR）会一直持续。2027年中期，AI颠覆引发首波违约潮，打破了这一假设。
如果冲击仅限于软件行业，还算可控。然而到了2027年底，所有依赖中介的商业模式都危在旦夕。大批靠在人类交易中抽水赚钱的公司灰飞烟灭。
整个系统原来只是押注白领生产力增长的一长串相关赌局。2027年11月的崩盘，不过是加速了早已存在的负反馈循环。
我们盼着“坏消息就是好消息”盼了快一年。政府开始考虑提案，但公众早就不信政府能有什么作为。政策反应总是滞后于经济现实，缺乏全面计划更可能加速通缩螺旋。
危机缘起
2025年底，智能体编程工具能力突飞猛进。
一个熟练开发者，借助Claude Code或Codex，几周就能复刻中型SaaS产品的核心功能。虽不完美，也未必能处理所有边缘情况，但足以让审核50万美元年费的首席信息官开始嘀咕：“要不咱们自己开发？”
财年多与自然年一致，2026年企业支出预算在2025年第四季度就定好了。那时“智能体AI”还只是个流行语。到了年中审查，采购团队才真正看清这些系统的实力。有些团队甚至眼看着内部员工几周就弄出原型，足以替代六位数的SaaS合同。
那年夏天，我们和一位财富500强采购经理聊天，听他讲了一场预算谈判。销售原本打算故技重施：每年提价5%，再讲一套“你们离不开我们”的话术。采购经理直接反客为主，说正跟OpenAI谈，打算用他们的AI工具彻底替换供应商。最后续约打了七折。经理觉得这结果不错。相比之下，Monday.com、Zapier和Asana等“长尾SaaS”惨多了。
投资者早有准备，甚至期盼长尾市场遭到重创。它们虽占企业软件支出的三分之一，但风险显而易见。然而，记录系统（systems of record）本该稳如泰山。
直到ServiceNow发布2026年第三季度财报，反身性机制才彻底暴露。
“ServiceNow净新增年度合同价值增速从23%放缓至14%；宣布裁员15%并启动‘结构效率计划’；股价暴跌18%（彭博社，2026年10月）”
SaaS没死。内部开发和维护仍需衡量成本收益。但这好歹是个选项，自然成了压价筹码。更重要的是，竞争格局变了。AI让开发新功能变得容易，差异化随之消失。老牌企业为了抢客户只能大打价格战，既要跟同行卷，还得对付冒头的新兴挑战者。这些新秀得益于智能体编程，又没有历史包袱，抢占市场极其凶猛。
直到这份财报发布，大家才意识到这些系统错综复杂的联系。ServiceNow按人头卖席位。财富500强客户裁员15%，就会取消15%的许可证。当初帮客户提高利润率的AI裁员潮，反过来机械地摧毁了ServiceNow自己的收入基础。
这家卖工作流自动化的公司，正被更好的工作流自动化颠覆。它的应对之策却是裁员，再把省下的钱投给颠覆自己的技术。
不然呢？等死吗？受AI威胁最深的公司，反而成了AI最激进的采用者。
事后看理所当然，当时对多数人却并非如此。历史经验表明，老牌企业总是抗拒新技术，最后被灵活的新秀抢走市场，慢慢死去。比如柯达、百视达、黑莓。但2026年不同，老牌企业不抗拒，是因为抗拒不起。
股价暴跌，董事会施压，受AI威胁的公司别无选择：裁员，把省下的钱买AI工具，用更低的成本维持产出。
公司的应对很理性，但集体结果却是灾难。裁员省下的每一分钱，都变成了更强的AI能力，为下一轮裁员铺路。
软件只是开胃菜。投资者还在争论SaaS估值是否触底时，压根没发现反身性循环已经蔓延出软件行业。ServiceNow裁员的逻辑，同样适用于所有白领成本高昂的企业。
摩擦归零
到了2027年初，使用大语言模型成了家常便饭。连不懂AI智能体为何物的人也在用，就像没听过“云计算”的人照样看流媒体。大家把它当成了自动补全或拼写检查，纯粹是手机自带功能罢了。
Qwen开源的购物智能体成了AI接管消费决策的催化剂。几周内，主流AI助手都集成了电商功能。模型经过蒸馏，在手机和笔记本上就能跑，边际推理成本大幅下降。
真正该让投资者不安的是，这些智能体根本不等人发号施令。它们根据用户偏好在后台默默运行。商业不再是人类一次次的孤立决策，而是变成了全天候无休的持续优化过程。到2027年3月，美国普通人每天消耗40万个token，是2026年底的10倍。
链条上的下一环摇摇欲坠。
中介。
过去五十年，美国经济在人类的局限性上建起了一层庞大的寻租阶层：办事费时间、人没耐心、靠品牌熟悉度代替尽职调查、宁愿吃亏也不愿多点几下鼠标。数万亿美元的企业价值全靠这些局限性撑着。
一开始很简单。智能体消除了摩擦。
几个月不用还自动续费的订阅，试用期后偷偷翻倍的诱导定价。这些曾绑架用户的套路，如今智能体都能出面交涉。整个订阅经济赖以生存的核心指标，即平均客户生命周期价值，显著下降。
消费者智能体开始重塑几乎所有消费交易。
人类没空为了买盒蛋白棒，去五个平台比价。机器有。
旅游预订平台首当其冲，因为最简单。到2026年第四季度，智能体不仅能搞定全部行程，而且速度更快，成本更低，完爆任何平台。
靠保户懒得动弹赚钱的保险续保业务遭到颠覆。智能体每年自动比价换保，直接打掉保险公司靠被动续保赚的15-20%保费。
财务顾问、税务申报、日常法务。任何靠“帮人搞定繁琐破事”赚钱的行当，全遭降维打击，因为智能体压根不知道什么叫繁琐。
连我们以为靠“人情世故”护体的领域也不堪一击。比如房地产。几十年来，买家忍受5-6%的佣金，全因买卖双方信息不对称。如今，拥有房源数据和几十年交易记录的AI智能体瞬间填平鸿沟，中介生意彻底凉凉。大城市买方佣金中位数被压缩到不足1%，越来越多交易连买方真人中介都省了。
我们高估了“人际关系”的价值。原来很多所谓的交情，只是披着友善外衣的摩擦成本。
这不过是中介阶层崩溃的开始。成功企业曾斥巨资研究并利用的消费行为和心理怪癖，如今全成了废纸。
机器只在乎价格和匹配度。它们不管你最爱哪个应用，不在乎你这四年习惯打开哪个网站，也免疫任何精心设计的结账体验。它们不会累到随便选个最省事的，或者默认“老规矩”。
这摧毁了一种特定的护城河：习惯性中介。
DoorDash就是典型。
编程智能体打爆了外卖应用的技术门槛。熟练开发者几周就能上线一个能用的竞品，一时间冒出几十个，把绝大部分配送费全给司机，硬生生从巨头手里抢人。多平台接单仪表盘让骑手能同时盯二三十个平台的单子，打破了巨头赖以生存的垄断。市场一夜间碎片化，利润空间被挤压殆尽。
智能体在供需两端加速了这场毁灭。它们催生了竞争对手，反过来又利用这些对手。DoorDash的护城河其实就是“你饿了，你懒，这应用就在你主屏幕上”。但智能体没有主屏幕。它会同时查DoorDash、Uber Eats、餐厅官网，外加二十个新兴替代品，次次挑最便宜、最快的。
商业模式赖以生存的应用忠诚度，对机器来说根本不存在。这倒有种诡异的诗意：在这场风暴中，这大概是智能体唯一一次帮了那些即将失业的白领的忙。等他们去送外卖时，至少一半收入不用再交给Uber和DoorDash了。当然，技术的这点恩惠也没撑多久，自动驾驶汽车很快就满地跑了。
智能体一旦掌控交易，就开始寻找更大的猎物。
比价和聚合总有尽头。帮用户省钱的最佳途径，尤其在机器间交易时，就是免除手续费。在机器对机器的商业模式中，2-3%的信用卡交换费成了明显的活靶子。
智能体开始寻找比信用卡更快、更便宜的支付方式。大多看中了Solana或以太坊L2上的稳定币，结算几乎瞬间完成，交易成本不到一分钱。
万事达卡2027年第一季度财报成了一条不归路。管理层指出“智能体主导的价格优化”让非必需消费品类承压。智能体商务从产品故事变成了底层逻辑故事。次日万事达卡大跌9%。Visa也跌了，但因在稳定币基础设施上布局更好，跌幅随之收窄。
智能体绕开交换费，对以信用卡为主的银行和单一业务发卡机构构成了巨大威胁。这些机构拿了2-3%费用的大头，还靠商家补贴建起了庞大的奖励积分业务。
美国运通受创最深；白领裁员掏空了它的客户群，智能体绕开交换费又掏空了它的收入模式，双重打击。随后几周，Synchrony、Capital One和Discover的跌幅也都超过了10%。
它们的护城河本就建在摩擦之上。而摩擦即将归零。
局部风险演变为系统风险
整个2026年，市场都把AI的负面影响当成行业故事。软件和咨询遭到重创，支付等过路费模式摇摇欲坠，但整体经济似乎还挺好。劳动力市场虽在走弱，但也没崩盘。大家普遍认为，创造性破坏是技术创新周期的常态。局部阵痛免不了，但AI带来的整体收益绝对大于负面影响。
我们2027年1月的宏观备忘录就指出，这种想法大错特错。美国经济是白领服务型经济。白领占就业人口的50%，贡献了约75%的非必需消费支出。被AI吞噬的企业和岗位，根本不是美国经济的边缘地带，它们就是美国经济本身。
“技术创新毁灭工作，又创造更多工作”。这论调当时最火，也最能唬人，毕竟两百年来一直如此。即便我们想象不出未来会有什么新工作，但它们肯定会出现。
ATM让银行网点成本降低，银行于是开了更多网点，柜员就业人数在接下来的二十年里反而上升了。互联网颠覆了旅行社、黄页、实体零售，却又催生了全新行业，创造了新岗位。
然而，以前每一个新岗位，都需要人来做。
如今的AI是通用智能，人类刚想转行干点啥，它已经抢先一步进化了。失业程序员没法转型做“AI管理”，因为AI自己就能管。
现在，AI智能体能包办长达数周的研发任务。尽管商学院教授每年都试图用新的S曲线套数据，但指数级增长早就把我们对可能性的认知碾得粉碎。
它们写了几乎所有代码。顶尖模型在几乎所有领域都比几乎所有人类聪明得多。而且，它们越来越便宜。
AI确实创造了新工作：提示词工程师、AI安全研究员、基建技术员。人类还留在大局中，做最高层协调或把控品味。但AI每创造一个新岗位，就会淘汰几十个旧岗位。而且新岗位的薪水跟以前比差远了。
全年招聘率都很疲软，但2026年10月的JOLTS数据给出了确凿证据。职位空缺跌破550万，同比降15%。随着生产力计划蔓延，软件、金融、咨询行业职位空缺骤降。
白领职位空缺崩盘，蓝领还算稳。流失的都是那些写备忘录、批预算、维持经济中层运转的岗位。这俩群体的实际工资增速大半年来全是负的，而且还在跌。
股市对JOLTS数据依然漠不关心，反倒更在意通用电气Vernova的涡轮机产能已经排到2040年这类消息。市场在宏观利空和AI基建利好之间来回拉扯，横盘震荡。
债市向来比股市清醒，开始对消费冲击定价。10年期国债收益率在接下来的四个月里从4.3%跌至3.2%。尽管整体失业率没爆炸，但很多人还是没看懂结构性变化的微妙之处。
普通衰退，起因最终会自我修复。过度建设导致建筑业放缓，进而促使利率下降，再次刺激建设。库存过剩引发清库存，随后又会补库存。周期机制自带复苏的种子。
但这次危机的起因根本不是周期性的。
AI又好又便宜。公司裁员，省下的钱买更多AI，然后裁更多人。失业的人不花钱。卖东西给消费者的公司东西卖不动，越来越虚，为了保利润只好多投AI。AI又变得更好更便宜。
一个没有刹车的负反馈循环。
大家凭直觉认为，总需求下降会拖慢AI建设。并没有。因为这不是超级云厂商那种资本支出，而是运营支出替代。一家公司以前每年花1亿雇人，500万搞AI；现在花7000万雇人，2000万搞AI。AI投资成倍增加，整体运营成本却在降。每家公司的AI预算都在涨，总支出却在缩水。
讽刺的是，哪怕被颠覆的经济开始恶化，AI基建依然狂欢。英伟达收入破纪录。台积电产能利用率维持在95%以上。云厂商每季度仍在数据中心砸下1500-2000亿美元。完全吃透这一趋势的经济体表现碾压全场。
印度正相反。其IT服务业每年出口超2000亿美元，是印度经常账户盈余的最大功臣，也是填补商品贸易赤字的支柱。整个模式全靠一招：印度程序员比美国同行便宜得多。但如今，AI编程智能体的边际成本几乎跌到只剩电费。2027年，大量印度外包巨头遭遇解约潮。支撑印度外部账户的服务业盈余蒸发，卢比四个月内兑美元暴跌18%。到了2028年第一季度，国际货币基金组织已经开始与新德里展开初步讨论。
引发这场颠覆的引擎每个季度都在进化，颠覆速度自然也跟着按季度狂飙。劳动力市场根本没有底。
在美国，我们不再关心AI基建泡沫何时破裂。我们关心的是，当消费者被机器取代，一个以消费信贷为基础的经济体该何去何从。
智能替代螺旋
2027年，宏观经济故事不再遮遮掩掩。过去12个月里那些零散但明显负面的事件，其传导机制彻底暴露。去朋友家吃顿饭就明白了。
失业的白领没有闲着。他们降维打击，涌入低薪的服务业和零工经济，导致这些领域的劳动力供给增加，工资也被压缩。
我们一个朋友，2025年还是Salesforce的高级产品经理。头衔光鲜，年薪18万。第三轮裁员她没躲过。找了半年工作后，开始开Uber，收入断崖式掉到4万5。重点不是个人悲剧，而是次生数学效应。高学历人才卷入服务业和零工经济，直接把本就挣扎的底层工人工资踩在脚下。局部行业颠覆恶化成了全经济的工资大压缩。
剩下的以人为本的岗位还有一劫要历，就在我们写这篇备忘录的当下。自动配送和自动驾驶汽车正席卷零工经济，而这里刚好吸收了第一波失业潮。
到2027年2月，很明显，还没失业的专业人士花钱也抠搜了，生怕下一个轮到自己。他们拼命工作，只求不被开除，升职加薪早就不指望了。储蓄率悄然抬头，消费疲软。
最危险的是滞后性。高收入群体靠积蓄硬撑了两三个季度，假装一切正常。硬数据根本反映不出现实经济早已出问题。接着，那份戳破幻象的报告来了。
初请失业金人数激增至48.7万。数据证实，绝大部分新增申请来自白领专业人士。
接下来一周标普暴跌6%。宏观利空终于在拉锯战中占了上风。
普通衰退，失业是均摊的。蓝白领按比例共苦。消费冲击也广，而且立马就能在数据上看到，因为低收入者消费倾向高。
但这轮周期，失业集中在高收入人群。他们人少，但花钱极其凶猛。前10%的高收入群体贡献了美国一半以上的消费支出。前20%贡献了约65%。就是这帮人买房、买车、度假、下馆子。他们是整个非必需消费品经济的需求基本盘。
他们一失业，或者降薪一半去新岗位，导致的消费暴跌跟失业人数完全不成比例。白领就业率下降2%，大概会抹掉3-4%的非必需消费支出。蓝领失业立马不花钱；白领失业有滞后性但杀伤力更深，因为他们有存款垫底，能撑几个月才开始紧缩。
到了2027年第二季度，经济陷入衰退。实际GDP连续两个季度负增长。不过，还算不上“金融危机”……暂时还不是。
相关赌局的连环套
2015年私募信贷还不到1万亿，到2026年超了2.5万亿。其中很大一部分投了软件和科技，好多是SaaS公司的杠杆收购，估值模型还死守着收入能永远保持中双位数增长的幻梦。
早在首个智能体编程演示和2026年第一季度软件股暴跌时，这幻梦就破灭了，但估值竟然还假装活着。
上市SaaS公司的估值倍数大跌，PE手里那些软件公司还在按早就消失的收入倍数算收购估值。管理人小心翼翼地把估值往下调，可公开市场的同行早都腰斩了。
穆迪下调14家发行人180亿美元PE支持的软件债务评级，理由是AI竞争颠覆带来长期收入逆风。
降级后发生了什么，大家都记得。行业老手早就看过2015年能源降级后的剧本了。
2027年第三季度，软件贷款开始违约。信息服务和咨询领域的PE投资组合紧随其后。几笔几十亿美元的知名SaaS交易进入重组。
Zendesk成了导火索。
2022年财团百亿美元将其私有化，带有50亿美元的直接贷款。贷款结构明摆着假定其年度经常性收入会一直继续。这杠杆极高，只有收入一直涨才还得起。
到了2027年中期，这假设破灭了。
大半年来，AI智能体一直在全自动处理客服。其开创的赛道早就遭到替代，新系统解决问题根本不需要生成工单。原本支撑贷款的经常性收入不再经常，只剩还没跑掉的余粮。
最大的软件直接贷款成了最大的违约案。所有信贷部门同时问了同一个问题：还有谁把长期结构性衰退包装成了短期周期性波动？
但市场共识起初有一点看对了：这本该挺过去。
私募信贷不是2008年的银行业。整个架构设计初衷就是为了避免被迫抛售。这些是长期锁定的封闭式基金。没有储户挤兑。管理人可以捂着不良资产慢慢盘，等回本。痛苦，但能扛。这系统本该只是弯，不会折。
各大高管纷纷表态风险可控。大家都念叨着一个词：永久资本。它们能消化那些足矣炸毁杠杆银行的亏损。
然而，这所谓永久资本的真面目，却没人细究。
过去十年，大型另类资产管理公司收购寿险公司，把它们变成提款机。逻辑很完美：年金存款提供稳定负债基础。管理人拿存款去投资自己发行的私募信贷，两头赚钱：保险端赚利差，资管端赚管理费。一台永动机，但有个前提条件。
私募信贷必须稳赚不赔。
为持有非流动资产以匹配长期债务而打造的资产负债表，遭到了亏损的暴击。号称让系统坚如磐石的永久资本，根本不是什么耐心的机构资金。那是美国普通家庭的积蓄，包装成年金，投资于如今正在违约的债券。跑不掉的锁定资本其实是寿险保单持有人的钱，这里的游戏规则可不一样。
相比银行业，保险监管向来温和，但这次全醒了。他们开始下调这些资产的监管评级待遇。这逼着保险公司要么融资，要么卖资产，而在市场冻结期，这两条路都不好走。
当评级机构动手，巨头股价连续暴跌。
事情越来越复杂。这些公司不仅搞了保险永动机，还搞了一套海外架构，专门利用监管套利最大化回报。资金绕来绕去，透明度极差。底层贷款违约时，到底谁该背锅，第一时间根本查不清。
2027年11月的崩盘标志着认知转变。大家原本以为只是普通的周期性回调，结果发现是个大坑。美联储主席将这评价为“一连串押注白领生产力增长的相关赌局”。
危机从来不是亏损本身引发的，而是确认亏损那一刻。而金融体系中还有一个更大、更重要的领域，让我们对“确认亏损”充满恐惧。
抵押贷款问题。
本月各地房屋价值指数同比下跌。上个月，房贷机构警告，以大额抵押贷款为主的地区早期违约率上升，这些地区的借款人信用分极高，向来稳如泰山。
美国住宅抵押贷款市场规模约13万亿。其承销前提是：借款人在30年贷款期内保持现有收入水平。
白领失业危机打破了收入预期，直接动摇了这一前提。如今我们不得不问一个3年前听起来荒谬至极的问题：优质抵押贷款还稳吗？
美国历史上每次抵押贷款危机无外乎三个原因：过度投机、利率冲击或局部经济冲击。
这次全不是。这批借款人根本不是次级贷。他们信用极佳，首付充足，工作稳定，贷款时收入核实得清清楚楚。他们是金融系统所有风险模型里的定海神针。
2008年的贷款，打放款那天就是烂账。2028年的贷款，放款时绝对是良性资产。只是放款后……世界变了。大家贷款买了一个现在根本负担不起的未来。
2027年，我们留意到了一些隐秘的压力信号：各类套现和信用卡债务飙升，尽管房贷还在按时还。随着失业降薪，这些优质家庭的债务收入比直接翻倍。
他们还在还房贷，但代价是砍掉所有非必需开支，掏空存款。他们名义上没违约，但距崩盘只差一次冲击。而AI的发展轨迹表明，冲击近在眼前。多地违约率开始飙升，尽管全国平均水平还在历史正常范围内。
我们正处于最危急的时刻。如果边缘买家资金充裕，房价下跌还能应付。问题是，边缘买家现在也面临同样的收入缩水。
虽忧心忡忡，但还没到全面爆雷的地步。违约率涨了，但远没到2008年的水平。真正的威胁在于其发展轨迹。
智能替代螺旋正给实体经济下滑添上两把金融柴火。
劳动力洗牌、房贷恐慌、私募市场动荡，互相推波助澜。传统政策工具能稳住金融端，却救不了实体经济，因为实体萎缩不是金融环境紧缩造成的。其根源在于AI让人类智能不再稀缺。哪怕利率降到零，央行买下所有烂账……
依然改变不了一个事实：Claude智能体每月只要200美元，就能干年薪18万产品的活。
如果担忧成真，今年下半年抵押贷款市场将裂开。届时，股市暴跌可能直逼全球金融危机。标普500将被砸回3500点左右，一夜回到2022年11月ChatGPT发布前。
很明显，支撑13万亿房贷的收入假设已经崩塌。不明显的是，政策能否在抵押贷款市场彻底反应过来之前出手干预。我们抱有希望，但也深知情况不容乐观。
与时间赛跑
第一波负反馈在实体经济中打响：AI变强，裁员，消费降级，利润缩水，企业加购AI，AI更强。接着火烧到了金融圈：收入缩水冲击房贷，银行亏损收紧信贷，财富效应破灭，反馈循环疯狂加速。偏偏政府反应迟钝，满脸懵圈，让情况雪上加霜。
现行系统根本应付不了这种危机。联邦政府的税基说白了就是对人类时间收税。人干活，公司发钱，政府抽成。承载日常税收大头的个人所得税和工资税，向来是国库支柱。
到今年第一季度，联邦收入已经远低基线预测。工资税锐减，因为高薪岗位少了。个税跟着掉，因为大家收入大缩水。生产力虽然上去了，但红利全流向了资本和算力，劳工根本分不到一杯羹。
劳动力在GDP中的份额过去四十年一直温水煮青蛙般缓慢下降。AI飞速发展的这四年，这数字直接砸到了46%。有史以来跌得最惨的一次。
产出还在，只是不再经过家庭回流到企业，自然也就绕开了国税局。经济循环断了，大家都指望政府出手修补。
历次衰退，总是收入跳水、支出飙升。但这次支出压力不是周期性的。自动稳定器是给临时失业准备的，不是为了应对结构性替代。系统发钱，默认工人迟早能找到工作。可很多人根本找不到，至少拿不到以前那薪水。疫情期间政府狂撒钱搞出高赤字，大家都懂那是临时的。现在需要政府掏钱养的人，可不是中了什么迟早能好的病毒，他们遭到不断进化的技术永久淘汰了。
政府恰恰在税收枯竭的时候，需要向家庭疯狂输血。
美国不会违约。它印钱花，也印钱还债。但压力已经传导到别处。市政债券今年表现差异明显。没个税的州还算稳，但靠个税续命的州发行的普通责任市政债券已经开始计入违约风险。政客们反应倒是快，关于“救谁不救谁”的争论直接按党派划线。
本届政府倒算机灵，早早看出危机属于结构性，开始牵头搞跨党派提案。比如打算通过赤字开支和征收AI推理算力税，直接给被取代的工人发钱。
更激进的提案想对智能基建的回报建立公共索取权，外加向AI生成的产出抽成，用股息补贴家庭。私营部门说客立马让媒体充斥着各种警告。
谈判背后的政治戏码老套得很，充斥着作秀。右派骂发钱，警告收税会拖累发展。左派警告让大厂帮忙起草等于被监管俘虏。财政鹰派指责赤字不可持续。鸽派拿过往紧缩当反面教材。大选临近，分歧更是被无限放大。政客们吵个不停，社会撕裂的速度早就把立法进程甩在身后。
“占领硅谷”运动成了公众不满的缩影。示威者把AI大厂的大门堵了整整三个星期。人越来越多，媒体报道甚至盖过了引发抗议的失业数据。
很难想象公众会像恨金融危机后的银行家那样恨谁，但AI大厂正在朝这个目标狂奔。从大众角度看，这也无可厚非。大厂的财富积累速度令人咋舌。生产力大爆发的红利几乎全进了算力所有者和AI大厂股东的口袋，将不平等推向了前所未有的高度。
各方都有自己心中的恶人，但真正的恶人是时间。
AI进化速度碾压机构适应能力。政策反应完全跟不上现实。如果政府再不就问题本质达成共识，负反馈循环就要替他们写下结局了。
智能溢价的消亡
纵观现代经济史，人类智能向来是稀缺资源。资本充足。自然资源有限但能替代。技术进步够慢，人类有时间适应。唯独智能，也就是分析、决策、创造、说服、协调的能力，无法大规模复制。
人类智能因稀缺而享有天然溢价。我们经济里的每一环，从劳动力市场到房贷市场再到税法，全都是基于这个前提设计的。
如今，我们正经历这场溢价的消亡。机器智能正迅速成长为强大且不断进步的替代品，接管越来越多的任务。几十年来为稀缺人脑优化的金融系统，正在重新定价。这过程痛苦、混乱，且远未结束。
但重新定价不等于崩盘。
经济总能找到新的平衡。走向新平衡，大概是仅存的只有人类能做的事。我们必须走对这步棋。
这是史上头一遭，经济中最强资产制造的失业比创造的就业还多。过往经验统统失效，因为没哪个模型是为核心资源变白菜价的世界准备的。所以，我们得建新框架。能否及时建好，是唯一重要的问题。
但此刻并非2028年6月，而是2026年2月。
标普仍在历史高位徘徊。负反馈循环尚未启动。我们确信，某些场景并不会发生。我们也同样确信，机器智能将加速狂奔，人类智能的溢价将被不断挤压。
作为投资者，我们还有时间盘算投资组合里有多少假设熬不过这个十年。作为社会整体，我们还有时间防患于未然。
矿井里的金丝雀，还活着。