~~~雅各布专栏 —— 专注行业第一品牌商业模式研究~~~

来源：CitriniResearch

雅各布专栏是一个拥有 5 万名 CxO 的知识内容社区，也是职场不同角色的CxO（Qualified CxO & Intrapreneurs & Entrepreneur）造就增长的首选孵化平台。

创始人雅各布拥有丰富的职业经历，曾任 Nike 大中华区 CxO负责零售，供应链，数字化；LVMH affiliate Trendy Group CxO负责并购，品牌数字化转型；东方国际Lily女装CxO负责战略及数字化；微软合资公司CxO负责产品及解决方案构架；J&J和Eli Lily医药公司负责IT和Compliance。

创始人也是持续创业者，尤其在半导体，品牌零售，生命科学，新能源等赛道。

（以下为正文）

题图来源于网络

前言

倘若我们对人工智能的乐观预期持续正确……而这恰恰预示着熊市来临？

本文所述为情景推演，而非预言。这既非熊市焦虑文(注：原文Bear Porn - 应指美国金融市场上一个著名且恶搞的Reddit股价逼空大战事件），亦非人工智能末日论者的猎奇幻想。本文唯一目的在于建模一个尚未充分探讨的情境。我们的朋友阿拉普·沙阿(Alap Shah)提出问题，我们共同构思答案。

希望阅读本文后，您能更充分地应对人工智能让经济日益诡谲所引发的潜在左尾风险。

本文是CitriniResearch于“2028年6月”预测发布的宏观备忘录，详述全球智能危机的演变进程及其后果。

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宏观备忘录

智能过剩的后果

今晨公布的失业率达10.2%，较预期高出0.3个百分点。数据发布后市场下跌2%，标普指数较2026年10月峰值累计跌幅已达38%。

交易员们已麻木不仁。六个月前，如此数据本应触发熔断机制。

短短两年，从“可控”、“行业局部”到经济形态彻底颠覆我们成长时期的认知，仅需两年。本季度宏观备忘录旨在重构事件脉络——对危机前经济形态的剖析。

狂热氛围扑面而来。2026年10月，标普500指数逼近8000点，纳斯达克突破3万大关。2026年初，因人类被技术取代引发的首轮裁员潮如期而至，其效果恰如预期：利润率扩张、财报超预期、股价飙升，创纪录的企业利润被源源不断地投入人工智能计算领域。

表面数据依然亮眼。名义GDP持续保持中至高个位数的年化增长率，生产力蓬勃发展。在永不休息、无需病假且无需医疗保险的AI智能体驱动下，每小时实际产出增速达到1950年代以来罕见水平。

计算资源所有者的财富因劳动力成本消失而暴涨，与此同时实际工资增长却崩溃。尽管政府屡屡宣称生产力创纪录，白领阶层却因机器取代工作岗位被迫转入低薪职位。

当消费经济出现裂痕时，经济评论家们提出了“幽灵GDP”的概念：这些产出虽出现在国民账户中，却从未在实体经济中流通。

人工智能在各方面都超出了预期，市场就是人工智能。唯一的问题是……实际的经济运行不是。

早该明白，北达科他州一个GPU集群产生的产出，相当于此前曼哈顿中城一万名白领的总和——这更像是经济大流行，而非经济灵丹妙药。货币流通速度趋于平缓，当时占GDP 70%的人类中心消费经济逐渐萎缩，若我们早些追问机器在非必需品上的消费额（提示：零），或许能更早洞悉危机。

人工智能能力提升→企业减少雇员→白领裁员激增→失业者缩减开支→利润压力迫使企业加大AI投入→AI能力进一步提升……

这形成了一个没有自然制动器的负反馈循环。人类智能被取代的螺旋式下降，白领阶层的收入能力（以及理性的消费能力）遭到结构性削弱。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具价值。

十七年未出现实质性违约周期，导致私募股权基金因软件交易而膨胀，这些交易都假设年度经常性收入将持续增长。2027年中因人工智能颠覆引发的首轮违约浪潮，彻底打破了这一假设。

若颠覆仅限于软件领域尚可应对，但事态远不止于此。至2027年末，所有依赖中介服务的商业模式均面临威胁，大批依靠从人类的“交易摩擦”中获利的企业纷纷土崩瓦解。

整个系统最终被证明是白领生产力增长相关押注构成的长链，2027年11月的崩盘仅加速了所有已存在的负反馈循环。

我们等待“坏消息就是好消息”的局面已近一年。政府开始审议提案，但公众对政府实施任何救援能力的信心已然消退；政策反应向来滞后于经济现实，而缺乏整体规划正加速通缩螺旋的形成。

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始作俑者

2025年末，智能编程工具实现能力阶跃式突破。

一位熟练的开发者使用Claude Code或Codex工具，如今只需数周就能复现中端市场SaaS产品的核心功能。虽非完美无缺或涵盖所有边界情况，但已足够出色——当首席信息官审阅50万美元的年度续约合同时，开始质疑：“如果我们自己开发呢？”

由于财年通常与公历年一致，2026年的企业支出早在2025年第四季度就已确定——那时“AI”仍是智能体热门概念。年中审查期间，采购团队首次得以基于系统实际能力做出决策，部分企业目睹内部团队仅用数周就复刻出价值数十万美元的SaaS合同原型。

那年夏天，我们采访了某家财富500强企业的采购经理。他讲述了一次预算谈判经历：销售人员本打算沿用去年套路——每年涨价5%，并搬出“贵方团队离不开我们”的标准说辞。采购经理却告知对方，他正与OpenAI洽谈让其“前置部署工程师”使用AI工具完全替代供应商，最终以30%的折扣完成续约。他坦言这是个好结果。而像Monday.com、Zapier和Asana这类“SaaS长尾”企业的处境则糟糕得多。

投资者早已预料——甚至期待——长尾企业将遭受重创。尽管它们在典型企业技术栈支出中占比约三分之一，但显然暴露在风险中，然而核心系统理应能免受颠覆性冲击。

直到ServiceNow发布26财年第三季度报告，这种反射性机制才变得清晰可见。

SERVICENOW净新增ACV增速从23%降至14%；宣布裁员15%并启动“结构性效率计划”；股价暴跌18% | 彭博社，2026年10月

SaaS并未“消亡”。自建系统仍需权衡运营维护的成本效益，但自建始终是选项之一，且成为定价谈判的筹码。更重要的是，竞争格局已然改变。人工智能让新功能开发与交付变得更容易，差异化优势随之瓦解。老牌企业陷入价格战的恶性循环——既要相互厮杀，又要应对新晋挑战者的冲击。凭借代理编码能力的飞跃性提升，且无需维护传统成本结构，这些新锐企业正强势抢占市场份额。

直到此刻，人们才真正意识到这些系统的互联特性。ServiceNow以用户席位销售服务。当财富500强客户裁减15%员工时，他们便取消15%的许可证。客户借助AI实现的人员精简虽提升了利润率，却机械性地摧毁了ServiceNow自身的收入基础。

销售工作流自动化方案的企业，正被更优的工作流自动化技术颠覆，其应对之策竟是裁员节省开支，转而资助颠覆自身的技术。

他们还能怎样？坐以待毙？最受人工智能威胁的企业，反而成为最积极的拥抱者。

事后看来这似乎显而易见，但当时（至少对我而言）并非如此。传统颠覆模式显示：老牌企业抵制新技术，市场份额被灵活的新进入者蚕食，最终缓慢消亡。柯达、百视达、黑莓皆是如此。而2026年发生的情况截然不同——老牌企业并非因无力抵抗而妥协，而是根本无力抵抗。

当股价暴跌40%-60%、董事会逼问对策时，受AI威胁的企业别无选择：裁减人力，将节省资金投入AI工具，再用这些工具以更低成本维持产出。

每家企业的个体反应都合乎逻辑，但集体效应却灾难性——每节省一美元人力成本，就意味着AI能力升级，进而催生新一轮裁员。

软件行业只是序幕。当投资者争论SaaS估值倍数是否触底时，他们忽略了这个自我强化循环早已突破软件领域，ServiceNow裁员的逻辑同样适用于所有拥有白领成本结构的企业。

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当交易摩擦降至零

到2027年初，大型语言模型（LLM）的使用已成为常态。人们使用着连“AI智能体”概念都不了解的智能助手，正如从未接触过“云计算”的人使用流媒体服务那样，他们视其为自动补全或拼写检查功能的延伸——手机自带的默认服务。

Qwen开源的智能购物助手成为AI主导消费决策的催化剂。短短数周内，所有主流AI助手都集成了智能购物功能。经过蒸馏的模型使这些助手不仅能在云端运行，更可直接部署于手机和笔记本电脑，大幅降低了推理的边际成本。

真正应该让投资者感到不安的是，这些智能体并未等待指令，而是根据用户偏好在后台自主运行。商业活动不再是离散的人类决策链条，而成为持续优化的过程——全天候为每位联网消费者服务。到2027年3月，美国普通人日均消耗40万枚代币，较2026年末增长十倍。

产业链的下一环已然断裂。

金融中介

过去五十年间，美国经济在人类局限之上构建起庞大的租金榨取层：事物需要时间，耐心终会耗尽，品牌熟悉度替代了勤勉，多数人宁愿接受劣质价格也愿避免更多点击。数万亿美元的企业价值，都建立在这些局限持续存在的假设之上。

最初模式简单粗暴，中介机构只是消除交易摩擦。

消费者代理几乎开始重塑几乎所有消费交易模式。

人类实在抽不出时间在购买蛋白棒前比价五个平台，机器却能做到。

旅行预订平台因流程最简单而率先沦陷。到2026年第四季度，我们的智能体能以更低成本、更短时间整合完整行程（含航班、酒店、地面交通、忠诚度优化、预算约束及退款条款），超越所有平台。

保险续保领域——其整个续保模式依赖投保人的惰性——也遭到重塑，每年重新比价的智能体瓦解了保险公司从被动续保中获取的15%-20%保费利润。

财务咨询、税务筹划、常规法律事务。凡是服务提供商的核心价值主张是“为您处理繁琐事务”的领域，都遭到了颠覆——因为机器从不觉得繁琐。

就连我们认为受人际关系价值庇护的领域也变得不堪一击。房地产行业历经数十年，买家因与中介信息不对称而容忍5-6%的佣金，但当配备房源系统(MLS)和数十年交易数据的AI智能体能瞬间复制知识库时，这一格局便土崩瓦解。2027年3月一篇卖方报告将其称为“中介互杀”，主要都市区的买方佣金中位数已从2.5%-3%压缩至不足1%，且越来越多的交易在买方全程无人中介的情况下完成。

我们严重高估了“人际关系”的价值。事实证明，所谓关系往往只是披着友善外衣的交易摩擦。

这仅仅是中介层颠覆的开端。成功企业曾斥资数十亿有效利用消费者行为与人类心理的特殊性，而这些因素如今已不再重要。

优化价格与匹配度的机器不会在意你最爱的应用或四年来的习惯性访问网站，也感受不到精心设计的结账流程带来的吸引力。它们不会因疲惫而选择最轻松的方案，更不会默认“我总是从这里下单/我一直就在这儿买”。

这摧毁了某种护城河：惯性中介服务。

DoorDash（DASH US）正是典型案例。

编程智能体彻底打破了配送应用的准入壁垒。有能力的开发者数周内就能推出功能完善的竞品，数十家新平台应运而生，通过将90%-95%的配送费直接分给司机，成功吸引大量司机从DoorDash和Uber Eats跳槽。多平台仪表盘让零工工作者能同时追踪二十三十个平台的订单，彻底打破了巨头赖以生存的锁定机制。市场一夜分崩离析，利润率压缩至近乎为零。

智能体加速了双向破坏：既催生了竞争者，又成为其用户。DoorDash的护城河本质上是“你饿了，你懒得动，这就是你手机主屏的应用”。中介平台没有固定主屏，它会同时监测DoorDash、Uber Eats、餐厅官网及二十个新兴情境化替代平台，每次都能锁定最低手续费与最快配送时效。

商业模式赖以生存的用户应用忠诚度，在机器面前根本不复存在。

这段插曲颇具讽刺意味，或许是整个故事里智能体对即将失业的白领阶层唯一施以援手的事例。当他们沦为外卖骑手时，至少半数收入不必上交优步和DoorDash。当然，随着自动驾驶汽车普及，这项技术恩惠很快戛然而止。

一旦智能体掌控交易流程，他们便开始寻找更大的回形针。

价格匹配和聚合业务终有极限。要持续为用户节省开支（尤其当智能体开始相互交易时），最有效的方式就是消除手续费。在机器间交易中，2-3%的信用卡互换费率成为显而易见的靶子。

智能体开始寻找比信用卡更快捷、更低廉的支付方案。多数人最终选择通过Solana或以太坊L2网络使用稳定币，其结算近乎即时，交易成本仅为几分之一美分。

万事达卡2027年第一季度财报：净收入同比增长6%；交易额增速从上季度的5.9%放缓至3.4%； 管理层提及“智能体主导的价格优化”及“非必需品类面临压力” | 彭博社，2027年4月29日

万事达2027年第一季度财报成为不可逆转的转折点。代理式商业模式从产品故事转变为基础架构故事，次日万事达股价下跌9%；维萨股价同样下跌，但在分析师指出其在稳定币基础设施领域更强劲的定位后，跌幅有所收窄。

代理式商业模式绕过转账手续费，对以信用卡为核心业务的银行和单线发卡机构构成了更大风险——这些机构收取了2-3%手续费的大部分，并围绕由商户补贴资助的奖励计划建立了整个业务板块。

美国运通（AXP US）遭受重创：白领裁员削弱客户基础，智能体绕过转账费削弱收入模式，双重逆风同时袭来。同期，Synchrony（SYF US）、Capital One（COF US）和Discover（DFS US）股价在随后的几周内也均下跌超过10%。

它们的护城河由交易摩擦构成，而这个摩擦正趋近于零。

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从行业风险到系统性风险

直至2026年，市场仍将人工智能的负面影响视为行业性事件。软件与咨询业遭受重创，支付等收费站业务摇摇欲坠，但整体经济看似安然无恙。劳动力市场虽趋疲软，却未陷入自由落体式下滑。主流观点认为，创造性破坏是技术创新周期的必然组成部分——局部阵痛在所难免，但人工智能带来的净收益终将超越负面影响。

我们在2027年1月的宏观报告中指出这种认知模式存在谬误。美国经济本质是白领服务型经济——白领从业者占就业总量的50%，驱动着约75%的可支配消费支出。人工智能正在蚕食的商业领域与就业岗位，并非美国经济的边缘部分，而是美国经济的核心构成。

“技术创新先消灭就业岗位，随后创造更多岗位”——这曾是最流行且最具说服力的反驳论点。其广为流传的根源在于两百年来始终应验的规律：即便我们无法预见未来职业形态，新岗位终将诞生。

ATM机降低了银行网点运营成本，促使银行扩张网点规模，柜员就业在随后的二十年持续增长。互联网颠覆了旅行社、黄页和实体零售业，却在原有基础上催生出全新产业，创造了更多岗位。

然而每个新岗位都需要人类来承担。

如今的人工智能已具备通用智能，它正在人类需要重新部署的领域不断进化。被取代的程序员无法简单转行从事“人工智能管理”，因为人工智能本身已具备这种能力。

如今AI智能体能处理耗时数周的研发任务。尽管沃顿商学院教授们年复一年试图用新的S型曲线模型解释数据，但指数级增长已彻底颠覆了人类对可能性的认知。

它们几乎能编写所有代码，顶尖人工智能在绝大多数领域都远超人类智能，且成本持续下降。

人工智能创造了新岗位：提示工程师、AI安全研究员、基础设施技术员。人类仍参与其中，负责最高层级的协调或审美指导。但每新增一个AI岗位，就有数十个岗位被淘汰。新岗位的薪酬仅为旧岗位的零头。

美国JOLTS数据：职位空缺降至550万以下； 失业者与职位空缺比攀升至约1.7，创2020年8月以来新高 | 彭博社，2026年10月

全年招聘率持续低迷，但2026年10月JOLTS数据提供了确凿佐证：职位空缺量跌破550万，同比下降15%。

INDEED：随着“生产力计划”普及，软件、金融、咨询领域招聘岗位骤降 | Indeed招聘实验室，2026年11-12月

白领岗位急剧萎缩，而蓝领岗位相对稳定（建筑、医疗、技工行业）。动荡集中在撰写备忘录（我们不知为何仍在运营）、审批预算、维持经济中层运转的岗位。然而两大群体实际工资增长在年内多数时段呈负值，且持续下滑。

股市对JOLTS数据的关注度仍不及通用电气维诺瓦公司所有涡轮机产能已售罄至2040年的消息，在宏观利空与人工智能基础设施利好之间摇摆不定。

债券市场（向来比股市更明智，或至少更务实）却已开始定价消费冲击的影响，十年期国债收益率在接下来的四个月里从4.3%降至3.2%。尽管如此，表面失业率并未大幅飙升，其中蕴含的结构性微妙变化仍被部分人忽视。

在常规衰退中，成因终将自我修正：产能过剩导致建筑业放缓，进而降低利率，最终刺激新建筑。库存超发引发去库存，继而触发补库存。这种周期性机制自带复苏种子。

但本轮周期的成因并非周期性。

人工智能日益精进且成本降低。企业裁员后，用节省的资金购置更多AI能力，从而裁减更多员工。失业者减少消费。面向消费者的企业销量下滑，经营疲软，为保住利润率加大AI投入，人工智能持续升级降价。

形成无天然制动器的反馈循环。

直觉预期是总需求下降将减缓AI建设。但事实并非如此，因为这并非超大规模企业的资本支出模式，而是运营支出的替代。某公司原本每年花费1亿美元雇佣员工、500万美元投入AI，现在则花费7000万美元雇佣员工、2000万美元投入AI。AI投资额增长数倍，却以总运营成本下降的形式实现。各企业AI预算持续增长，整体支出却同步萎缩。

讽刺的是，当AI颠覆的经济体开始衰退时，其基础设施体系却持续高效运转：英伟达营收屡创新高，台积电产能利用率始终维持在95%以上，超大规模企业每季度数据中心资本支出仍达1500-2000亿美元，台湾和韩国等完全契合此趋势的经济体表现极为亮眼。

印度则截然相反。该国IT服务行业年出口额逾2000亿美元，既是印度经常账户盈余的最大来源，也是持续商品贸易逆差的资金来源。整个模式建立在单一价值主张之上：印度开发者的成本仅为美国同行的零头，但人工智能编码智能体的边际成本已实质性降至电力成本水平，塔塔咨询服务公司、印孚瑟斯和威普罗在2027年期间遭遇合同取消加速。随着支撑印度对外账户的服务顺差蒸发，卢比在四个月内对美元贬值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”。

引发颠覆的引擎每季度都在升级，这意味着颠覆进程每季度都在加速，劳动力市场已无天然底线。

在美国，我们不再探讨人工智能基础设施泡沫如何破裂，而是开始思考：当消费者被机器取代时，消费信贷经济将走向何方？

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人工智能替代螺旋

2027年标志着宏观经济故事不再含蓄，此前十二个月零散但明显负面的发展态势，其传导机制变得清晰可见。无需深究劳工统计局数据，只需参加朋友的晚宴便能体会。

被取代的白领阶层并未闲置，他们降级就业——许多人转投低薪服务业和零工经济岗位，导致这些领域劳动力供给激增，薪资水平同步承压。

我们一位朋友2025年还是Salesforce的高级产品经理，享有头衔、医保、401k养老金计划，年薪18万美元，她在第三轮裁员中失业。求职六个月后，她开始为优步开车，收入骤降至4.5万美元。关键不在于个人遭遇，而在于次生效应的数学逻辑。将这种动态乘以数百万劳动者，覆盖所有主要都市区。高学历劳动力涌入服务和零工经济，压低了本已挣扎求生的在岗者薪资，特定行业的颠覆效应扩散为全经济范围的薪资压缩。

当我们撰写本文时，剩余的人工岗位正面临新一轮调整。随着自动配送和无人驾驶车辆逐步渗透零工经济领域——这个曾接纳首批失业潮的行业——变革浪潮仍在持续。

到2027年2月，显然那些仍在岗的专业人士正像即将失业者那样节衣缩食。他们拼命加倍工作（主要依靠人工智能辅助）只为保住饭碗，晋升加薪的希望早已破灭。储蓄率攀升，消费持续萎缩。

最危险的部分在于滞后效应。高收入群体凭借高于平均水平的储蓄，维持了两三个季度的表面正常。直到问题在实体经济中已成旧闻时，硬数据才予以证实。随后公布的数据显示，幻象终被打破。

美国初初步申请失业金人数激增至48.7万，创2020年4月以来新高 | 劳工部，2027年第三季度

初步申请失业金人数飙升至48.7万，创2020年4月以来最高纪录。ADP与益博睿数据证实，新增申请者绝大多数来自白领专业人士群体。

标普指数在随后的一个星期内下跌了6%，负面宏观因素开始在拉锯战中占上风。

在正常的衰退中，失业是广泛分布的，蓝领和白领工人承受的痛苦大致与各自在就业中的比例相称。消费冲击也是广泛分布的，并且会迅速体现在数据中，因为低收入工人的边际消费倾向更高。

本轮周期中，失业集中于收入分布前十位阶层。尽管其就业总量占比相对较小，却主导着极不均衡的消费支出。美国收入最高的前10%人群贡献了超过50%的消费总额，前20%收入群体贡献约65%。正是这些人购买房屋、汽车、度假产品、餐厅餐饮、私立学校学费和家居装修服务，他们构成了整个可选消费经济的需求基础。

当这些劳动者失业或为转岗接受50%薪资削减时，相对于失业人数，其消费冲击极为巨大，白领就业减少2%约导致可支配消费支出下降3-4%。与蓝领失业的即时冲击（工厂裁员后下周即停止消费）不同，白领失业具有滞后但更深远的影响——这些群体拥有储蓄缓冲，可在行为转变显现前维持数月消费水平。

到2027年第二季度，经济已陷入衰退。尽管美国国家经济研究局数月后才正式确认衰退起点（他们向来如此），但数据已无可辩驳——我们连续两个季度出现实际GDP负增长。但这还不是一场“金融危机”……至少当时还不是。

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关联押注的连锁反应

2015年私募信贷规模不足1万亿美元，到2026年已突破2.5万亿美元。其中相当比例资金投向软件与科技领域，大量杠杆收购SaaS企业时，估值假设是这些公司能永久保持15%左右的营收增速。

这些假设在首次智能编码演示与2026年第一季度软件崩盘之间彻底破灭，但估值标记似乎未察觉其已失效。

当众多上市SaaS企业以5-8倍EBITDA交易时，私募股权支持的软件公司资产负债表上仍维持着基于已不复存在的收入倍数的收购估值。管理层逐步下调估值：100美分、92美分、85美分，而同期上市公司估值仅为50美分。

穆迪下调14家私募支持软件企业共计180亿美元债务评级，称“人工智能驱动的竞争颠覆带来长期营收逆风”； 创2015年能源行业以来最大单行业降级规模 | 穆迪投资者服务公司，2027年4月

降级后的连锁反应众所周知，行业老手早已预见2015年能源行业降级后的剧本。

2027年第三季度，软件支持贷款开始违约。私募股权投资组合中的信息服务和咨询公司相继倒闭，多家知名SaaS公司的数十亿美元杠杆收购案进入重组程序。

Zendesk成为关键导火索。

2022年，Hellman & Friedman与Permira以102亿美元将Zendesk私有化。该债务融资包含50亿美元直接贷款，由黑石牵头，阿波罗、蓝猫与HPS共同参与，当时是史上规模最大的基于ARR的融资。贷款结构明确基于Zendesk年度经常性收入将持续增长的假设。以约25倍EBITDA估值计算，只有在收入持续增长的前提下，如此高杠杆才合理。

但到2027年中，收入并未增长。

史上最大规模的ARR担保贷款，最终演变为史上最大的私募信贷软件违约案。所有信贷部门同时发出质疑：还有哪些企业正面临伪装成周期性风险的长期逆风？

但市场共识至少在初期判断正确：这场危机本应可控。

私募信贷并非2008年式的银行体系。整个架构刻意规避了被迫抛售的风险——这些封闭式基金设有锁定期，有限合伙人承诺投资7至10年。既无存款人恐慌性挤兑，也无回购融资链断裂。管理人可持有减值资产，通过长期重组等待回收，过程痛苦但可控，该体系的设计初衷就是弯而不折。

黑石、KKR和阿波罗的高管均表示软件风险敞口占资产的7%-13%，属于可控范围。所有卖方报告和金融推特信贷账号都强调：私募信贷拥有永久资本，能吸收足以摧毁杠杆银行的损失。

永久资本。这个词汇出现在每场财报电话会议和安抚性投资者信函中，成为某种咒语，而多数咒语的通病在于，无人深究其细微差别。其真实含义实为……

过去十年间，大型另类资产管理公司收购人寿保险公司，将其改造为融资工具。阿波罗(Apollo)收购雅典娜(Athene)，布鲁克菲尔德(Brookfield)收购美国平价保险(American Equity)，KKR拿下环球大西洋(Global Atlantic)。其逻辑精妙绝伦：年金存款构成稳定的长期负债基础。管理公司将存款投入自创的私募信贷业务，从而实现双重收益——保险端赚取利差，资产管理端收取管理费，这台“层层收费”的永动机在满足一个前提下运转完美：私募信贷必须稳如磐石！

当亏损冲击到为持有非流动性资产而构建的长期负债资产负债表时， 本应增强系统韧性的“永久资本”，并非由有耐心的机构资金和精明投资者组成的抽象池子承担复杂风险。它实则是美国家庭——“平民百姓”——的储蓄，以年金形式投资于如今违约的私募股权支持的软件与科技债券。那些看似被锁定的资本无法撤离，这些资金实际属于人寿保险保单持有人，而监管规则在此有所不同。

相较于银行体系，保险监管机构曾表现得温顺甚至自满，但此次危机敲响了警钟。监管者本就对寿险公司集中持有私募信贷感到不安，随即开始下调这些资产的风险资本要求。这迫使保险公司必须增资或抛售资产——而在市场已然冻结的背景下，两者皆难以获得合理条件。

纽约州与爱荷华州监管机构联合收紧人寿保险公司持有的特定私募评级信贷资本处理标准；美国保险监管协会指导意见预计将提高风险加权系数并触发额外资本充足率审查 | 路透社，2027年11月

穆迪将雅典娜保险财务实力评级展望调至负面后，阿波罗保险股价两日暴跌22%，布鲁克菲尔德、KKR等公司股价亦随之下挫。

事态随后愈发复杂。这些公司不仅打造了保险业永动机，更构建了精密的离岸架构，旨在通过监管套利实现收益最大化。这家美国保险公司签发年金保单后，将风险转嫁给其持股的百慕大或开曼再保险公司——这些关联机构正是为利用更宽松的监管而设立，允许以更少资本金对应相同资产。该关联公司通过离岸特殊目的实体（SPV）募集外部资本，形成新的交易对手层级，与保险公司共同投资于母公司资产管理部发起的私募信贷。

评级机构——其中部分本身就由私募股权控股——向来缺乏透明度（这几乎无人感到意外）。不同公司通过复杂的资产负债表相互关联，形成一张令人震惊的密不透风的蛛网。当底层贷款违约时，谁真正承担损失的问题在实时状态下根本无法解答。

2027年11月的崩盘标志着市场认知从“可能只是寻常周期性回调”转向更令人不安的境地。美联储主席凯文·沃什（Kevin Warsh）在11月紧急会议上将其称为“白领生产力增长相关押注的连锁反应”。

要知道，引发危机的从来不是损失本身，而是对损失的认知。而金融领域还有另一片更为广阔、更为关键的疆域，我们正对认清其真相心生畏惧。

抵押贷款问题

Zillow房价指数显示：旧金山同比下跌11%，西雅图下跌9%，奥斯汀下跌8%； 房利美警示：科技/金融从业者占比超40%的邮政编码区“早期违约率显著攀升” | Zillow/房利美，2028年6月

本月Zillow房价指数显示，旧金山同比下跌11%，西雅图下跌9%，奥斯汀下跌8%。令人忧虑的头条不止于此。上月房利美警示称，巨额贷款占比高的邮政编码区域——这些通常由信用评分780+的借款人构成且被视为“无风险”的地区——出现早期违约率上升。

美国住宅抵押贷款市场规模约13万亿美元。抵押贷款承销基于一个基本假设：借款人在贷款期内将保持大致与当前收入水平相当的就业状态。对于多数抵押贷款而言，这一假设有效期长达三十年。

白领就业危机正通过持续改变收入预期，动摇着这一根基。如今我们不得不提出三年前还显得荒谬的问题：优质抵押贷款是否仍属稳健投资？

美国历史上所有抵押贷款危机均由三类因素驱动：投机过剩（如2008年向无力购房者放贷）、 利率冲击（如1980年代初利率攀升导致浮动利率抵押贷款难以负担），或局部经济冲击（特定地区单一产业崩溃，如1980年代得克萨斯州的石油业或2009年密歇根州的汽车业）。

当前危机均不适用上述情形。涉事借款人并非次级贷款群体。他们拥有780分的FICO信用评分，首付20%，信用记录清白，就业稳定，贷款发放时收入均经核实并留存证明。金融体系所有风险模型都将这类借款人视为信贷质量的基石。

2008年的贷款从诞生之日起就是坏账，2028年的贷款从诞生之日起就是优质贷款。世界在贷款发放后就……变了。人们借贷的未来，已不再是他们负担得起的信念。

2027年，我们察觉到隐形压力的早期征兆：房屋净值信贷额度（HELOC）透支、401(k)退休金账户提款、信用卡债务激增，而房贷却仍按时偿还。随着失业潮来袭、招聘冻结和奖金削减，这些优质家庭的债务收入比翻了一番。

他们勉强维持着按时还贷，代价是彻底停止非必要消费、耗尽储蓄、搁置所有房屋维护与改造。表面上按时还贷，实则距违约仅一步之遥——而人工智能能力的演进轨迹预示着这场冲击即将到来。随后我们发现，即便全国平均违约率仍处于历史常态，旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀的违约率却开始飙升。

如今我们正处于最严峻的阶段。当边际购房者财务健康时，房价下跌尚可承受。但当前边际购房者同样面临收入受损困境。

尽管忧虑加剧，我们尚未陷入全面抵押贷款危机。拖欠率虽有上升，但远低于2008年水平，真正的威胁在于其发展轨迹。

智能替代螺旋如今为实体经济衰退增添了两大金融助燃剂。

劳动力替代、抵押贷款危机、私募市场动荡——三者相互强化。传统政策工具箱（降息、量化宽松）虽能调节金融引擎，却无法驱动实体经济引擎，因为实体经济引擎并非由金融紧缩驱动，而是由人工智能削弱人类智能稀缺性与价值所驱动。即便将利率降至零，买入市场上所有抵押贷款支持证券及违约软件杠杆收购债务……

但无法改变这样一个事实：每月200美元就能让克劳德智能体取代年薪18万美元的产品经理。

若这些担忧成为现实，今年下半年抵押贷款市场将出现裂痕。在此情境下，当前股市回调幅度最终可能与全球金融危机时期（峰值至谷底跌幅57%）相当，这将使标普500指数跌至约3500点——这是自2022年11月ChatGPT爆发前一个月以来未曾见过的水平。

显然，支撑13万亿美元住房抵押贷款的收入假设已出现结构性缺陷。但政策能否在抵押贷款市场完全消化这一影响前介入，仍是未知数。我们抱有希望，但无法否认存在不乐观的理由。

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与时间赛跑

第一个负反馈循环出现在实体经济领域：人工智能能力提升，薪资支出缩减，消费趋缓，利润率收紧，企业增购技术能力，进而推动能力升级。随后危机蔓延至金融领域：收入损失冲击抵押贷款，银行亏损收紧信贷，财富效应破裂，负反馈循环加速恶化。而政府应对政策明显不足，坦率地说，其决策显得混乱不堪，这进一步加剧了上述两种循环。

该体系本就未为应对此类危机而设计。联邦政府的收入基础本质上是对人力时间的征税：人们工作，企业支付薪酬，政府从中抽取份额，个人所得税与工资税在正常年份构成财政收入的主体。

今年第一季度，联邦财政收入较国会预算办公室基准预测低12%。工资税收入下滑源于就业人数减少且薪酬水平下降，所得税收入下滑源于结构性收入下降。生产力虽大幅提升，但收益流向资本与计算领域而非劳动者。

劳动者在GDP中的份额从1974年的64%降至2024年的56%，全球化、自动化及劳工议价能力持续削弱导致该比例在四十年间持续走低。在人工智能实现指数级进步的四年间，该比例骤降至46%，创下有记录以来最剧烈的跌幅。

产出依然存在，但不再通过家庭渠道回流至企业，这意味着它也不再流经国税局。经济循环正在断裂，政府预计将介入修复这一局面。

如同历次经济衰退，支出增长与收入下降同步发生。不同之处在于，当前的支出压力并非周期性波动。自动稳定器本为应对临时性失业设计，而非结构性替代。现行福利体系基于劳动力将被重新吸纳的假设，但许多人无法重返岗位，至少无法获得与先前相当的薪资。新冠疫情期间政府虽接受15%的财政赤字，但当时普遍认为这是临时措施。如今需要政府援助的人群，并非遭遇可康复的疫情冲击，而是被持续进化的技术所取代。

恰在政府税收收入减少之际，却需向家庭转移更多资金。

美国不会违约——它印钞支付开支，又用同种货币偿还借款人。但压力已在其他领域显现：今年以来市政债券表现出现令人担忧的分化迹象。无所得税的州尚可维持，但依赖所得税的州（多为蓝州）发行的普通债券已开始计入部分违约风险。政客们迅速捕捉到这一信号，关于谁应获得救助的争论已沿党派界限展开。

值得肯定的是，政府较早认识到危机的结构性本质，开始考虑两党共同提出的“转型经济法案”：该框架计划通过赤字支出与拟议的人工智能推理计算税相结合，为失业工人提供直接转移支付。

最激进的提案更进一步。《共享人工智能繁荣法案》拟建立对智能基础设施收益的公共索偿权——介于主权财富基金与人工智能产出特许权使用费之间，其分红将用于家庭转移支付；私营部门游说团体已通过媒体大肆警告此举将引发连锁危机。

讨论背后的政治博弈令人不寒而栗地可预见，且因政治作秀和边缘政策而愈演愈烈。右翼将转移支付与再分配斥为马克思主义，警告征税将使计算能力优势落入中国之手。左翼则警示：由既得利益者参与制定的税法实为变相的监管俘获。财政鹰派指责赤字不可持续，鸽派则以全球金融危机后过早实施紧缩政策为戒。随着总统大选临近，分歧正不断扩大。

政客们争吵不休之际，社会结构的撕裂速度已远超立法进程的推进。

“占领硅谷”运动成为广泛不满的象征。上月，示威者连续三周封锁了Anthropic和OpenAI旧金山办公室的入口。参与人数持续增长，相关示威活动的媒体曝光度甚至超过了引发抗议的失业数据。

在全球金融危机的余波中，公众对银行家的憎恶已近顶峰，但人工智能实验室正试图取代这一位置。从大众视角看，这种憎恶有其合理性——这些实验室的创始人与早期投资者积累财富的速度，让镀金时代都相形见绌。生产力激增带来的收益几乎全部流向了计算资源所有者和实验室股东，使美国贫富差距扩大到前所未有的程度。

各方都有各自的恶棍，但真正的恶棍是时间。

人工智能能力的发展速度远超制度适应能力。政策反应仍受意识形态驱动，而非现实需求。若政府不能尽快达成共识，反馈循环将为他们书写下一章。

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人工智能溢价的消退

纵观现代经济史，人类智能始终是稀缺要素。资本曾取之不尽（或至少可复制），自然资源虽有限却可替代。技术进步缓慢，人类得以适应，而智能——分析、决策、创造、说服与协调的能力——始终无法大规模复制。

人类智能的内在溢价源于其稀缺性。从劳动力市场到抵押贷款市场再到税法体系，我们经济中的所有制度都建立在这一前提之上。

如今我们正经历着这种溢价的消退。机器智能已在日益扩大的任务领域中成为人类智能的合格替代者，且进步速度惊人。历经数十年优化、为稀缺人类智慧而设计的金融体系正在重新定价，这个过程充满痛苦、混乱且远未完成。

但重新定价不等于崩溃。

经济终将找到新平衡点。实现这一目标是人类仅存的少数使命之一，我们必须正确完成它。

这是历史上首次出现经济中最高效的资产创造就业岗位减少而非增加的现象。现有的框架皆不适用，因为它们从未为稀缺要素转为充裕的世界而设计。我们必须构建新框架。能否及时建成，是唯一关键的问题。

但你阅读本文的时点并非2028年6月，而是2026年2月。

标普指数逼近历史高位，负反馈循环尚未启动。我们确信某些情景不会发生，但同样确信机器智能将持续加速发展。人类智能的溢价空间将不断缩小。

作为投资者，我们仍有时间评估投资组合中多少基于十年后将失效的假设；作为社会，我们仍有时间主动出击。

金丝雀依然存活。