2028年全球智能危机

AI颠覆下的经济危机预演。

来源 |千享荟

如果我们对 AI 的看涨判断一直正确……但这其实是利空呢？

以下是一个情景推演，不是预测。

这不是熊市小说，也不是鼓吹AI末日论。

这篇文章的唯一目的是建模一个至今探讨不足的情景。

我们的朋友 Alap Shah 提出了这个问题，我们一起头脑风暴出了答案。

我们写了这一部分，他另写了两篇，可以在这里找到。

希望读完之后，你能对 AI 让经济变得越来越诡异时可能出现的左尾风险有更充分的准备。

这是 CitriniResearch 2028 年 6 月的宏观备忘录，详述全球智能危机的演进与后果。

今早失业率公布为10.2%，高于预期 0.3%。

市场因此下跌 2%，标普500从2026年10月高点累计回撤达38%。

交易员们已经麻木了。六个月前，这样的数据本会触发熔断。

两年。

从"可控"和"仅限个别行业"到经济面目全非，只用了两年。

本季度的宏观备忘录是我们试图还原这一过程——对危机前经济的事后剖析。

01

狂欢

到2026年10月，标普500逼近 8000 点，纳斯达克突破 30000。

因人类被淘汰而引发的第一波裁员始于2026年初，效果正如裁员该有的样子：

利润率扩张、盈利超预期、股价上涨。

创纪录的企业利润直接回流到 AI 算力投资中。

表面数据依然亮眼。

名义 GDP 反复录得中高个位数年化增长，生产率飙升——

实际每小时产出增速达到1950年代以来未见的水平，驱动力是不用睡觉、不请病假、不需要医保的 AI agent。

算力所有者的财富爆发式增长，劳动力成本消失殆尽。

与此同时，实际工资增速崩溃。尽管政府反复吹嘘创纪录的生产率，白领工人正在被机器取代，被迫接受低薪岗位。

当消费经济出现裂痕时，经济评论家们发明了一个词——"幽灵 GDP"：

产出体现在国民账户中，却从未在实体经济中流通。

AI 在各方面都超出预期，市场就是 AI。

唯一的问题是……经济不是。

早就应该明白，北达科他州的一个GPU集群，产生出曼哈顿中城1万名白领员工原本应有的产出，这与其说是经济灵药，不如说是经济瘟疫。

货币流通速度趋于停滞，以人为核心的消费经济，当时占 GDP 的70%，日渐萎缩。

如果我们早点问一句"机器在非必需消费品上花多少钱"，也许能更早想明白。（提示：答案是零。）

AI 能力提升 → 公司需要更少员工 → 白领裁员增加 → 被裁员工减少消费 → 利润率压力迫使企业加大 AI 投入 → AI 能力继续提升……

这是一个没有天然刹车的负反馈循环。

人类智能替代螺旋。

白领工人的收入能力（以及合理地，他们的消费）遭受结构性损害。

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还能保全。

十七年没有真正的违约周期，私募市场中充斥着假设 ARR 会持续增长的 PE 支持的软件交易。

2027年中期 AI 颠覆引发的第一波违约打破了这一假设。

如果颠覆仅限于软件行业，本来还可控，但事实并非如此。

到2027年底，它威胁到了每一个以中介为盈利模式的商业模型。

大量靠为人类创造摩擦来赚钱的公司土崩瓦解。

整个系统原来是一条以白领生产率增长为赌注的相关性多米诺骨牌链。

2027年11月的崩盘只是加速了所有已经存在的负反馈循环。

我们等待"坏消息就是好消息"已经快一年了。

政府开始考虑方案，但公众对政府能够实施任何救援的信心已经消退。

政策反应总是滞后于经济现实，但缺乏全面方案正威胁着加速通缩螺旋。

01

SaaS 的崩塌

2025年末，agentic 编程工具的能力实现了阶跃式飞跃。

一个能力不错的开发者使用 Claude Code 或 Codex，可以在几周内复制一个中端 SaaS 产品的核心功能。

不是完美的，也没有处理每个边界情况，但足以让审查50万美元年度续约的 CIO 开始问："如果我们自己建呢？"

财年大多与日历年一致，所以2026年的企业支出在2025年四季度就已经确定，当时"agentic AI"还只是个流行词。

年中评审是采购团队第一次在了解这些系统实际能力的情况下做决策。

有些人亲眼看着自己的内部团队在几周内搭建出了能替代六位数 SaaS 合同的原型。

那个夏天，我们和一家财富500强的采购经理聊过。

他讲了一次预算谈判。

销售人员本以为能照搬去年的套路：5%的年度涨价，标准的"你的团队离不开我们"话术。

采购经理告诉他，他一直在和 OpenAI 谈，让他们的"前线部署工程师"用 AI 工具完全替换这个供应商。

最终以30% 折扣续约。

他说这已经算好结果了。

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

投资者早有准备——甚至是期待——长尾会遭受重创。

它们可能占典型企业技术栈支出的三分之一，但显然是暴露的。

然而，核心系统本应不受颠覆。

直到 ServiceNow 2026年三季度的财报，反身性的机制才变得更清晰。

ServiceNow净新增年合同价值增速从23%放缓至14%；宣布裁员15%并启动"结构性效率计划"；股价下跌18% | 彭博社，2026年10月

SaaS 没有"死"。

自建和维护仍然有成本效益的权衡。

但自建成了一个选项，而这影响了定价谈判。

也许更重要的是，竞争格局已经改变。

AI 让开发和发布新功能变得更容易，差异化因此崩溃。

在位者陷入了价格战——

既与彼此厮杀，也与那些借 agentic 编程能力崛起、没有历史成本结构负担的新挑战者搏斗，后者正在激进地抢夺份额。

这些系统的互联性质直到这份财报才被充分认识。

ServiceNow 卖的是席位。

当财富500强客户裁员15%时，他们取消了15%的许可证。

推动客户利润率提升的 AI 驱动裁员，正在机械地摧毁 ServiceNow 自身的收入基础。

这家卖工作流自动化的公司，正在被更好的工作流自动化颠覆，而它的应对之策是裁员并用节省的资金投资正在颠覆自己的技术。

他们还能怎么办？坐以待毙、慢慢等死？

受 AI 威胁最大的公司成了 AI 最激进的采用者。

事后看这很显然，但在当时真的不是（至少对我来说）。

历史上的颠覆模型说：在位者抵制新技术，输给灵活的新进入者，然后慢慢消亡。

Kodak、Blockbuster、BlackBerry 都是如此。

2026年发生的不一样——在位者没有抵制，因为他们抵制不起。

股价下跌40-60%，董事会要求解释，受 AI 威胁的公司做了唯一能做的事：

裁员，将节省的资金重新投入 AI 工具，用这些工具以更低成本维持产出。

每家公司的个体应对都是理性的。

集体结果是灾难性的。

每节省一美元的人力成本，都流入了使下一轮裁员成为可能的 AI 能力。

软件只是开场。

投资者们还在争论 SaaS 估值是否见底时，反身性循环已经逃逸出软件行业。

证明 ServiceNow 裁员合理的同一逻辑，适用于每一家有白领成本结构的公司。

03

中介的消亡

到2027年初，LLM 的使用已成为默认。

人们在使用 AI agent，却不知道什么是 AI agent，就像从不了解"云计算"的人照样用流媒体一样。

他们把它看作和自动补全或拼写检查一样的东西——手机新增的一个功能。

Qwen 的开源 agentic 购物助手成了 AI 接管消费决策的催化剂。

几周之内，每个主流 AI 助手都集成了某种 agentic 商务功能。

蒸馏模型意味着这些 agent 可以在手机和笔记本上运行，而不仅限于云端，大幅降低了推理的边际成本。

让投资者应该更不安的是，这些 agent 不等你吩咐，它们根据用户偏好在后台持续运行。

商业活动不再是一系列离散的人类决策，而变成了一个7×24小时为每个联网消费者持续运行的优化过程。

到2027年3月，美国人均每日消耗40万 token——比2026年底增长了10倍。

链条的下一个环节已经在断裂。

对于中介。

过去五十年，美国经济在人类的局限性之上构建了一个巨大的租金提取层：

事情需要时间，耐心会耗尽，品牌熟悉度替代了尽职调查，大多数人宁愿接受一个差价也不想多点几下。

数万亿美元的企业价值依赖于这些约束条件的持续存在。

一开始很简单，Agent 消除了摩擦。

被动续费的订阅和会员，尽管几个月没用过，试用期后悄悄翻倍的引导价。

每一个都被重新定义为 agent 可以谈判解除的"人质处境"。

客户终身价值——整个订阅经济赖以建立的指标——明显下降。

消费者 agent 开始改变几乎所有消费交易的运作方式。

人类没时间在五个平台比价再买一箱蛋白棒。机器有。

旅行预订平台是早期的牺牲品，因为它们最简单。

到2026年四季度，我们的 agent 能比任何平台更快更便宜地组装完整行程（机票、酒店、地面交通、积分优化、预算约束、退款）。

保险续保——整个续保模式依赖投保人的惰性——被改革了。

每年为你重新比价的 agent 瓦解了保险公司从被动续保中赚取的15-20%保费。

财务咨询，报税，常规法律工作......

任何服务提供商的价值主张本质上是"我来帮你搞定你觉得烦的复杂事务"的品类都被颠覆了，因为 agent 觉得没什么是烦的。

甚至我们认为有人际关系价值保护的领域也被证明是脆弱的。

房地产，买家几十年来容忍5-6%的佣金，因为经纪人和消费者之间的信息不对称。

但当装备了 MLS 访问权限和数十年交易数据的 AI agent 能即时复制整个知识库时，这一切崩塌了。

2027年3月的一篇卖方报告标题是"agent 对 agent 暴力"。

主要都市区的买方佣金中位数已从2.5-3%压缩到1%以下，而且越来越多的交易在买方没有人类经纪人的情况下完成。

我们高估了"人际关系"的价值。

事实证明，很多人所说的关系不过是带着友善面孔的摩擦。

这只是中介层颠覆的开始。

成功的公司花了数十亿来有效利用消费者行为和人类心理的特点，而这些特点现在不再重要了。

为价格和匹配度优化的机器不在乎你常用的 App 或过去四年习惯性打开的网站，也不受精心设计的结账体验吸引。

它们不会累了就接受最简单的选项，也不会默认"我一直就在这家订"。

这摧毁了一种特殊的护城河：习惯性中介。

DoorDash（DASH US）是典型代表。

编程 agent 把启动一个外卖 App 的门槛降到了极低。

一个能力不错的开发者几周内就能部署一个功能齐全的竞品，几十个人都这么做了，通过把90-95%的配送费直接给骑手来抢走 DoorDash 和 Uber Eats 的司机。

多平台仪表盘让零工工人同时追踪二三十个平台的订单，消除了在位者依赖的锁定效应。

市场一夜之间碎片化，利润率压缩到接近零。

Agent 加速了双向破坏。

它们赋能了竞争者，然后又使用它们。

DoorDash 的护城河字面意思是"你饿了，你懒，这是你主屏幕上的 App"。

Agent 没有主屏幕，它会检查 DoorDash、Uber Eats、餐厅自己的网站和二十个新的 vibe-coded 替代品，挑最低费用和最快配送。

习惯性 App 忠诚度——整个商业模式的根基——对机器来说根本不存在。

这颇具诗意，也许是这整个故事中 agent 唯一帮了即将被替代的白领工人的例子。

当他们沦为外卖骑手时，至少一半的收入不再流向 Uber 和 DoorDash。

当然，这份来自技术的善意并未持续太久——自动驾驶车辆随后就普及了。

04

支付网络的解体

一旦 agent 控制了交易，它们开始寻找更大的回形针

比价和聚合能做的有限，反复为用户省钱的最大方式（尤其当 agent 开始互相交易时）是消除费用。

在机器对机器的商业中，2-3%的银行卡交换费成了显而易见的目标。

Agent 开始寻找比银行卡更快更便宜的方案。

大多数选择了通过 Solana 或 Ethereum L2 使用稳定币，结算近乎即时，交易成本以分数美分计。

万事达卡2027年第一季度：净收入同比+6%；消费量增长从上季度+5.9%放缓至+3.4%；管理层指出"智能体主导的价格优化"和"可自由支配类别承压" | 彭博社，2027年4月29日

Mastercard 2027年一季度财报成为转折点。

Agentic 商务从产品叙事变成了基础设施叙事。

MA 次日下跌9%。

Visa 也下跌了，但在分析师指出其在稳定币基础设施上更强的定位后收窄了跌幅。

Agentic 商务绕过交换费，对专注于银行卡的银行和单线发卡机构构成了更大的风险——

它们收取2-3%费用的大部分，并围绕商户补贴资助的奖励计划建立了完整的业务线。

American Express（AXP US）受冲击最大——

白领裁员侵蚀了其客户基础，agent 绕过交换费侵蚀了其收入模式，双重打击。

Synchrony（SYF US）、Capital One（COF US）和 Discover（DFS US）在随后几周也都下跌超过10%。

它们的护城河由摩擦构成。而摩擦正在归零。

05

宏观传导

整个2026年，市场将 AI 的负面影响视为行业故事。

软件和咨询被碾压，支付和其他"收费站"摇摇欲坠，但更广泛的经济似乎还好。

就业市场虽在走软，但没有溃败。

共识观点是，创造性破坏是任何技术创新周期的一部分。

局部会痛苦，但 AI 的整体净正面效应会超过负面。

我们2027年1月的宏观备忘录认为，这是错误的思维模型。

美国经济是白领服务业经济——

白领工人占就业的50%，驱动了约75%的可选消费支出。

AI 正在吞噬的企业和岗位不是美国经济的边角料——它们就是美国经济本身。

"技术创新摧毁工作岗位，然后创造更多。"这是当时最流行、最有说服力的反驳。

它之所以流行且有说服力，是因为两百年来一直是对的。即

使我们想不到未来的工作是什么，它们肯定会出现。

ATM 让网点运营成本更低，银行因此开设了更多网点，柜员就业在随后二十年持续增长。

互联网颠覆了旅行社、黄页、实体零售，但在其位置上发明了全新的行业，创造了新的就业。

然而，每一个新岗位都需要一个人类来执行。

AI 现在是一种通用智能，它在人类本可以转岗去做的任务上不断进步。被裁的程序员不能简单地转向"AI 管理"，因为 AI 已经能胜任了。

如今，AI agent 处理着长达数周的研发任务。

指数增长碾碎了我们对可能性的认知，尽管每年 Wharton 的教授们都试图把数据套进一条新的S型曲线。

它们编写了几乎所有代码。

其中表现最好的，在几乎所有事情上都比几乎所有人类聪明得多，而且它们还在不断变便宜。

AI 创造了新岗位：提示词工程师，AI 安全研究员，基础设施技术员。

人类仍在循环中，在最高层面协调或把关品味。

但 AI 每创造一个新角色，就淘汰了几十个。

新角色的薪酬只是旧角色的零头。

美国 JOLTS：职位空缺降至550万以下；失业人数与空缺之比攀升至约1.7，为2020年8月以来最高 | Bloomberg, 2026年10月

全年招聘率一直低迷，但2026年10月的 JOLTS 数据提供了确凿证据。

职位空缺降至550万以下，同比下降15%。

INDEED：软件、金融、咨询领域招聘大幅下降，"生产率提升计划"蔓延 | Indeed Hiring Lab, 2026年11-12月

白领职位空缺在崩塌，蓝领职位（建筑、医疗、技工）相对稳定。

被替代的是那些写备忘录、批预算、润滑经济中间层的岗位。

但两类人群的实际工资增长全年大部分时间都是负数，且持续下滑。

股市对 JOLTS 的关注仍不及 GE Vernova 的涡轮产能已售罄至2040年的消息。

市场在负面宏观消息和正面 AI 基础设施标题之间拉锯，横盘震荡。

债券市场（总是比股市聪明，或者至少不那么浪漫）开始为消费冲击定价。

10年期收益率从4.3%开始向3.2%下行，历时四个月。

但名义失业率没有爆表，其构成细节仍被部分人忽略。

在正常衰退中，原因最终会自我修正。

过度建设导致建设放缓，进而导致利率下降，然后带来新的建设。

库存过剩导致去库存，再导致补库存。

周期机制内含其自身复苏的种子。

这个周期的原因不是周期性的。

AI 变得更好更便宜。

公司裁员，用省下的钱购买更多 AI 能力，进而裁更多员工。被裁员工减少消费。

面向消费者的公司销量下滑，经营恶化，加大 AI 投入以保利润。

一个没有天然刹车的反馈循环。

直觉上，总需求下降应该会减缓 AI 建设，但没有，因为这不是超大规模 CapEx。

这是OpEx 替代。

一家原来每年花1亿美元雇人、500万美元用于 AI 的公司，现在花7000万雇人、2000万用于 AI。

AI 投入倍增，但发生在总运营成本缩减之中。

每家公司的 AI 预算在增长，总支出却在收缩。

讽刺的是，AI 基础设施复合体即使在它所颠覆的经济开始恶化时仍表现出色。

NVDA 仍在录得创纪录营收；

TSM 仍以95%+的产能利用率运转；

超大规模厂商每季度仍在数据中心 CapEx 上花费1500-2000亿美元。

纯粹受益于这一趋势的经济体，如台湾和韩国，大幅跑赢。

印度则相反。

该国 IT 服务业年出口超2000亿美元，是印度经常账户顺差的最大贡献者，也是为其持续商品贸易逆差融资的抵消项。

整个模式建立在一个价值主张上：

印度开发者的成本只是美国同行的零头。

但 AI 编程 agent 的边际成本已经降到了基本上等于电费。

TCS、Infosys 和 Wipro 在2027年全年合同取消加速。

卢比在四个月内对美元贬值18%，支撑印度外部账户的服务贸易顺差蒸发。

到2028年一季度，IMF 已与新德里开始"初步讨论"。

造成颠覆的引擎每个季度都在进步，这意味着颠覆每个季度都在加速。

劳动力市场没有自然底部。

在美国，我们不再追问 AI 基础设施的泡沫何时破裂。

我们在问：当消费者正在被机器取代时，一个消费信贷经济会怎样？

06

2027：宏观故事不再微妙

2027年是宏观经济故事不再隐晦的一年。

前十二个月那些零散但明显负面的事态的传导机制变得显而易见。

你不需要去翻 BLS 数据，参加一次朋友聚餐就够了。

被替代的白领工人没有闲着，他们向下迁移。

许多人接受了低薪的服务业和零工工作，增加了这些领域的劳动力供给，进一步压低了那里的工资。

我们有个朋友2025年在 Salesforce 做高级产品经理，头衔、医保、401k、年薪18万美元。

她在第三轮裁员中丢了工作，找了六个月后，开始开 Uber，收入降到4.5万美元。

关键不在于个人故事，而在于二阶效应的数学。

把这种动态乘以几十万工人，遍布每个主要都市区。

过剩的高学历劳动力涌入服务业和零工经济，压低了本已挣扎的现有工人的工资。

行业特定的颠覆扩散为全经济范围的工资压缩。

剩余的以人为主的就业蓄水池，还有另一次回调等待着它，就发生在我们撰写本文的同时。

自动配送和自动驾驶车辆正在冲击吸收了第一波被替代工人的零工经济。

到2027年2月，明显在职的专业人士在消费时已经像下一个就是自己一样。

他们拼命加班（主要借助 AI）只为不被裁，升职加薪的希望已经消失。

储蓄率上升，消费疲软。

最危险的是滞后性。

高收入者用高于平均水平的储蓄维持了两三个季度表面上的正常。硬数据等到问题在实体经济中已经是旧闻时才确认。

然后出现了打破幻觉的那个数据。

美国初请失业金人数飙升至487,000，为2020年4月以来最高 | Department of Labor, 2027年三季度

ADP 和 Equifax 确认绝大多数新申请来自白领专业人士。

标普在随后一周下跌6%。

负面宏观开始赢得这场拉锯战。

在正常衰退中，就业损失是广泛分布的。

蓝领和白领工人大致按各自就业占比分担痛苦。

消费冲击也是广泛分布的，且因为低收入工人的边际消费倾向更高而快速显现在数据中。

在这个周期中，就业损失集中在收入分配的高端十分位。

他们在总就业中占比相对较小，但驱动了极不成比例的消费支出。

收入前10%的人占美国全部消费支出的50%以上。前20%约占65%。

他们是买房、买车、度假、下馆子、付私校学费、装修房子的人。

他们是整个可选消费经济的需求基础。

当这些工人失业，或接受50%降薪转到可用岗位时，消费冲击相对于失业人数是巨大的。

白领就业下降2%转化为可选消费支出约3-4%的冲击。

与蓝领失业（被工厂裁了，下周就停止消费）不同，白领失业有滞后但更深层的影响，因为他们有储蓄缓冲，可以维持几个月消费，之后行为才转变。

到2027年二季度，经济已经进入衰退。

NBER 要到几个月后才正式确定起始日期（他们从来如此），但数据已经明确——

我们经历了连续两个季度的实际 GDP 负增长。

但这还不是"金融危机"……暂时不是。

07

私募信贷的崩塌

私募信贷从2015年不到1万亿美元增长到2026年超过2.5万亿美元。

其中相当大的份额部署在软件和科技交易中，许多是对 SaaS 公司的杠杆收购，估值假设营收会永远保持两位数增长。

这些假设在第一个 agentic 编程演示和2026年一季度软件崩盘之间的某处就已经死了，但估值标记似乎没意识到它们已经死了。

公开市场 SaaS 公司已跌至5-8倍 EBITDA，PE 支持的软件公司仍然以反映收购估值的标记挂在资产负债表上——基于已经不存在的收入倍数。

管理人慢慢下调估值，100美分、92、85，同时公开市场可比公司说的是50。

MOODY'S 下调14家发行人共180亿美元PE支持软件债务评级，原因是"AI驱动竞争颠覆造成的长期收入逆风"；自2015年能源行业以来最大的单行业评级行动 | Moody's Investors Service, 2027年4月

所有人都记得降级之后发生了什么。

业内老手已经看过2015年能源降级后的剧本。

软件支持的贷款在2027年三季度开始违约。

信息服务和咨询领域的 PE 投资组合公司紧随其后。

几笔数十亿美元的知名 SaaS 公司 LBO 进入重组。

Zendesk 是那根冒烟的枪。

ZENDESK 因AI驱动的客服自动化侵蚀 ARR 而违反债务条款；50亿美元直接借贷便利标记至58美分；有记录以来最大的私募信贷软件违约 | Financial Times, 2027年9月

2022年，Hellman & Friedman 和 Permira 以102亿美元将 Zendesk 私有化。

债务包是50亿美元的直接借贷，由 Blackstone 领投，Apollo、Blue Owl 和 HPS 参贷，是当时历史上最大的 ARR 支持贷款。

该贷款明确以 Zendesk 的年度经常性收入将保持经常性为假设。

在约25倍 EBITDA 的杠杆水平下，只有这个假设成立时才合理。

到2027年中期，它不成立了。

AI agent 已经自主处理客服近一年了。

Zendesk 定义的品类（工单、路由、管理人工支持交互）已经被无需生成工单即可解决问题的系统取代。

贷款所基于的年度经常性收入不再"经常性"了——它只是还没离开的收入而已。

历史上最大的 ARR 支持贷款变成了历史上最大的私募信贷软件违约。

每个信用分析台同时问了同一个问题：

还有谁的长期逆风伪装成了周期性逆风？

但共识最初的判断有对的部分：这本应是可以挺过去的。

私募信贷不是2008年的银行。

整个架构就是为了避免强制抛售而设计的。

这些是封闭式基金，资本被锁定。LP 承诺七到十年。没有存款人可以挤兑，没有回购融资可以撤回。

管理人可以坐在受损资产上，逐步处理，等待回收。

痛苦，但可控。系统设计上应该弯曲而不是断裂。

Blackstone、KKR 和 Apollo 的高管引用了7-13%的软件资产敞口。可控。

每份卖方报告和金融推特信用分析账号都说同样的话：

私募信贷有永久资本。它们可以吸收否则会炸掉杠杆银行的损失。

永久资本。

这个词出现在每一次财报电话会和投资者信函中，用来安抚人心。

它变成了一句咒语。和大多数咒语一样，没人注意细节。

以下是它实际意味着什么……

过去十年，大型另类资产管理公司收购了人寿保险公司，将它们变成了资金渠道。

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

逻辑很优雅：年金存款提供了稳定的长久期负债基础。

管理人将这些存款投入自己发起的私募信贷，赚两次钱——保险端赚利差，资产管理端赚管理费。

一台费上加费的永动机，在一个条件下完美运转。

私募信贷必须是安全的。

损失冲击了为持有非流动资产对冲长久期义务而构建的资产负债表。

那个本应让系统具有韧性的"永久资本"，不是什么抽象的耐心机构资金池和老练投资者承担的老练风险。

它是美国家庭的储蓄——"普通人"的钱——以年金形式结构化，投向了正在违约的同一批 PE 支持的软件和科技资产。

那些无法跑路的锁定资本是人寿保险投保人的钱，而那里的规则不太一样。

相比银行体系，保险监管机构一直温顺——甚至可以说自满——但这是一记警钟。

他们本已对人寿保险公司的私募信贷集中度感到不安，现在开始下调这些资产的风险资本处理。

这迫使保险公司要么筹资要么卖资产，在一个已经冻结的市场上，两者都无法以有吸引力的条件完成。

纽约州、爱荷华州监管机构收紧人寿保险公司持有的某些私有评级信贷的资本处理；NAIC 指导预计将提高 RBC 因子并触发额外 SVO 审查 | Reuters, 2027年11月

当 Moody's 将 Athene 的财务实力评级列入负面展望时，Apollo 的股价在两个交易日内下跌22%。

Brookfield、KKR 和其他公司随之下跌。

事情从此变得更加复杂。

这些公司不仅创建了保险永动机，还构建了精密的离岸架构，通过监管套利最大化回报。

美国保险公司签发年金，然后将风险转分给同样归其所有的百慕大或开曼再保险关联方——

设立这些关联方就是为了利用更灵活的监管，允许对相同资产持有更少资本。

该关联方通过离岸 SPV 筹集外部资本，形成新一层交易对手，与保险公司一起投入由同一母公司资产管理部门发起的私募信贷。

评级机构（其中一些本身由 PE 持有）在透明度方面并非楷模（对几乎没有人来说不意外）。

不同公司与不同资产负债表之间的蜘蛛网令人震惊地不透明。

当底层贷款违约时，谁实际承担损失这个问题在实时中真的无法回答。

2027年11月的崩盘标志着认知从"可能只是普通周期性回调"转变为某种更令人不安的东西。"

一条以白领生产率增长为赌注的相关性多米诺骨牌链"——美联储主席 Kevin Warsh 在 FOMC 11月紧急会议上如是说。

看，引发危机的从来不是损失本身。而是对损失的确认。

还有另一个更大、重要得多的金融领域，我们正越来越害怕那个确认时刻。

08

抵押贷款问题

ZILLOW 房价指数旧金山同比下跌11%，西雅图下跌9%，奥斯汀下跌8%；FANNIE MAE 标记科技/金融就业占比超40%的邮编区域"早期阶段违约率上升" | Zillow / Fannie Mae, 2028年6月

本月 Zillow 房价指数旧金山同比下跌11%，西雅图9%，奥斯汀8%。

这不是唯一令人担忧的标题。

上月，Fannie Mae 标记了大额贷款密集邮编区域的早期违约率上升——

这些区域的借款人信用评分在780+以上，通常被视为"刀枪不入"。

美国住宅抵押贷款市场规模约13万亿美元。

抵押贷款承销建立在一个基本假设之上：

借款人将在贷款期限内大致以当前收入水平保持就业。

对大多数抵押贷款而言，这意味着三十年。

白领就业危机以收入预期的持续下移威胁着这一假设。

我们现在不得不问一个三年前还觉得荒谬的问题——

优质抵押贷款还安全吗？

美国历史上每一次抵押贷款危机都由三个原因之一驱动：

投机过度（如2008年向买不起房的人放贷）；

利率冲击（如1980年代初利率上升使可调利率抵押贷款变得不可负担）；

或区域性经济冲击（如1980年代德州石油崩溃或2009年密歇根汽车业危机）。

这些都不适用于这里。

相关借款人不是次级的，他们的 FICO 评分是780。

首付20%。信用记录干净，就业记录稳定，收入在发放时经过验证和记录。

他们是金融系统每个风险模型视为信用质量基石的借款人。

2008年，贷款从第一天起就是坏的；2028年，贷款从第一天起是好的。

只是世界在贷款签发后……变了。

人们借款时对标的是他们再也无法相信的未来。

2027年，我们标记了隐性压力的早期迹象：

家庭净值信贷额度提取、401k提款和信用卡债务激增，而与此同时抵押贷款还款仍按时付清。

随着工作岗位流失、招聘冻结、奖金削减，这些优质借款人家庭的债务收入比翻倍了。

他们还能还房贷，但只能通过停止一切可选消费、耗尽储蓄、推迟一切房屋维护和改善来实现。

他们在技术上对抵押贷款仍然正常，但离困境只有一次冲击的距离，而 AI 能力的发展轨迹表明这次冲击即将到来。

然后我们看到旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀的违约率开始飙升，即使全国平均水平仍在历史正常范围内。

我们现在处于最紧张的阶段。

房价下跌在边际买家健康时是可控的。而这里，边际买家面临着同样的收入损害。

尽管担忧正在积聚，我们尚未陷入全面的抵押贷款危机。逾期率已经上升，但仍远低于2008年的水平。

真正的威胁是发展轨迹。

智能替代螺旋现在有了两个金融加速器加剧实体经济的衰退。

劳动力替代、抵押贷款担忧、私募市场动荡——三者互相强化。

传统政策工具（降息、QE）可以应对金融引擎，但无法应对实体经济引擎，因为实体经济引擎的驱动力不是紧缩的金融条件。

驱动力是AI 让人类智能变得更不稀缺、更不值钱。

你可以把利率降到零，把每一笔 MBS 和所有违约的软件 LBO 债务全部买下……

但改变不了一个 Claude agent 能以每月200美元做一个年薪18万美元产品经理工作的事实。

如果这些担忧成真，抵押贷款市场将在今年下半年崩裂。

在那个情景下，我们预计当前股市的回撤最终将与全球金融危机相当（峰值到谷底57%）。

这将把标普500带到约3500点——自2022年11月 ChatGPT 时刻前一个月以来未见的水平。

明确的是，13万亿美元住宅抵押贷款所依赖的收入假设已经结构性受损。

不明确的是，政策能否在抵押贷款市场完全消化这意味着什么之前进行干预。我们抱有希望，但无法否认不该抱希望的理由。

09

政策困境

第一个负反馈循环在实体经济中：

AI 能力提升 → 工资支出收缩 → 消费走软 → 利润率收紧 → 企业购买更多 AI → 能力继续提升。

然后它转向了金融：

收入损害冲击抵押贷款 → 银行损失收紧信贷 → 财富效应崩裂 → 反馈循环加速。

两者都因政府不充分的政策应对而雪上加霜——政府坦白说，看起来很困惑。

这个系统不是为这种危机设计的。

联邦政府的收入基础本质上是对人类时间的征税。

人们工作，企业付钱给他们，政府从中抽成。

个人所得税和工资税是正常年份财政收入的脊柱。

截至今年一季度，联邦财政收入较 CBO 基线预测低12%。

工资税收入下降是因为以此前薪酬水平就业的人减少了。

所得税收入下降是因为人们赚的收入结构性降低了。

生产率在飙升，但收益流向了资本和算力，而不是劳动。

劳动收入占 GDP 的比重从1974年的64%下降到2024年的56%，这是全球化、自动化和工人议价能力持续侵蚀推动的四十年缓慢下行。

在 AI 开始指数级进步的四年中，这个比例降到了46%。有记录以来最急剧的下降。

产出仍在，但它不再经由家庭回流到企业，这意味着它也不再经由 IRS。

循环流正在断裂，而政府被期望出手修复。

和每次衰退一样，支出在收入下降的同时增加。

这次的不同在于，支出压力不是周期性的。

自动稳定器是为临时性失业设计的，不是结构性替代。

系统在支付假设工人会被重新吸收的福利。

许多人不会——至少不会以接近此前的工资。

COVID 期间，政府坦然接受15%的赤字率，但那被理解为暂时的。

今天需要政府支持的人不是被一场能恢复的疫情击倒的。他们被一项持续进步的技术取代了。

政府需要在向家庭转移更多资金的同时，恰好从他们那里收到更少的税。

美国不会违约。

它印刷它花费的货币，同一种货币用来偿还借款人。

但这种压力已在其他地方显现。

市政债券今年以来的表现出现了令人担忧的分化。

没有所得税的州还好，但依赖所得税的州（多数蓝州）发行的一般义务市政债开始计入一些违约风险。

政客们很快嗅到了机会，关于谁该被救助的辩论已沿党派线展开。

政府值得肯定的是，较早认识到了危机的结构性本质，开始讨论两党提案，他们称之为"经济转型法案"：

一个直接向被替代工人转移支付的框架，资金来源包括赤字支出和一项拟议的 AI 推理算力税。

桌上最激进的提案走得更远。

"共享 AI 繁荣法案"将确立公众对智能基础设施回报的权利主张——

介于主权财富基金和 AI 产出版税之间——

红利用于资助家庭转移支付。

私营部门说客已经铺天盖地地警告滑坡效应。

讨论背后的政治令人沮丧地可预测，被作秀和边缘博弈加剧。

右翼称转移支付和再分配是马克思主义，警告对算力征税会把领先优势拱手让给中国。

左翼警告在在位者帮助下起草的税收法案会以另一种形式变成监管俘获。

财政鹰派指向不可持续的赤字。

鸽派以 GFC 后过早实施的紧缩政策作为前车之鉴。

在今年总统大选的预热中，这种分裂只在加深。

当政客们争吵不休时，社会结构正以比立法程序更快的速度瓦解。

"占领硅谷"运动是更广泛不满的缩影。

上个月，示威者封锁了 Anthropic 和 OpenAI 旧金山办公室的入口长达三周。

他们的人数在增长，示威获得的媒体关注超过了引发示威的失业数据。

很难想象公众会比GFC后对银行家更恨谁，但 AI 实验室正在接近。

而且从群众的角度来看，理由充分。

这些公司的创始人和早期投资者以让镀金时代黯然失色的速度积累了财富。

生产率繁荣的收益几乎全部流向了算力的所有者和运行在其上的实验室的股东，将美国的不平等推向了史无前例的水平。

每一方都有自己的反派，但真正的反派是时间。

AI 能力的演进速度超过了制度的适应速度。

政策反应以意识形态而非现实的速度推进。

如果政府不尽快就问题达成共识，反馈循环将替它们书写下一章。

10

稀缺溢价的终结

在现代经济史的全部时间里，人类智能一直是那个稀缺要素。

资本是充裕的（或至少可复制的），自然资源有限但可替代，技术进步足够慢，人类可以适应。

智能——分析、决策、创造、说服和协调的能力——是那个无法大规模复制的东西。

人类智能的内在溢价源于其稀缺性。

我们经济中的每一个制度，从劳动力市场到抵押贷款市场到税法，都是为那个假设成立的世界设计的。

我们正在经历那个溢价的消解。

机器智能现在是人类智能在越来越多任务上的一个胜任且快速进步的替代品。

为稀缺人类头脑的世界优化了数十年的金融系统，正在重新定价。

这个重新定价是痛苦的、无序的，而且远未完成。

但重新定价不等于崩溃。

经济能够找到新的均衡。

到达那里是仅剩的几项只有人类能完成的任务之一，我们需要正确地完成它。

这是历史上第一次，经济中最高产的资产产生了更少而非更多的工作岗位。

没有人的框架适用，因为没有框架是为稀缺要素变得充裕的世界设计的。

所以我们必须创建新的框架。

我们能否及时建好它，是唯一重要的问题。

但你不是在2028年6月读这篇文章。

你是在2026年2月读的。

标普接近历史高点，负反馈循环尚未开始。

我们确信其中一些情景不会成真。

我们同样确信，机器智能将继续加速。

人类智能的溢价将收窄。

作为投资者，我们仍有时间评估我们的投资组合中有多少是建立在无法存续到这个十年结束的假设之上的。

作为社会，我们仍有时间主动出击。

· END ·

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