AI敲响经济的丧钟？万字雄文《2028年全球智能危机：对未来金融史的思想推演》

说明：2026年2月23日，Citrini Research上发表了文章《2028年全球智能危机：对未来金融史的思想推演》（The 2028 Global Intelligence Crisis: A Thought Exercise in Financial History, from the Future）。

作者认为人工智能将导致2026年10月-2028年发生严重的经济衰退和金融危机。然后假设自己站在2028年6月30日，剖析人工智能是如何导致经济衰退和金融危机的。作者的很多想法非常值得参考。

不过，我并不赞同作者的一些观点。比如作者认为AI盛行会导致社会“摩擦”消失，而这种摩擦是一些公司生存的护城河，这意味着此类公司的营收将大幅下降。我认为，公司通常比个人能够更专业地使用AI模型，来构建更多护城河（摩擦、信息差），进而赚钱。毕竟绝大多数人根本学不会主动获取信息、分析信息、利用信息，更学不会AI。

全文有约14000字。后面我会写一个通俗的缩写版本，并尝试分析作者的观点存在哪些问题。

前言

如果我们在AI上的乐观持续被证明是正确的……但是，如果这实际上是看跌信号呢？

以下内容是一个情景推演，而不是预测。这不是唱衰的噱头或AI末日论的同人小说。本文的唯一目的是模拟一个相对未被深入探讨的情景。我们的朋友提出了这个问题，我们一起构思了答案。我们写了这一部分，他写了另外两部分，你可以点击这里查看。（寇注：链接通向Alap Shah在的主页）

希望阅读本文，能让你为AI使经济日益“怪异”时潜在的左侧尾部风险做好更多准备。

这是来自2028年6月的 CitriniResearch 宏观备忘录，详细阐述了全球智能危机的进展和后果。

宏观备忘录

人工智能泛滥的后果

Citrini Research

2026年2月22日（划掉），2028年6月30日

今早公布的失业率为10.2%，高于预期0.3%。股市因此下跌2%，使得标普500指数自2026年10月高点以来的累计跌幅达到38%。

交易员已经麻木了。六个月前，这样的数据还会触发熔断机制。

两年。这就是从“可控的”、“行业特定的”问题，发展到使整个经济变得与我们任何人所熟知的经济大相径庭所需的时间。本季度的宏观备忘录是我们尝试重构这一过程——对危机前经济的一次事后剖析。

当时的兴奋感是显而易见的。到2026年10月，标普500指数曾逼近8000点，纳斯达克指数突破30000点。由于人力过时而导致的首轮裁员始于2026年初，而这些裁员达到了目的：公司利润率上升了，收入超出预期，股票价格上涨。创纪录的企业利润直接回流投入到AI计算能力上。

经济的总体数据仍然很好。名义GDP年化增长率屡次达到中高个位数。生产率正在蓬勃发展。每小时实际产出以自1950年代以来未见的速率增长，由不睡觉、不请病假、不需要医疗保险的AI智能体驱动。

随着劳动力成本消失，计算能力的拥有者财富暴增。与此同时，实际工资增长崩溃。尽管政府反复吹嘘创纪录的生产率，但白领工人被机器取代了工作，被迫转入薪资更低的岗位。

当消费经济开始出现裂痕时，经济评论员们普及了一个术语“幽灵GDP”：出现在国民账户中但从未在实体经济中流通的产出。

在各个方面，AI的表现都超出了预期，而市场就是AI。唯一的问题是……经济并非如此。

一直以来，本应显而易见的是，北达科他州的一个GPU集群所产生的产出，之前需要曼哈顿中城10,000名白领工人来完成，这更像是经济疫情，而非经济灵药。货币流通速度停滞不前。以人为中心的消费经济，当时占GDP的70%，萎缩了。如果我们只是问问机器在可选商品上花了多少钱，我们或许本可以更早地认识到这一点。（提示：是零。）

AI能力提升 → 公司需要更少的工人 → 白领裁员增加 → 被裁工人支出减少 → 利润率压力推动公司更多投资于AI → AI能力提升……

这是一个没有天然刹车机制的负反馈循环。人类智能替代螺旋。白领工人的赚钱能力（以及理性地说，他们的支出）受到了结构性损害。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年没有真正的违约周期，使得私募市场因PE支持的软件交易而臃肿不堪，这些交易假设ARR会持续不变。2027年中因AI颠覆导致的第一波违约浪潮挑战了这一假设。

如果颠覆仅限于软件行业，这原本是可控的，但事实并非如此。到2027年底，它威胁到了每一个基于中介业务的商业模式。大量通过为人类解决摩擦来盈利的公司瓦解了。

事实证明，整个系统是一连串对白领生产率增长的相互关联的赌注。2027年11月的崩溃只是加速了所有已存在的负反馈循环。

近一年来，我们一直在等待“坏消息就是好消息”的时刻。政府开始考虑各种提案，但公众对政府实施任何形式救助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。

一切如何开始

2025年末，智能体编码工具（agentic coding tools）的能力出现了阶跃式提升。

一名能干的开发者使用Claude Code或Codex，现在可以在几周内复制一个中型市场SaaS产品的核心功能。虽然不完美，没有处理所有边缘情况，但足以让正在审查一笔50万美元年度续费的CIO开始问一个问题：“如果我们自己来建会怎样？”

财年大多与日历年一致，因此2026年的企业支出在2025年第四季度就已经确定，当时“智能体AI”（agentic AI）还是一个流行词。年中审查是采购团队首次在有足够认知了解这些系统实际能做什么的情况下做出决策。一些人看着自己的内部团队在几周内就搭建出能复制六位数SaaS合同功能的原型。

那个夏天，我们与一家财富500强企业的采购经理交谈过。他告诉我们一次预算谈判。销售人员本以为会沿用去年的套路：每年涨价5%，标准的“您的团队依赖我们”说辞。采购经理告诉他，自己一直在与OpenAI商谈，让其“前向部署工程师”（forward deployed engineers）使用AI工具来完全取代该供应商。他们最终以30%的折扣续签了合同。他说，这算是个好结果了。像Monday.com、Zapier和Asana这样的“SaaS长尾”公司情况要糟糕得多。

投资者已经准备好了——甚至可以说是期待——长尾将受到重创。它们可能占典型企业软件栈支出的三分之一，但显然暴露在风险中。然而，核心系统（记录系统）本应免受颠覆。

直到ServiceNow在2026年第三季度的财报发布，反身性机制才变得更清晰。

SERVICENOW 新增年度合同价值增长放缓至14%（此前为23%）；宣布裁员15%及“结构性效率计划”；股价下跌18% | 彭博社，2026年10月

SaaS并没有“死”。运行和支持内部构建仍有成本效益分析。但内部构建成了一个选项，这影响了定价谈判。也许更重要的是，竞争格局已经改变。AI使得开发和发布新功能变得更加容易，因此差异化消失了。现有企业陷入了与彼此以及与不断涌现的新兴挑战者之间一场无休止的价格战。这些挑战者受到智能体编码能力飞跃的鼓舞，且没有遗留成本结构需要保护，它们正在积极地抢占市场份额。

同样直到这次财报公布，这些系统相互关联的特性也才被充分认识到。ServiceNow销售席位。当财富500强客户裁员15%时，他们取消了15%的许可证。同样是那些AI驱动的裁员，在提升其客户利润率的同时，也在机械地摧毁ServiceNow自身的收入基础。

销售工作流自动化的公司正被更好的工作流自动化所颠覆，而它的回应是裁员，并用节省下来的资金去资助颠覆它的技术。

他们还能做什么？坐以待毙，死得更慢？受AI威胁最大的公司，成了AI最积极的采用者。

事后看来这似乎显而易见，但当时并非如此（至少对我来说）。历史上的颠覆模式是现有企业抵制新技术，它们将市场份额输给灵活的进入者，然后慢慢死去。柯达、百视达、黑莓就是这样。但2026年发生的事情不同；现有企业没有抵制，因为它们抵制不起。

随着股价下跌40-60%，董事会要求答案，受AI威胁的公司只能做一件事。裁员，将节省的资金重新投入到AI工具中，用这些工具以更低的成本维持产出。

每个公司的个体反应都是理性的。集体结果却是灾难性的。每一分节省下来的人力成本都流向了AI能力，使得下一轮裁员成为可能。

软件只是序幕。当投资者争论SaaS估值倍数是否已触底时，他们忽略的是，反身性循环早已超出了软件行业。证明ServiceNow裁员的逻辑，适用于每一个拥有白领成本结构的公司。

当摩擦归零

到2027年初，大语言模型的使用已成为默认。人们在使用AI智能体（AI agent），却甚至不知道什么是AI智能体，就像从未学过“云计算”是什么的人使用流媒体服务一样。他们看待AI就像看待自动完成或拼写检查一样——只是他们手机现在会做的一件事。

通义千问（Qwen）的开源购物智能体是AI处理消费决策的催化剂。几周之内，每个主要的AI助手都集成了某种智能体商务功能。蒸馏模型意味着这些智能体可以在手机和笔记本电脑上运行，而不仅仅是云端实例，大大降低了推理的边际成本。

最让投资者不安的是，这些智能体并不等待被询问。它们根据用户的偏好在后台运行。商业不再是人类一系列离散的决策，而变成了一个连续的优化过程，24/7代表每个联网的消费者运行。到2027年3月，美国平均每人每天消耗400,000个token——自2026年底以来增长了10倍。

链条的下一个环节已经开始断裂。

中介。

在过去的五十年里，美国经济在人类的局限性之上建立了一个巨大的寻租层：事情需要时间，耐心会耗尽，品牌熟悉度代替了勤勉，大多数人为了少点击几下愿意接受一个糟糕的价格。数万亿美元的企业价值依赖于这些限制持续存在。

起初很简单。智能体消除了摩擦。

闲置数月仍被动续订的订阅和会员。试用期结束后悄悄翻倍的入门价格。每一个都被重新定义为智能体可以协商的“人质”情境。整个订阅经济赖以建立的指标——平均客户生命周期价值——明显下降。

消费智能体开始改变几乎所有消费交易的方式。

人类真的没有时间在购买一盒蛋白棒之前，在五个竞争平台上比价。但机器可以。

旅游预订平台是早期的受害者，因为它们最简单。到2026年第四季度，我们的智能体可以比任何平台更快、更便宜地组装一套完整的行程（航班、酒店、地面交通、忠诚度优化、预算限制、退款）。

保险续保——其整个续保模式依赖于投保人的惯性——被改革了。每年重新为你比价保险覆盖范围的智能体，摧毁了保险公司15-20%来自被动续保的保费。

理财建议。报税。日常法律工作。任何服务提供者的价值主张最终是“我来处理你觉得繁琐的复杂性”的类别，都受到了颠覆，因为智能体觉得什么都不繁琐。

即使是我们认为因“人际关系”价值而绝缘的领域，也证明是脆弱的。房地产行业，几十年来买家一直容忍5-6%的佣金，因为经纪人与消费者之间存在信息不对称。一旦能够即时获取多重上市服务数据并拥有数十年交易数据的AI智能体能够瞬间复制这些知识库，这个行业就崩溃了。一篇2027年3月的卖方报告将其称为“智能体对智能体的暴力”。主要都市区的中位买方佣金已从2.5-3%压缩至1%以下，并且越来越多的交易在成交时买方完全没有人类经纪人参与。

我们高估了“人际关系”的价值。事实证明，人们称之为关系的很多东西，不过是带有友好面孔的摩擦。

这只是中介层颠覆的开始。成功的公司花费了数十亿美元，有效地利用了消费者行为和人类心理的怪癖，而这些怪癖现在已不再重要。

优化价格和匹配度的机器不在乎你最喜欢的应用，也不在乎你过去四年习惯性打开的网站，更不会感受到精心设计的结账体验的吸引力。它们不会感到疲倦而接受最简单的选项，或者默认选择“我总是从这里订购”。

这摧毁了一种特殊的护城河：习惯性中介。

DoorDash 是典型代表。

编码智能体压低了推出配送应用的门槛。一名能干的开发者可以在几周内部署一个功能性的竞争对手，并且确实有几十个这样做了，它们将90-95%的配送费转给司机，从而将司机从DoorDash和Uber Eats吸引走。多应用仪表盘让零工工人可以同时追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。市场一夜之间碎片化，利润率压缩至几乎为零。

智能体加速了颠覆的两端。它们创造了竞争对手，然后使用它们。DoorDash的护城河实际上是“你饿了，你懒，这是你主屏幕上的应用”。智能体没有主屏幕。它会检查DoorDash、Uber Eats、餐厅自己的网站，以及二十个新的“氛围编码”替代品，以便每次都能选择最低费用和最快配送。

习惯性的应用忠诚度，整个商业模式的基础，对机器而言根本不存在。

这有些讽刺的诗意，或许是整个故事中智能体为即将被取代的白领工人所做的唯一一件好事。当他们最终成为送货司机时，至少他们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，技术的这份“好意”并未持续多久。

一旦智能体控制了交易，它们就开始寻找更大的回形针（寇注：此指AI寻找更优解或进行优化，源自“回形针最大化”思想实验）。

能做的比价和聚合只有那么多。反复为用户省钱（尤其是当智能体开始相互交易时）的最大方式是消除费用。在机器对机器的商业中，2-3%的信用卡交易费成了一个明显的目标。

智能体开始寻找比信用卡更快、更便宜的选项。大多数选择通过Solana或以太坊L2使用稳定币，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%；购买量增长放缓至同比+3.4%（前一季度为+5.9%）；管理层提及“智能体主导的价格优化”和“可选类别压力” | 彭博社，2027年4月29日

万事达卡2027年第一季度报告是转折点。智能体商务从一个产品故事变成了一个基础设施故事。第二天万事达卡股价下跌9%。Visa卡也是如此，但在分析师指出其在稳定币基础设施方面更强的定位后，跌幅收窄。

智能体商务绕过交易费，对专注于信用卡业务的银行和单一发卡机构构成了更大的风险，这些机构收取了那2-3%费用的大部分，并围绕由商户补贴资助的奖励计划建立了整个业务板块。

美国运通受到双重打击：白领劳动力减少侵蚀其客户基础，以及智能体绕过交换费侵蚀其收入模式。Synchrony、Capital One和Discover在随后几周也都下跌超过10%。

它们的护城河是由摩擦构成的。而摩擦正在归零。

从行业风险到系统性风险

整个2026年，市场将AI的负面影响视为一个行业故事。软件和咨询业受到重创，支付和其他收费站业务摇摇欲坠，但整体经济似乎还好。劳动力市场虽在疲软，但并未自由落体。共识观点是，创造性破坏是任何技术创新周期的一部分。局部会有阵痛，但AI带来的整体净正面效应将超过任何负面影响。

我们在2027年1月的宏观备忘录中认为，这是错误的思维模式。美国经济是白领服务经济。白领工人占就业的50%，并推动了约75%的可选消费支出。AI正在蚕食的业务和工作并非美国经济的边缘，它们就是美国经济本身。

“技术创新消灭工作，然后创造更多工作”。这是当时最流行、最具说服力的反驳论点。它之所以流行和有说服力，是因为在过去两个世纪里它是正确的。即使我们无法想象未来的工作会是什么，但它们肯定会到来。

ATM机使银行网点运营成本降低，所以银行开设了更多网点，出纳员就业人数在接下来的二十年里上升了。互联网颠覆了旅行社、黄页、实体零售，但它取而代之创造了全新的产业，带来了新的工作。

然而，每一份新工作都需要人来完成。

AI现在是一种通用智能，在人类本可以转行去做的事情上不断改进。被取代的编码员无法简单地转向“AI管理”，因为AI已经能胜任那项工作。

如今，AI智能体处理长达数周的研究和开发任务。指数级增长碾压了我们对可能性的认知，尽管每年沃顿商学院的教授们都试图用新的S形曲线来拟合数据。

它们编写了几乎所有的代码。性能最高的智能体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得更便宜。

AI创造了新的工作。提示工程师。AI安全研究员。基础设施技术员。人类仍在循环中，在最高层面进行协调或指导。然而，对于AI创造的每一个新岗位，它都淘汰了几十个旧岗位。新岗位的薪资只是旧岗位的一小部分。

美国职位空缺和劳动力流动调查：职位空缺降至550万以下；失业人数与职位空缺比率升至约1.7，为2020年8月以来最高 | 彭博社，2026年10月

全年的招聘率一直疲软，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明确信息。职位空缺降至550万以下，同比下降15%。

Indeed：随着“生产力倡议”蔓延，软件、金融、咨询领域的职位发布量急剧下降 | Indeed Hiring Lab，2026年11-12月

白领职位空缺崩溃，而蓝领职位空缺（建筑、医疗、技工）保持相对稳定。流失的是撰写备忘录（我们，不知何故，仍在营业）、批准预算、维持经济中间层润滑的工作。然而，两个群体的实际工资增长在当年大部分时间为负，并持续下降。

股票市场对职位空缺和劳动力流动调查的关注仍然少于关于通用电气Vernova所有涡轮机产能已售罄至2040年的新闻，它在负面宏观新闻和正面AI基础设施头条新闻的拉锯战中横盘整理。

然而，债券市场（总是比股市聪明，或者至少没那么浪漫）开始为消费打击定价。10年期收益率在接下来的四个月里从4.3%开始下降到3.2%。尽管如此，总体失业率并未大幅飙升，构成上的细微差别仍未被一些人察觉。

在正常的经济衰退中，根源最终会自我纠正。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，进而导致补库存。周期性机制内部包含着其自身复苏的种子。

但这次经济周期的根源不是周期性的。

AI变得更好、更便宜。公司裁员，然后用节省下来的钱购买更多的AI能力，这使得它们可以裁掉更多员工。被裁员工支出减少。向消费者销售商品的公司销量下降、实力削弱，并更多地投资于AI以保护利润率。AI变得更好、更便宜。

一个没有天然刹车机制的反馈循环。

直觉的预期是，总需求下降将减缓AI的建设。但这并未发生，因为这并非超大规模资本支出。这是运营费用的替代。一家公司以前每年在员工上花费1亿美元，在AI上花费500万美元，现在则在员工上花费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减少的情况下发生的。每家公司的AI预算都在增长，而其总支出却在萎缩。

讽刺的是，即使被其颠覆的经济开始恶化，AI基础设施综合体仍在持续表现良好。英伟达仍在公布创纪录的收入。台积电的利用率仍在95%以上。超大规模云提供商每季度仍在数据中心资本支出上花费1500-2000亿美元。完全顺应这一趋势的经济体，如台湾和韩国，表现远超其他地区。

印度则是反面。该国的IT服务部门每年出口超过2000亿美元，是印度经常账户盈余的最大单一贡献者，也是其持续存在的商品贸易逆差的抵消项。整个模式建立在一个价值主张之上：印度开发人员的成本仅为美国同行的几分之一。但AI编码智能体的边际成本已崩溃至本质上就是电力成本。塔塔咨询服务公司、Infosys和Wipro在2027年期间看到合同取消加速。随着支撑印度外部账户的服务顺差蒸发，卢比在四个月内兑美元汇率下跌了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”。

造成颠覆的引擎每个季度都在变得更好，这意味着颠覆每个季度都在加速。劳动力市场没有天然的底线。

在美国，我们不再问AI基础设施的泡沫将如何破裂。我们问的是，当消费者被机器取代时，一个消费信贷经济体会发生什么。

智能替代螺旋

2027年，宏观经济故事不再微妙。过去十二个月中零散但明显为负面的发展传导机制变得显而易见。你不需要去查劳工统计局的数据。只需参加一场朋友间的晚宴。

被取代的白领工人并未坐以待毙。他们降级了。许多人从事了薪资更低的服务行业和零工经济工作，这增加了这些领域的劳动力供给，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。有头衔、健康保险、401k退休计划，年薪18万美元。她在第三轮裁员中失去了工作。在寻找了六个月后，她开始为优步开车。她的收入降至4.5万美元。关键不在于这个个例，而在于其二阶效应。将这种动态乘以每个主要城市的几十万工人。素质过高的劳动力涌入服务和零工经济，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。

在以人为中心的剩余劳动池前方，还有一轮校正正在我们撰写本文时发生。那就是当自主配送和自动驾驶汽车渗透到吸收了第一波被取代工人的零工经济时。

到2027年2月，情况已经很清楚了，仍在职的专业人士花钱时都像自己可能是下一个被裁的。他们加倍努力工作（主要借助AI的帮助），只是为了不被解雇，晋升或加薪的希望已经破灭。储蓄率略有上升，支出疲软。

最危险的部分是滞后性。高收入者利用他们高于平均的储蓄，维持了两三个季度的正常表象。硬数据直到问题在实体经济中已成为旧闻时才予以确认。接着，打破幻象的数据公布了。

美国首次申请失业救济人数激增至48.7万，为2020年4月以来最高；美国劳工部，2027年第三季度

首次申请失业救济人数激增至48.7万，为2020年4月以来最高。ADP和Equifax证实，新申请中的绝大多数来自白领专业人士。

标普500指数在接下来的一周下跌了6%。负面宏观因素开始赢得拉锯战。

在正常的经济衰退中，失业是广泛分布的。蓝领和白领工人承受的痛苦大致与其就业份额成比例。消费打击也是广泛分布的，并且会迅速出现在数据中，因为低收入工人的边际消费倾向更高。

在这个周期中，失业集中在收入分布的上层十分位。他们在总就业中所占比例相对较小，但在消费者支出中所占比例却高得不成比例。收入最高的10%人群占美国所有消费者支出的50%以上。前20%约占65%。这些人购买房屋、汽车、度假、餐厅用餐、私立学校学费、房屋装修。他们是整个可选消费经济体的需求基础。

当这些工人失去工作，或者为了转岗而接受50%的降薪时，相对于失业人数而言，消费打击是巨大的。白领就业率下降2%，转化为可选消费支出大约3-4%的打击。与蓝领失业不同（蓝领失业往往立即产生影响——你被工厂解雇，下周就停止支出），白领失业的影响具有滞后性但更深，因为这些工人有储蓄缓冲，可以在行为改变生效前维持几个月的支出。

到2027年第二季度，经济已陷入衰退。美国国家经济研究局（NBER）要几个月后才会正式确定开始日期（他们总是如此），但数据是明确的——我们已经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”……目前还不是。

相互关联赌注的长链条

私人信贷从2015年的不足1万亿美元增长到2026年的超过2.5万亿美元。其中相当一部分资本被部署到软件和技术交易中，其中许多是对SaaS公司的杠杆收购，其估值假设了永续的中等两位数收入增长。

这些假设在首次智能体编码演示和2026年第一季度软件崩盘之间的某个时间点破灭了，但账面估值似乎并未意识到它们已经破灭。

随着许多上市SaaS公司的交易价格达到税息折旧及摊销前利润的5-8倍，私募股权支持的软件公司的资产负债表上仍以反映收购估值的倍数标价，而这些倍数已不复存在。管理者逐渐下调估值，100美分，92，85，而所有公开市场的可比公司都说只值50。

穆迪下调14家发行方总计180亿美元的私募股权支持软件债务评级，理由是“AI驱动的竞争颠覆带来的长期性收入阻力”；为2015年能源板块以来最大单行业行动 | 穆迪投资者服务公司，2027年4月

每个人都在降级后看到了什么。行业老手们已经看过2015年能源评级下调后的剧本。

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。几起涉及知名SaaS公司的数十亿美元杠杆收购进入了重组程序。

Zendesk是确凿的证据。

Zendesk因AI驱动的客户服务自动化侵蚀年度经常性收入而错过债务契约；50亿美元直接贷款额度估值跌至58美分；创纪录的最大私人信贷软件违约 | 金融时报，2027年9月

2022年，Hellman & Friedman和Permira以102亿美元的价格将Zendesk私有化。债务方案包括50亿美元的直接贷款，是当时历史上最大的基于年度经常性收入支持的贷款额度，由黑石集团牵头，阿波罗、蓝猫头鹰和HPS均参与贷款集团。该贷款明确基于Zendesk的年度经常性收入将持续不变的假设构建。按大约25倍税息折旧及摊销前利润计算，这种杠杆只有在收入持续的情况下才有意义。

到2027年中，它不再持续了。

AI智能体自主处理客户服务已近一年。Zendesk定义的类别（工单、路由、管理人工支持互动）已经被无需生成工单即可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，它只是尚未流失的收入。

历史上最大的基于年度经常性收入的贷款，成了历史上最大的私人信贷软件违约。每个信贷交易台都立刻问了同一个问题：还有谁有伪装成周期性逆风的长期性逆风？

但共识至少在最初是对的：这本来应该是可以承受的。

私人信贷不是2008年的银行业。整个架构是明确为避免强制抛售而设计的。这些是封闭式工具，资本锁定。有限合伙人承诺了七到十年。没有存款人会挤兑，没有回购额度会被收回。管理者可以持有受损资产，花时间处理，等待复苏。痛苦，但可控。这个系统本该是能弯曲，而不是断裂。

黑石、KKR和阿波罗的高管引用的软件风险敞口占资产的7-13%。可控。每一份卖方报告和金融推特上的信贷账户都说同样的话：私人信贷拥有永久资本。他们可以吸收那些本会摧毁杠杆银行的损失。

永久资本。这个短语出现在每一次旨在安抚市场的财报电话会议和投资者信函中。它成了一句咒语。像大多数咒语一样，没人关注其中的细节。实际上，它是这样的……

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Global Atlantic。其逻辑很精妙：年金存款提供了一个稳定、长期的负债基础。管理者将这些存款投资于他们自己发起的私人信贷，从而赚取两次费用，在保险端赚取利差，在资产管理端赚取管理费。一个费用叠加费用的永动机，在一种条件下运行良好。

私人信贷必须是有价值的资产。

损失打击了为持有非流动性资产对抗长期负债而构建的资产负债表。本应使系统具有韧性的“永久资本”，并非抽象的、耐心的机构资金池和承担专业风险的成熟投资者。它是美国家庭的储蓄，“主流社会”，以年金的形式结构化，投资于现在正在违约的同一批私募股权支持的软件和技术资产。无法逃离的锁定资本是人寿保险投保人的钱，而那里的规则有些不同。

与银行系统相比，保险监管机构一直比较宽容——甚至可以说是自满——但这是一个警钟。他们已经对人寿保险公司的私人信贷集中度感到不安，现在开始降低这些资产的风险资本计算因子。这迫使保险公司要么增资，要么出售资产，而在已经陷入停滞的市场中，这两者都无法以有吸引力的条件实现。

纽约、爱荷华州监管机构拟收紧对人寿保险公司持有的部分私募评级信贷的资本处理；全美保险监督官协会指南预计将提高风险资本因子并引发证券估值办公室更多审查 | 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名单时，阿波罗的股票在两个交易日内下跌了22%。布鲁克菲尔德、KKR及其他公司紧随其后。

情况只是变得更加复杂。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架构，旨在通过监管套利最大化回报。美国保险公司签发年金，然后将风险转移给它也拥有的附属百慕大或开曼再保险公司——利用更灵活的监管优势，允许对相同资产持有更少的资本。该附属公司通过离岸特殊目的实体从外部筹集资金，这是一个新的对手方层级，他们与保险公司一起，投资于母公司资产管理部门发起的同一私人信贷。

评级机构（其中一些本身由私募股权拥有）并非透明的典范（这几乎让所有人惊讶）。不同的公司连接到不同的资产负债表的复杂网络，其不透明度令人震惊。当底层贷款违约时，谁实际承担损失这个问题在实时环境中确实无法回答。

2027年11月的崩盘标志着认知从一次潜在的普通周期性衰退，转向了某种更令人不安的东西。“一长串对白领生产率增长的相互关联的赌注”，这是美联储主席Kevin Warsh在联邦公开市场委员会11月紧急会议上的称呼。

看，从来不是损失本身导致了危机。是承认损失。还有一个更大、重要得多得多的金融领域，我们越来越担心这种承认。

抵押贷款问题

Zillow房屋价值指数在旧金山同比下降11%，西雅图降9%，奥斯汀降8%；房利美警示在科技/金融就业比例>40%的邮编区“早期拖欠率升高” | Zillow / 房利美，2028年6月

本月，Zillow房屋价值指数在旧金山同比下降11%，西雅图降9%，奥斯汀降8%。这并不是唯一的令人担忧的头条新闻。上个月，房利美警示来自大额贷款集中的邮编区的早期拖欠率较高——这些地区住着信用评分780+的借款人，通常是“坚不可摧的”。

美国住宅抵押贷款市场规模约为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大致保持当前的收入水平就业。对于大多数抵押贷款来说，就是三十年。

白领就业危机以收入预期的持续变化威胁着这一假设。我们现在不得不问一个三年前看来很荒谬的问题——优质抵押贷款还是优质资产吗？

美国历史上每一次抵押贷款危机都是由以下三者之一驱动的：投机过剩（贷款给买不起房的人，如2008年）、利率冲击（利率上升使可调利率抵押贷款难以承受，如20世纪80年代初）、或局部经济冲击（单一行业在单一地区崩溃，如80年代的德克萨斯州石油业或2009年的密歇根州汽车业）。

这里的情况都不符合。所讨论的借款人并非次级贷款者。他们是FICO评分780分的人。他们支付了20%的首付。他们有干净的信用记录、稳定的就业记录，以及贷款发放时已验证的收入证明。他们是金融体系中每个风险模型都视为信贷质量基石的借款人。

2008年，贷款在第一天就是坏的。2028年，贷款在第一天是好的。只是世界……在贷款发放后改变了。人们借钱赌的是一个他们再也无法相信的未来。

2027年，我们发现了隐性压力的早期迹象：房屋净值信贷额度支取、401(k)提款、信用卡债务激增，而抵押贷款还款却保持正常。随着失业、冻结招聘和奖金削减，这些优质家庭的债务收入比翻倍。

他们仍然能够支付抵押贷款，但前提是停止所有可选消费、耗尽储蓄、推迟任何房屋维护或改善。他们的抵押贷款在技术上没有违约，但距离困境只差一次冲击，而AI能力的发展轨迹表明，那次冲击正在到来。然后我们看到旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀的拖欠率开始飙升，尽管全国平均水平仍保持在历史常态范围内。

我们现在正处于最严峻的阶段。当边际买家健康时，房价下跌是可管理的。而在这里，边际买家正面临着同样的收入受损。

虽然担忧在加剧，但我们尚未进入全面的抵押贷款危机。拖欠率已上升，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加速实体经济衰退的金融助推器。

劳动力替代、抵押贷款担忧、私募市场动荡。三者相互强化。而传统的政策工具（降息、量化宽松）可以解决金融引擎，但无法解决实体经济引擎，因为实体经济引擎并非由紧缩的金融条件驱动。它是由AI使人类智能不再稀缺、价值降低所驱动的。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……

这改变不了一个克劳德智能体可以以每月200美元的价格完成一个年薪18万美元产品经理工作的事实。

如果这些担忧成为现实，抵押贷款市场将在今年下半年崩溃。在这种情景下，我们预计当前股市的跌幅最终将媲美全球金融危机（57%的峰谷跌幅）。这将使标普500指数跌至约3500点——我们自2022年11月ChatGPT时刻前一个月以来未见的水平。

显而易见的是，支撑13万亿美元住宅抵押贷款的收入假设已受到结构性损害。尚不明确的是，政策能否在抵押贷款市场完全消化这一切意味着什么之前进行干预。我们抱有希望，但不能否认那些令人担忧的理由。

与时间的赛跑

第一个负反馈循环在实体经济中：AI能力提升，薪资支出缩减，支出疲软，利润率收紧，公司购买更多能力，能力提升。然后它转向金融层面：收入受损冲击抵押贷款，银行亏损收紧信贷，财富效应破裂，反馈循环加速。而这两者都被一个似乎坦率地说相当困惑的政府所做出的不充分政策反应所加剧。

这个体系并非为此类危机而设计。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，公司支付报酬，政府抽成。在正常年份，个人所得税和工资税是财政收入的主干。

截至今年第一季度，联邦财政收入较国会预算办公室基线预测低12%。工资税收下降，因为更少的人以之前的薪酬水平就业。所得税收入下降，因为所挣的收入在结构上降低了。生产率在飙升，但收益流向了资本和计算力，而非劳动力。

劳动力占GDP的份额从1974年的64%下降到2024年的56%，这是受全球化、自动化和工人议价能力持续侵蚀驱动的长达四十年的缓慢下降。在AI开始指数级增长的过去四年里，这一比例已降至46%。创纪录的急剧下降。

产出仍然存在。但它不再流经家庭再回到企业，这意味着它也不再流经国税局。循环流正在断裂，而政府被期望介入修复它。

与每次经济衰退一样，支出上升的同时收入下降。但这一次的不同在于，支出压力不是周期性的。自动稳定器是为临时性失业构建的，而非结构性替代。这个体系正在支付假设工人会被重新吸收的福利。许多人不会，至少不会以接近他们之前的工资水平。在COVID期间，政府自由接受了15%的赤字，但当时被认为这是暂时的。今天需要政府支持的人们并非遭受了会恢复的疫情打击。他们被一项持续改进的技术所取代。

政府需要在从家庭征收更少税收的时刻，向家庭转移更多的钱。

美国不会违约。它印钞来支出，也用同一种货币偿还借款人。但这种压力已在其他地方显现。市政债券在年初至今的表现中显示出令人担忧的分化迹象。没有所得税的州情况尚可，但依赖所得税的州（主要是蓝州）发行的一般义务市政债券开始反映一些违约风险。政客们很快意识到这一点，关于谁应得到救助的争论已经沿党派路线展开。

政府，值得肯定的是，很早就认识到危机的结构性，并开始考虑两党提出的提案，他们称之为“过渡经济法案”（Transition Economy Act）：一个通过赤字支出和拟议的AI推理计算税相结合来资助，向被取代工人直接转移支付的框架。

摆在桌面上最激进的提案走得更远。“共享AI繁荣法案”（Shared AI Prosperity Act）将建立对智能基础设施本身回报的公共权益主张，介于主权财富基金和AI生成产出的版税之间，其股息用于资助家庭转移支付。私营部门的游说者已在媒体上发出大量关于滑坡效应的警告。

讨论背后的政治一直可悲地可预测，因哗众取宠和边缘政策而加剧。右翼称转移支付和再分配是马克思主义，并警告说对计算征税会将领先地位拱手让给中国。左翼警告，在现有企业帮助下起草的税收会成为另一种形式的监管俘获。财政鹰派指出不可持续的赤字。鸽派则指出全球金融危机后过早的紧缩政策作为警示。在今年总统大选临近之际，分歧只会被放大。

当政客们争吵不休时，社会结构解体的速度超过了立法进程。

“占领硅谷”运动是更广泛不满情绪的象征。上个月，示威者封锁了Anthropic和OpenAI旧金山办公室入口长达三周。他们的人数在增加，示威活动引来的媒体报道比引发这些活动的失业数据还要多。

很难想象公众会像恨全球金融危机后的银行家那样恨任何人，但AI实验室正在试图打破这个记录。而且，从大众的视角看，理由很充分。它们的创始人和早期投资者积累财富的速度，使得镀金时代都显得温和。生产率繁荣带来的收益几乎完全流向了计算力所有者和运行其上的实验室的股东，这使美国不平等达到了前所未有的水平。

各方都有自己的反派，但真正的反派是时间。

AI能力的发展速度快于机构适应的速度。政策应对以意识形态的速度行进，而非现实速度。如果政府不尽快就问题是什么达成一致，反馈循环将为他们书写下一章。

智能溢价的消退

在整个现代经济史中，人类智能一直是稀缺的投入。资本是充裕的（或者至少是可复制的）。自然资源有限但可替代。技术改进得足够慢，人类可以适应。智能——分析、决策、创造、说服和协调的能力——是唯一无法大规模复制的东西。

人类智能因其稀缺性而获得其固有的溢价。我们经济中的每一个制度，从劳动力市场到抵押贷款市场再到税法，都是为这个假设成立的世界设计的。

我们正在经历这种溢价的消退。机器智能现在已经成为人类智能在越来越多任务上的合格且快速改进的替代品。几十年来为人类思维稀缺的世界优化的金融体系正在重新定价。这种重新定价是痛苦的、无序的，并且远未完成。

但重新定价不等于崩溃。

经济可以找到新的均衡点。达到那里是为数不多的只有人类才能完成的任务之一。我们需要正确地去做。

这是历史上第一次，经济中最具生产力的资产产生的就业机会更少，而不是更多。没有人的框架适用，因为它们都不是为一个稀缺投入变得充裕的世界设计的。所以我们必须建立新的框架。我们是否能及时建立它们，是唯一重要的问题。

但你不是在2028年6月读到这些的。你是在2026年2月读到它的。

标普500指数接近历史高点。负反馈循环尚未开始。我们确信其中一些情景不会实现。我们同样确信机器智能将继续加速。人类智能的溢价将缩小。

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支撑到本十年结束的假设之上。作为一个社会，我们仍有时间积极主动应对。

金丝雀还活着。

（寇注：金丝雀是一个比喻。过去矿工们会把金丝雀带到矿井里，金丝雀对有毒气体非常敏感，一旦它死亡，就预示着矿井中危险气体已达到致命浓度，矿工必须立即撤离。作者的意思是：虽然他们在文中描绘的“智能危机”风险确实存在（就像矿井中存在瓦斯），但预警的“金丝雀”目前还活着。即读者们很幸运地在2026年2月读到这篇文章，危机尚未到达无法挽回的临界点，我们仍有时间和机会采取行动来避免最坏的后果。这句话呼应了上一段的：“我们仍有时间积极主动应对”，传递一种紧迫的警示而非绝望的信息：警报已经拉响，但窗口期仍未关闭。）