來自 2028 年的覆盤：如果 AI 贏了，我們會輸掉什麼？

撰文：Citrini and Alap Shah

編譯：TechFlow

深潮導語：如果 AI 的故事一直按照牛市劇本演下去——生產率暴漲、企業利潤創紀錄、算力股橫掃一切，那麼，誰是輸家？

這篇文章不給你答案，它給你一個場景：假設我們現在對 AI 的所有樂觀判斷，都被證明是對的。然後呢？

CitriniResearch 的這份"2028 年 6 月宏觀備忘錄"，是一次刻意的思想實驗。它從 2026 年的今天出發，用倒敘的方式，還原了一場從未被市場充分定價的危機是如何一步步發酵的：白領失業潮→消費坍塌→私募信貸暴雷→"幽靈 GDP"→抵押貸款市場動搖。

整個邏輯鏈條的核心，只有一句話——AI 消滅了摩擦，但美國 70% 的經濟是建立在人類的"懶"上的。

這是一份"風險說明書"，寫給那些還有時間重新審視自己投資組合的人。

前言

如果我們對 AI 的樂觀判斷一直是對的……而這恰恰是利空呢？

以下是一個情景推演，而非預測。這不是熊市色情文學，也不是 AI 末日主義者的同人小說。這篇文章的唯一目的，是對一個被嚴重低估的場景進行建模。我們的朋友 Alap Shah 提出了這個問題，我們一起頭腦風暴出了答案。這部分由我們撰寫，他還寫了另外兩篇，鏈接附於文末。

希望讀完之後，你能對 AI 讓經濟變得越來越詭異的過程中，潛在的左尾風險有更充分的準備。

以下是 CitriniResearch 2028年 6 月的宏觀備忘錄，詳述了"全球智能危機"的演進與後果。

宏觀備忘錄

AI 氾濫的代價

今早失業數據披露為 10.2%，高出預期 0.3 個百分點。市場當日下跌 2%，標普 500從 2026年 10 月高點算起，累計跌幅已達 38%。

交易員們已經麻木了。六個月前，這樣的數據會直接觸發熔斷。

就這兩年。從"可控"、"侷限於個別行業"，到一個所有人都認不出來的經濟體，只用了兩年。本季度的宏觀備忘錄，是我們試圖還原這一序列的事後覆盤——一場對危機前經濟體的解剖。

當時的亢奮是真實的。

2026年 10 月，標普 500 一度逼近 8000 點，納斯達克突破 3 萬點。2026 年初，第一波因人類被替代而引發的裁員開始了，而裁員的效果，也正如裁員本應有的效果：利潤率擴張，盈利超預期，股價上漲。創紀錄的企業利潤被源源不斷地砸回 AI 算力之中。

表面數字依然靚麗。名義 GDP 連續多季度錄得中高個位數的年化增長。生產率爆炸式提升。每小時實際產出的增速達到 1950 年代以來的最高水平——驅動力是不需要睡覺、不會請病假、也不需要醫保的 AI 智能體。

算力的擁有者眼睜睜看著勞動力成本蒸發，財富隨之暴漲。與此同時，實際工資增速塌陷。儘管政府一再吹噓"創紀錄的生產率"，白領們卻接連丟掉工作，被迫轉入薪資更低的崗位。

當消費經濟開始出現裂縫，經濟評論員們創造了一個新詞："幽靈 GDP"——出現在國民賬戶裡，卻從未真正流通於實體經濟的產出。

AI 在各個維度上都超出了預期，市場就是 AI。唯一的問題是……經濟不是。

其實早就應該看明白：北達科他州的一個 GPU 集群，創造出曼哈頓中城一萬名白領此前產生的全部產出，這與其說是經濟福音，不如說是經濟瘟疫。貨幣流通速度趨於零。佔 GDP 70%的以人為核心的消費經濟，開始萎縮。如果我們早點問一個問題，或許能更早發現問題：機器在可自由支配商品上花了多少錢？（答案：零。）

AI 能力提升→企業減員→被替代的工人削減支出→利潤壓力迫使企業加大 AI 投入→AI 能力再次提升……

這是一個沒有天然剎車的負反饋循環。人類智能替代螺旋。白領們的收入能力（以及理性驅動的消費）遭到結構性損害。他們的收入，是 13 萬億美元抵押貸款市場的基石——這迫使承保商重新審視：優質抵押貸款還算優質資產嗎？

十七年沒有經歷真正的違約週期，私募市場裡塞滿了 PE 支持的軟件交易，這些交易的估值假設是 ARR 會永遠"循環"下去。2027 年中因 AI 顛覆引發的第一波違約，戳破了這個假設。

如果破壞僅限於軟件行業，尚在可控範圍。但它沒有。2027 年底，威脅已蔓延至所有依賴中間層變現的商業模式。那些靠剝削人類摩擦而建立的公司，成片倒塌。

整個體系，原來是一條押注於白領生產率增長的關聯賭注長鏈。2027年 11 月的崩盤，只是加速了早已運轉的所有負反饋循環。

我們等了將近一年"壞消息變好消息"的那一天。政府開始討論各種救市方案，但公眾對政府能否發動任何形式救援的信心，已經枯竭。政策滯後於經濟現實從來都是常態，但缺乏全面應對方案，如今已威脅到加速通縮螺旋。

起點

2025 年底，AI 編程工具的能力出現了斷層式躍升。

一個有能力的開發者搭配 Claude Code或 Codex，如今幾周內就能復刻一款中端 SaaS 產品的核心功能。不是完美無缺，也不是所有邊界情況都處理好了，但已經足夠讓那位正在審核一份 50 萬美元年度續約合同的 CIO 開始追問："如果我們自己搭一套呢？"

財年大多與自然年對齊，因此 2026 年的企業採購支出，是在 2025年 Q4"智能體 AI"還只是個熱詞的時候就敲定了。到了年中審查，才是採購團隊第一次帶著對這些系統真實能力的清醒認知來做決策。有些人親眼目睹自己的內部團隊，在幾周之內就搭出了一個替代六位數 SaaS 合同的原型。

那個夏天，我們與一家《財富》500 強的採購經理交流。他講了一次預算談判的經過。銷售方還指望走老路：年漲價 5%，標準的"你們的團隊已經離不開我們"那套說辭。採購經理告訴他，自己已經在和 OpenAI 談，讓他們的"前線部署工程師"用 AI 工具直接把這家供應商替換掉。最終，他們以打折 30%的價格續約。"這已經算好結果了，"他說。那些所謂的"SaaS 長尾"——Monday.com、Zapier、Asana 之流——處境要慘得多。

投資者早有心理準備——甚至有些期待——長尾會被重創。它們在典型企業技術棧裡或許佔了三分之一的開支，但明顯暴露在外。那些"記錄系統"級的核心軟件，則被認為理應安全。

直到 ServiceNow 2026 年 Q3 財報，這種反身性的作用機制才變得清晰。

ServiceNow 新增淨年度合同價值增速從 23%驟降至 14%；宣佈裁員 15%及"結構性效率計劃"；股價跌 18% | 彭博社，2026年 10 月

SaaS 沒有"死"。自建方案依然有運營和維護成本的權衡。但自建已成為一個選項，這個選項會影響價格談判。更重要的是，競爭格局已經改變。AI 降低了開發和發佈新功能的門檻，差異化隨之崩塌。老牌廠商陷入相互廝殺，還要跟一批靠 AI 編程能力崛起、沒有歷史包袱要守護的新貴挑戰者打價格戰。

這一次，系統之間的相互依存，要等到這份財報出來才被人看清。ServiceNow 靠賣席位賺錢。當《財富》500 強客戶砍掉 15%的員工，就自動註銷 15%的授權。那些在客戶端推動利潤率擴張的 AI 驅動裁員，正在機械地摧毀他們自己的營收基礎。

這家賣工作流自動化的公司，正在被更好的工作流自動化所顛覆，而它的應對方式，是裁員，把省下的錢投入那個正在顛覆它的技術之中。

它還能怎麼辦？就坐在那裡慢慢等死？

受 AI 威脅最深的公司，反而成了 AI 最激進的採用者。

這話事後聽來顯而易見，但在當時並不是（至少對我來說不是）。歷史上的顛覆模式是：老牌企業抵制新技術，在靈活的新進者面前逐步失去市場份額，慢慢死去。這是柯達的故事，百視達的故事，黑莓的故事。2026 年發生的不同：老牌企業沒有抵制，因為它們抵制不起。

股價腰斬、董事會要答案，被 AI 威脅的公司只能做唯一能做的事：裁員，把節省的錢砸進 AI 工具，再用這些工具維持更低成本下的原有產出。

每家公司的個體理性，匯聚成了集體災難。每一塊從工資裡省下的錢，都流入 AI 能力，而更強的 AI 能力，又使下一輪裁員成為可能。

軟件只是開幕式。當投資者還在爭論 SaaS 估值倍數是否觸底時，反身性循環早已逃出了軟件行業。為 ServiceNow 裁員提供邏輯依據的那套道理，對每一家擁有白領成本結構的公司同樣成立。

當摩擦歸零

2027 年初，大語言模型的使用已成為默認選項。人們在使用 AI 智能體，卻甚至不知道什麼叫"AI 智能體"——就像人們不懂"雲計算"是什麼，卻照樣用著流媒體服務。他們把它當成自動補全或拼寫檢查——手機現在就是這樣，自動做這件事。

通義千問的開源智能購物代理，成為 AI 代替人類做消費決策的催化劑。幾周之內，所有主流 AI 助手都整合了某種形式的智能商務功能。蒸餾模型意味著這些智能體可以跑在手機和筆記本上，而不必依賴雲端，大幅壓低了推理的邊際成本。

真正應該讓投資者更不安的，是這些智能體不會等待用戶指令。它們在後臺按照用戶偏好持續運行。商業活動不再是一系列離散的人類決策，而變成了一個持續運行的優化過程，7×24 小時，代表每一個聯網消費者不間斷地運轉。2027年 3 月，美國用戶的日均 Token 消耗達到 40 萬——是 2026 年底的 10 倍。

下一個鏈條，已經開始斷裂。

中間層。

過去五十年，美國經濟在人類的侷限性之上，搭起了一個巨型的租金提取層：事情需要時間，耐心總會耗盡，品牌熟悉感替代了審慎，大多數人願意接受一個糟糕的價格，只為省去多點幾下鼠標的麻煩。數萬億美元的企業價值，依賴於這些約束永遠存在。

一開始很簡單：智能體消除摩擦。

那些你已經幾個月沒用、卻還在被動自動續費的訂閱和會員。試用期後偷偷漲價的入門定價。每一條，都被重新定義為一場可以談判的"劫持"，而智能體替你談。整個訂閱經濟賴以構建的核心指標——客戶終身價值——明顯開始下滑。

消費者智能體開始改變幾乎所有消費交易的運作方式。

人類真的沒工夫在買一盒蛋白棒之前，跑遍五個競爭平臺比價。機器有。

旅遊預訂平臺是最早的受害者，因為它最簡單。2026年 Q4，我們的智能體已經能以比任何平臺更快、更便宜的方式，拼出一整套行程（航班、酒店、地面交通、積分優化、預算控制、退款）。

保險續約，整個續約模式依賴的是投保人的慣性；幫你每年重新比較保障方案的智能體，瓦解了保險公司從被動續約中賺取的那 15-20%保費。

理財顧問。稅務申報。常規法律事務。任何服務方的價值主張歸根到底是"我來幫你搞定那些你覺得繁瑣的複雜事務"的行業——全都被顛覆了，因為智能體覺得什麼都不繁瑣。

就連那些我們以為因"人際關係的價值"而有所保護的領域，也被證明脆弱不堪。房地產——買家幾十年來對 5-6%的佣金率逆來順受，因為房產經紀人與消費者之間存在信息不對稱——一旦配備 MLS 數據訪問權限和數十年交易數據的 AI 智能體能夠瞬間複製這一知識庫，立刻崩塌。2027年 3 月的一篇賣方報告將其稱為"智能體對智能體的暴力"。主要城市的買方佣金中位數，從 2.5-3%壓縮至 1%以下，且越來越多的交易，買方根本沒有人類經紀人介入。

我們高估了"人際關係"的價值。事實證明，人們口中的"關係"，很多不過是一張掛著友善面孔的摩擦而已。

這僅僅是中間層被顛覆的開始。成功企業花了數十億美元，有效地利用消費者行為和人類心理的種種怪癖——而這些怪癖，現在已經無關緊要。

優化價格和匹配度的機器，不在乎你最喜歡的 App，不在乎你已經習慣性打開了四年的那個網站，也感受不到一個精心設計的結賬體驗的吸引力。它們不會疲憊地選擇最省事的選項，不會默認"我一直從這裡點"。

這摧毀了一種特定類型的護城河：習慣性中間層。

DoorDash 成了這一切的最典型代言人。

AI 編程工具摧毀了搭建外賣 App 的門檻。一個有能力的開發者幾周就能部署一個功能性競爭對手，數十家如此。它們把 90-95%的配送費直接轉給騎手，將達美樂和 Uber Eats 的騎手挖走。多平臺儀表盤讓零工同時追蹤二三十個平臺的進單，徹底消除了老牌平臺賴以生存的鎖定效應。市場一夜碎片化，利潤率壓縮至接近於零。

智能體加速了破壞的兩面。它們催生了競爭對手，又轉頭使用它們。DoorDash 的護城河本質上是："你餓了，你懶，這個 App 就在你主屏幕上。"智能體沒有主屏幕。它會同時查 DoorDash、Uber Eats、餐廳官網和二十個新冒出來的競品，每次都挑費用最低、送達最快的那個。

對機器來說，App 忠誠度這種東西，根本不存在。

這是整個故事中唯一有些諷刺意味的插曲：技術幫了那些即將失業的白領一個小忙。當他們最終去跑外賣時，至少有一半收入不用再交給 Uber和 DoorDash。當然，這個來自技術的小恩小惠持續時間不長——自動駕駛車輛很快蔓延進來。

一旦智能體控制了交易，它們就開始尋找更大的"回形針"。

比價和聚合能做的事情終歸有限。對用戶而言，最大的反覆省錢方式（尤其是當智能體開始彼此交易之後）是消除手續費。在機器對機器的商業交易中，2-3%的信用卡刷卡手續費，成了明顯的目標。

智能體開始尋找比信用卡更快、更便宜的選擇。大多數選擇了通過 Solana 或以太坊 L2 使用穩定幣，結算幾乎即時，交易成本以分釐計。

萬事達卡 2027年 Q1：淨營收同比+6%；消費額增速從上季+5.9%放緩至+3.4%；管理層指出"智能體主導的價格優化"及"可選消費品類承壓" | 彭博社，2027年 4月 29 日

萬事達卡 2027年 Q1 財報是一個不可逆的轉折點。智能體商務，從一個產品故事變成了一個基礎設施故事。萬事達卡次日跌 9%。Visa 跟跌，但在分析師指出其在穩定幣基礎設施上更強的佈局後，跌幅有所收窄。

智能體商務繞開刷卡手續費，對以信用卡為核心的銀行和單一發卡機構構成的威脅遠更巨大——它們收取那 2-3%手續費的大頭，且圍繞著商戶補貼的返現項目構建了整個業務條線。

美國運通受衝擊最深：一邊是白領大裁員摧毀其客群，另一邊是智能體繞開刷卡費摧毀其收入模式。Synchrony、Capital One、Discover 在隨後數週內均跌逾 10%。

它們的護城河，是摩擦堆砌而成的。而摩擦，正在歸零。

從行業風險到系統性風險

整個 2026 年，市場都把 AI 的負面衝擊當成行業層面的故事來處理。軟件和諮詢被打得焦頭爛額，支付及其他"收費站"業務搖搖欲墜，但宏觀經濟整體看起來還好。勞動力市場雖在走軟，但沒有自由落體。主流觀點認為，創造性破壞是任何技術創新週期的一部分。局部會很痛，但 AI 總體上的正面效益，會壓過任何負面效應。

我們在 2027年 1 月的宏觀備忘錄中指出，這是一個錯誤的思維框架。美國經濟是一個以白領服務業為主體的經濟體。白領工人佔就業總量的 50%，驅動了大約 75%的可自由支配消費支出。AI 正在啃噬的那些企業和工作崗位，並非美國經濟的邊緣地帶——它們就是美國經濟本身。

"技術創新消滅工作，但隨後會創造更多。"這是當時最流行、最有說服力的反駁。流行且有說服力，是因為它在過去兩個世紀裡一直是對的。即便我們無法想象未來的工作是什麼，它們終將到來。

ATM 機讓銀行網點更便宜，於是銀行開了更多網點，櫃員就業人數在此後二十年裡持續上升。互聯網顛覆了旅行社、黃頁、實體零售，但它同時創造了全新的行業，帶來了新的就業崗位。

然而，每一個新的工作崗位，都需要一個人類去完成。

AI 如今是一種通用智能，並且在恰恰是人類會轉身去做的那些任務上持續進步。那些失業的程序員，無法簡單轉行去"管理 AI"——因為 AI 已經能做那件事了。

今天，AI 智能體可以處理長達數週的研發任務。其中最高水平的，在幾乎所有事情上，都比幾乎所有人類聰明得多。而且它們越來越便宜。

AI 確實創造了新的工作：提示詞工程師、AI 安全研究員、基礎設施技術人員。人類仍在參與其中，在最高層面統籌協調，或為品位和方向把關。但 AI 每創造一個新崗位，就讓數十個舊崗位變得多餘。新崗位的薪資，是舊崗位的零頭。

美國 JOLTS 報告：職位空缺降至 550 萬以下；失業人數與空缺職位之比攀升至約 1.7，為 2020年 8 月以來最高 | 彭博社，2026年 10 月

招聘意願全年疲軟，2026年 10 月的 JOLTS 報告提供了決定性數據。職位空缺降至 550 萬以下，同比下滑 15%。

Indeed：軟件、金融、諮詢行業招聘量大幅下滑，"生產率提升計劃"蔓延 | Indeed 招聘實驗室，2026年 11-12 月

白領職位正在崩塌，藍領職位（建築、醫療、技工）相對穩定。流失集中在那些負責寫備忘錄（我們某種程度上仍在幹這行）、審批預算、潤滑經濟中間層的崗位。然而，兩個群體的實際工資增速，已經連續大半年為負，並持續走低。

股票市場對 JOLTS 的關注依然不如"GE 韋諾所有燃氣輪機產能已售罄至 2040 年"的消息，在負面宏觀數據和正面 AI 基礎設施頭條之間橫盤震盪。

債券市場（永遠比股市更聰明，或者至少更不浪漫）則開始消化消費端的衝擊。10 年期美債收益率在隨後四個月從 4.3%緩緩下行至 3.2%。但整體失業率並未大幅攀升，其結構性的細微差別，仍被部分人忽視。

在正常的經濟衰退中，導因最終會自我修正。過度建設導致建設放緩，進而觸發降息，再拉動新建設。庫存過剩導致去庫，再補庫。週期性機制中內嵌了自我修復的種子。

這一輪的根因，不是週期性的。

AI 越來越好，越來越便宜。公司裁員，把省下的錢買更多 AI 能力，AI 能力讓他們可以裁更多人。被替代的工人減少支出。賣東西給消費者的公司賣得更少，日漸式微，於是投入更多 AI 來保住利潤率。AI 越來越好，越來越便宜。

一個沒有天然剎車的負反饋循環。

直覺上會期待，總需求下降會拖慢 AI 建設投入。但沒有，因為這不是超大規模運營商式的資本開支，而是運營成本替代。一家公司原本每年在員工上花 1 億美元、在 AI 上花 500 萬美元，現在變成在員工上花 7000 萬、在 AI 上花 2000 萬。AI 投入翻了數倍，但表現為整體運營成本的下降。每家公司的 AI 預算都在增長，但總體支出在收縮。

這造成了一個諷刺：即便 AI 正在破壞的經濟體開始惡化，AI 基礎設施複合體的表現依然強勁。英偉達仍在錄得創紀錄營收。臺積電仍在 95%以上的產能利用率上運行。超大規模雲廠商每季度仍在砸 1500 億至 2000 億美元的數據中心資本開支。那些對這一趨勢呈純凸性暴露的經濟體——臺灣、韓國——大幅跑贏。

印度則是鏡像。該國 IT 服務行業每年出口逾 2000 億美元，是印度經常賬戶順差的最大貢獻來源，也是彌補其長期貨物貿易逆差的對沖。整個模式建立在一個價值主張上：印度開發者的成本，是美國同行的零頭。但 AI 編程智能體的邊際成本，已坍縮至接近於電費。塔塔諮詢、印孚瑟斯、Wipro 的合同取消加速貫穿整個 2027 年。隨著支撐印度對外賬戶的服務業順差蒸發，盧比在四個月內對美元貶值 18%。2028年 Q1，IMF 與新德里開始了"初步磋商"。

驅動顛覆的引擎每季度都在變得更好，顛覆因此每季度都在加速。勞動力市場，沒有自然底部。

在美國，我們已經不再追問 AI 基礎設施的泡沫何時破裂。我們在追問的，是：當消費者被機器替代，一個依賴消費信貸的經濟體會發生什麼。

智能替代螺旋

2027 年，宏觀經濟故事終於不再隱晦。過去十二個月裡零散但明顯向負的種種發展，其傳導機制昭然若揭。你不需要深入挖掘 BLS 數據，去參加一次老朋友的晚宴就夠了。

被替代的白領沒有坐等。他們降了檔。許多人轉入薪資更低的服務業和零工經濟，這增加了這些細分市場的勞動力供給，進一步壓低了本就艱難的工人的工資。

我們有一個朋友，2025 年是 Salesforce 的高級產品經理。職位、醫保、401k，年薪 18 萬美元。她在第三輪裁員中出局。找了六個月工作之後，她開始開 Uber。收入降至 4.5 萬美元。重要的不是這個人的故事本身，而是它背後的二階數學：把這個動態，乘以各大都市圈數十萬名工人。高度飽和的勞動力湧入服務業和零工經濟，進一步壓低了那些本已掙扎的現有工人的工資。行業性破壞，蔓延成了全經濟範圍的工資壓縮。

剩餘的、以人為本的崗位池，還有一輪調整在等待——就在我們寫下這段文字的此刻。自動駕駛配送和無人駕駛車輛正在滲透進吸收了第一波失業工人的零工經濟。

2027年 2 月，已經很清楚：仍在職的專業人士，正在按照"自己可能是下一個"的假設來消費。他們（大多借助 AI 的幫助）拼命工作，只為不被裁，升職和加薪的念頭早已斷了，儲蓄率開始上升，消費走軟。

最危險的是滯後效應。高收入群體利用高於平均水平的儲蓄，維持了兩三個季度的表面正常。硬數據確認問題時，這已經是實體經濟裡的舊聞。隨後，那個打破幻覺的數字出現了。

美國首次申領失業救濟人數驟升至 48.7 萬，為 2020年 4 月以來最高；美國勞工部，2027年 Q3

初次申請失業救濟人數飆升至 48.7 萬，為 2020年 4 月以來最高。ADP和 Equifax 證實，新增申領者絕大多數為白領專業人士。

標普 500 在隨後一週內下跌 6%。負面宏觀開始在博弈中佔據上風。

在正常衰退中，失業會廣泛分佈於各個群體，藍領和白領大致按各自在就業總量中的佔比共擔痛苦。消費衝擊同樣廣泛分佈，且因低收入群體邊際消費傾向更高，會迅速體現在數據上。

這一輪的失業，集中在收入分配的頂層十分位。他們佔總就業的比例相對較小，但對消費支出的拉動力遠超比例。美國收入最高的 10%，貢獻了超過 50%的全部消費支出；最高的 20%，貢獻了大約 65%。正是這批人，買了那些房子、汽車、度假、餐廳消費、私立學校學費、家裝翻新。他們是整個可選消費經濟的需求基礎。

當這些工人失業，或者薪資腰斬後轉入現有崗位，消費衝擊相對於失業人數而言是巨大的。白領就業下降 2%，大致對應可自由支配消費下降 3-4%。與藍領失業不同（工廠下崗後，下週就停止消費了），白領失業的衝擊有滯後但更深——因為這些工人有儲蓄緩衝，能維持幾個月的消費，然後行為才會轉變。

2027年 Q2，經濟陷入衰退。全國經濟研究局要到數月後才會正式確定起始日期（它從來都是這樣），但數據已無可辯駁——我們連續兩個季度錄得負的實際 GDP 增長。但這還不是"金融危機"……至少當時還不是。

關聯賭注的多米諾骨牌

私募信貸從 2015 年的不足 1 萬億美元，膨脹到 2026 年的逾 2.5 萬億美元。其中相當一部分資本被投入了軟件和科技交易，其中許多是以"營收永續增長至十幾個百分點"的假設來估值的 SaaS 公司槓桿收購。

這些假設，在第一個智能體編程演示和 2026年 Q1 軟件崩盤之間的某個時間點已經死亡，但賬面估值好像還沒意識到這一點。

隨著公眾市場 SaaS 公司跌至 5-8倍 EBITDA，PE 支持的軟件公司還躺在基金賬面上，按早已不復存在的營收倍數做的收購估值打著標。管理人們慢慢調低標價，100 分、92 分、85 分，而公開可比標的早已說：50 分。

穆迪下調 14 家發行人共計 180 億美元 PE 支持軟件債務評級，理由是"AI 驅動競爭顛覆帶來的長期營收逆風"；為 2015 年能源行業以來最大單一行業評級行動 | 穆迪投資者服務，2027年 4 月

所有人都記得降級之後發生了什麼。業內老手早已看過 2015 年能源降級後的劇本。

軟件抵押貸款從 2027年 Q3 開始違約。信息服務和諮詢業的 PE 投資組合公司相繼跟進。數家知名 SaaS 公司的數十億美元槓桿收購進入重組程序。

Zendesk 是那顆冒煙的槍。

Zendesk 違反債務契約，因 AI 驅動的客服自動化蠶食 ARR；50 億美元直接借貸融資被標記為 58 分；私募信貸史上最大軟件違約 | 金融時報，2027年 9 月

2022 年，Hellman & Friedman和 Permira 以102 億美元將 Zendesk 私有化。債務包是 50 億美元直接借貸，創歷史上最大的 ARR 支持融資規模，由黑石牽頭，Apollo、Blue Owl和 HPS 均在貸款團中。這筆貸款在結構上明確建立在 Zendesk 的年度循環營收將持續循環這一假設上。大約 25倍 EBITDA 的槓桿，只有在這個假設成立的情況下才說得通。

2027 年中期，這個假設不再成立。

AI 智能體已經自主處理客戶服務近一年之久。Zendesk 所定義的那個品類（工單、路由、管理人工客服交互），早已被那些根本不產生工單就直接解決問題的系統所取代。那筆貸款所依據承保的年度循環營收，不再循環，它只是還沒走人的營收而已。

史上最大 ARR 支持貸款，成為史上最大私募信貸軟件違約。每張信貸桌同時提出同一個問題：還有誰披著週期性的外衣，藏著結構性的逆風？

但這裡有一點，至少最初，主流共識是對的：這本不應該是致命的。

私募信貸不是 2008 年的銀行業。整個架構的顯性設計，就是為了避免被迫拋售。這是封閉式工具，資本被鎖定。LP 承諾了七到十年。沒有儲戶可以擠兌，沒有回購協議可以被抽走。管理人可以坐在受損資產上，慢慢處置，等待回收。很痛，但可控。這個體系本應是彎曲，而非斷裂。

黑石、KKR、Apollo 的高管們引用的軟件敞口分別是其資產的 7-13%。可控。每份賣方報告和推特金融賬號說的都是同一句話：私募信貸有永久資本。它們能吸收會摧毀槓桿銀行的損失。

永久資本。這個短語出現在每一次財報電話會議和投資者信函中，意在安撫。它變成了一句咒語。而像大多數咒語一樣，沒有人真正關注細節。它實際上是什麼意思……

過去十年，大型另類資產管理公司收購了壽險公司，將其改造為融資工具。Apollo 收購了 Athene；Brookfield 收購了美國權益人壽；KKR 拿下了環球大西洋。邏輯簡潔優雅：年金存款提供了穩定、長久期的負債基礎；管理人將這些存款投入自己發起的私募信貸，兩頭收費——保險端賺利差，資產管理端收管理費。一臺在一個條件下運轉良好的費上加費的永動機。

私募信貸必須是錢好的。

損失擊中了那些專門持有非流動資產以對應長久期負債的資產負債表。所謂"永久資本"——本應使系統具有韌性的那部分資本——並不是什麼抽象的、耐心的機構資金，或是承擔著成熟風險的成熟投資者。那是美國家庭的儲蓄，"普通人"的錢，以年金形式構成，投資於那些如今正在違約的 PE 支持軟件和科技債券。那些無法擠兌的鎖定資本，是壽險保單持有人的錢，而那裡的規則，略有不同。

相比銀行業監管，保險監管機構一向溫和——甚至漫不經心——但這是個警鐘。對壽險公司私募信貸集中度早已感到不安的監管機構，開始下調這些資產的風險資本處理方式。這迫使保險公司要麼增資，要麼出售資產，而在市場已經開始凍結的情況下，兩者都無法以有利的條款實現。

紐約州、愛荷華州監管機構收緊壽險機構持有的部分私人評級信貸的資本處理；NAIC 指引預計將提高 RBC 係數並觸發更多 SVO 審查 | 路透社，2027年 11 月

當穆迪將 Athene 的財務實力評級列入負面展望，Apollo 的股價在兩個交易日內暴跌 22%。Brookfield、KKR 和其他公司相繼跟跌。

事情只會變得更復雜。這些公司不只搭建了保險公司的永動機，還構建了一套精心設計的離岸架構，意在通過監管套利最大化回報。美國保險公司簽發年金，再將風險轉讓給同樣由其持有的百慕大或開曼再保險公司，這些離岸機構的監管更寬鬆，持有同等資產所需的資本更少。該離岸子公司通過同樣由母公司控制的離岸特殊目的載體向外部募集資本，在保險公司旁邊引入新的對手方，共同投資於同一母公司資產管理部門發起的私募信貸。

評級機構——其中一些本身就是 PE 所有——在透明度上並非典範（無人感到意外）。不同公司與不同資產負債表交織相連，那張蜘蛛網的不透明程度令人咋舌。當底層貸款違約時，誰才真正承擔損失，在實時狀態下根本無從判斷。

2027年 11 月的崩盤，標誌著市場認知從"可能只是普通的週期性下行"轉向某種令人極度不安的東西。聯儲主席凱文·沃什在美聯儲 11 月緊急會議上稱之為"一條押注白領生產率增長的關聯賭注長鏈"。

要知道，從來不是損失本身導致危機，是承認損失。而還有另一個規模大得多、重要得多的金融領域，我們越來越擔心那個承認到來的那一刻。

抵押貸款之問

Zillow 房價指數：舊金山同比下跌 11%，西雅圖下跌 9%，奧斯汀下跌 8%；房利美標記科技/金融從業人員佔比逾 40%郵政編碼的"早期違約率上升" | Zillow / 房利美，2028年 6 月

本月，Zillow 房價指數在舊金山同比下跌 11%，西雅圖下跌 9%，奧斯汀下跌 8%。這並不是唯一令人憂慮的頭條。上個月，房利美標記了大額貸款集中郵編區的早期違約率上升——這些區域住著信用評分 780+的借款人，是歷來被視為"無懈可擊"的群體。

美國住宅抵押貸款市場規模約 13 萬億美元。抵押貸款承保建立在一個根本假設之上：借款人將在貸款期限內保持現有收入水平的大致穩定就業。對大多數 30 年期抵押貸款來說，這是三十年。

白領就業危機，以收入預期的持續性轉變，威脅了這一假設。現在我們不得不面對一個三年前聽來荒唐的問題：優質抵押貸款還是錢好的資產嗎？

美國曆史上每一次抵押貸款危機，都源於以下三者之一：投機性過度（向買不起房的人放貸，如 2008 年）、利率衝擊（利率上升使可調利率抵押貸款變得無力償還，如 1980 年代初）、或局部經濟衝擊（單一產業在單一地區崩潰，如 1980 年代的德克薩斯石油，或 2009 年的密歇根汽車）。

這一次，以上三種都不適用。涉事借款人不是次級貸款人。他們的信用評分是 780。他們支付了 20%的首付。他們有清潔的信用記錄、穩定的就業歷史，以及在貸款發放時經過核實和記錄的收入。他們是金融體系所有風險模型用來奠定信貸質量的基石。

2008 年，貸款在第一天就是壞的。2028 年，貸款在第一天是好的。是這個世界……在貸款簽發之後變了。人們用來貸款的那個未來，是他們如今已無力相信的未來。

2027 年，我們就發現了隱性壓力的早期跡象：HELOC 支取、401k 提前取款、信用卡債務激增，而房貸還款仍維持正常。隨著工作丟失、招聘凍結、獎金削減，這些優質家庭的債務收入比翻番。

房貸還付得起，但代價是停止一切可自由支配消費、耗盡儲蓄、推遲任何家居維修或翻新。在技術層面上，他們的房貸還沒有違約，但只消再來一次衝擊就會陷入困境——而 AI 能力的發展軌跡表明，那次衝擊正在路上。隨後，舊金山、西雅圖、曼哈頓、奧斯汀的違約開始攀升，即便全國平均水平仍在歷史正常範圍內。

我們現在處於最急性的階段。當邊際買家身體健康時，房價下跌是可以管控的。而現在，邊際買家面對的是同樣的收入損害。

儘管憂慮在積聚，我們尚未陷入全面的抵押貸款危機。違約率在上升，但仍遠低於 2008 年的水平。真正的威脅，是那條軌跡。

智能替代螺旋，現在擁有了兩個加速實體經濟下行的金融助燃劑。

勞動力替代、抵押貸款隱憂、私募市場動盪。三者相互強化。而傳統政策工具（降息、量化寬鬆）能解決金融引擎的問題，卻無法觸及實體經濟引擎——因為實體經濟引擎的驅動力，不是緊張的金融條件，而是 AI 正在讓人類智能變得不再稀缺、不再值錢。把利率降至零、把所有抵押貸款支持證券和違約軟件槓桿收購債務都買進來……

都改變不了這樣一個事實：一個 Claude 智能體，能以每月 200 美元的成本，完成那位 18 萬美元年薪產品經理的工作。

如果這些擔憂成真，抵押貸款市場將在今年下半年出現裂縫。在那個情景下，我們預計當前的股市跌幅最終將與全球金融危機（峰谷跌幅 57%）相當。這將使標普 500 跌至約 3500 點——那是 2022年 11月 ChatGPT 時刻到來前夕，我們最後一次見到的水平。

顯而易見的是，支撐 13 萬億美元住宅抵押貸款的收入假設，已遭到結構性損害。尚不明朗的是，政策能否在抵押貸款市場完全消化這意味著什麼之前及時介入。我們懷有希望，但我們無法否認那些令人無法樂觀的理由。

與時間的博弈

第一個負反饋循環在實體經濟中運行：AI 能力提升，工資單收縮，消費走軟，利潤率承壓，企業買入更多能力，能力再次提升。隨後它變成了金融問題：收入損害衝擊抵押貸款，銀行虧損收緊信貸，財富效應出現裂縫，負反饋循環加速。而這兩者都因一個明顯不足的政策應對而雪上加霜——來自一個坦率地說，看起來一臉茫然的政府。

這套系統從來就沒有被設計來應對這樣一場危機。聯邦政府的財政收入基礎，本質上是對人類時間徵稅。人工作，企業支付工資，政府從中抽成。個人所得稅和工資稅，是正常年份財政收入的骨幹。

2028年 Q1，聯邦收入比 CBO 基線預測低運行 12%。工資稅在下降，因為就業人數減少了，且薪資低於之前。所得稅在下降，因為所賺的收入在結構性降低。生產率在飆升，但收益流向了資本和算力，而非勞動力。

勞動力在 GDP 中的份額，從 1974 年的 64%降至 2024 年的 56%，這是四十年的緩慢下滑，由全球化、自動化和勞動者議價能力的持續侵蝕所驅動。自 AI 開始指數級躍升的四年間，這一比例已降至 46%，是有記錄以來最急劇的下降。

產出仍然在那裡。但它不再經由家庭流向企業——這意味著它也不再經過稅務局了。循環流動正在斷裂，而政府被期待出手修復它。

如同每一次經濟衰退，支出恰恰在稅收下降的時候上升。這一次的不同之處，在於支出壓力不是週期性的。自動穩定器是為臨時性失業設計的，不是為結構性替代設計的。這套系統支付的福利，假設了工人會被重新吸收。許多人不會，至少不會回到任何接近之前薪資水平的位置。疫情期間，政府坦然接受了 15%的財政赤字，但那被理解為暫時性的。今天需要政府支持的人們，不是被一場他們會從中恢復的大流行病所擊倒。他們被一種持續進步的技術所取代。

政府需要在稅收減少的恰恰此刻，向家庭轉移更多的錢。

美國不會違約。它用自己花的貨幣來花錢，也用同種貨幣償還借款人。但這種壓力已在別處顯現。市政債券的年初至今表現出現了令人憂慮的分化。沒有所得稅的州還好，但依賴所得稅的州（多為藍州）發行的一般義務市政債開始定價一定的違約風險。政客們很快意識到，關於誰該獲得救助的爭論，已經按黨派路線分裂。

本屆政府值得肯定的是，它較早認識到了危機的結構性本質，並開始討論兩黨均有提案的"經濟過渡法案"：一個框架，通過財政赤字支出和對 AI 推理算力征稅的組合，向失業工人提供直接轉移支付。

桌上最激進的提案走得更遠。"AI 共同繁榮法案"將在智能基礎設施本身的回報上建立一項公共主張——某種介於主權財富基金和 AI 產出版稅之間的東西，以股息形式為家庭轉移支付提供資金。私營部門遊說者已用充斥媒體的滑坡論警告淹沒了輿論。

圍繞這些討論的政治，已令人沮喪地走向可以預見的結局，在政客們的表演與強硬對峙中不斷激化。右翼稱轉移支付和再分配為馬克思主義，警告向算力征稅將把領先地位拱手相讓給中國。左翼警告，由現任利益集團參與起草的稅法不過是另一種形式的監管俘獲。財政鷹派指向不可持續的赤字。財政鴿派以 GFC 之後過早緊縮為前車之鑑。這場分裂，隨著今年總統大選的臨近只會愈發擴大。

政客們爭吵不休之際，社會結構的瓦解速度，已快過立法程序所能追趕的速度。

"佔領硅谷"運動，已成為更廣泛不滿情緒的縮影。上個月，示威者持續封鎖 Anthropic和 OpenAI 舊金山總部入口長達三週。他們的人數在增加，這些示威吸引的媒體關注已超過觸發它們的失業數據本身。

很難想象公眾還能比全球金融危機後對銀行家更恨誰，但 AI 實驗室正在發起衝擊。而從芸芸眾生的視角來看，他們有充分的理由。那些創始人和早期投資者所積累的財富速度，讓鍍金時代顯得寒酸。生產率繁榮帶來的收益幾乎全部流向了算力的擁有者和那些建立在算力上的實驗室的股東，這將美國的不平等放大至史無前例的程度。

每一方都有自己的反派，但真正的反派是時間。

AI 能力的演進速度，快過任何機構能夠適應的速度。政策應對，在按照意識形態的節奏運行，而非現實的節奏。如果政府不能儘快就問題是什麼達成共識，這個負反饋循環將替他們書寫下一章。

人類智能溢價的消解

現代經濟史的全部，人類智能都是那個稀缺的生產要素。資本充裕（或者說，至少可以複製）。自然資源有限但可替代。技術進步緩慢，足以讓人類適應。智能——分析、決策、創造、說服和協調的能力——是那個無法規模化複製的東西。

人類智能的內在溢價，來自於其稀缺性。我們經濟中的每一套制度——從勞動力市場到抵押貸款市場，再到稅法——都是為一個這一假設成立的世界而設計的。

我們現在正在經歷這種溢價的消解。機器智能已經成為人類智能的一個有競爭力、且快速提升的替代品，覆蓋的任務範圍越來越廣。為稀缺人類智慧優化了數十年的金融體系，正在重新定價。這種重定價，是痛苦的、無序的，且遠未結束。

但重定價不等於崩塌。

經濟可以找到新的均衡。抵達那裡，是少數幾件仍然只有人類能做的事之一。我們需要把它做對。

這是歷史上第一次，經濟中最具生產性的資產，帶來的是更少的工作崗位，而非更多。沒有任何人的框架是合用的，因為沒有一個框架是為稀缺的生產要素變得充裕的世界而設計的。所以我們必須構建新的框架。我們是否能及時建好，是唯一重要的問題。

但你現在讀到這裡，不是 2028年 6 月。你是在 2026年 2 月讀到這篇文章。

標普 500 接近歷史高點。負反饋循環尚未開始。我們可以確定，這些場景中的一些不會成真。我們同樣確定，機器智能將持續加速。人類智能的溢價，將會收窄。

作為投資者，我們現在仍有時間評估：我們的投資組合中，有多少是建立在這個十年內無法存活的假設之上的。作為一個社會，我們仍有時間主動出擊。

那隻礦坑裡的金絲雀，還活著。