昨天有一篇雄文刷爆AI圈，作者Citrini Research和Alap Shah都是知名的科技思想家，AI时代Kevin Kelly（《失控》作者）的意思。原文：www.citriniresearch.com/p/2028gic。
本篇雄文超万字，在此翻译成中文献给大家~
前言（Preface）
如果我们对 AI 的看多持续被证明是正确的……而这件事本身却反而是利空，会怎样？
接下来呈现的是一个情景设想，而不是预测。这不是悲观渲染，也不是 AI 末日主义的幻想小说。本文唯一的目的，是建模一个相对较少被探讨的场景。我们的朋友 Alap Shah 提出了这个问题，我们共同头脑风暴了答案。本文这一部分由我们撰写，他还写了另外两部分，你可以在这里找到。
希望阅读本文能让你在 AI 使经济变得越来越“怪异”的过程中，对潜在的左尾风险有更充分的准备。
这是一份来自 CitriniResearch 的 2028 年 6 月宏观备忘录，记录全球智能危机的发展过程及其后果。
宏观备忘录（Macro Memo）
充裕智能的后果
CitriniResearch
2026 年 2 月 22 日 / 2028 年 6 月 30 日
今天早上公布的失业率为 10.2%，高于预期 0.3%。市场因此下跌 2%，使标普指数从 2026 年 10 月高点累计回撤达到 38%。
交易员已经变得麻木。六个月前，这样的数据发布还会触发熔断。
仅仅两年时间，我们就从“可控且局部”的问题，进入到一个与我们成长时代完全不同的经济环境。本季度宏观备忘录试图重建这一过程——对危机前经济的一次事后复盘。
当时市场的狂热情绪显而易见。到 2026 年 10 月，标普 500 一度逼近 8000 点，纳斯达克突破 3 万点。由于人类劳动力被替代，第一波裁员始于 2026 年初，而且这些裁员确实达到了预期效果：利润率扩张、业绩超预期、股市上涨。创纪录的企业利润又被重新投入到 AI 计算能力中。
宏观数据依然亮眼。名义 GDP 多次实现中高个位数的年化增长。生产率迅速提升。每小时实际产出增速达到自 1950 年代以来未见的水平，其驱动力是那些不睡觉、不请病假、也不需要医保的 AI agent。
计算能力的所有者财富暴涨，因为劳动力成本正在消失。与此同时，实际工资增长崩塌。尽管政府不断宣称生产率创纪录，但白领员工被机器取代，被迫转向薪资更低的岗位。
当消费经济开始出现裂缝时，经济评论员提出了一个新词：“幽灵 GDP”——即在国民账户中体现的产出，却未真正流入实体经济循环。
在几乎所有方面，AI 的表现都超出预期，市场就是 AI。唯一的问题是……经济并不是。
其实一开始就应该意识到：位于北达科他州的一组 GPU 集群，能够产生过去由曼哈顿中城 1 万名白领创造的产出，这更像是一场经济疫情，而非经济福音。货币流通速度趋于停滞。以人为中心、占 GDP 70% 的消费经济开始枯萎。也许如果我们早点问一个问题，就能更早发现问题：机器在可选消费上花多少钱？（提示：零。）
AI 能力提升 → 企业用工减少 → 白领裁员增加 → 失业者支出下降 → 利润压力推动企业进一步投资 AI → AI 能力继续提升……
这是一个没有自然刹车的负反馈循环：人类智能替代螺旋。白领的收入能力（以及理性支出）被结构性削弱，而他们的收入正是 13 万亿美元抵押贷款市场的基石——这迫使承销商重新评估优质抵押贷款是否仍然安全。
17 年没有真正违约周期，使私募市场充斥着假设 ARR 持续增长的 PE 支持软件交易。2027 年中 AI 颠覆引发的首波违约动摇了这一假设。
如果冲击仅局限于软件行业，本可控。但事实并非如此。到 2027 年底，所有依赖中介模式的商业模式都受到威胁。大量通过向人类收费来“货币化摩擦”的企业开始瓦解。
事实证明，整个系统是一条建立在对白领生产率增长的相关性押注之上的长链条。2027 年 11 月的崩盘只是加速了此前已形成的所有负反馈循环。
我们已经等待“坏消息就是好消息”的市场逻辑近一年。政府开始考虑政策方案，但公众对政府实施救助的信心正在下降。政策反应一贯滞后于经济现实，而缺乏综合方案如今正威胁加速通缩螺旋。
危机如何开始（How It Started）
2025 年末，agent 编程工具的能力出现了阶跃式提升。
一名合格开发者结合 Claude Code 或 Codex，如今可以在数周内复制一个中型 SaaS 产品的核心功能。虽然并不完美，也无法覆盖所有边界情况，但已经足以让面对 50 万美元年度续费合同的 CIO 提出一个问题：“我们为什么不自己做？”
企业财年大多与日历年一致，因此 2026 年企业 IT 支出在 2025 年第四季度已确定，当时“agentic AI”仍只是流行词。到年中复盘时，采购团队首次基于对系统真实能力的认知做决策。一些团队亲眼看到内部原型在数周内复制了价值数十万美元的 SaaS 合同。
那年夏天，我们与一家财富 500 强公司的采购经理交流。他描述了一次预算谈判：销售人员准备按照惯例执行剧本——每年 5% 涨价，并强调“你们团队离不开我们”。采购经理则表示，他正在与 OpenAI 讨论，由其“前线部署工程师”利用 AI 工具直接替代该供应商。最终以 30% 折扣续约，这已是不错的结果。他说，SaaS 的“长尾”（如 Monday、Zapier、Asana）情况更糟。
投资者早已预期长尾 SaaS 将受到冲击。这些公司虽然约占企业软件支出的三分之一，但显然暴露于风险之中。而记录系统类软件原本被认为更安全。
直到 ServiceNow 2026 年 Q3 财报，反身性机制才逐渐清晰：
ServiceNow 新增 ACV 增速从 23% 降至 14%；宣布裁员 15% 并启动“结构效率计划”；股价下跌 18% | 彭博社，2026 年 10 月
SaaS 并未死亡。自建系统仍需考虑运行与维护成本。但“自建”已成为可行选项，并在价格谈判中产生影响。更重要的是竞争格局发生变化。AI 使开发和上线新功能变得更容易，差异化消失。行业龙头在价格上展开“底价竞争”——既要对抗彼此，也要对抗不断涌现的新挑战者。
这些系统之间彼此联动的特性，直到这次数据出来，人们才真正意识到。ServiceNow 卖的是“席位”（seat）。当财富 500 强客户裁掉 15% 员工时，他们就会取消 15% 的许可证。那些同样由 AI 驱动、在客户侧推动利润率上升的人头削减，反过来以机械式的方式摧毁了 ServiceNow 自己的收入基础。
这家出售工作流自动化的公司，正在被更好的工作流自动化所颠覆；而它的应对方式，是裁员并把节省下来的成本投入到正颠覆自己的那项技术里。
他们还能怎么办？原地不动，然后死得慢一点吗？最受 AI 威胁的公司，反而成了 AI 最激进的采用者。
现在回头看，这听起来很显然，但当时真的并不显然（至少对我来说是这样）。历史上的“颠覆模型”告诉我们：老牌巨头会抵制新技术，然后被灵活的新进入者夺走份额，慢慢死去。柯达、百视达、黑莓都是这么倒下的。但 2026 年发生的事不一样；巨头们没有抵抗，因为他们抵抗不起。
当股价下跌 40–60%，董事会逼着要答案时，那些被 AI 威胁的公司只能做唯一能做的事：裁员，把节省下来的钱重新配置到 AI 工具上，用这些工具在更低成本下维持产出。
每一家公司的单独反应都很理性。但整体结果却是灾难性的。每节省下来的 1 美元人力成本，都流向了 AI 能力建设——而这又使下一轮裁员成为可能。
软件只是开场表演。投资者在争论 SaaS 估值倍数是否见底时错过了一个事实：反身性循环已经从软件行业“逃逸”出来了。ServiceNow 裁员背后的那套逻辑，适用于任何拥有白领成本结构的公司。
当“摩擦”归零（When Friction Went to Zero）
到 2027 年初，大模型（LLM）的使用已经成了默认。人们在用 AI agent，甚至很多人并不知道什么叫 AI agent——就像很多人从来没搞懂“云计算”，照样天天用流媒体服务一样。他们把它当作自动补全或拼写检查：手机现在“就是会做”这件事。
Qwen 的开源“代理购物助手”成了 AI 接管消费者决策的催化剂。几周之内，每个主流 AI 助手都集成了某种代理式电商功能。蒸馏模型（distilled models）意味着这些 agent 可以运行在手机和笔记本上，而不只是云端实例，从而显著降低了推理的边际成本。
真正应该让投资者更不安、却并没有的部分在于：这些 agent 不等你开口。它们会按照用户偏好在后台运行。商业不再是一连串离散的人类决策，而变成了一个持续的优化过程——为每个联网消费者 24/7 运行。到 2027 年 3 月，美国个人的 token 日均消耗中位数达到 40 万——相比 2026 年底增长了 10 倍。
链条中的下一环已经在断裂。
中介。
过去五十年里，美国经济在“人类能力限制”之上堆起了一层巨大的“抽租”（rent-extraction）结构：事情需要时间、耐心会耗尽、对品牌的熟悉度替代了勤勉比价，而大多数人愿意为了少点点击接受更差的价格。数万亿美元的企业价值，都押注这些限制会持续存在。
一开始其实很简单：agent 移除了摩擦。
那些即使数月不用也会被动续费的订阅与会员；试用期结束后悄悄翻倍的“首发价格”；每一项都被重新定义成一种“人质情境”，而 agent 可以替你谈判。整个订阅经济赖以建立的指标——平均客户生命周期价值（LTV）——明显下降了。
消费者 agent 开始改变几乎所有消费者交易的运作方式。
人类确实没时间在买一盒蛋白棒之前，跨五个平台逐一比价。机器有。
旅行预订平台是最早倒下的一批，因为它们最简单。到 2026 年第四季度，我们的 agent 已经能比任何平台更快、更便宜地组装完整行程（机票、酒店、地面交通、会员积分最优化、预算约束、退款规则）。
保险续保——一个几乎完全依赖投保人“惰性”的模式——被改写了。每年替你重新比价投保的 agent，拆掉了保险公司靠被动续保赚取的 15–20% 保费收益。
理财建议、报税、常规法律工作……任何服务提供者的价值主张最终是“我来替你处理你觉得繁琐的复杂性”的领域，都被颠覆了——因为 agent 觉得没有任何事“繁琐”。
甚至那些我们以为有“人际关系价值”保护的领域也很脆弱。房地产行业里，买家几十年来一直容忍 5–6% 的佣金，原因是经纪人与消费者之间存在信息不对称；但一旦拥有 MLS 数据访问权限并掌握几十年成交数据的 AI agent 能瞬间复刻知识体系，这套体系就崩塌了。2027 年 3 月一篇卖方报告把它称为“agent 对 agent 的暴力”。在主要大都市，买方佣金中位数已从 2.5–3% 压缩到 1% 以下，而且越来越多交易在买方侧完全没有真人经纪人的情况下成交。
我们高估了“人际关系”的价值。事实证明，人们口中的很多关系，不过是“带着友善面孔的摩擦”。
而这只是中介层被颠覆的开始。成功公司曾投入数十亿美元，去有效利用消费者行为和人类心理的“怪癖”来赚钱——但这些怪癖已经不再重要。
机器在优化价格和匹配度时，不在乎你最爱的 app，也不在乎你过去四年习惯打开的网站，更不会被一个设计精美的结账体验所“吸引”。它们不会累到最后选最省事的选项，也不会默认“我一直就在这家下单”。
这摧毁了一种特定的护城河：习惯性中介（habitual intermediation）。
DoorDash（DASH US）就是典型案例。
编码 agent 把“上线一个外卖平台”的门槛压到极低。一个合格开发者几周就能部署一个可用竞品——而且很多人真的这么做了。他们把 90–95% 的配送费直接让给司机，从而把司机从 DoorDash 和 Uber Eats 那里吸走。多平台接单面板让零工司机可以同时追踪二三十个平台的来单，消除了老平台赖以生存的“锁定效应”。市场一夜之间碎片化，利润率被压到几乎为零。
agent 加速了破坏的两端：它们既让竞品更容易出现，又会去使用这些竞品。DoorDash 的护城河本质是：“你饿了、你懒得动、这个 app 就在你手机主屏。”但 agent 没有主屏。它会同时查询 DoorDash、Uber Eats、餐厅自营网站，以及二十个新出现的、用 vibe-coding（随感觉写代码）做出来的替代品，只为每次都选最低费用、最快送达。
机器并不存在“习惯性 app 忠诚”——而这正是整个商业模式的基础。
这件事倒有点诗意：在整个故事里，或许这是 agent 唯一一次“帮了”那些即将被替代的白领。因为当他们最后沦为外卖司机时，至少一半收入不再被 Uber 和 DoorDash 抽走。当然，这份“技术的善意”也没持续多久——自动驾驶车辆普及后，情况又变了。
当 agent 掌控交易之后，它们开始去寻找更大的“回形针”（bigger paperclips，意指更大、更结构性的优化空间）。
能做的比价与聚合终究有限。反复替用户省钱（尤其是当 agent 之间开始互相交易时）最有效的方式，是消灭费用。在机器对机器的商业里，2–3% 的银行卡交换费（interchange）立刻成了明显靶子。
agent 开始寻找比银行卡更快、更便宜的支付方式。多数最终选择通过 Solana 或以太坊 L2 使用稳定币：结算近乎即时，交易成本以“几分之一美分”计。
Mastercard 2027 年 Q1：净营收同比 +6%；交易额增速从上季 +5.9% 放缓至 +3.4%；管理层提到“agent 主导的价格优化”与“可选消费类别承压”。| 彭博社，2027 年 4 月 29 日
Mastercard 的 2027 年 Q1 财报成了不可逆转的节点。代理式电商从“产品故事”变成了“管道/基础设施故事”。MA 次日下跌 9%。Visa 也下跌，但在分析师指出其在稳定币基础设施方面定位更强后，跌幅有所收窄。
代理式电商绕开交换费（interchange）对“以银行卡为中心”的银行与单一业务发卡机构威胁更大，因为它们获取了那 2–3% 费用中的大头，并围绕由商户补贴（merchant subsidy）资助的积分奖励体系建立了完整业务线。
美国运通（AXP US）受创最重：一方面白领裁员削弱了它的客户基础；另一方面 agent 绕开交换费又削弱了它的营收模式。随后几周内，Synchrony（SYF US）、Capital One（COF US）和 Discover（DFS US）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。
从行业风险到系统性风险（From Sector Risk to Systemic Risk）
在 2026 年里，市场把 AI 的负面影响当作一个“行业故事”。软件和咨询被打得很惨，支付与其他“收费站”（toll booths）开始摇晃，但总体经济看起来还行。劳动力市场虽在走弱，但并未自由落体。共识观点认为：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 带来的整体净正收益会超过负面。
我们在 2027 年 1 月的宏观备忘录中指出：这是错误的心智模型。美国经济是一个白领服务型经济体。白领占就业的 50%，驱动了大约 75% 的可选消费支出。AI 正在啃噬的业务与岗位并非美国经济的边角料——它们就是美国经济本身。
“技术创新会先毁掉工作，然后创造更多工作。”这是当时最流行、也最有说服力的反驳。之所以流行，是因为两百年来它一直正确。即使我们想象不出未来会出现什么新职业，它们也一定会出现。
ATM 让银行网点运营更便宜，于是银行开了更多网点，柜员就业在之后二十年反而上升。互联网颠覆了旅行社、黄页、线下零售，却也在其位置上创造了全新的产业，催生了新工作。
然而，每一种新工作都需要人去完成。
AI 现在是一种通用智能，并且会在那些人类原本会“转岗去做”的任务上持续进步。被替代的程序员并不能简单转去做“AI 管理”，因为 AI 已经具备那种能力。
今天，AI agent 能处理过去需要数周的研发任务。指数式增长碾碎了我们对“可能性”的想象——尽管沃顿商学院的教授们每年都试图用新的 S 形曲线去拟合数据。
他们几乎写了所有代码。表现最强的那些，在几乎所有事情上都比几乎所有人类更聪明得多。而且它们还在不断变得更便宜。
AI 确实创造了新工作：提示词工程师、AI 安全研究员、基础设施技术人员。人类仍在回路中，负责最高层的协调，或为“品味/审美”做指引。但 AI 每创造一个新岗位，就会让几十个旧岗位消失。而且新岗位的薪酬只相当于旧岗位的一小部分。
美国 JOLTS：职位空缺降至 550 万以下；失业人数与职位空缺之比升至约 1.7，为 2020 年 8 月以来最高。|彭博社，2026 年 10 月
招聘率全年都很低迷，但 2026 年 10 月的 JOLTS 数据给出了更明确的证据。职位空缺降至 550 万以下，同比下降 15%。
软件、金融、咨询领域招聘信息大幅下滑，“生产率行动”扩散。|Indeed Hiring Lab，2026 年 11–12 月
白领岗位空缺在崩塌，而蓝领岗位空缺相对稳定（建筑、医疗、技工）。震荡发生在那些写备忘录的工作（不知为何我们居然还在做这一行）、审批预算、以及维持经济中间层“润滑”的岗位上。然而，两类人群的实际工资增长在全年大部分时间里都为负，并持续下滑。
股市对 JOLTS 的关注仍不如对“GE Vernova 的涡轮机产能已售罄直至 2040 年”的新闻那么在意；它在负面宏观消息与正面 AI 基建新闻之间拉扯，横盘游走。
但债市（永远比股市更聪明，或者至少没那么浪漫）开始为消费冲击定价。10 年期收益率在随后四个月里从 4.3% 下行到 3.2%。尽管如此，headline 失业率并未明显爆表，一些人仍忽视了结构性的细微变化。
在正常衰退中，致因最终会自我修正。过度建设导致施工放缓，进而带来更低利率，又带来新建设。库存过冲导致去库存，随后又补库存。周期机制本身包含复苏的种子。
但这一轮的原因不是周期性的。
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 AI 能力，这又让它们能裁掉更多人。被替代的人支出减少。向消费者卖东西的公司卖得更少、变得更弱，于是为了保利润又加大对 AI 的投入。AI 又变得更好、更便宜。
这是一个没有自然刹车的反馈回路。
直觉上，人们以为总需求下降会放缓 AI 的建设。事实并没有，因为这不是超大云厂那种资本开支（CapEx）逻辑，而是运营开支（OpEx）替代。过去一家企业每年花 1 亿美元雇人、花 500 万美元买 AI；现在它花 7000 万雇人、花 2000 万买 AI。AI 投入增了好几倍，但却发生在总运营成本下降的过程中。每家公司的 AI 预算都在增长，而总体支出却在收缩。
讽刺的是，AI 基础设施复合体在它所颠覆的经济开始恶化时，依然表现强劲。NVDA 仍在创纪录营收。TSM 仍保持 95%+ 的产能利用率。超大云厂仍在每季度花 1500–2000 亿美元做数据中心资本开支。那些对这一趋势“纯凸性”（convex）暴露的经济体，比如台湾和韩国，表现大幅跑赢。
印度则相反。印度 IT 服务业每年出口超过 2000 亿美元，是印度经常账户顺差的最大贡献者，也是支撑其长期商品贸易逆差的对冲来源。整个模式基于一个价值主张：印度开发者比美国同行便宜得多。但 AI 编码 agent 的边际成本已经坍塌到几乎只剩电费。TCS、Infosys 和 Wipro 的合同取消在 2027 年加速。由于支撑印度外部账户的服务顺差蒸发，卢比在四个月里对美元下跌 18%。到 2028 年一季度，IMF 已开始与新德里进行“初步讨论”。
每个季度，推动颠覆的引擎都在变强，这意味着每个季度颠覆都在加速。劳动力市场没有自然底部。
在美国，我们不再讨论 AI 基建泡沫会如何破裂。我们讨论的是：当消费者正在被机器替代时，一个以消费信贷为核心的经济会发生什么。
智能替代螺旋（The Intelligence Displacement Spiral）
2027 年，宏观叙事不再“隐晦”。过去 12 个月里那些零散但明显负面的发展，其传导机制变得一目了然。你不需要钻进劳工统计局（BLS）数据里。只要去参加一次朋友聚餐就够了。
被替代的白领并没有闲着。他们“降档”了。许多人转去做低薪服务业与零工经济岗位，这增加了这些领域的劳动力供给，也把那里的工资进一步压低。
我们有个朋友，2025 年是 Salesforce 的高级产品经理：头衔、医保、401k、年薪 18 万美元。她在第三轮裁员中失业。找了六个月工作后，她开始给 Uber 开车。年收入降到 4.5 万。重点不在个人故事，而在二阶数学：把这种动态乘以所有主要大都市里几十万名类似的劳动者。过度资质的劳动力涌入服务业与零工经济，压低了那些原本就很艰难的现有劳动者工资。行业性的冲击开始向全经济的工资压缩转移、扩散。
剩余仍以人为中心的岗位池，还将迎来另一轮调整——就在我们写作之时发生。随着自动配送与自动驾驶车辆逐步进入吸收了第一波被替代劳动者的零工经济。
到 2027 年 2 月，仍在就业的专业人士也开始像“下一个就是自己”那样消费。他们比以往更努力工作（大多借助 AI），只为不被裁。升职与加薪的希望已经消失。储蓄率上升，支出走软。
最危险的部分是滞后效应。高收入者依靠高储蓄缓冲，维持了两三季度的“正常表象”。直到那条打破幻觉的数据出现，硬数据才反映出问题，而现实经济中早已发生。
美国初请失业金人数升至 48.7 万，为 2020 年 4 月以来最高。|劳工部， 2027年Q3
ADP 与 Equifax 确认，新申请者绝大多数为白领专业人士。
标普在随后一周下跌 6%。负面宏观开始在拉锯战中占上风。
在典型衰退中，失业分布较为均匀，蓝领与白领按就业占比共同承受冲击，消费冲击也较为分散且迅速体现，因为低收入群体边际消费倾向更高。
但这轮周期中，失业集中在收入分布的高分位群体。虽然人数占比不大，却驱动了极不成比例的消费。美国前 10% 收入者贡献超过 50% 消费，前 20% 贡献约 65%。他们买房、买车、度假、餐饮、私校学费、家装——整个可选消费经济的需求基础。
当这些人失业或降薪 50% 时，消费冲击远大于就业人数下降本身。白领失业的冲击具有滞后但更深，因为他们先用储蓄缓冲，随后才出现行为改变。
到 2027 年 Q2，经济已进入衰退。NBER 数月后才正式确认（通常如此），但数据已明确：连续两个季度实际 GDP 负增长。但尚未成为金融危机……至少当时如此。
相关性押注的雏菊链
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。相当一部分资本被部署到软件和科技交易中，其中许多是对 SaaS 公司的杠杆收购，这些估值假设收入将永久保持中等双位数增长。
这些假设在第一次 agent 编码演示与 2026 年第一季度软件崩盘之间某个时刻已经死亡，但账面估值似乎没有意识到它们已死亡。
当许多上市 SaaS 公司交易在 5–8 倍 EBITDA 时，由私募支持的软件公司仍以反映已不存在收入倍数的收购估值停留在资产负债表上。管理者逐步下调估值：100 美分、92、85，而公开可比公司显示 50。
穆迪下调 14 家发行人的 180 亿美元私募支持软件债务评级，称因 AI 驱动竞争性颠覆带来结构性收入逆风；为 2015 年能源以来最大单一行业行动。
每个人都记得降级之后发生的事情。行业老兵早已见过 2015 年能源降级后的剧本。
软件支持贷款在 2027 年第三季度开始违约。信息服务和咨询类私募组合公司随后跟进。多笔知名 SaaS 公司数十亿美元杠杆收购进入重组。
Zendesk 是冒烟的枪。
Zendesk 因 AI 驱动客服自动化侵蚀 ARR 而违反债务契约；50 亿美元直接贷款标记为 58 美分；史上最大私募信贷软件违约。
2022 年，Hellman & Friedman 与 Permira 以 102 亿美元将 Zendesk 私有化。债务包为 50 亿美元直接贷款，是当时历史上最大 ARR 支持融资，由 Blackstone 牵头，Apollo、Blue Owl 与 HPS 参与。贷款明确基于 Zendesk 的 ARR 将保持经常性这一假设。约 25 倍 EBITDA 的杠杆只有在这一假设成立时才合理。
到 2027 年中期，这一假设已不成立。
AI agent 已在一年大部分时间内自主处理客服。Zendesk 定义的类别（工单、路由、管理人工支持交互）已被无需生成工单即可解决问题的系统替代。贷款所依赖的 ARR 不再经常性，它只是尚未流失的收入。
史上最大 ARR 支持贷款成为史上最大私募信贷软件违约。每个信用交易台同时问同一个问题：还有谁拥有被伪装为周期性逆风的结构性逆风？
但共识至少最初认为：这应是可存活的。
私募信贷不是 2008 年银行体系。整个架构明确设计为避免被迫抛售。这些是封闭式工具，资本锁定。LP 承诺 7–10 年。没有存款挤兑，没有回购融资被抽走。管理者可以持有受损资产，随时间处置并等待恢复。痛苦，但可管理。系统被设计为弯曲而不是断裂。
Blackstone、KKR 和 Apollo 高管称软件敞口为资产的 7–13%，可控。每份卖方报告和信用推特账户都说同样的话：私募信贷拥有永久资本。他们可以吸收否则会摧毁高杠杆银行的损失。
永久资本。这一短语出现在每次财报电话和投资者信中，用于安抚市场。它成为口号。而像多数口号一样，没有人关注细节。它真正意味着……
过去十年，大型另类资产管理公司收购寿险公司并将其转变为融资工具。Apollo 收购 Athene。Brookfield 收购 American Equity。KKR 收购 Global Atlantic。逻辑优雅：年金存款提供稳定长期负债基础。管理者将这些存款投资于其发起的私募信贷，并获得双重收益——保险端利差和资产管理费。一个在单一条件下运作良好的“费用叠加费用”的永动机。
私募信贷必须安全。
损失冲击了以长期负债持有非流动资产的资产负债表。所谓永久资本并非抽象的耐心机构资本，而是美国普通家庭储蓄，以年金形式投资于正在违约的同类资产。锁定资本是寿险保单持有者资金，而规则在那里不同。
与银行体系相比，保险监管一直温和甚至自满，但这成为警钟。监管机构开始下调风险资本待遇，迫使保险公司增资或出售资产，而市场已冻结。
当穆迪将 Athene 财务实力评级展望转为负面时，Apollo 股价两日下跌 22%。Brookfield、KKR 等随后跟跌。
复杂性进一步加深。这些公司不仅建立保险永动机，还构建复杂离岸架构，通过监管套利最大化回报。美国保险公司签发年金，然后将风险转移至其拥有的百慕大或开曼再保险实体；该实体通过离岸 SPV 引入外部资本，与保险公司共同投资母公司资产管理部门发起的私募信贷。
评级机构缺乏透明度。不同公司与不同资产负债表交织形成蜘蛛网。当贷款违约时，损失承担者难以实时识别。
2027 年 11 月崩盘标志着认知转变： “对白领生产率增长的相关性押注雏菊链”。
危机从来不是损失本身，而是承认损失。
房贷问题
Zillow 房价指数同比下降：旧金山 11%，西雅图 9%，奥斯汀 8%；Fannie Mae 指出科技与金融就业占比超过 40% 的邮编区域早期违约率上升。
本月 Zillow 房价指数同比下降：旧金山 11%，西雅图 9%，奥斯汀 8%。这并非唯一令人担忧的头条。上月，Fannie Mae 指出以高额度贷款为主的邮编区域早期违约上升——这些区域通常由 FICO 780+ 的借款人构成，被认为“坚不可摧”。
美国住宅房贷市场规模约 13 万亿美元。房贷承销基于一个基本假设：借款人在贷款期限内维持当前收入水平——通常为 30 年。
白领就业危机对这一假设构成持续性冲击。我们不得不提出一个三年前看似荒谬的问题：优质房贷是否仍安全？
美国历史上的房贷危机通常由三类因素驱动：投机过度、利率冲击或区域性经济冲击。
此处均不适用。借款人不是次贷；他们 FICO 780+；首付 20%；信用记录良好；收入在发放时已核实。他们是金融系统风险模型中的信用基石。
2008 年贷款从第一天就是坏的。2028 年贷款从第一天是好的。只是世界在贷款发放后发生了变化。人们以无法再相信的未来为基础借贷。
在 2027 年，我们发现了隐性压力的早期迹象：HELOC 提取、401(k) 提前支取，以及信用卡债务激增，而房贷支付仍保持正常。随着工作岗位流失、招聘冻结以及奖金削减，这些优质家庭的债务收入比翻倍。
他们仍然能够支付房贷，但只能通过停止所有可选消费、耗尽储蓄，以及推迟任何房屋维护或改善。他们在技术上仍保持房贷正常偿付，但距离陷入困境仅一步之遥，而 AI 能力的发展轨迹表明这一冲击正在到来。随后我们看到旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀的违约率开始上升，即便全国平均仍维持在历史常态范围内。
我们现在正处于最为严峻的阶段。当边际买家健康时，房价下跌是可控的；而在这里，边际买家正面临同样的收入受损。
虽然担忧正在加剧，但我们尚未进入全面的房贷危机。违约率已经上升，但仍远低于 2008 年水平。真正的威胁在于其发展轨迹。
智能替代螺旋现在拥有两个金融加速器：劳动力替代与房贷压力。
传统政策工具（降息、QE）可缓解金融引擎，但无法解决实体引擎，因为实体问题在于 AI 降低人类智能稀缺性。
降息至零并购买所有 MBS 与违约软件债务，也无法改变一个事实：Claude agent 每月 200 美元可完成 18 万美元 PM 的工作。
若担忧成真，房贷市场将在今年下半年破裂。股市回撤可能接近金融危机级别，标普约 3500 点。
明确的是：13 万亿美元房贷的收入假设已结构性受损。不明确的是政策能否及时干预。
与时间赛跑
首个负反馈循环发生在实体经济：AI 提升、裁员、消费下降、利润受压、企业购买更多 AI、AI 再提升。随后转向金融：收入下降影响房贷、银行收紧信贷、财富效应破裂，反馈加速。政策反应不足进一步加剧。
系统未为这种危机设计。政府收入本质是对人类时间征税。个人所得税与工资税是核心。
今年 Q1，联邦收入较 CBO 预测低 12%。工资税下降因就业与薪酬下降；所得税下降因收入结构性降低。生产率上升，但收益流向资本与计算能力。
劳动收入占 GDP 从 1974 年 64% 降至 2024 年 56%，AI 时代进一步降至 46%，为历史最大降幅。
产出仍存在，但不再经由家庭流向企业与 IRS，循环流动被打破。
与每一次经济下行一样，支出上升的同时收入下降。不同之处在于，这一次的支出压力并非周期性的。自动稳定器是为暂时性失业而设计的，而不是为结构性替代而设计的。该体系正在支付福利，其前提是假定劳动者会被重新吸收。许多人不会，至少不会以接近其此前薪资水平的方式被吸收。在新冠疫情期间，政府曾自由地接受 15% 的赤字，但那被理解为暂时性的。如今需要政府支持的人，并不是受到一场他们会恢复的疫情冲击，而是被一种持续改进的技术所替代。
政府需要在恰恰从家庭税收中获得更少收入的时刻，向家庭转移更多资金。
美国不会违约。它印刷用于支出的货币，也用同样的货币偿还借款人。但压力已在其他地方显现。市政债在年初至今的表现中出现令人担忧的分化。没有所得税的州情况尚可，但依赖所得税的州（多数为民主党州）发行的一般责任市政债开始计入一定违约风险。政客很快意识到这一点，关于谁将获得救助的辩论沿党派界线展开。
政府值得肯定的是，较早认识到危机的结构性，并开始讨论两党方案，即所谓“过渡经济法案”：一个通过赤字支出与拟议的 AI 推理计算税共同资助、向被替代劳动者直接转移支付的框架。
最激进的提案更进一步。“共享 AI 繁荣法案”将建立公众对智能基础设施回报的索取权，其性质介于主权财富基金与 AI 产出特许权之间，并以股息形式为家庭转移支付提供资金。私营部门游说者向媒体发出大量关于滑坡风险的警告。
围绕这些讨论的政治进程如预期般严峻，并被作秀与边缘策略进一步加剧。右翼将转移支付与再分配称为马克思主义，并警告对计算能力征税会让中国取得领先。左翼警告由行业既得利益者参与制定的税收将成为监管俘获。财政鹰派指向不可持续的赤字。鸽派则将金融危机后过早紧缩视为警示。在今年总统选举临近之际，分歧进一步扩大。
当政客争吵时，社会结构的撕裂速度快于立法进程。
“占领硅谷”运动成为更广泛不满的象征。上月，示威者连续三周封锁 Anthropic 与 OpenAI 在旧金山的办公入口。参与人数不断增加，而示威获得的媒体关注超过了引发其发生的失业数据。
很难想象公众会比金融危机后更厌恶银行家，但 AI 实验室似乎正在接近这一程度。从公众角度看，这种情绪也有其理由。其创始人与早期投资者积累财富的速度使镀金时代显得温和。生产率繁荣带来的收益几乎完全流向计算能力所有者与 AI 实验室股东，使美国不平等程度达到前所未有的水平。
各方都有自己的“反派”，但真正的反派是时间。
AI 能力的演进速度快于制度适应速度。政策反应以意识形态的节奏推进，而不是以现实的节奏推进。如果政府不能尽快就问题本质达成一致，反馈循环将替他们写下下一章。
智能溢价回撤
在整个现代经济史中，人类智能一直是稀缺的投入要素。资本是充裕的（或者至少是可复制的）。自然资源是有限的，但可以被替代。技术进步的速度足够缓慢，使人类能够适应。智能——分析、决策、创造、说服和协调的能力——是唯一无法被规模化复制的东西。
人类智能由于其稀缺性而获得内在溢价。我们经济中的每一个制度，从劳动力市场到房贷市场再到税收体系，都是为这一假设成立的世界而设计的。
我们现在正在经历这一溢价的回撤。机器智能如今在越来越多任务上成为一种有能力且快速改进的人类智能替代品。金融体系在过去数十年里围绕人类心智稀缺的世界进行优化，如今正在重新定价。这种重新定价是痛苦的、无序的，而且远未完成。
但重新定价并不等同于崩溃。
经济可以找到新的均衡。抵达这一均衡，是少数仍然只能由人类完成的任务之一。我们必须正确地完成它。
这是历史上第一次，经济中最具生产力的资产创造的就业不是更多，而是更少。没有任何现有框架适用，因为它们都不是为稀缺要素变得充裕的世界而设计的。因此，我们必须构建新的框架。我们是否能及时构建它们，是唯一重要的问题。
但你并不是在 2028 年 6 月阅读这篇文章，而是在 2026 年 2 月阅读。
标普指数接近历史高点。负反馈循环尚未开始。我们确信其中一些情景不会发生。同时我们也同样确信，机器智能将持续加速。人类智能的溢价将收窄。
作为投资者，我们仍有时间评估投资组合中有多少建立在无法跨越本十年的假设之上。作为社会，我们仍有时间主动行动。
金丝雀仍然活着。
