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2028年全球智能危机
原文标题: THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS 来源: Citrini Research
💡 核心观点
这篇文章通过虚构的2028年情景，揭示了一个被市场忽视的“智能替代螺旋”：AI能力提升导致白领失业、消费萎缩、企业利润率承压，进而迫使企业更激进地采用AI裁员，形成负反馈循环。这种循环不仅冲击软件和中介行业，还将通过私人信贷、抵押贷款市场向整个金融体系传导，引发系统性风险。核心投资启示是：当前市场对AI的乐观定价可能低估了其对消费经济、白领收入和金融资产信用假设的结构性破坏。投资者需警惕AI“效率红利”转向“需求黑洞”的拐点，并重新评估依赖白领收入和中介摩擦的资产定价逻辑。
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前言 如果我们对AI的乐观情绪继续被证明是正确的……而实际上这可能意味着看跌，那会怎样？以下是一个情景推演，而非预测。这不是悲观主义或AI末日论的同人小说。本文的唯一目的是构建一个相对未被充分探讨的情景。我们的朋友阿拉普·沙阿提出了这个问题，我们一起集思广益找到了答案。我们写了这一部分，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面对AI使经济日益怪异时，对潜在的左尾风险更有准备。这是CitriniResearch 2028年6月的宏观备忘录，详细描述了全球智能危机的演进与后果。
宏观备忘录 智能充裕的后果 CitriniResearch 2026年2月22日 → 2028年6月30日
今天上午公布的失业率为10.2%，比预期高出0.3个百分点。市场因此下跌2%，标普500指数自2026年10月高点以来的累计回撤达到38%。交易员们已经麻木了。六个月前，这样的数据还会触发熔断。
两年。只用了两年时间，就从“可控的、行业性的”局面，发展到经济形态不再像我们任何人成长时所熟悉的那样。本季度的宏观备忘录试图重构这一进程——对危机前经济的事后剖析。
那时的 euphoria（欢欣鼓舞）是显而易见的。到2026年10月，标普500指数一度逼近8000点，纳斯达克突破30000点。因人类被淘汰而引发的第一波裁员始于2026年初，它们确实起到了裁员应有的作用：利润率扩大、盈利超预期、股市上涨。创纪录的企业利润被重新投入AI算力。宏观数据依然亮眼：名义GDP多次录得中高个位数的年化增长。生产率飙升，实际每小时产出增速达到1950年代以来从未见过的水平，这得益于不睡觉、不请病假、不需要医疗保险的AI智能体。随着劳动力成本消失，算力所有者的财富暴涨。与此同时，实际工资增长崩溃。尽管政府一再吹嘘创纪录的生产率，白领工人却被机器取代，被迫从事收入更低的岗位。当消费经济开始出现裂痕时，经济评论员们推广了一个短语：“幽灵GDP”——即出现在国民账户中但从未在实体经济中流通的产出。AI在各方面都超出预期，而市场就是AI。唯一的问题在于……经济本身并非如此。
事情本来应该很清楚：北达科他州的一个GPU集群产生了以往曼哈顿中城10000名白领工人才能创造的产出，这更像是经济瘟疫而非经济灵药。货币流通速度持平。以人为中心的消费经济（当时占GDP的70%）开始萎缩。如果我们早一点问“机器在可自由支配物品上花多少钱”，也许就能更早意识到问题。（提示：答案是零。）AI能力提升，企业需要更少工人，白领裁员增加，失业者减少支出，利润率压力促使企业更多投资AI，AI能力再次提升……这是一个没有自然刹车的负反馈循环。人类智能替代螺旋。白领工人的收入能力（以及理性地，他们的支出）遭受了结构性损害。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安全。十七年没有真正的违约周期，使得私募股权市场充斥着基于软件交易的PE支持交易，这些交易假设ARR（年度经常性收入）将会持续。2027年中AI驱动的第一波违约挑战了这一假设。如果干扰仅限于软件行业，本是可以管理的，但事实并非如此。到2027年底，它威胁到了所有以中介为基础的商业模式。大量建立在从人类摩擦中变现的公司瓦解了。这个系统原来是一连串相互关联的、押注于白领生产率增长的赌注。
2027年11月的崩盘只是加速了已经存在的所有负反馈循环。我们等待“坏消息就是好消息”已经将近一年了。政府开始考虑各种提案，但公众对政府实施任何救援能力的信心已经减弱。政策反应总是滞后于经济现实，但缺乏全面计划现在正威胁着加速通缩螺旋。
这一切是如何开始的 2025年末，智能代理编码工具的能力出现了阶跃式提升。一个使用Claude Code或Codex的合格开发者现在可以在几周内复制一个中型SaaS产品的核心功能。虽然不完美，也没有处理所有边缘情况，但足以让审查50万美元年度续约合同的CIO开始问：“如果我们自己构建这个呢？”
财年大多与日历年度一致，因此2026年企业支出已在2025年第四季度设定，当时“智能代理AI”还只是个流行词。年中审查是采购团队首次在能看清这些系统实际能力的情况下做决策。有些人看到自己内部的团队在几周内就搭建出复制六位数SaaS合同的原型。那年夏天，我们与一家财富500强公司的采购经理交谈。他告诉我们他的一次预算谈判。销售代表原本预期会沿用去年的剧本：5%的年度提价，标准的“你的团队依赖我们”的说辞。采购经理告诉他，他一直在与OpenAI洽谈，计划让他们的“前向部署工程师”使用AI工具完全取代该供应商。他们最终以七折的价格续约了。他说，这已经算不错的结果了。像Monday.com、Zapier和Asana这样的“SaaS长尾”企业情况要糟糕得多。
投资者已经准备好——甚至期待——长尾会受到重创。它们可能占典型企业技术栈支出的三分之一，但它们显然暴露在风险中。然而，记录系统（systems of record）本应免受干扰。直到ServiceNow 2026年第三季度财报发布，反身性的机制才变得更加清晰。
SERVICENOW净新增ACV增速从23%放缓至14%；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”。内部构建和维护仍有成本效益分析。但内部构建成为一种选择，这影响了定价谈判。或许更重要的是，竞争格局已经改变。AI使开发和发布新功能变得更加容易，因此差异化消失了。现有企业陷入了一场定价的逐底竞争——一场与彼此以及新涌现的挑战者之间的刀锋之战。受到智能代理编码能力飞跃的鼓舞，且没有遗留成本结构需要保护，这些新玩家 aggressively 夺取市场份额。
直到这份财报发布后，这些系统的相互关联性才被充分认识。ServiceNow销售的是席位。当财富500强客户裁减15%的员工时，他们取消了15%的许可证。同样由AI驱动的裁员在提升客户利润率的同时，也在机械地摧毁ServiceNow自己的收入基础。这家销售工作流自动化的公司正被更好的工作流自动化颠覆，而它的应对措施是裁员，并用节省下来的钱资助正在颠覆它的技术。他们还能做什么？坐以待毙，慢慢死去？
受AI威胁最大的公司反而成了AI最积极的采用者。事后看这听起来很明显，但当时确实并非如此（至少对我而言）。历史上的颠覆模式是：现有企业抵制新技术，将份额拱手让给灵活的新进入者，然后慢慢消亡。柯达、百视达、黑莓就是如此。2026年发生的情况不同：现有企业没有抵制，因为它们承受不起。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，将节省的资金重新部署到AI工具，利用这些工具以更低的成本维持产出。每家公司的个体应对都是理性的。但集体结果是灾难性的。每节省一美元的劳动力成本，都流向了使下一轮裁员成为可能的AI能力。
软件只是开胃菜。当投资者争论SaaS估值倍数是否已见底时，他们忽略的是：反身性循环已经逃逸出软件行业。证明ServiceNow裁员的同一逻辑适用于所有具有白领成本结构的公司。
当摩擦降至为零 到2027年初，LLM的使用已成为默认。人们在使用AI智能体，甚至不知道那是什么，就像从未学过“云计算”的人使用流媒体服务一样。他们将其与自动补全或拼写检查等同视之——手机现在就能做的一件事。
Qwen的开源智能代理购物者成为AI处理消费者决策的催化剂。几周内，每个主要AI助手都集成了某种智能代理商务功能。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，而不仅仅是云实例，这显著降低了推理的边际成本。真正应该让投资者感到不安的是，这些智能体不会等待被询问。它们根据用户偏好后台运行。商业不再是离散的人类决策系列，而变成了一个持续的优化过程，为代表每个联网消费者的利益24/7运行。
到2027年3月，美国普通个人每天消耗40万个token——自2026年底以来增长了10倍。链条中的下一个环节已经断裂。中介。
过去五十年里，美国经济在人类局限性之上建立了一个巨大的租值抽取层：事情需要时间、耐心会耗尽、品牌熟悉度替代了尽职调查、大多数人愿意接受糟糕的价格以避免更多点击。数万亿美元的企业价值依赖于这些约束条件的持续存在。
起初很简单。智能体消除了摩擦。那些尽管数月未使用仍被动续费的订阅和会员。试用期后悄悄翻倍的入门定价。每一种都被重新定义为智能体可以谈判的“人质局面”。平均客户生命周期价值——整个订阅经济赖以建立的指标——显著下降。消费者智能体开始改变几乎所有消费者交易的方式。人类真的没有时间在购买一盒蛋白棒之前比价五个竞争平台。机器可以。
旅游预订平台是最早的牺牲品，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、更便宜地组装完整的旅行计划（航班、酒店、地面交通、忠诚度优化、预算约束、退款）。保险续保，其整个续保模式依赖于保单持有人的惰性，被彻底改革。每年重新选购保险的智能体拆解了保险公司从被动续保中赚取的15-20%的保费。财务建议。税务准备。常规法律工作。任何服务提供者的价值主张最终是“我将处理你觉得繁琐的复杂性”的类别都被颠覆了，因为智能体不觉得任何事情繁琐。
即使是我们认为因人际关系价值而受到保护的领域也被证明是脆弱的。房地产，几十年来买方一直容忍5-6%的佣金，因为经纪人与客户之间的信息不对称。一旦配备MLS访问权限和几十年交易数据的AI智能体能瞬间复制知识库，这一模式就崩溃了。2027年3月的一份卖方分析将其称为“智能体对智能体的暴力”。主要大都市的买方佣金中位数从2.5-3%压缩至不到1%，且越来越多的交易完全没有人类买方经纪人参与。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，不过是带着友善面孔的摩擦而已。
这只是中介层颠覆的开始。成功的企业花费数十亿美元有效利用消费者行为的怪癖和人类心理，而这些东西不再重要。为价格和适配性优化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，更不会感受精心设计的结账体验的吸引力。它们不会疲倦并接受最简单的选项，也不会默认“我一直从这里下单”。这摧毁了一种特殊的护城河：习惯性中介。
DoorDash（DASH US）是典型例子。编码智能体已经降低了推出外卖应用的准入门槛。一个熟练的开发者可以在几周内部署一个功能完备的竞争对手，并且有几十个这样做了，它们通过将90-95%的配送费转给司机来吸引司机离开DoorDash和Uber Eats。多应用仪表盘使零工工人能同时跟踪来自二三十个平台的订单，消除了现有企业依赖的锁定效应。市场在一夜之间碎片化，利润率被压缩到几乎为零。智能体加速了毁灭的两端：它们使竞争者成为可能，然后又利用这些竞争者。DoorDash的护城河字面上是“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vibe-coded替代品，以便每次都选择费用最低、配送最快的。习惯性应用忠诚度——整个商业模式的基础——对机器来说根本不存在。
这具有奇特的诗意，大概是整个过程中唯一一个智能体为即将被取代的白领工人做点好事的例子。当他们最终成为外卖司机时，至少一半的收入不再流向Uber和DoorDash。当然，这个来自技术的小恩惠并没有持续太久，因为自动驾驶车辆 proliferated。
一旦智能体控制了交易，它们便开始寻找更大的回形针。价格匹配和聚合能做的事情有限。为用户反复省钱的最大方式（尤其是当智能体开始彼此交易时）就是消除费用。在机器对机器的商业中，2-3%的银行卡交换率成为明显目标。智能体开始寻找比银行卡更快、更便宜的选择。大多数最终选择了通过Solana或以太坊L2使用稳定币，结算几乎是即时的，交易成本以几分之一美分计。
万事达2027年第一季度：净收入同比增长6%；购买额增速放缓至同比增长3.4%，上一季度为5.9%；管理层提到“智能体主导的价格优化”和“可自由支配类别的压力” | 彭博社，2027年4月29日
万事达的2027年第一季度报告是转折点。智能体商务从产品故事变成了管道故事。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收窄跌幅。智能体商务绕开银行卡交换费，对以银行卡为核心的银行和单一发卡机构构成更大风险，这些机构收取了2-3%费用的大部分，并且围绕由商户补贴资助的奖励计划建立了整个业务部门。美国运通（AXP US）受到最严重打击：白领裁员削弱其客户群与智能体绕开交换费摧毁其收入模式的双重逆风。Synchrony（SYF US）、Capital One（COF US）和 Discover（DFS US）此后几周均下跌超过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的负面冲击视为一个行业故事。软件和咨询受到重创，支付和其他收费站摇摇欲坠，但更广泛的经济似乎还好。劳动力市场虽然走软，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。它在局部会带来痛苦，但AI的整体净正面效应将超过任何负面效应。我们在2027年1月的宏观备忘录中论证了这是错误的思维模型。美国经济是白领服务经济。白领工人占就业的50%，并驱动了大约75%的可自由支配消费支出。AI正在吞噬的企业和工作并非与美国经济无关，它们就是美国经济本身。
“技术创新摧毁就业，然后创造更多就业。”这是当时最流行也最有说服力的反驳观点。它流行且有说服力，因为它在两个世纪里都是正确的。即使我们无法想象未来的工作是什么，它们也一定会出现。ATM使分行运营成本降低，银行因此开设更多分行，柜员就业在接下来二十年里上升。互联网颠覆了旅行社、黄页、实体零售，但它在其位置上创造了全新行业，催生了新就业。然而，每一个新工作都需要人去执行。AI现在是一种通用智能，它在人类可能重新部署到的任务上也变得越来越强。被取代的编码员不能简单地转向“AI管理”，因为AI已经能够做到这一点。今天，AI智能体能处理长达数周的研究和开发任务。指数增长碾压了我们对可能性的概念，尽管每年沃顿商学院教授们都试图将数据拟合到一条新的S形曲线上。它们编写几乎所有代码。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。而且它们越来越便宜。
AI创造了新工作。提示工程师。AI安全研究人员。基础设施技术人员。人类仍然在循环中，在最高层面进行协调或指导品味。然而，AI每创造一个新角色，就使几十个旧角色过时。新角色的薪酬只有旧角色的零头。
美国JOLTS：职位空缺降至550万以下；失业-空缺比攀升至约1.7，为2020年8月以来最高 | 彭博社，2026年10月
整个2026年招聘率一直疲软，但10月份的JOLTS数据提供了决定性的证据。职位空缺降至550万以下，同比下降15%。
Indeed：“生产力计划”蔓延，软件、金融、咨询行业岗位发布量大幅下降 | Indeed Hiring Lab，2026年11月-12月
白领职位在崩溃，而蓝领职位（建筑、医疗、技工）保持相对稳定。流失的是那些撰写备忘录（不知何故，我们还在营业）、审批预算、润滑经济中层的工作。然而，两个群体的实际工资增长在全年大部分时间里都为负，且持续下降。
股市仍然更关心GE Vernova所有涡轮机产能现已售罄至2040年的消息，而不是JOLTS数据。它在负面宏观新闻与正面AI基础设施头条之间的拉锯战中横盘整理。然而，债券市场（总是更聪明，或者至少不那么浪漫）开始对消费冲击进行定价。十年期收益率在此后四个月内从4.3%降至3.2%。
尽管如此，标题失业率并未爆表，一些人仍然忽视构成细节。在正常衰退中，原因最终会自我修正。过度建设导致建筑放缓，进而导致利率下降，进而引发新建设。库存过度导致去库存，进而导致补库存。周期性机制内含着复苏的种子。而这次周期的原因并非周期性的。AI变得更好、更便宜。公司裁员，然后用节省的钱购买更多AI能力，这使它们能够裁更多人。失业者减少支出。向消费者销售商品的公司销量减少，实力削弱，并更多投资AI以保护利润率。AI变得更好、更便宜。一个没有自然刹车的反馈循环。
直觉上的预期是总需求下降会减缓AI建设。但并没有，因为这不是超大规模数据中心式的资本支出，而是运营支出替代。一家原本每年在员工上花费1亿美元、在AI上花费500万美元的公司，现在在员工上花费7000万美元，在AI上花费2000万美元。AI投资增长了数倍，但这是作为总运营成本减少的一部分发生的。每家公司的AI预算在增长，而总支出却在收缩。具有讽刺意味的是，AI基础设施领域持续表现优异，即使它正在颠覆的经济开始恶化。NVDA仍在报告创纪录收入。TSM仍保持95%以上的利用率。超大规模数据中心每季度仍在资本支出上花费1500-2000亿美元。纯粹受益于这一趋势的经济体，如台湾和韩国，表现远超其他市场。印度则相反。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贡献者，也是弥补其持续商品贸易逆差的抵消项。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编码智能体的边际成本已经崩溃到基本上就是电费。TCS、Infosys和Wipro在2027年全年看到合同取消加速。卢比在四个月内对美元贬值18%，因为支撑印度外部账户的服务盈余蒸发。到2028年第一季度，IMF已开始与印度政府进行“初步讨论”。
引发颠覆的引擎每个季度都在变得更好，这意味着颠覆本身每个季度都在加速。劳动力市场没有自然底部。在美国，我们不再问AI基础设施泡沫何时破裂。我们在问：当消费者被机器取代时，一个消费信贷经济会怎样？
智能替代螺旋 2027年，宏观经济故事不再微妙。过去十二个月里零散但明显负面的事件的传导机制变得清晰。你不需要查阅BLS数据。只需参加一个朋友间的晚宴。失业的白领工人并未坐以待毙。他们降级了。许多人接受了收入更低的服务业和零工经济工作，这增加了这些领域的劳动力供给，也压缩了那里的工资。我们的一位朋友曾是Salesforce的高级产品经理，2025年时拥有职位、健康保险、401k，年薪18万美元。她在第三轮裁员中失去了工作。经过六个月搜寻，她开始为优步开车。她的收入降至4.5万美元。重点不在于个人故事，而在于二阶效应。将这一动态乘以每个主要大都市的几十万工人。过度合格的劳动力涌入服务业和零工经济，压低了原本已经挣扎的现有工人的工资。行业特定的颠覆扩散为经济范围内的工资压缩。剩余以人为中心的岗位还有一次调整在前面，就在我们写这篇文章时正在发生。随着自动驾驶配送和自动驾驶汽车逐步渗透吸收了第一波失业工人的零工经济。
到2027年2月，很明显仍在职的专业人士在花钱时就像自己可能就是下一个被裁的。他们加倍努力工作（大多借助AI）只是为了不被解雇，晋升或加薪的希望已经消失。储蓄率上升，支出放缓。最危险的部分是滞后。高收入者利用高于平均水平的储蓄维持了两三个季度的表面正常。硬数据直到问题在实体经济中早已是旧闻时才予以确认。
然后出现了打破幻象的数据。
美国首次申请失业救济人数飙升至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飙升至48.7万，为2020年4月以来最高。ADP和Equifax确认，新增申请中绝大多数来自白领专业人士。标普500指数接下来一周下跌6%。负面宏观开始在拉锯战中胜出。
在正常衰退中，失业是广泛分布的。蓝领和白领工人的痛苦大致按各自在就业中的份额分配。消费冲击也是广泛分布的，并且迅速出现在数据中，因为低收入工人有更高的边际消费倾向。在这个周期中，失业集中在收入分配的上层。他们在总就业中所占比例相对较小，但他们驱动了消费支出中极大不成比例的份额。美国收入最高的10%人群占所有消费者支出的50%以上。收入最高的20%人群约占65%。他们是购房、买车、度假、外出就餐、支付私立学校学费、进行房屋装修的人。他们是整个可选消费品经济的需求基础。当这些工人失业，或者被迫接受50%的减薪转战可用岗位时，相对于损失的就业数量，消费冲击是巨大的。白领就业下降2%转化为可自由支配消费支出下降约3-4%。与蓝领失业立即产生影响（你从工厂被解雇，下周就停止消费）不同，白领失业具有滞后但更深的影响，因为这些工人有储蓄缓冲，可以在行为转变发生前维持几个月的支出。
到2027年第二季度，经济已陷入衰退。NBER（美国全国经济研究所）会在数月后才正式确认衰退开始日期（他们总是这样），但数据已明确无误：我们连续两个季度实际GDP增长为负。但还不是“金融危机”……至少目前还不是。
相互关联赌注的链条 私人信贷从2015年的不到1万亿美元增长到2026年的超过2.5万亿美元。其中有相当一部分资金被配置到软件和技术交易中，许多是对SaaS公司的杠杆收购，估值假设收入将永续中双位数增长。这些假设在第一个智能代理编码演示和2026年第一季度软件崩盘之间的某个时刻已经死亡，但估值却没有意识到它们已经死亡。当许多上市SaaS公司以5-8倍EBITDA交易时，PE支持的软件公司资产负债表上的估值仍反映着收购时依据不复存在的收入倍数的估值。管理者逐渐下调估值：100分、92分、85分，而公开市场可比公司已是50分。
穆迪将14家发行人总计180亿美元的PE支持软件债务评级下调，理由是“AI驱动的竞争性颠覆带来长期收入逆风”；这是自2015年能源行业以来最大规模的单一行业评级行动 | 穆迪投资者服务，2027年4月
每个人都记得评级下调后发生了什么。行业老手已经见识过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。PE投资组合中的信息服务与咨询公司紧随其后。几笔知名SaaS公司的数十亿美元LBO进入重组。Zendesk就是那把冒烟的枪。
Zendesk因AI驱动的客服自动化侵蚀ARR而违反债务契约；50亿美元直接贷款工具估值仅为58美分；史上最大规模私人信贷软件违约 | 金融时报，2027年9月
2022年，Hellman & Friedman和Permira以102亿美元将Zendesk私有化。债务包是50亿美元的直接贷款，是当时历史上最大的ARR支持贷款，由黑石牵头，阿波罗、Blue Owl和HPS均在贷款集团中。贷款明确基于Zendesk的年度经常性收入将保持经常性的假设。在大约25倍EBITDA的情况下，只有假设成立杠杆才有意义。到2027年中，假设不再成立。AI智能体已经自主处理客服近一年。Zendesk定义的类别（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。作为贷款基础的年度经常性收入不再经常，只是尚未流失的收入而已。历史上最大的ARR支持贷款变成了历史上最大的私人信贷软件违约。
每个信贷台同时问同一个问题：还有谁将周期性逆风伪装成了长期逆风？
但共识至少最初是正确的一点是：这应该是可以生存的。私人信贷不是2008年的银行业。整个架构明确设计为避免强制抛售。它们是封闭式工具，资金锁定，LP承诺7到10年。没有储户会挤兑，没有回购额度会被收回。经理人可以持有受损资产，随时间逐步处理，等待复苏。痛苦，但可控。这个系统设计为可以弯曲而非断裂。黑石、KKR和阿波罗的高管引用软件敞口占资产的7-13%。可控。每份卖方报告和金融推特信贷账号都说着同一件事：私人信贷拥有永久资本。它可以吸收那些本会摧毁杠杆银行的损失。
永久资本。这个词出现在每个安抚性的财报电话会议和投资者信中。它成了一句口头禅。而像大多数口头禅一样，没人注意细节。
以下是它的实际含义……在过去的十年里，大型另类资产管理公司收购了保险公司，并将其转变为融资工具。阿波罗收购了Athene。布鲁克菲尔德收购了American Equity。KKR收购了Global Atlantic。逻辑很巧妙：年金存款提供了稳定、长久期的负债基础。经理人将这些存款投资于他们自己发起的私人信贷，赚取两次收入：保险端的利差和资产管理端的管理费。一个双重收费的永动机，在一个条件下运转完美：私人信贷必须是安全的。
损失冲击了为持有非流动负债、匹配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”并非一些抽象的耐心的机构资金池和承担复杂风险的 sophisticated（成熟）投资者。它是美国家庭（“主街”）的储蓄，以年金形式结构化，投资于同样的PE支持的软件和技术票据，而这些票据现在正在违约。无法逃离的锁定资本是人寿保险保单持有人的资金，而那里的规则略有不同。
与银行系统相比，保险监管机构一直温顺——甚至自满——但这次是警钟。已经对寿险公司私人信贷集中度感到不安的监管机构开始下调这些资产的风险资本处理方式。这迫使保险公司要么筹集资本，要么出售资产，而在一个已经收紧的市场中，两者都无法以有吸引力的条件完成。
纽约、爱荷华州监管机构着手收紧寿险公司持有的某些私人评级信贷的资本处理方式；NAIC（美国保险监督官协会）指引预计将提高RBC因子并触发额外的SVO审查 | 路透社，2027年11月
当穆迪将Athene的财务实力评级展望列为负面时，阿波罗股价在两个交易日内下跌22%。布鲁克菲尔德、KKR和其他公司紧随其后。事情从此变得更加复杂。这些公司不仅创造了自家的保险公司永动机，还建立了一个精心设计的 offshore（离岸）架构，旨在通过监管套利最大化回报。美国保险公司发行年金，然后将风险转移给自己拥有的关联百慕大或开曼再保险公司——这些公司成立是为了利用更灵活的监管，允许对相同资产持有更少的资本。该关联公司通过离岸SPV筹集外部资本，这是一层新的交易对手，与保险公司一起投资于同一母公司资产管理业务发起的私人信贷。评级机构（其中一些本身由PE所有）并非透明度的典范（这几乎让所有人都不惊讶）。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。当基础贷款违约时，谁实际承担了损失的问题在实时中确实无法回答。
2027年11月的崩盘标志着认知从可能是一次常见的周期性下跌向更令人不安的事情的转变。“一连串相互关联的、押注白领生产率增长的赌注”——美联储主席凯文·沃什在FOMC 11月紧急会议上这样称呼。要知道，从来不是损失本身引发了危机，而是认识到损失。而金融领域还有另一个更大、更重要的领域，我们开始担心那种认知。
抵押贷款问题 Zillow房屋价值指数旧金山同比下降11%，西雅图下降9%，奥斯汀下降8%；房利美指出在科技/金融就业占比超40%的邮政编码区“早期逾期率上升” | Zillow / 房利美，2028年6月
本月，Zillow房屋价值指数旧金山同比下降11%，西雅图下降9%，奥斯汀下降8%。这并非唯一令人担忧的头条。上个月，房利美指出部分以巨额贷款为主的邮政编码区——即那些信用评分780以上、通常被视为“防弹”的借款人聚集区——早期逾期率上升。
美国住宅抵押贷款市场约为13万亿美元。抵押贷款承销建立在基本假设之上：借款人在贷款期间（大多数情况下是30年）将保持大致当前的收入水平。白领就业危机以收入预期的持续转变威胁了这一假设。我们现在必须问一个仅仅三年前似乎荒谬的问题：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是由以下三个原因之一驱动的：投机过度（向无力负担住房的人放贷，如2008年）、利率冲击（利率上升使可调利率贷款变得不可负担，如1980年代初）、或局部经济冲击（单一行业在单一地区崩溃，如1980年代得克萨斯的石油或2009年密歇根的汽车业）。这些都不适用于当前情况。我们谈论的借款人并非次贷。他们的FICO分数是780。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，以及在贷款发放时经过核实和记录的收入。他们是金融系统中每个风险模型都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，贷款第一天是好的。只是在贷款发放后……世界发生了变化。人们根据一个他们再也无法相信的未来进行借贷。
2027年，我们指出了隐形压力的早期迹象：房屋净值贷款提现、401(k)提取、信用卡债务飙升，而抵押贷款还款仍在正常进行。随着失业、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。他们仍然能够支付按揭月供，但只能通过停止所有可自由支配支出、耗尽储蓄、推迟任何房屋维护或改善。他们在技术上仍在按时还贷，但距离困境只差一次冲击，而AI能力的轨迹表明那次冲击正在到来。
然后我们看到旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀的逾期率开始飙升，即使全国平均水平仍处于历史正常范围内。我们现在处于最尖锐的阶段。当边际买家健康时，房价下跌是可以管理的。但在这里，边际买家正遭受同样的收入损害。
尽管担忧在加剧，我们尚未陷入全面的抵押贷款危机。逾期率已上升，但仍远低于2008年水平。真正的威胁是轨迹。智能替代螺旋现在拥有两个加速实体经济下滑的金融加速器：劳动力替代、抵押贷款担忧、私人市场动荡。每一个都强化了另一个。而传统的政策工具箱（降息、量化宽松）可以处理金融引擎，但无法处理实体经济引擎，因为实体经济引擎并非由紧缩的金融条件驱动，而是由AI使人类智能变得不那么稀缺、不那么有价值所驱动。你可以将利率降至零，购买市场上所有MBS和违约的软件LBO债务……但这无法改变一个事实：一个Claude智能体每月只需200美元就能完成一个年薪18万美元的产品经理的工作。
如果这些恐惧成为现实，抵押贷款市场将在今年下半年破裂。在这种情况下，我们预计当前股市的回撤最终将与全球金融危机（57%从高峰到低谷）相媲美。这将使标普500指数跌至约3500点——这是自2022年11月ChatGPT时刻前一个月以来从未见过的水平。
明确的是，支撑13万亿美元住宅抵押贷款的收入假设已遭受结构性损害。不明确的是，政策能否在抵押贷款市场完全消化这一含义之前进行干预。我们抱有希望，但也不能否认不抱希望的理由。
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、薪资单收缩、支出疲软、利润率收紧、公司购买更多能力、能力提升。然后它变成了金融反馈：收入损害冲击抵押贷款、银行损失收紧信贷、财富效应破裂、反馈循环加速。而这两者都被一个来自政府的、坦率来说似乎困惑的政策反应所加剧。
系统并非为这种危机而设计。联邦政府的收入基础本质上是对人类劳动时间的征税。人们工作，公司付给他们报酬，政府从中抽取一份。个人所得税和工资税是正常年份税收的支柱。今年第一季度，联邦税收比CBO基线预测低12%。工资税收入下降，因为以先前薪酬水平就业的人数减少。所得税收入下降，因为所赚取的收入结构性降低。生产率飙升，但收益流向资本和算力，而非劳动。劳动收入占GDP的比重从1974年的64%下降到2024年的56%，这是四十年来受全球化、自动化和工人议价能力持续侵蚀驱动的下行趋势。在AI开始指数级进步的四年里，这一比例已降至46%。这是有记录以来最急剧的下降。产出仍在，但它不再通过家庭反馈给企业，这意味着它也不再通过IRS反馈给政府。循环流转正在破裂，而政府被期望介入修复。
与每次衰退一样，支出在收入下降的同时上升。这次的不同之处在于，支出压力并非周期性。自动稳定器是为暂时性失业而非结构性替代而设计的。系统支付的福利假设工人将被重新吸收。许多人不会，至少不会达到他们以前的工资水平。疫情期间，政府欣然接受15%的赤字，但人们理解那是暂时的。今天需要政府支持的人并非遭遇一场他们会恢复的疫情。他们被一种持续改进的技术取代了。政府需要在从家庭征收更少税收的同一时刻，向家庭转移更多资金。
美国不会违约。它印制它支出的货币，同样的货币用于偿还借款人。但这种压力已经体现在其他领域。市政债券在年初至今的表现中显示出令人担忧的分化。没有所得税的州情况尚可，但依赖所得税的州（主要是蓝州）发行的一般义务市政债券开始定价一些违约风险。政客们很快抓住了这一点，关于谁得到救助的辩论沿着党派路线展开。政府在早期承认了危机的结构性性质，并开始考虑两党提案，称为“转型经济法案”：一个通过赤字支出和拟议的AI推理算力税资助的向失业工人直接转移的框架。会议桌上最激进的提案走得更远。“共享AI繁荣法案”将建立对智能基础设施本身收益的公共索取权——介于主权财富基金和AI产出版税之间，用分红资助家庭转移。私营部门游说者用关于滑向斜坡的警告淹没了媒体。
讨论背后的政治动力已经 grimly predictable（令人沮丧地可预测化），并被哗众取宠和边缘政策加剧。右派称转移支付和再分配为马克思主义，并警告对算力征税会将领先地位拱手让给中国。左派警告说，与现有企业合作起草的税收不过是另一种形式的监管俘获。财政鹰派指出不可持续的赤字。鸽派则将GFC后过早的紧缩视为警示故事。在今年的总统选举前夕，分歧只会加剧。
当政客们争吵不休时，社会结构的 fraying（瓦解）速度快于立法进程。占领硅谷运动已成为广泛不满的象征。上个月，示威者连续三周封锁了Anthropic和OpenAI旧金山办公室的入口。他们的人数在增长，示威活动吸引的媒体报道比引发它们的失业数据还要多。很难想象公众对任何群体的仇恨比GFC后的银行家更甚，但AI实验室正在迎头赶上。从大众的角度来看，这情有可原。它们的创始人和早期投资者积累财富的速度让镀金时代看起来都相形见绌。生产率繁荣的收益几乎全部归于算力所有者和在其上运行的实验室的股东，这使美国不平等放大到了前所未有的水平。
每个人都有自己的反派，但真正的反派是时间。AI能力进化速度超过机构适应速度。政策反应以意识形态而非现实的速度推进。如果政府不能很快就问题达成共识，反馈循环将替它们写下下一章。
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投入。资本充裕（或至少可复制）。自然资源有限但可替代。技术进步足够缓慢，人类可以适应。智能——分析、决策、创造、说服、协调的能力——是无法大规模复制的东西。人类智能因其稀缺性而获得内在溢价。我们经济中的每一个机构，从劳动力市场到抵押贷款市场再到税法，都是为那个假设成立的世界设计的。我们现在正在经历这种溢价的消退。机器智能在越来越多的任务上已成为人类智能的合格且快速改进的替代品。金融系统经过数十年的优化，为人类心智稀缺的世界服务，现在正在重新定价。这种重新定价是痛苦的、无序的，且远未完成。
但重新定价不等同于崩溃。经济可以找到新的均衡。达到那里是为数不多的只剩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，经济中最具生产力的资产创造的就业更少而非更多。没有任何框架适合，因为没有一个是为稀缺投入变得充裕的世界设计的。因此我们必须创造新的框架。我们能否及时构建它们，是唯一重要的问题。
但你现在读到的不是2028年6月。你读到的此刻是2026年2月。标普500指数接近历史高点。负反馈循环尚未开始。我们确信，这些情景中的一些不会实现。我们同样确信，机器智能将继续加速。人类智能的溢价将收窄。作为投资者，我们仍有时间评估我们的投资组合有多少是建立在那些活不过十年的假设之上。作为社会，我们仍有时间主动应对。金丝雀还活着。
致谢：感谢Hunterbrook的Sam Koppelman帮助校对。我们的合著者，来自LOTUS的Alap Shah，贡献了本文的创意——CitriniResearch撰写了这一部分，但他还在一个名为“智能爆炸”的系列中写了另外两部分，我们强烈推荐阅读。你可以在这里找到。