全球智能危机，来自2028年的警示

全球智能危机，来自2028年的警示

前 言

如果我们对 AI 的看多判断一直是对的……而这件事本身反而是利空呢？

以下是一个情景推演，而非预测。 这不是空头意淫，也不是 AI 末日爱好者的同人小说。这篇文章唯一的目的，是对一个迄今探讨不足的情景进行建模。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。我们写了这一篇，他另外写了两篇，可以在这里[1]找到。

希望读完之后，你能对 AI 使经济日益"诡异化"过程中潜在的左尾风险，多一分准备。

以下是 CitriniResearch 2028 年 6 月的宏观备忘录，详述"全球智能危机"的演进与冲击

宏观备忘录

人工智能泛滥的后果

2026 年 2 月 22 日, 2028 年 6 月 30 日

今晨公布的失业率录得 10.2%，较预期高出 0.3 个百分点。受此数据影响市场下跌 2%，标普 500 指数较 2026 年 10 月峰值累计回撤幅度达 38%。

交易员们已经麻木了。六个月前，这样的数据发布足以触发熔断机制。

两年。这就是从“得到控制”和“行业特定”演变为一个与我们成长环境中任何经济体都迥然相异的经济形态所需的全部时间。本季度宏观备忘录旨在重构这一演变轨迹——对危机前经济形态的病理剖析。

市场狂热态势昭然若揭。截至 2026 年 10 月，标普 500 指数触及 8000 点关口，纳斯达克指数突破 30000 点大关。首轮因人力淘汰引发的裁员潮始于 2026 年初，裁员效应精准显现：企业利润率扩张，盈利数据超预期，股价强势攀升。创纪录的企业利润被持续注入 AI 算力建设。

宏观数据依然亮眼。名义 GDP 同比增速持续维持在 5%-9%区间，生产力呈爆发式增长。在无需休眠、不请病假且无需健康保险的 AI 智能体驱动下，每小时实际产出增速创下 1950 年代以来新高。

计算资源的拥有者眼睁睁看着财富急剧膨胀，而劳动力成本却消失无踪。与此同时，实际工资增长全面崩盘。尽管政府反复吹嘘生产力屡创新高，但白领工作者仍被机器取代，被迫转入薪酬更低的岗位。

当消费经济开始出现裂痕时，经济评论家们广泛传播"幽灵 GDP"这一概念：即显现在国民经济账户中，却从未在实体经济中流通的产出。

人工智能在各方面都超越了预期，而市场本身也已成为人工智能的战场。唯一的问题是...经济本身却并非如此。

我们本该早就清醒认识到：北达科他州的一个 GPU 集群，其产出能抵过曼哈顿中城万名白领员工的工作成果，这更像一场经济瘟疫而非经济良方。货币流通速度陷入停滞。占当时 GDP 70%、以人类为中心的消费经济日渐萎缩。如果我们早些追问机器会在非必需品上花费多少钱，或许就能更早看清这个困局。（提示：答案是零。）

人工智能能力提升，企业所需员工减少，白领裁员数量增加，失业人群消费收缩，利润压力迫使企业加码人工智能投资，人工智能能力进一步提升……

这是一个没有自然制动机制的恶性循环。人类智力替代螺旋就此形成。白领阶层的创收能力（以及理性层面的消费能力）遭受结构性削弱。他们的收入曾是 13 万亿美元抵押贷款市场的基石——这一变化迫使承销机构重新评估优质抵押贷款是否依然具备偿付保障。

长达十七年未经历实质性违约周期，导致私募市场充斥着大量基于"年经常性收入将持续产生"假设的软件行业私募股权投资。2027 年中旬，首波由人工智能颠覆引发的违约潮冲击了这一根本假设。

若冲击仅局限于软件行业尚可应对，但事实并非如此。截至 2027 年底，所有建立在中介模式之上的商业模式都面临威胁。大批通过解决人类交易摩擦盈利的企业土崩瓦解。

该系统最终演变成一条长长的"菊花链"——由一系列相互关联的白领生产力增长押注构成。2027 年 11 月的市场崩盘，只不过加速了所有既存负面反馈循环的运转。

近一年来，我们始终期盼着"坏消息即是好消息"的市场逻辑。政府已开始审议各类提案，但公众对政府实施任何形式救助能力的信心正在消退。政策应对总是滞后于经济现实，而全面规划的缺失正加剧通缩螺旋加速的风险。

01

危机肇始

2025 年末，智能编程工具实现了阶跃式能力突破。

如今，一位熟练的开发者借助 Claude Code 或 Codex，几周内就能复现出中端市场 SaaS 产品的核心功能。虽非尽善尽美，边缘场景未必全部覆盖，但其完成度足以让审阅 50 万美元年度续费的 CIO 开始思考："我们何不自力更生？"

由于财年大多与自然年重合，2026 年的企业预算早在 2025 年第四季度就已确定，彼时"智能体 AI"仍是流行词汇。年中评审成为采购团队首次在切实洞悉这些系统实际效能后作出决策的关键节点。某些团队目睹内部人员仅用数周便搭建出可替代六位数 SaaS 合约的雏形系统。

那年夏天，我们与一位《财富》500 强企业的采购经理交谈。他向我们讲述了一次预算谈判的经历。销售人员原想沿用去年的套路：年度价格上涨 5%，配上标准的"贵团队离不开我们"话术。这位采购经理告诉对方，自己已与 OpenAI 商谈过，准备让他们的"前沿部署工程师"运用人工智能工具完全取代供应商。最终他们以七折价格续约。他表示这已是不错的结果——像 Monday.com、Zapier 和 Asana 这类"SaaS 长尾应用"处境要严峻得多。

投资者早有准备，甚至预期到长尾市场将遭受重创。尽管这些企业可能占据了典型企业技术栈支出的三分之一，但其风险敞口显而易见。然而，记录型系统本应免于冲击。

直到 ServiceNow 发布 2026 年第三季度报告后，这种反身性机制才逐渐清晰起来。

SERVICENOW 新增年度合同价值增速从 23%放缓至 14%；宣布裁员 15%并启动"结构性效率计划"；股价暴跌 18% |

彭博社，2026 年 10 月

SaaS 并未"消亡"。企业自建系统在运营和维护方面仍需进行成本效益分析。但自建选项的存在影响了定价谈判。更重要的是，竞争格局已然改变：人工智能降低了新功能的开发与部署门槛，导致产品差异性急剧缩小。现有厂商陷入价格战泥潭——既与同行厮杀，又要应对雨后春笋般涌现的初创挑战者。这些新兴企业凭借智能编码能力的飞跃，以毫无历史成本负担的优势激进抢占市场份额。

直到这份报告发布，人们才真正认识到这些系统之间相互依存的特性。ServiceNow 出售软件席位。当《财富》500 强客户裁减 15%的员工时，他们便取消了 15%的软件许可。那些曾帮助客户提升利润率的人工智能驱动型裁员措施，正机械地摧毁着软件供应商自身的收入基础。

这家销售工作流自动化软件的企业，正被更先进的工作流自动化技术所颠覆，而它的应对之策竟是裁员，并将节省下的资金投入到颠覆自身的技术研发中。

他们还能怎么做？坐以待毙、缓慢消亡吗？受人工智能威胁最严重的企业，恰恰成为了这项技术最激进的采用者。

事后回想起来这似乎显而易见，但当时（至少对我而言）却并非如此。历史上的颠覆模式表明，行业巨头往往抵制新技术，最终被灵活的后来者蚕食市场份额并逐渐消亡。柯达、百视达和黑莓的遭遇皆是如此。但 2026 年发生的情况却截然不同：老牌企业没有选择抵抗，因为他们根本无力承担抵抗的代价。

随着股票暴跌 40%-60%且董事会不断追责，这些受到人工智能威胁的企业只能采取唯一可行的措施：裁员，将节省的资金重新配置到 AI 工具，并利用这些工具以更低的成本维持产出。

每家公司的个体决策都合乎理性。但集体行动的结果却酿成灾难。每一笔人力成本节省的资金都流向 AI 能力建设，而这又为下一轮裁员创造了条件。

软件仅是序章。就在投资者争论 SaaS 市盈率是否触底时，他们忽略了一个关键事实：这种自我强化的反馈循环早已突破软件行业的边界。那些被用来证明 ServiceNow 裁员合理性的逻辑，同样适用于任何拥有白领成本结构的公司。

02

当摩擦系数归零

截至 2027 年初，LLM 应用已成为默认配置。人们在使用甚至不理解"AI 智能体"为何物的智能代理，正如从未了解"云计算"概念的用户仍能流畅使用流媒体服务。公众将其与输入联想或拼写检查等同视之——不过是手机新增的基础功能。

通义千问的开源购物智能体成为 AI 接管消费决策的催化剂。短短数周内，所有主流 AI 助手都集成了某种形式的智能商务功能。经过蒸馏优化的模型意味着这些代理可在手机和笔记本电脑本地运行，无需依赖云端实例，这使推理的边际成本实现了断崖式下降。

本应让投资者更为不安的是，这些智能代理并非被动响应指令，而是依据用户偏好在后台持续自主运行。商业活动不再由人类进行离散决策，而是演变为代表每位联网消费者的全天候持续优化进程。截至 2027 年 3 月，美国个人日均代币消耗量已达 40 万枚——较 2026 年末激增十倍。

产业链的下一环已在断裂。

中介化。

过去五十年间，美国经济在人类局限性之上构建了庞大的租金榨取层：事务处理需要时间、耐心终会耗尽、品牌熟悉度取代勤勉考察，大多数人宁愿接受不合理报价也不愿多点几下鼠标。数万亿美元的企业价值都建立在这些持续存在的约束条件之上。

起初一切足够简单。中介消除了交易摩擦。

尽管数月未使用仍被动续期的订阅服务与会员资格。试用期结束后价格悄然翻倍的入门优惠。每一次消费行为都被重新定义为可供特工谈判的人质事件。支撑整个订阅经济体系的平均客户生命周期价值，明显呈现下滑态势。

消费者智能代理正开始改变几乎所有消费交易的运作方式。

人类确实没有时间在购买一盒蛋白棒前，逐一对五家竞争平台进行比价。但机器可以做到。

旅游预订平台成为早期牺牲品，因其商业模式最为简单。截至 2026 年第四季度，我们的智能代理已能比任何平台更快速、更经济地完成全套行程规划（包含航班、酒店、地面交通、会员权益优化、预算控制及退改政策）。

保险续保业务——其整个续保模式依赖投保人的惰性——遭到彻底改革。每年重新核保的智能代理打破了保险公司依靠被动续保获取 15%-20%保费收入的盈利模式。

理财咨询、税务筹划、常规法律事务——任何以"为您处理繁琐复杂事务"为核心价值的服务领域均被颠覆，因为智能代理从不知繁琐为何物。

即便是我们认为受人际关系价值庇护的领域也显露出脆弱性。房地产行业数十年来因经纪人与消费者间的信息不对称而维持着 5-6%的佣金比例，如今当接入 MLS 系统并掌握数十年交易数据的 AI 智能体能够瞬时复制全部知识库时，这个体系便土崩瓦解。2027 年 3 月一篇卖方报告将其称为"智能体间的自相残杀"。主要都市区的买方佣金中位数已从 2.5-3%压缩至不足 1%，且越来越多的交易在完全没有人类经纪人介入的情况下完成。

我们高估了"人际关系"的价值。原来，许多被称作关系的东西，不过是戴着友好面具的摩擦。

这仅仅是中间层颠覆的开端。那些曾经成功的企业耗资数十亿美元，只为有效利用消费者行为与人类心理的某些特质——而这些特质如今已不再重要。

专注于价格与匹配度的机器算法，不会在意你最喜爱的应用，也不会关注你过去四年习惯性访问的网站，更不会感受到精心设计的结算体验带来的吸引力。它们从不会感到疲惫而选择最简便的选项，也不会默认"我总是从这家下单"。

这摧毁了一种特殊的护城河：习惯性中介。

DoorDash（DASH US）正是这一现象的典型代表。

编码代理迅速降低了推出配送应用的门槛。一名合格开发者数周内便能部署功能完备的竞争者应用，而数十家新兴平台正是这样做的——它们将 90%-95%的配送费直接让利给司机，从而从 DoorDash 和 Uber Eats 手中争夺劳动力。多平台集成面板让零工工作者能同时追踪二三十个平台的订单流，彻底瓦解了既有平台赖以生存的用户锁定效应。市场一夜之间碎片化，利润率被压缩至近乎归零。

智能代理从供需两端同时加速了这场颠覆。它们既赋能新兴竞争者，又反过来利用这些竞争渠道。DoorDash 曾经的护城河本质上是"当你饥饿又懒散时，主页屏幕上只会出现这个应用"。但代理程序没有固定主页——它每次都会同步查询 DoorDash、Uber Eats、餐厅官网以及二十个新兴的情绪化编码平台，只为筛选出最低费用与最快配送方案。

对于机器而言，基于使用习惯的应用程序忠诚度根本不存在，而这恰恰是整个商业模式赖以建立的根基。

这过程带有一种奇特的诗意，这或许是整个事件中唯一能体现智能体为即将被取代的白领群体行方便的案例。当这些前白领最终成为外卖骑手时，他们至少能保留超过一半的收入，而不必被优步和 DoorDash 平台抽成。当然，科技带来的这种"恩惠"并未持续太久——随着自动驾驶车辆的普及，连这份工作也消失了。

当智能体掌控交易后，它们便开始追逐规模更大的"回形针"（注：引申为更高阶的优化目标）。

比价与聚合服务终究存在上限。要持续为用户节省开支（尤其当智能体开始相互交易时），最有效的方式就是彻底消除手续费。在机器对机器的商业场景中，2-3%的信用卡交换费自然成为首要优化目标。

智能体开始寻找比信用卡更快捷廉价的支付方案。多数最终选择通过 Solana 或以太坊二层网络使用稳定币结算，其清算速度近乎瞬时，单笔交易成本仅需几分钱。

万事达卡 2027 年第一季度：净营收同比增长 6%；消费额增速从上季度的同比+5.9%放缓至+3.4%；管理层提及"智能体主导的价格优化"及"非必需品类别承压" | 彭博社，2027 年 4 月 29 日

万事达卡 2027 年第一季财报成为转折点。智能体主导的商业从产品叙事演变为基础设施叙事。次日股价下跌 9%。维萨卡同步走低，但在分析师指出其在稳定币基础设施领域更具优势后收复部分跌幅。

智能体商业通过绕开交换费通道，对以银行卡业务为核心的银行及单一发卡机构构成更严峻威胁——这些机构不仅收取 2-3%费率中的绝大部分，更依托商户补贴支撑的积分体系构建了完整的业务板块。

美国运通（AXP US）受创最重：白领裁员潮侵蚀其客户基础，与智能体绕开交换费侵蚀其营收模式的双重打击形成叠加效应。同步金融（SYF US）、第一资本金融（COF US）和发现金融（DFS US）在随后数周亦全部下跌超 10%。

他们的护城河由摩擦构筑。而摩擦正归零而去。

截至 2026 年，市场将人工智能的负面影响视为行业性事件。软件和咨询行业遭受重创，支付及其他收费业务领域出现波动，但整体经济似乎表现良好。劳动力市场虽然有所疲软，但并未陷入自由落体式下跌。普遍观点认为创造性破坏是任何技术创新周期的组成部分。虽然局部领域会经历阵痛，但人工智能带来的整体净收益将超越任何负面影响。

我们在 2027 年 1 月的宏观经济备忘录中指出，这种认知模式存在谬误。美国经济本质上是白领服务业经济。白领雇员占就业人口的 50%，并推动着约 75%的可自由支配消费支出。人工智能正在侵蚀的企业和就业岗位并非美国经济的边缘组成部分——它们本身就是美国经济的核心。

"技术创新在摧毁就业的同时，总会创造更多岗位"——这曾是当时最流行且最具说服力的反方论点。其所以令人信服，是因为过去两个世纪的历史经验始终验证着这个规律。即便我们无法构想未来的工作岗位形态，它们终将如期而至。

ATM 的普及降低了银行网点的运营成本，促使银行开设更多分支机构，柜员就业人数随之增长了二十年。互联网冲击了旅行社、黄页目录和实体零售业，但催生了全新的行业领域，从而创造了新的工作岗位。

然而，每个新岗位仍需人类亲手执行。

如今，人工智能已成为通用型智能体，在人类可能转型的领域持续进化。被替代的程序员无法简单转向“AI 管理”岗位，因为人工智能已能自主执行这类工作。

当前，AI 智能体已能处理长达数周的研发任务。指数级增长的技术突破不断颠覆我们对可能性的认知——尽管每年沃顿商学院的教授们都在尝试用新的 S 型曲线拟合数据。

几乎所有代码都由它们书写。在绝大多数事务上，表现最优异的它们远胜于近乎所有人类。且它们的成本仍在持续降低。

人工智能创造了新的工作岗位。提示工程师。AI 安全研究员。基础设施技术员。人类依然身处决策环路，从事最高层面的协调工作或把控品位导向。然而，人工智能每创造一个新岗位，就会导致数十个传统岗位消失。这些新岗位的薪酬仅为旧岗位的零头。

美国 JOLTS 数据：职位空缺降至 550 万以下；失业与空缺比升至约 1.7，创 2020 年 8 月以来新高 | 彭博社，2026 年 10 月

全年招聘率持续疲软，但 2026 年 10 月 JOLTS 数据提供了明确信号。职位空缺数降至 550 万以下，同比下降 15%。

INDEED 招聘实验室：随着"生产力提升计划"推广，软件、金融、咨询领域岗位发布量锐减 | 2026 年 11-12 月

白领岗位持续崩塌，而蓝领岗位（建筑、医疗、技工类）保持相对稳定。这场震荡冲击的是那些撰写备忘录（不知何故我们仍在运转）、审批预算、维系经济中间润滑层的职位。但值得关注的是，这两个群体的实际工资增长全年多数时间为负值且持续下行。

股市依然对 JOLTS 数据不太在意，反而更关注通用电气维尔诺瓦所有涡轮机产能已售罄至 2040 年的消息，在负面宏观新闻与人工智能基础设施利好消息的拉锯中震荡盘整。

然而债券市场（总比股市更敏锐，或至少更不耽于幻想）已开始为消费冲击定价。随后的四个月里，十年期国债收益率从 4.3%开启下行通道，最终跌至 3.2%。不过，官方失业率并未大幅飙升，其结构性变化细节仍被部分市场参与者忽视。

在常规衰退中，诱因往往能自我修正。过度建设引发施工放缓，进而带动利率走低，继而催生新建项目。库存过剩导致去库存阶段，随后又步入补库存周期。这种循环机制内部本就孕育着复苏的种子。

但本轮周期的根源并非周期性波动。

人工智能变得更好且更便宜。企业裁减员工，随后将节省下的资金用于购置更多人工智能能力，这又使得它们能够进一步裁减员工。失业群体减少了消费。面向消费者的企业销量下滑、实力削弱，为保护利润率而加大人工智能投资。人工智能变得更好且更便宜。

这是一个没有天然制动装置的反馈循环。

直觉预期是：总需求下降将减缓人工智能建设进程。但这并未发生，因为此次建设并非超大规模资本性支出模式，而是运营性支出的替代。一家原本每年在员工上支出 1 亿美元、在人工智能上投入 500 万美元的企业，如今将 7000 万美元用于员工薪酬，2000 万美元投向人工智能。人工智能投资成倍增长，却以总运营成本降低的形式实现。每家公司的 AI 预算都在膨胀，而其总体支出却在萎缩。

颇具讽刺意味的是，在受其冲击的经济体开始恶化之际，人工智能基础设施复合体却持续高歌猛进。英伟达依然录得创纪录营收，台积电产能利用率仍维持在 95%以上，超大规模企业每季度在数据中心资本支出上仍投入 1500-2000 亿美元。与此趋势高度同构的经济体——如中国台湾与韩国——则实现了远超大盘的强劲表现。

印度则恰恰相反。该国信息技术服务行业年出口额超过 2000 亿美元，不仅是印度经常账户盈余的最大贡献者，更是抵消其持续商品贸易逆差的支柱。整个商业模式建立在单一价值主张之上：印度开发人员的成本仅为美国同行的零头。但人工智能编码代理的边际成本已暴跌至近乎仅剩电力成本的水平。塔塔咨询服务、印孚瑟斯和威普罗公司在 2027 年遭遇合同取消潮加速蔓延。随着支撑印度外部账户的服务贸易盈余蒸发，卢比在四个月内对美元贬值 18%。截至 2028 年第一季度，国际货币基金组织已开始与新德里方面进行"初步磋商"。

引发这场变革的引擎每季度都在进化，这意味着变革的加速度每季度都在提升。劳动力市场已然失去了天然底线。

在美国，我们不再追问人工智能基础设施泡沫将如何破裂。我们开始思考：当消费者被机器取代时，以消费信贷为核心的经济体系将何去何从。

03

人工智能代际螺旋

2027 年是宏观经济叙事不再隐晦的一年。此前十二个月里种种不连贯但明显负面的事态演变，其传导机制已昭然若揭。你无需查阅劳工统计局的数据，只需参加一次朋友间的晚宴便能体会。

失业的白领们并未坐以待毙。他们主动降维转型——大批人投身薪资较低的服务业与零工经济领域，这股劳动力供给的涌入进一步压低了相关行业的薪酬水平。

2025 年，我们的一位朋友还在 Salesforce 担任高级产品经理，拥有体面的头衔、健康保险、401k 养老金账户，年薪 18 万美元。她在第三轮裁员中失业，经历六个月的求职无果后，开始为 Uber 开网约车，年收入骤降至 4.5 万美元。重点不在于个人遭遇，而在于背后连锁反应的数学逻辑——将这种状况乘以全美各大都市数十万劳动者的基数，资质过盛的劳动力涌入服务业和零工经济，压低了本已艰难度日的在职者薪资。特定行业的结构性冲击，最终演变为全经济领域的薪资通缩。

以人为核心的劳动力市场正面临新一轮调整，我们撰写本文时调整已然发生。随着自动驾驶配送和无人驾驶车辆逐渐渗透曾经吸纳首批失业者的零工经济领域，传统就业空间正持续收缩。

截至 2027 年 2 月，仍在岗的专业人士明显表现出"末日消费"心态——他们以双倍强度工作（主要借助人工智能辅助）只为保住职位，升职加薪的希望早已破灭。国民储蓄率悄然攀升，消费支出持续疲软。

最危险的隐患在于滞后效应。高收入群体动用远超平均水平的储蓄，硬生生维持了两到三个季度的体面假象。当实体经济早已感知寒意时，宏观数据才迟迟印证衰退。最终，一份报告彻底击碎了幻象。

美国当周初请失业金人数飙升至 48.7 万，创 2020 年 4 月以来新高；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，创下自 2020 年 4 月以来的最高纪录。ADP 和 Equifax 证实，绝大多数新申请者来自白领专业人士。

标准普尔指数在接下来的一周内下跌了 6%。负面宏观经济因素开始在这场拉锯战中占据上风。

在典型的经济衰退中，失业是广泛分布的。蓝领和白领劳动者承受的冲击大致与其在就业市场中的占比相符。消费萎缩同样呈现普遍性，由于低收入劳动者拥有更高的边际消费倾向，这种影响会迅速体现在数据中。

但本轮周期中，失业潮集中在收入分配的前 10%阶层。虽然他们在总就业人口中占比较小，却驱动着极不成比例的消费份额。在美国，收入最高的 10%群体贡献了超过 50%的消费总额，前 20%群体则约占 65%。正是这些人群购置房产、汽车、度假产品、餐厅消费、私立学校学费以及住宅装修——他们构成了整个可选消费经济的需求基石。

当这些白领工作者失业，或为转岗接受 50%的降薪时，消费受到的冲击与失业人数完全不成比例。白领就业岗位减少 2%，就可能转化为约 3-4%的可支配消费支出萎缩。与通常立竿见影的蓝领失业影响不同（工厂裁员后下周就会缩减开支），白领失业的冲击具有滞后性却更为深远——他们拥有储蓄缓冲垫，足以维持数个月的消费水平，而后才会真正改变消费行为。

到 2027 年第二季度，经济已陷入衰退。尽管美国国家经济研究局数月后才正式确认衰退起始时间（他们历来如此），但数据确凿无疑——我国已连续两个季度出现实际 GDP 负增长。然而这还算不上"金融危机"...至少暂时不是。

04

关联押注的连锁反应链

私人信贷规模已从 2015 年的不足 1 万亿美元扩张至 2026 年的逾 2.5 万亿美元。其中相当比例的资本流入了软件和科技交易，大量资金用于杠杆收购 SaaS 公司——这些收购估值建立在年化收入持续保持 15%左右增长的假设之上。

这些假设在首个自主编码演示系统问世与 2026 年第一季度软件业崩盘之间已然破灭，但市场参与者似乎尚未意识到其失效。

随着众多上市 SaaS 公司的估值跌至息税折旧摊销前利润的 5 至 8 倍，私募股权持有的软件企业在资产负债表上的估值仍停留在以收入倍数为基准的收购定价水平——而这种倍数体系已在公开市场不复存在。基金管理人逐步调降账面价值，从 100 美分到 92、85 美分缓缓下探，而公开市场可比公司的估值已腰斩至 50 美分水平。

穆迪下调 14 家发行人总计 180 亿美元私募股权软件债评级，指"人工智能驱动的竞争颠覆引发结构性营收阻力"；此为 2015 年能源行业降级以来最大单行业评级行动 | 穆迪投资者服务公司，2027 年 4 月

市场至今清晰记得降级后的连锁反应。行业资深从业者早已见证过 2015 年能源行业降级后的标准剧本。

软件抵押贷款于 2027 年第三季度开始出现违约。信息服务与咨询领域的私募股权投资组合公司紧随其后。多宗针对知名 SaaS 企业、规模达数十亿美元的杠杆收购案相继进入重组程序。

证据确凿，Zendesk 是导火索。

AI 驱动的客服自动化侵蚀其年经常性收入，Zendesk 债务条款违约；50 亿美元直接贷款估值跌至 58 美分，创私募信贷软件违约规模之最｜《金融时报》，2027 年 9 月

2022 年，Hellman & Friedman 与 Permira 以 102 亿美元将 Zendesk 私有化。债务方案包含由黑石领投、阿波罗、蓝猫头鹰及 HPS 共同参与的 50 亿美元直接贷款，这是当时史上规模最大的年经常性收入担保融资。该贷款方案明确基于 Zendesk 年经常性收入将持续产生的假设构建——以约 25 倍 EBITDA 的杠杆水平，唯有实现该假设，举债才具合理性。

至 2027 年中，该假设已然破灭。

人工智能代理自主处理客户服务已近一年。Zendesk 所定义的类别（票务、路由、管理人工支持交互）早已被无需生成工单就能解决问题的系统所取代。贷款所依据的年度经常性收入已不再具有循环性，仅仅是尚未流失的收入而已。

史上最大规模的 ARR 担保贷款，成为了史上最大规模的私募信贷软件违约。所有信贷部门同时提出了同一个问题：还有谁将结构性逆风伪装成了周期性波动？

但至少在一开始，市场共识的这一点是正确的：这本应是可承受的。

私募信贷并非 2008 年的银行业。其整体架构被明确设计为避免强制抛售。这些是资本锁定的封闭式工具。有限合伙人承诺了七至十年的投资期限。没有存款人挤兑，没有回购额度抽离。基金管理人完全可以持有受损资产，通过时间逐步处理，等待价值修复。过程固然痛苦，但本应可控。这套体系的韧性在于可弯曲而非断裂。

黑石、KKR 和阿波罗的高管提及，其软件相关资产敞口占整体资产的 7-13%，风险可控。所有卖方研报和金融社交媒体的信贷账户分析都传递着相同观点：私募信贷拥有永久资本。这类资本能够消化可能摧毁杠杆银行的损失。

永久资本——这个反复出现在财报电话会和致投资者信中的词汇本意为提振信心，却逐渐沦为陈词滥调。如同多数口号般，无人深究其精微内涵。其真实含义实则是……

过去十年间，大型另类资产管理公司通过收购寿险公司将其转化为融资工具。阿波罗收购雅典娜保险，布鲁克菲尔德收入美国权益人寿，KKR 则将全球大西洋保险纳入麾下。其商业逻辑堪称精妙：年金存款提供了稳定且久期较长的负债基础。管理人将这些存款投入自主创设的私募信贷资产，实现双重盈利——既赚取保险端的利差收益，又获得资产管理端的管理费收入。这种"费上叠费"的永动模式在特定条件下运转完美。

这笔私募信贷必须确保资金安全。

亏损冲击了为持有非流动性资产以应对长期负债而构建的资产负债表。本应使系统具备韧性的"永久资本"，并非某种抽象且有耐心的机构资金池，也非承担复杂风险的成熟投资者；而是美国家庭的储蓄，即"普通民众"的资金，这些资金以年金形式投资于同一批如今违约的私募股权支持的软件和科技类票据。无法撤离的锁定期资本正是人寿保险保单持有人的资金，而相关规则在此略有不同。

相较于银行体系，保险监管机构此前一直较为温和——甚至可以说是自满——但这次事件敲响了警钟。

本就对人寿保险公司私募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标准。这迫使保险公司要么增资，要么出售资产，而在已陷入停滞的市场中，两者均难以以理想条件实现。

纽约及爱荷华州监管机构着手收紧对人寿保险公司持有部分私募评级信贷的资本处理标准；美国保险监督管理协会预计将提高风险资本系数并触发证券估值办公室的额外审查 | 路透社，2027 年 11 月

当穆迪将 Athene 的财务实力评级展望调整为负面时，Apollo 的股价在两个交易日内下跌了 22%。Brookfield、KKR 及其他公司亦随之下挫。

此后局面愈发复杂。这些公司不仅构建了保险业的永动机模型，更打造出精密的离岸架构体系，旨在通过监管套利实现收益最大化。美国保险公司签发年金保单后，将风险转移给其同样控股的百慕大或开曼群岛关联再保险公司——这些机构利用更灵活的监管规则，得以对相同资产持有更少的资本金。这些关联公司通过离岸特殊目的载体筹集外部资金，形成新的交易对手层，与保险公司共同投资于同一母公司资产管理部门发起的私人信贷资产。

部分信用评级机构自身就由私募股权控股，其透明度表现从来不是行业典范（这对几乎所有人来说都不意外）。相互关联的不同企业构成盘根错节的资产负债表网络，其不透明程度令人震惊。当底层贷款发生违约时，实际损失承担方的问题在当下根本无法厘清。

2027 年 11 月的市场崩盘标志着市场认知的转变：人们意识到这并非寻常的周期性回调，而是更为严峻的危机。美联储主席凯文•沃什在联邦公开市场委员会紧急会议上，将其描述为“对白领生产力增长的一连串关联性押注”。

危机的根源从来不是损失本身，而是对损失的确认。当前金融领域存在着另一个更庞大、更关键的风险敞口，我们正日益畏惧对其进行确认。

05

抵押贷款风险预警

2028 年 6 月数据显示：ZILLOW 房价指数同比跌幅——旧金山 11%，西雅图 9%，奥斯汀 8%；房利美警示科技/金融从业者占比超 40%的邮编区出现“早期逾期率攀升”现象 | 数据来源：Zillow / 房利美

本月旧金山 Zillow 房屋价值指数同比下跌 11%，西雅图下跌 9%，奥斯汀下跌 8%。这并非唯一令人担忧的消息。上个月房利美警示，在巨型贷款密集的邮编区域（居民信用评分普遍 780 分以上、通常被视为"防弹级"优质借款人）出现了更高的早期违约率。

美国住宅抵押贷款市场规模约 13 万亿美元。抵押贷款核发的根本前提是假设借款人在整个贷款期间（多数为三十年）能维持当前收入水平的稳定就业。

白领就业危机已通过持续的收入预期转变动摇了这一基本假设。我们不得不提出一个三年前看似荒谬的问题——优质抵押贷款还是可靠资产吗？

美国历史上的每一场抵押贷款危机均由以下三种原因之一引发：投机过度（向无力承担住房贷款的人放贷，如 2008 年），利率冲击（利率上升使浮动利率抵押贷款难以负担，如 20 世纪 80 年代初），或局部经济冲击（单一地区特定行业的崩溃，如 80 年代得克萨斯州的石油业或 2009 年密歇根州的汽车业）。

当前情况与上述因素皆不相关。所涉借款人并非次级贷款者。他们拥有 780 分的 FICO 信用评分，支付了 20%的首付款，信用记录清白，工作经历稳定，且在贷款发放时已验证并记录了收入状况。这些借款人是金融体系中所有风险模型视作信贷质量基石的优质客户。

2008 年的危机中，贷款在发放首日即存在隐患。而 2028 年的危机中，贷款在发放初期是稳健的。只是在贷款合约签订后，世界格局发生了剧变。人们基于对未来生活的预期进行借贷，而如今这种预期已变得遥不可及。

2027 年，我们捕捉到了隐性压力的早期征兆：房屋净值信贷额度提用激增、401(k)计划提前支取、信用卡债务飙升，而按揭还款却依然正常。随着失业潮涌现、招聘冻结与奖金削减，这些优质家庭的负债收入比已然翻倍。

他们仍能勉强偿还月供，却不得不全面停止非必要消费、耗尽储蓄储备，并推迟所有房屋维护与升级计划。从技术层面看，其按揭还款尚未违约，但距离财务危机仅一步之遥——而人工智能的发展轨迹预示着这场冲击即将来临。此后我们观察到，尽管全国平均违约率仍处历史常态区间，旧金山、西雅图、曼哈顿与奥斯汀等地的信贷拖欠率已开始急剧攀升。

我们正处于最严峻的阶段。当边际买家财务状况健康时，房价下跌尚可控制。而当前的边际买家正承受着相同的收入下滑压力。

尽管忧虑情绪不断累积，但我们尚未陷入全面的抵押贷款危机。拖欠率虽有所上升，但仍远低于 2008 年水平。真正构成威胁的是其恶化轨迹。

智能替代螺旋如今获得了两个助推器，正加速实体经济下行。

劳动力替代、抵押贷款隐患、私募市场动荡——三者相互强化。传统政策工具（降息、量化宽松）或许能缓解金融引擎的压力，却无法启动实体经济引擎，因为驱动实体经济的并非紧缩的金融环境，而是人工智能正在使人类智能不再稀缺且持续贬值。即使将利率降至零、收购市场上所有 MBS 和违约的软件杠杆收购债务……

这无法改变一个事实：一个 Claude 智能体可以完成年薪 18 万美元产品经理的工作，而月成本仅需 200 美元。

若这些担忧成为现实，抵押贷款市场将在今年下半年出现裂痕。在此情境下，我们预计当前股市的回撤幅度最终将堪比 2008 年金融危机时期（峰值至谷底跌幅达 57%）。这将使标普 500 指数跌至 3500 点附近——这个水平自 2022 年 11 月 ChatGPT 问世前一个月以来就未曾出现过。

显而易见的是，支撑着 13 万亿美元住宅抵押贷款的收益预期已出现结构性损伤。尚不明确的是，政策干预能否赶在抵押贷款市场完全消化这一影响之前展开。我们怀有希望，但也不得不正视那些令人担忧的缘由。

06

与时间的赛跑

第一个负面反馈循环出现在实体经济中：人工智能能力提升，薪资支出缩减，消费疲软，利润率收窄，企业购入更多智能设备，技术能力进一步增强。随后这种循环蔓延至金融领域：收入受损冲击抵押贷款市场，银行亏损收紧信贷闸门，财富效应出现裂痕，反馈循环持续加速。更雪上加霜的是，政府应对政策始终未能到位——坦率地说，决策层似乎已陷入混乱。

现行体系从未为应对此类危机而设计。联邦政府的财政收入本质上是对人类劳动时间的征税。民众工作，企业支付薪酬，政府从中抽成。在正常年份，个人所得税与薪资税构成财政收入的主干命脉。

截至今年第一季度，联邦财政收入较国会预算办公室基准预测低 12%。工资税收入下降，是因为以原有薪酬水平就业的人数减少。所得税收入下降，是因为结构性收入水平整体降低。生产率正大幅提升，但收益正流向资本与算力而非劳动力。

劳动力占 GDP 比重已从 1974 年的 64%降至 2024 年的 56%，全球化、自动化及工人议价能力持续削弱推动这一比例经历了四十年的缓慢下滑。自人工智能开始指数级发展至今的四年间，该比例已骤降至 46%，创下有记录以来的最大降幅。

经济产出依然存在，但不再经由家庭部门回流至企业，这意味着也不再通过国税局体系循环。经济循环流动正在断裂，政府被预期将介入修复这一机制。

如同历次经济下行期，支出上升恰逢收入下降。此次不同之处在于开支压力并非周期性波动。自动稳定机制是为应对暂时性失业而设计，而非结构性岗位替代。现行体系发放的补助金建立在工人将重返岗位的假设之上。然而许多人将无法回归，至少无法获得与过往相当的薪资水平。新冠疫情期间政府曾坦然接受 15%的赤字率，但当时共识是阶段性举措。如今需要政府援助的人群并非遭受可复原的疫情冲击，而是被持续演进的技术所取代。

政府正需要在税收减少的时刻向家庭转移更多资金。

美国不会违约。它印钞支付开支，也用同样的货币偿还借款。但压力已在其他领域显现。市政债券在年初至今的表现中呈现出令人担忧的分化迹象。无所得税的各州情况尚可，但依赖所得税的州（多数为蓝州）发行的一般责任市政债已开始体现部分违约风险。政界迅速察觉，关于救助对象的争论已沿党派分歧展开。

值得肯定的是，政府较早认识到危机的结构性本质，并开始考虑两党提出的《转型经济法案》提案：该框架主张通过赤字支出与拟议的人工智能推理算力税相结合的方式，为失业工人提供直接转移支付。

摆在桌面上最激进的提案走得更远。《共享人工智能繁荣法案》将为智能基础设施本身的收益设立公共权益，这种制度介于主权财富基金与人工智能产出版税之间，其股息将用于资助家庭转移支付。私营部门的游说团体已铺天盖地通过媒体发出警告，称这将导致不可逆转的滑坡效应。

这场讨论背后的政治角力阴郁得如预期般上演，作秀政治和边缘政策更使其雪上加霜。右翼指责转移支付和财富再分配是马克思主义，并警告对算力征税将把领先地位拱手让给中国。左翼则警示在既得利益者协助下起草的税收法案终将沦为变相的监管俘获。财政鹰派指出赤字已不可持续，鸽派则以全球金融危机后实施过早紧缩政策的历史教训作为警钟。随着今年总统大选的临近，这种分歧正在持续扩大。

当政客们争执不休时，社会结构的瓦解速度已远超立法进程所能追赶的步伐。

"占领硅谷"运动已成为了更广泛不满情绪的象征。上月示威者连续三周封锁了 Anthropic 与 OpenAI 旧金山办公室的入口。抗议队伍不断壮大，其引发的媒体报道甚至超过了触发这场运动的失业数据。

很难想象公众对任何群体的憎恶会超过金融危机后的银行家，但人工智能实验室正在朝着这个方向迈进。从大众视角来看，这种情绪确有缘由——其创始人与早期投资者的财富积累速度，令镀金时代都显得黯然失色。生产力爆发带来的收益几乎全数流入算力所有者及依赖算力运行的实验室股东口袋，将美国不平等推至前所未有的程度。

各方都有自己认定的反派，但真正的反派是时间。

人工智能能力的进化速度远超体制的适应能力。政策应对仍停留在意识形态层面的讨论，未能跟上现实发展。若政府不能尽快就问题本质达成共识，这场不断自我强化的循环将替他们书写下一章。

07

智能溢价的消失

贯穿整个现代经济史，人类智慧始终是稀缺要素。资本曾充裕无虞（至少具备可复制性），自然资源虽有限但存在替代方案，技术演进缓慢到足以让人类适应调整。唯有智慧——这种分析决策、创造发明、说服协调的能力——始终无法被规模化复制。

人类智慧因其稀缺性而自带天然溢价。从劳动力市场到抵押贷款市场再到税法体系，我们经济中的每个制度设计都建立在"智慧永恒稀缺"的前提之上。

如今我们正见证这种溢价的消解。在日益扩大的任务范围内，机器智能已成为人类智慧合格且快速进化的替代品。数十年来围绕"人类智慧稀缺"范式优化的金融体系正在重新定价——这个过程充满阵痛、杂乱无序，且远未终结。

但价格重估不等于崩溃。

经济可以找到新的平衡点。实现这一目标，是当前仅有人类才能完成的少数任务之一。我们必须将其妥善完成。

这是历史上首次出现经济中最具生产力的资产导致就业岗位减少而非增加。现有理论框架皆不适用，因为所有理论都建立在稀缺资源的基础上，而非为资源丰沛的世界设计。因此，我们必须创建新的理论框架。能否及时构建这些框架，是当前唯一关键的问题。

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但你读到这段文字时并非 2028 年 6 月——此刻正是 2026 年 2 月。

标普 500 指数正接近历史高点。负反馈循环尚未启动。我们确信其中部分场景将不会发生。我们同样确信机器智能将持续加速发展。人类智力的溢价空间将收窄。

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延续十年的假设之上。作为社会整体，我们仍有时间主动应对。

金丝雀依然存活（截止目前）。

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【特别声明】本文转载于地平线全球策略

本文转自公众号 | 契阔资本