序言#

如果我们对人工智能的看涨预期继续被证明是正确的……但如果事实证明这实际上是利空的呢？

以下内容是一个情景设想，而非预测。这不是bear porn(熊市情绪)，也不是人工智能末日论者的同人小说。本文的唯一目的是建模一个相对未被充分探讨的情景。我们的朋友Alap Shah提出了这个问题，我们一起头脑风暴找到了答案。我们一起写了这部分内容

希望阅读本文能让你为潜在的左尾风险（left tail risks）做好更充分的准备，因为人工智能正使经济变得越来越奇怪。

这是CitriniResearch2028年6月的宏观备忘录（Macro Memo），详细描述了全球智能危机的发展过程及其后果。

智能过剩的后果#

2026年2月22日 / 2028年6月30日

今晨公布的失业率为10.2%，超出预期0.3个百分点。市场对此反应剧烈，标准普尔500指数（S&P）较2026年10月高点累计下跌38%。

交易员们已经麻木了。放在六个月前，这样的数据足以触发熔断机制。

仅仅两年时间，我们就从”可控”和”特定行业”的问题，走向了一个完全不同于我们成长时期的经济形态。本季度的宏观备忘录试图重构这一过程——对危机前经济的事后剖析。

当时的繁荣景象触手可及。到2026年10月，标普500指数（S&P 500）接近8000点，纳斯达克（Nasdaq）突破30000点。由于人类劳动力被取代，第一轮裁员潮在2026年初开始，裁员确实达到了预期效果：利润率扩大，收益超预期，股市上涨。创纪录的企业利润被直接投入到人工智能算力中。

表面数据依然亮眼。名义国内生产总值持续录得中高个位数的年化增长。生产力蓬勃发展。在不需要睡觉、不请病假、不需要医疗保险的人工智能代理agents驱动下，每小时实际产出增长率达到了自20世纪50年代以来未见的水平。

算力所有者的财富随着劳动力成本的消失而爆炸式增长。与此同时，实际工资增长崩溃了。尽管政府一再吹嘘创纪录的生产力，但白领工人失去工作被迫从事低薪岗位。

当消费经济开始出现裂痕时，经济专家们普及了”幽灵国内生产总值”（Ghost GDP）一词：出现在国民账户中但从未在实体经济中流通的产出。

人工智能在各个方面都超出了预期，市场就是人工智能的天下。唯一的问题是……经济并非如此。

北达科他州的一个GPU集群产生的产出相当于曼哈顿中城10000名白领工人的产出，这显然更像是一场经济瘟疫而非经济灵丹妙药。货币流通速度陷入停滞。当时占GDP 70%的以人为中心的消费经济萎缩了。如果我们早点问一句机器在非必需品上花多少钱，可能早就明白了这个道理。

人工智能能力提升→企业需要更少工人→白领裁员增加→失业工人支出减少→利润率压力推动企业更多投资AI→人工智能能力提升……

这是一个没有自然刹车的负面反馈循环。人类智能取代螺旋。白领工人的收入能力（以及合理的消费支出）受到结构性损害。他们的收入是13万亿美元抵押贷款市场的基石——这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，使得私募股权支持的软件交易膨胀，这些交易假设年度经常性收入（ARR）将持续增长。2027年年中因人工智能颠覆引发的第一波违约挑战了这一假设。

如果这种颠覆仅限于软件行业，那还可以控制，但事实并非如此。到2027年底，它威胁到每一个以中介为基础的商业模式。大量建立在利用人类摩擦之上的公司瓦解了。

事实证明，整个体系是一个漫长的连环式押注，全部押注在白领生产力增长上。2027年11月的崩盘只是加速了已经存在的所有负面反馈循环。

我们等待”坏消息就是好消息”已经快一年了。政府开始考虑提案，但公众对政府实施任何形式救助的能力的信心已经减弱。政策响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（deflationary spiral）。

一切的开始#

2025年底，智能编码工具的能力实现了飞跃。

一名熟练的开发人员使用Claude Code或Codex，现在可以在几周内复制一个中端市场SaaS产品的核心功能。虽然不是完美的，也不能处理所有边缘情况，但已经足以让审查50万美元年度续订合同的CIO开始问：“如果我们自己构建呢？”

财年大多与日历年一致，因此2026年企业支出在2025年第四季度就已确定，当时”智能体人工智能”（agentic AI）还只是一个流行词。年中审查是采购团队第一次在看到这些系统实际能力的情况下做出决策。一些人目睹了自己的内部团队在几周内开发出复制六位数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。他告诉我们一个预算谈判的故事。销售人员原本期望沿用去年的策略：年度价格上涨5%，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就让他们的”前沿部署工程师”使用AI工具完全取代供应商进行谈判。最终他们以30%的折扣续约。他说，这已经是好结果了。像Monday.com、Zapier和Asana这样的”SaaS长尾”公司情况要糟糕得多。

投资者已经做好了准备——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，但显然面临风险。然而，核心系统本应免受颠覆影响。

直到ServiceNow 2026年第三季度财报发布，这种反身性机制才变得清晰。

ServiceNow新增年度经常性收入（ACV）增长率从23%放缓至14%；宣布裁员15%并启动”结构性效率计划”；股价下跌18%

彭博，2026年10月

SaaS并没有”死亡”。运行和支持内部构建仍然需要成本效益分析。但内部构建成为了一种选择，这影响了定价谈判。或许更重要的是，竞争格局已经改变。人工智能使开发和发布新功能变得更容易，因此差异化崩溃了。老牌企业陷入了价格战的恶性循环——不仅与彼此竞争，还与新涌现的挑战者竞争。这些挑战者凭借智能编码能力的飞跃，且没有遗留成本结构需要保护，积极抢占市场份额。

直到这次财报发布，这些系统的相互关联性才被充分认识到。ServiceNow销售许可证席位。当财富500强客户裁员15%时，他们取消了15%的许可证。推动客户利润率提高的人工智能驱动的裁员，正从机制上摧毁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，并将节省下来的资金投入到正在颠覆它的技术中。

他们还能做什么？坐以待毙吗？受人工智能威胁最大的公司反而成为了人工智能最积极的采用者。

现在回想起来这似乎很明显，但当时并非如此（至少对我来说不是）。历史上的颠覆模式表明，老牌企业抵制新技术，它们输给灵活的新进入者并慢慢消亡。柯达、百视达、黑莓都是如此。但2026年发生的情况不同；老牌企业无法抵制，因为它们承担不起后果。

随着股价下跌40-60%，董事会要求给出答案，受人工智能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工具中，利用这些工具以更低成本维持产出。

每家公司的个体反应都是理性的。但集体结果是灾难性的。每节省一美元的人力成本，都流向了使下一轮裁员成为可能的AI能力。

软件只是开场戏。当投资者还在争论SaaS倍数是否触底时，他们忽略了反身循环已经超出软件行业。证明ServiceNow裁员合理性的逻辑，适用于每一家拥有白领成本结构的公司。

当摩擦归零#

到2027年初，大型语言模型（LLM）的使用已成为默认选项。人们在使用人工智能代理（AI agents）时甚至不知道什么是AI代理，就像从未了解云计算的人使用流媒体服务一样。他们把它看作手机现在具备的功能，就像自动补全或拼写检查一样。

Qwen的开源智能购物代理成为人工智能处理消费者决策的催化剂。几周内，所有主要AI助手都集成了某种智能商务功能。精简模型（Distilled models）意味着这些代理可以在手机和笔记本电脑上运行，而不仅仅是云实例，大幅降低了推理（inference）的边际成本。

本应让投资者更加不安的是，这些代理不会等待被询问。它们会根据用户的偏好在后台运行。商业不再是一系列独立的人类决策，而是一个持续的优化过程，代表每一个联网消费者全天候运行。到2027年3月，美国普通人每天消耗40万个令牌（tokens）——是2026年底的10倍。

链条中的下一个环节已经开始断裂。

中介。

在过去五十年里，美国经济在人类局限性之上建立了一个巨大的租金提取层：事情需要时间、耐心会耗尽、品牌熟悉度替代了勤奋，大多数人愿意接受不合理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的持续存在。

一开始很简单。代理消除了摩擦。

尽管数月未使用仍被动续订的订阅和会员资格。试用期后偷偷翻倍的入门定价。每一项都被重新定义为代理可以谈判的人质事件。整个订阅经济所依赖的关键指标——平均客户生命周期价值——明显下降。

消费者代理开始改变几乎所有消费者交易的方式。

人类在购买一盒蛋白质棒之前，真的没有时间在五个竞争平台上进行价格匹配。但机器有。

旅游预订平台是早期受害者，因为它们最简单。到2026年第四季度，我们的代理可以比任何平台更快、更便宜地组装完整行程（包括航班、酒店、地面交通、忠诚度优化、预算限制、退款）。

保险续订模式依赖于投保人的惰性，也被改革了。每年重新评估保险的代理打破了保险公司从被动续订中赚取的15-20%的保费。

财务咨询、税务准备、常规法律工作。任何服务提供商的价值主张最终是”我将为您处理您觉得繁琐的复杂性”的类别都被颠覆了，因为代理从不觉得繁琐。

即使是我们认为受人际关系价值保护的领域也被证明是脆弱的。房地产行业几十年来买家容忍5-6%的佣金，因为代理和消费者之间存在信息不对称。一旦配备MLS访问权限和数十年交易数据的AI代理可以瞬间复制知识库，这个行业就崩溃了。2027年3月的一篇卖方报告将其称为”代理对代理的暴力”。主要城市的中位买方佣金从2.5-3%压缩到1%以下，越来越多的交易在买方完全没有人类代理的情况下完成。

我们高估了”人际关系”的价值。事实证明，人们所谓的关系很多只是带有友好面孔的摩擦。

这只是中介层颠覆的开始。成功的公司花费数十亿美元有效利用消费者行为和人类心理学的怪癖，但这些怪癖不再重要了。

优化价格和匹配度的机器不在乎你最喜欢的应用程序或你过去四年习惯打开的网站，也不会被精心设计的结账体验吸引。它们不会疲倦，不会接受最简单的选项，也不会默认”我总是从这里订购”。

这摧毁了一种特定类型的护城河：习惯性中介。

DoorDash就是典型代表。

编码代理降低了推出配送应用的门槛。一名熟练的开发人员可以在几周内部署一个功能齐全的竞争对手，数十家公司确实这样做了，通过将90-95%的配送费转给司机，吸引司机离开DoorDash和Uber Eats。多应用仪表板让零工工人可以同时跟踪二三十个平台的工作，消除了老牌企业依赖的锁定效应。市场一夜之间碎片化，利润率压缩到几乎为零。

代理加速了破坏的两个方面。它们支持竞争对手，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”。代理没有主屏幕。它检查DoorDash、Uber Eats、餐厅自己的网站，以及二十个新的氛围编码替代品，以便每次都选择最低费用和最快配送。

习惯性应用忠诚度——商业模式的整个基础——对机器来说根本不存在。

这有点讽刺意味，这可能是整个事件中代理为即将被取代的白领工人做的唯一一件好事。当他们最终成为配送司机时，至少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，这项技术带来的好处并没有持续太久。

一旦代理控制了交易，它们就开始寻找更大的回形针。

价格匹配和聚合只能做这么多。反复为用户省钱的最大方式（尤其是当代理开始相互交易时）是消除费用。在机器对机器的商业中，2-3%的信用卡交换费（card interchange rate）成为明显的目标。

代理开始寻找比信用卡更快、更便宜的选择。大多数选择通过Solana或以太坊二层网络（Ethereum L2s）使用稳定币（stablecoins），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%；购买量增长率从上个季度的5.9%放缓至3.4%；管理层指出”代理主导的价格优化”和”非必需品类压力”

彭博，2027年4月29日

万事达卡2027年第一季度报告是不归路。智能商务（Agentic commerce）从产品故事变成了管道故事。第二天MA股价下跌9%。Visa也下跌了，但分析师指出其在稳定币基础设施方面的更强定位后，跌幅有所收窄。

绕过交换费的智能商务对以信用卡为重点的银行和单一发行商构成了更大风险，它们收取了2-3%费用的大部分，并围绕由商家补贴资助的奖励计划建立了整个业务部门。

美国运通（American Express，AXP US）受到的打击最大；白领劳动力减少冲击了其客户基础，代理绕过交换费冲击了其收入模式。同步金融、第一资本金融和发现金融在接下来几周也都下跌了10%以上。

它们的护城河是由摩擦构成的。而摩擦即将归零。

从行业风险到系统性风险#

在2026年全年，市场将人工智能的负面影响视为行业故事。软件和咨询行业遭受重创，支付和其他收费关卡不稳定，但整体经济似乎还不错。劳动力市场虽然疲软，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。在某些领域会很痛苦，但人工智能带来的总体净收益将超过任何负面影响。

我们2027年1月的宏观备忘录认为这是错误的思维模式。美国经济是白领服务业经济。白领工人占就业的50%，推动了约75%的可自由支配消费支出。人工智能正在吞噬的企业和工作岗位并非美国经济的边缘部分，它们就是美国经济本身。

“技术创新摧毁工作岗位，然后创造更多岗位。“这是当时最流行、最令人信服的反驳论点。它之所以流行且令人信服，是因为两个世纪以来它都是正确的。即使我们无法想象未来的工作会是什么样子，它们肯定会到来。

自动取款机使分行运营成本降低，因此银行开设了更多分行，出纳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，但它在这些行业的位置上发明了全新的产业，创造了新的工作岗位。

然而，每一份新工作都需要人类来完成。

人工智能现在是一种通用智能（general intelligence），在人类会重新部署的任务上不断改进。失业的程序员不能简单地转向”人工智能管理”，因为人工智能已经能够做到这一点。

如今，人工智能代理处理需要数周时间的研发任务。指数级增长碾压了我们对可能事物的概念，尽管沃顿商学院的教授们每年都试图将数据拟合到新的S型曲线（sigmoid）上。

它们基本上编写所有代码。性能最高的代理在几乎所有方面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。

人工智能创造了新的工作岗位。提示工程师、人工智能安全研究员、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根据品味进行指导。然而，人工智能创造的每一个新角色，都使数十个角色过时。新角色的薪酬只是旧角色的一小部分。

美国职位空缺与劳动力流动调查报告（JOLTS）：职位空缺降至550万以下；失业人数与空缺职位比率攀升至约1.7，为2020年8月以来最高

彭博，2026年10月

全年招聘率一直很低迷，但2026年10月的JOLTS数据提供了一些明确的数据。职位空缺降至550万以下，同比下降15%。

Indeed：随着”生产力计划”蔓延，软件、金融、咨询岗位发布大幅下降

Indeed招聘实验室，2026年11-12月

白领职位空缺急剧下降，而蓝领职位空缺相对稳定（建筑、医疗保健、行业）。变动主要发生在撰写备忘录（我们不知怎么还在营业）、批准预算和维持经济中间层运转的工作岗位上。然而，两个群体的实际工资增长在一年中的大部分时间里都是负的，并且持续下降。

股票市场仍然更关心GE Vernova的涡轮机产能已售罄至2040年的消息，而不是JOLTS数据，它在负面宏观消息和正面AI基础设施头条之间的拉锯战中横盘震荡。

然而，债券市场（总是比股票市场更聪明，或者至少不那么浪漫）开始消化消费冲击。10年期国债收益率在接下来四个月从4.3%降至3.2%。尽管如此，总体失业率并未大幅上升，一些人仍然忽略了构成上的细微差别。

在正常的衰退中，原因最终会自我纠正。过度建设导致建筑放缓，进而导致利率下降，进而导致新建筑。库存过剩导致去库存，进而导致重新库存。周期性机制本身包含着复苏的种子。

但本轮周期的原因不是周期性的。

人工智能变得更好、更便宜。公司解雇工人，然后用节省的钱购买更多AI能力，这让它们能够解雇更多工人。失业工人支出减少。向消费者销售商品的公司销量下降，实力减弱，并更多投资于AI以保护利润率。人工智能变得更好、更便宜。

一个没有自然刹车的反馈循环。

直观的预期是，总需求下降会减缓AI建设。但事实并非如此，因为这不是超大规模式的资本支出（CapEx）。这是运营支出（OpEx）的替代。一家每年在员工上花费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投资成倍增加，但这是通过降低总运营成本实现的。每家公司的AI预算都在增长，而其整体支出却在萎缩。

具有讽刺意味的是，即使它正在颠覆的经济开始恶化，AI基础设施综合体仍然表现出色。英伟达（NVDA）仍在公布创纪录的收入。台积电（TSM）的利用率仍在95%以上。超大规模厂商仍每季度花费1500-2000亿美元用于数据中心资本支出。纯粹受益于这一趋势的经济体，如台湾和韩国，表现大幅超越。

印度则相反。该国的IT服务部门年出口额超过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之上：印度开发人员的成本只是美国同行的一小部分。但AI编码代理的边际成本已经崩溃到本质上只是电费的水平。塔塔咨询服务公司（TCS）、印孚瑟斯（Infosys）和维普罗（Wipro）在2027年的合同取消加速。随着锚定印度外部账户的服务盈余蒸发，卢比在四个月内对美元下跌18%。到2028年第一季度，国际货币基金组织（IMF）已开始与新德里进行”初步讨论”。

造成颠覆的引擎每季度都在变得更好，这意味着颠覆每季度都在加速。劳动力市场没有自然底线。

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，消费信贷经济会发生什么。

智能取代螺旋#

2027年是宏观经济故事不再微妙的一年。过去十二个月零散但明显负面的发展的传导机制变得显而易见。你不需要查看劳工统计局的数据。只要参加朋友的晚宴就知道了。

失业的白领工人没有闲着。他们降级了。许多人从事报酬更低的服务业和零工经济（gig economy）工作，这增加了这些领域的劳动力供应，也压低了那里的工资。

我们的一位朋友在2025年是Salesforce的高级产品经理。有头衔、健康保险、401k计划，年薪18万美元。她在第三轮裁员中失去了工作。经过六个月的寻找，她开始为Uber开车。收入降到了4.5万美元。重点不在于个人故事，而在于二阶数学。将这种动态乘以每个主要城市的几十万工人。过度合格的劳动力涌入服务业和零工经济，压低了本已苦苦挣扎的现有工人的工资。特定行业的颠覆已经扩散成整个经济范围内的工资压缩。

剩下的以人为中心的劳动力群体在我们撰写本文时还有另一次调整即将到来。随着自动配送和自动驾驶汽车在吸收第一轮失业工人的零工经济中普及。

到2027年2月，很明显仍有工作的专业人士在消费时表现得好像他们可能是下一个。他们工作加倍努力（主要在AI的帮助下）只是为了不被解雇，晋升或加薪的希望已经破灭。储蓄率小幅上升，支出疲软。

最危险的部分是滞后效应。高收入者利用高于平均水平的储蓄在两到三个季度内维持正常的表象。硬数据直到实体经济中已经是旧闻时才确认问题。然后出现了打破幻觉的数据。

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；劳工部，2027年第三季度

首次申请人数飙升至48.7万，为2020年4月以来最高。ADP和益博睿证实，绝大多数新申请来自白领专业人士。

标准普尔指数在接下来一周下跌6%。负面宏观消息开始赢得拉锯战。

在正常的衰退中，失业分布广泛。蓝领和白领工人大致按各自在就业中的比例分担痛苦。消费冲击也分布广泛，并且因为低收入工人的边际消费倾向更高，数据中很快就会显现出来。

在本轮周期中，失业集中在收入分布的上层十分位数。它们占总就业的比例相对较小，但推动了不成比例的消费者支出份额。收入最高的10%人群占美国所有消费者支出的50%以上。收入最高的20%人群占约65%。这些人购买房屋、汽车、度假、餐厅用餐、私立学校学费、家庭装修。他们是整个非必需消费品经济的需求基础。

当这些工人失去工作，或为了进入现有岗位而接受50%的减薪时，消费冲击相对于失业人数来说是巨大的。白领就业下降2%相当于非必需消费支出下降3-4%。与蓝领失业不同（工厂解雇，下周就停止消费），白领失业有滞后但更深的影响，因为这些工人有储蓄缓冲，可以在行为转变开始前维持几个月的消费。

到2027年第二季度，经济陷入衰退。美国国家经济研究局要过几个月才会正式确定开始日期（他们从来都是这样），但数据是明确的——我们已经连续两个季度实际GDP负增长。但这还不是一场”金融危机”……至少现在还不是。

连环式相关押注#

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。其中很大一部分资本被投入到软件和技术交易中，其中许多是以估值收购SaaS公司的杠杆收购（leveraged buyouts），这些估值假设收入将永远以十几%的速度增长。

这些假设在第一次智能编码演示和2026年第一季度软件崩盘之间的某个时刻就已经死亡，但市场似乎没有意识到它们已经死亡。

尽管许多上市SaaS公司的交易市盈率（EBITDA）为5-8倍，但私募股权支持的软件公司在资产负债表上的估值反映的是基于不再存在的收入倍数的收购估值。经理们逐渐下调估值，从100美分降至92美分、85美分，而公开可比公司显示的是50美分。

穆迪下调14家发行人180亿美元私募股权支持的软件债务评级，理由是”人工智能驱动的竞争颠覆带来的长期收入逆风”；自2015年能源行业以来最大的单一行业行动

穆迪投资者服务公司，2027年4月

每个人都记得降级后发生了什么。行业资深人士已经在2015年能源降级后看到过这个剧本。

软件支持的贷款在2027年第三季度开始违约。信息服务和咨询领域的私募股权投资组合公司紧随其后。几家知名SaaS公司的数十亿美元杠杆收购进入重组。

Zendesk就是确凿证据。

Zendesk因人工智能驱动的客户服务自动化侵蚀年度经常性收入（ARR）而违反债务契约；50亿美元直接贷款融资工具估值降至58美分；创纪录的私人信贷软件违约

金融时报，2027年9月

2022年，Hellman & Friedman和Permira以102亿美元将Zendesk私有化。债务包包括50亿美元的直接贷款，这是当时历史上最大的ARR支持融资工具，由黑石牵头，阿波罗、蓝猫头鹰和HPS都在贷款集团中。该贷款明确围绕Zendesk的年度经常性收入将持续的假设构建。以约25倍EBITDA的杠杆率，只有在收入持续的情况下才有意义。

到2027年年中，情况不再如此。

人工智能代理自主处理客户服务已经有一年多了。Zendesk定义的类别（工单、路由、管理人工支持交互）已经被根本不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不再是经常性的，只是尚未流失的收入。

历史上最大的ARR支持贷款成为历史上最大的私人信贷软件违约。每个信贷部门都同时问同一个问题：还有谁将长期逆风伪装成周期性逆风？

但至少在最初，共识是正确的：这本应是可以承受的。

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出售。这些是封闭式工具，资本被锁定。有限合伙人承诺投资七到十年。没有储户挤兑，没有回购额度需要提取。经理们可以持有受损资产，随着时间推移进行处置，并等待回收。痛苦，但可控。这个系统的设计就是要弯曲，而不是断裂。

黑石、KKR和阿波罗的高管们提到软件敞口占资产的7-13%。这是可控的。每一份卖方报告和金融推特信贷账户都在说同样的话：私人信贷拥有永久资本（permanent capital）。他们可以吸收原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收益电话会议和旨在安抚投资者的投资者信中。它成了一句口头禅。和大多数口头禅一样，没有人关注细节。它实际上意味着……

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Athene。布鲁克菲尔德收购了美国股权。KKR收购了全球大西洋。逻辑很优雅：年金存款提供了稳定、长期的负债基础。经理们将这些存款投资到他们发起的私人信贷中，并获得双重报酬，在保险方面赚取利差，在资产管理方面赚取管理费。这是一台费上加费的永动机，在一种条件下运转得很好。

私人信贷必须是优质的（money good）。

损失冲击了为持有非流动资产以应对长期债务而构建的资产负债表。本应使系统具有弹性的”永久资本”不是一些抽象的耐心机构资金池和承担复杂风险的老练投资者。它是美国家庭的储蓄——“普通民众”——以年金的形式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票据。无法抽离的锁定资本是人寿保险投保人的钱，而那里的规则有点不同。

与银行系统相比，保险监管机构一直很温顺——甚至自满——但这是警钟。已经对人寿保险公司的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，在已经陷入困境的市场中，这两种选择都无法以有吸引力的条款实现。

纽约、爱荷华州监管机构采取行动收紧人寿保险公司持有的某些私人评级信贷的资本处理；预计NAIC指导将提高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定为负面时，阿波罗的股票在两个交易日下跌22%。布鲁克菲尔德、KKR和其他公司紧随其后。

从那时起，情况变得更加复杂。这些公司不仅创建了他们的保险公司永动机，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。美国保险公司发行年金，然后将风险转移到其拥有的附属百慕大或开曼再保险公司——这些公司设立的目的是利用更灵活的监管，允许对相同资产持有更少资本。该附属公司通过离岸特殊目的实体（SPVs）筹集外部资本，这是一层新的交易对手方，与保险公司一起投资于同一母公司资产管理部门发起的私人信贷。

一些本身由私募股权拥有的评级机构（ratings agencies），在透明度方面并不是典范（几乎没有人感到惊讶）。不同公司与不同资产负债表相连的蜘蛛网般的结构在不透明性方面令人震惊。当基础贷款违约时，谁实际承担损失的问题在实时情况下确实无法回答。

2027年11月的崩盘标志着人们的看法从可能是普通的周期性下跌转变为更令人不安的局面。美联储主席凯文·沃什（Kevin Warsh）在FOMC 11月紧急会议上将其称为”对白领生产力增长的连环式相关押注”（a daisy chain of correlated bets on white collar productivity growth）。

你看，从来不是损失本身导致危机。而是认识到损失。而在金融领域，还有另一个更大、重要得多的领域，我们越来越害怕这种认识。

抵押贷款问题#

Zillow房屋价值指数在旧金山同比下降11%，西雅图下降9%，奥斯汀下降8%；房利美指出科技/金融就业占比>40%的邮政编码地区”早期逾期率升高”

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%，西雅图下降9%，奥斯汀下降8%。这不是唯一令人担忧的头条新闻。上个月，房利美指出，大额抵押贷款集中的邮政编码地区——这些地区居住着信用评分780+的借款人，通常是”无懈可击的”——早期逾期率较高。

美国住宅抵押贷款市场约为13万亿美元。抵押贷款承销基于一个基本假设：借款人在贷款期限内将保持大致当前收入水平的就业。对于大多数抵押贷款来说，这个期限是三十年。

白领就业危机通过收入预期的持续转变威胁到了这一假设。我们现在不得不问一个在三年前似乎荒谬的问题——优质抵押贷款（prime mortgages）还是优质的吗？

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：投机过度（向买不起房子的人放贷，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20世纪80年代德克萨斯州的石油或2009年密歇根州的汽车业）。

这些都不适用于这里。相关借款人不是次级借款人。他们的FICO评分是780。他们支付了20%的首付。他们有良好的信用记录、稳定的就业记录，并且在发放贷款时收入得到了核实和记录。他们是金融系统中每个风险模型都视为信贷质量基石的借款人。

2008年，贷款在第一天就很糟糕。2028年，贷款在第一天是好的。只是在贷款发放后，世界……变了。人们借了他们不再能够相信的未来。

2027年，我们发现了隐性压力的早期迹象：房屋净值信贷额度（HELOC）提款、401(k)提款和信用卡债务飙升，而抵押贷款还款保持正常。随着工作岗位流失、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。

他们仍然能够支付抵押贷款，但只能通过停止所有非必需支出、耗尽储蓄以及推迟任何房屋维护或改善来实现。从技术上讲，他们的抵押贷款是正常的，但距离困境只有一步之遥，而人工智能能力的发展轨迹表明，这一冲击即将到来。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，尽管全国平均水平仍在历史范围内。

我们现在处于最严重的阶段。当边际买家健康时，房价下跌是可控的。但在这里，边际买家也面临着同样的收入受损问题。

尽管担忧在加剧，但我们尚未陷入全面的抵押贷款危机。逾期率有所上升，但仍远低于2008年的水平。真正的威胁是趋势。

智能取代螺旋现在对实体经济的衰退有两个金融加速器。

劳动力取代、抵押贷款担忧、私人市场动荡。每一个都在强化另一个。而传统的政策工具包（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，因为实体经济引擎不是由紧张的金融条件驱动的。它是由人工智能使人类智能变得不那么稀缺和不那么有价值驱动的。你可以将利率降至零，购买每一笔抵押贷款支持证券（MBS）以及市场上所有违约的软件杠杆收购债务……

但这不会改变Claude代理可以以每月200美元的成本完成一名18万美元产品经理的工作这一事实。

如果这些担忧成为现实，抵押贷款市场将在今年下半年破裂。在这种情况下，我们预计当前股市下跌最终将与全球金融危机（GFC）相当（峰值到谷底下跌57%）。这将使标准普尔500指数跌至约3500点——这是我们自2022年11月ChatGPT时刻前一个月以来未见的水平。

很明显，13万亿美元住宅抵押贷款背后的收入假设受到了结构性损害。但政策能否在抵押贷款市场完全理解这意味着什么之前进行干预，目前尚不清楚。我们抱有希望，但不能否认不抱希望的理由。

与时间的赛跑#

第一个负面反馈循环出现在实体经济中：AI能力提高→ payroll缩小→支出疲软→利润率收紧→公司购买更多能力→能力提高。然后它转向金融领域：收入受损影响抵押贷款→银行损失收紧信贷→财富效应破裂→反馈循环加速。而政府似乎相当困惑，政策响应不足，加剧了这两个问题。

这个系统不是为这样的危机设计的。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，公司支付他们工资，政府拿走一部分。个人所得税和工资税是正常年份收入的支柱。

截至今年第一季度，联邦收入比国会预算办公室（CBO）基准预测低12%。工资收入下降是因为就业人数减少，且薪酬水平下降。所得税收入下降是因为赚取的收入在结构上更低。生产力在飙升，但收益流向了资本和算力，而不是劳动力。

劳动力在GDP中的份额从1974年的64%下降到2024年的56%，这是四十年来全球化、自动化和工人议价能力稳步下降导致的缓慢下降。在AI开始呈指数级改进后的四年里，这一份额已降至46%。这是有记录以来最急剧的下降。

产出仍然存在。但它不再通过家庭流向企业，这意味着它也不再通过美国国税局。循环流动正在破裂，而政府被期望介入修复。

与每次衰退一样，收入下降时支出却在上升。这次的不同之处在于，支出压力不是周期性的。自动稳定器是为暂时性失业而设计的，而不是结构性取代。该系统支付福利的前提是假设工人将被重新吸收。许多人不会，至少不会以接近以前的工资水平被吸收。在COVID期间，政府自由地接受了15%的赤字，但大家都明白这是暂时的。今天需要政府支持的人不是受到他们会从中恢复的大流行病的打击。他们被一项持续改进的技术取代了。

政府需要在从他们那里征收的税款减少的时刻，向家庭转移更多资金。

美国不会违约。它印制它花费的货币，以及用来偿还借款人的货币。但这种压力已经在其他地方显现。市政债券在年初至今的表现中显示出令人担忧的分散迹象。没有所得税的州表现尚可，但依赖所得税的州（大多数是蓝色州）发行的一般责任市政债券开始计入一些违约风险。政客们很快就意识到了这一点，关于谁应该获得救助的辩论沿着党派路线展开。

值得称赞的是，政府很早就认识到危机的结构性本质，并开始考虑两党提案，他们称之为”转型经济法案”：一个框架，通过赤字支出和拟议的AI推理算力税为流离失所的工人提供直接转移支付。

桌上最激进的提案更进一步。“共享AI繁荣法案”将建立对智能基础设施本身回报的公共主张，介于主权财富基金和AI生成产出的特许权使用费之间，股息用于资助家庭转移支付。私营部门游说者向媒体大量警告滑坡效应。

讨论背后的政治因素完全在意料之中，夸夸其谈和边缘政策加剧了这一点。右翼称转移支付和再分配是马克思主义，并警告对算力征税会让中国领先。左翼警告说，在老牌企业帮助下起草的税收本质上是另一种形式的监管俘获。财政鹰派指出不可持续的赤字。鸽派指出全球金融危机后过早实施的紧缩政策是一个警示故事。在今年总统选举前夕，分歧只会越来越大。

当政客们争吵不休时，社会结构的瓦解速度超过了立法进程的推进速度。

“占领硅谷”运动是更广泛不满的象征。上个月，示威者连续三周封锁了Anthropic和OpenAI在旧金山的办公室入口。他们的人数在增加，示威活动比引发它们的失业数据吸引了更多媒体报道。

很难想象公众会比全球金融危机后的银行家更憎恨任何人，但AI实验室正在努力尝试。从大众的角度来看，这是有充分理由的。他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微不足道。生产力繁荣带来的收益几乎完全流向了算力所有者和运行它的实验室的股东，这将美国的不平等扩大到前所未有的水平。

每一方都有自己的恶棍，但真正的恶棍是时间。

人工智能能力的发展速度超过了机构适应的速度。政策响应正在以意识形态的速度而非现实的速度推进。如果政府不尽快就问题达成一致，反馈循环将为他们写下下一章。

智能溢价的终结#

在整个现代经济史上，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）。自然资源是有限的，但可以替代。技术进步足够缓慢，人类可以适应。智能——分析、决策、创造、说服和协调的能力——是无法大规模复制的东西。

人类智能从其稀缺性中获得了固有的溢价。我们经济中的每个机构，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。

我们现在正经历这种溢价的终结。机器智能现在是人类智能在越来越多任务中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，而且远未完成。

但重新定价不等于崩溃。

经济可以找到新的平衡点。实现这一点是少数几个只剩下人类可以做的任务之一。我们需要正确地去做。

这是历史上第一次，经济中最高产的资产产生的就业机会更少，而不是更多。没有人的框架适合，因为没有一个框架是为稀缺投入变得充裕的世界设计的。所以我们必须制定新的框架。我们是否及时构建它们是唯一重要的问题。

但你不是在2028年6月读到这篇文章的。你是在2026年2月读到的。

标准普尔指数接近历史高点。负面反馈循环尚未开始。我们确信其中一些场景不会实现。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，我们仍然有时间评估我们的投资组合中有多少是建立在无法在十年内存活的假设之上的。作为一个社会，我们仍然有时间采取主动。

那只金丝雀还活着。