2028 年全球智能危機

2028 年全球智能危機

一場來自未來的金融史思想實驗

前言

如果我們對 AI 的看漲持續被證明是正確的……但這實際上卻是個利空消息呢？

以下內容是一個情境模擬，而非預測。這不是看空者的意淫，也不是 AI 末日論的同人小說。本文的唯一目的是模擬一個相對未被充分探討的情境。我們的朋友 Alap Shah 提出了這個問題，我們共同構思了答案。我們撰寫了這一部分，而他撰寫了另外兩篇，你可以在這裡找到。

希望閱讀本文能讓你對 AI 使經濟變得日益詭譎時，可能出現的左尾風險（left tail risks）有更充分的準備。

這是來自 2028 年 6 月的 CitriniResearch 宏觀備忘錄，詳細記錄了全球智能危機的演變與後果。

宏觀備忘錄

智能過剩的後果

CitriniResearch

~~2026 年 2 月 22 日~~ 2028 年 6 月 30 日

今天早上公佈的失業率為 10.2%，比預期高出 0.3%。市場因該數據下跌了 2%，使標普 500 指數自 2026 年 10 月的高點以來累計跌幅達到 38%。

交易員已經變得麻木。六個月前，這樣的數據會觸發熔斷機制。

兩年。從「可控」和「特定行業」演變到一個不再像我們任何人成長過程中所認知的經濟體，僅僅用了兩年時間。本季度的宏觀備忘錄是我們重建這段歷程的嘗試——對危機前經濟的屍檢。

那時的狂熱清晰可辨。到 2026 年 10 月，標普 500 指數逼近 8000 點，納斯達克突破 3 萬點。由於人類被取代而導致的第一波裁員潮始於 2026 年初，而這些裁員確實發揮了預期的作用：利潤率擴大、盈餘超預期、股價飆升。創紀錄的企業利潤被直接重新投入到 AI 算力中。

表面的數據依然亮眼。名目 GDP 反覆出現中高個位數的年化增長。生產力正在蓬勃發展。在不睡覺、不請病假、不需要健康保險的 AI 代理（AI agents）推動下，每小時實際產出以自 1950 年代以來未見的速度增長。

隨著勞動力成本消失，算力的擁有者財富爆炸式增長。與此同時，實際薪資增長崩潰。儘管政府反覆誇耀創紀錄的生產力，白領工人卻將工作輸給了機器，被迫轉向低薪職位。

當消費經濟開始出現裂痕時，經濟評論家們推廣了「幽靈 GDP」（Ghost GDP）一詞：指那些出現在國民帳戶中，但從未在實體經濟中循環的產出。

在各個方面，AI 都超出了預期，而市場就是 AI。唯一的問題是……經濟並非如此。

從一開始就應該很清楚，北達科他州的一個 GPU 集群產生了以往歸功於曼哈頓中城 1 萬名白領工人的產出，這與其說是經濟靈丹妙藥，不如說是經濟瘟疫。貨幣流通速度停滯不前。當時佔 GDP 70% 的以人為中心的消費經濟萎縮了。如果我們早點問機器在非必需品上花多少錢，我們可能早就發現問題了。（提示：答案是零。）

AI 能力提升，企業需要的員工減少，白領裁員增加，失業工人支出減少，利潤壓力迫使企業加大 AI 投資，AI 能力進一步提升……

這是一個沒有自然煞車的負回饋循環。人類智能取代螺旋。白領工人的收入能力（以及理所當然的支出）受到結構性損害。他們的收入是 13 兆美元抵押貸款市場的基石——迫使承銷商重新評估優質抵押貸款是否依然穩健。

十七年沒有經歷過真正的違約週期，使得私募市場充斥著由私募股權（PE）支持的軟體交易，這些交易假設年度經常性收入（ARR）將保持不變。2027 年中期因 AI 衝擊引發的第一波違約潮挑戰了這一假設。

如果衝擊僅限於軟體行業，這本是可以應對的，但事實並非如此。到 2027 年底，它威脅到了所有以「中介」為前提的商業模式。大量建立在利用人類交易摩擦獲利的企業土崩瓦解。

整個系統被證明是一條漫長的、對白領生產力增長的相關性押注鏈。2027 年 11 月的崩盤只是加速了所有已經存在的負回饋循環。

我們等待「壞消息即好消息」已經快一年了。政府開始考慮各項提案，但公眾對政府組織任何形式救援的能力信心已消磨殆盡。政策反應總是滯後於經濟現實，但缺乏全面計劃現在正威脅著要加速通縮螺旋。

它是如何開始的

2025 年底，代理型編碼工具（agentic coding tools）的能力發生了階梯式的飛躍。

一個配合使用 Claude Code 或 Codex 的稱職開發者，現在可以在幾週內複製中型市場 SaaS 產品的核心功能。雖然不完美，也無法處理所有邊緣案例，但已足以讓正在審核 50 萬美元年度續約合同的資訊長（CIO）開始思考：「如果我們自己開發會怎樣？」

財政年度大多與日曆年一致，因此 2026 年的企業支出已在 2025 年第四季度確定，當時「代理型 AI」還只是一個流行語。年中審查是採購團隊第一次在能看清這些系統實際能力的基礎上做出決策。有些人看著自己的內部團隊在幾週內就開發出了能取代六位數 SaaS 合同的原型。

那年夏天，我們採訪了一家財富 500 強企業的採購經理。他告訴我們一次預算談判的經歷。銷售人員原本打算沿用去年的套路：每年 5% 的漲價，以及標準的「您的團隊依賴我們」說辭。採購經理告訴他，他一直在與 OpenAI 溝通，讓他們的「前線工程師」使用 AI 工具完全取代該供應商。最終他們以 30% 的折扣續約。他說，這已經是個好結果了。像 Monday.com、Zapier 和 Asana 這樣的「長尾 SaaS」處境要慘得多。

投資者已經做好了心理準備——甚至有所期待——長尾市場會受到重創。雖然它們可能佔典型企業軟體支出的三分之一，但它們顯然暴露在風險中。然而，核心記錄系統（systems of record）本應是免受衝擊的。

直到 ServiceNow 2026 年第三季度的財報發布，反射性機制才變得更加清晰。

SERVICENOW 淨新增 ACV 增長從 23% 放緩至 14%；宣佈裁員 15% 並啟動「結構性效率計劃」；股價下跌 18% | 彭博社，2026 年 10 月

SaaS 並未「死亡」。運行和支持內部開發系統仍有成本效益分析。但內部開發已成為一個選項，這影響了定價談判。或許更重要的是，競爭格局發生了變化。AI 讓開發和發布新功能變得更容易，因此差異化消失了。老牌企業陷入了定價的逐底競爭——這是一場與彼此以及與新湧現的初創挑戰者之間的肉搏戰。這些挑戰者受惠於代理型編碼能力的飛躍，且沒有需要保護的舊有成本結構，積極地搶奪市場份額。

這些系統的互連性質直到這份財報發布才被充分認識。ServiceNow 是按帳號數（seats）收費的。當財富 500 強客戶裁員 15% 時，他們就取消了 15% 的授權。那些在客戶端推動利潤增長的 AI 驅動型裁員，正機械性地摧毀 ServiceNow 自己的營收基礎。

這家銷售工作流自動化的公司，正被更好的工作流自動化所顛覆，而它的應對方式是裁員，並將節省下來的資金投入到正在顛覆它的技術中。

他們還能怎麼辦？坐以待斃嗎？受 AI 威脅最嚴重的公司反而成了 AI 最積極的採用者。

這在事後看來理所當然，但在當時（至少對我而言）並非如此。傳統的顛覆模型認為，老牌企業會抵制新技術，輸給靈活的新進者，然後慢慢消亡。柯達、百視達、黑莓機都是如此。2026 年發生的情況不同：老牌企業沒有抵制，因為他們承擔不起抵制的代價。

隨著股價下跌 40-60%，董事會要求給出交代，受 AI 威脅的公司做了唯一能做的事：裁員，將節省的資金重新投入 AI 工具，利用這些工具以更低的成本維持產出。

每家公司的個體反應都是理性的。集體結果卻是災難性的。每一美元節省下來的薪資都流向了 AI 能力，而這又讓下一輪裁員成為可能。

軟體只是開場白。當投資者還在爭論 SaaS 的估值倍數是否已見底時，他們忽略了反射性循環已經蔓延出了軟體行業。證明 ServiceNow 裁員合理的邏輯，同樣適用於每一家擁有白領成本結構的公司。

當摩擦趨於零

到 2027 年初，使用大語言模型（LLM）已成為預設選項。人們在使用 AI 代理時甚至不知道那是什麼，就像從未學過「雲端運算」的人使用串流媒體服務一樣。他們對此的看法就像對自動完成或拼寫檢查一樣——這只是手機現在具備的功能。

Qwen 的開源代理型購物助手是 AI 處理消費決策的催化劑。幾週之內，所有主要的 AI 助手都整合了代理型商務功能。蒸餾模型意味著這些代理可以在手機和筆記型電腦上運行，而不僅僅是在雲端實例上，這顯著降低了推理的邊際成本。

最讓投資者感到不安的（儘管當時並未引起足夠重視）是，這些代理不會坐等指令。它們根據用戶的偏好在後台運行。商務不再是一系列離散的人類決策，而變成了一個持續的優化過程，代表每位連網消費者 24/7 全天候運行。到 2027 年 3 月，美國個人的中位數代幣（token）消耗量達到每天 40 萬個，自 2026 年底以來增長了 10 倍。

鏈條中的下一個環節已經斷裂。

中介。

在過去的五十年裡，美國經濟在人類的局限性之上建立了一個巨大的租金榨取層：事情需要時間、耐心會耗盡、品牌熟悉度取代了盡職調查，而且大多數人願意接受糟糕的價格以避免更多的點擊。數兆美元的企業價值依賴於這些約束條件的持續存在。

起初很簡單。代理消除了摩擦。

那些儘管數月未使用卻仍被動續訂的訂閱和會員資格；在試用期後偷偷翻倍的初始定價。每一個都被重新定義為代理可以談判的人質危機。平均客戶終身價值（整個訂閱經濟建立的基石指標）明顯下降。

消費代理開始改變幾乎所有消費交易的運作方式。

人類真的沒有時間在買一盒蛋白棒之前在五個競爭平台之間比價。機器有。

旅遊預訂平台是早期的受害者，因為它們最簡單。到 2026 年第四季度，我們的代理組建完整行程（機票、酒店、地面交通、忠誠度優化、預算約束、退款）的速度比任何平台都快且便宜。

保險續約也被改革了，整個續約模式原本依賴於投保人的慣性。每年為你重新比價的代理拆解了保險公司從被動續約中賺取的 15-20% 保費。

財務諮詢。報稅。常規法律工作。任何服務提供者的價值主張最終是「我將引導你處理你覺得乏味的複雜事務」的類別都被顛覆了，因為代理不覺得任何事情乏味。

甚至我們認為受人類關係價值保護的領域也顯得脆弱。房地產行業，買家幾十年來一直忍受 5-6% 的佣金，是因為經紀人與消費者之間的信息不對稱；一旦配備了 MLS 訪問權限和數十年交易數據的 AI 代理能立即複製知識庫，這個行業就崩潰了。2027 年 3 月的一篇賣方報告標題為「代理對代理的暴力」。主要大都市的買方佣金中位數從 2.5-3% 壓縮到 1% 以下，且越來越多的交易在買方完全沒有人類經紀人的情況下完成。

我們高估了「人類關係」的價值。事實證明，人們所謂的關係，很多時候只是帶著笑臉的摩擦。

這只是中介層瓦解的開始。成功的公司曾花費數十億美元來有效利用消費行為和人類心理的怪癖，而這些現在都不再重要了。

優化價格和契合度的機器不在乎你最喜歡哪個 App，也不在乎你過去四年習慣打開哪些網站，更不會感受到設計精良的結帳體驗所帶來的吸引力。它們不會疲倦，不會因為想省事而接受最簡單的選項，也不會默認「我總是在這裡訂購」。

這摧毀了一種特殊的護城河：習慣性中介。

DoorDash (DASH US) 是典型代表。

編碼代理降低了推出外送 App 的門檻。一個稱職的開發者可以在幾週內部署一個功能完備的競爭產品，數十人確實這麼做了，他們通過將 90-95% 的外送費轉給司機，將司機從 DoorDash 和 Uber Eats 吸引過來。多平台儀表板讓零工工人能同時追蹤來自二、三十個平台的訂單，消除了老牌企業依賴的鎖定效應。市場一夜之間碎片化，利潤率壓縮到幾乎為零。

代理加速了毀滅的兩端。它們賦能了競爭對手，然後又使用了它們。DoorDash 的護城河字面上就是「你餓了，你懶，這是你主螢幕上的 App」。代理沒有主螢幕。它會檢查 DoorDash、Uber Eats、餐廳官網以及二十個新興的競爭對手，以便每次都挑選最低費用和最快送達的選項。

對機器而言，習慣性的 App 忠誠度（整個商業模式的基礎）根本不存在。這顯得有些諷刺，因為這可能是整個故事中代理為即將失業的白領工人做的唯一一件好事。當他們最終淪為外送司機時，至少他們收入的一半不會被 Uber 和 DoorDash 抽走。當然，隨著自動駕駛汽車的普及，這種來自技術的好處並未持續太久。

一旦代理控制了交易，它們就開始尋找更大的目標。

比價和聚合能做的有限。反覆為用戶省錢的最大途徑（特別是當代理開始相互交易時）是消除手續費。在機器對機機器的商務中，2-3% 的刷卡手續費（interchange rate）成了明顯的目標。

代理開始尋找比信用卡更快、更便宜的選擇。大多數選擇通過 Solana 或以太坊 L2 使用穩定幣，結算近乎即時，且交易成本以美分的零頭計算。

萬事達卡 (MASTERCARD) 2027 年第一季度：淨營收年增 6%；交易額增長從上季度的 5.9% 放緩至 3.4%；管理層指出「代理主導的價格優化」和「非必需品類別的壓力」 | 彭博社，2027 年 4 月 29 日

萬事達卡 2027 年第一季度的財報是轉折點。代理型商務從一個產品故事變成了一個基礎設施故事。MA 股價次日下跌 9%。Visa 亦然，但在分析師指出其在穩定幣基礎設施方面的強勢地位後收復了部分失地。

代理型商務繞過刷卡手續費，對專注於信用卡的銀行和單一業務發卡機構構成了巨大風險，因為他們收取了那 2-3% 費用中的大部分，並圍繞由商家補貼資助的獎勵計劃建立了整個業務部門。

美國運通 (AXP US) 受創最重；白領裁員重創其客戶群，加上代理繞過手續費重創其營收模式，雙重打擊。Synchrony (SYF US)、Capital One (COF US) 和 Discover (DFS US) 在接下來的幾週內也紛紛下跌超過 10%。

他們的護城河是由摩擦構成的。而摩擦正趨於零。

從行業風險到系統性風險

整個 2026 年，市場都將 AI 的負面影響視為行業故事。軟體和諮詢行業遭到重創，支付和其他收費站業務搖搖欲墜，但更廣泛的經濟似乎還好。勞動力市場雖然走軟，但並未崩潰。共識觀點是，創造性破壞是任何技術創新週期的一部分。局部會感到痛苦，但 AI 帶來的整體淨正面效益將超過任何負面影響。

我們 2027 年 1 月的宏觀備忘錄認為這種心理模型是錯誤的。美國經濟是一個白領服務經濟。白領工人佔就業人數的 50%，並驅動了約 75% 的非必需消費支出。AI 正在蠶食的企業和工作並非美國經濟的邊緣，它們就是美國經濟本身。

「技術創新摧毀工作，然後創造更多工作」。這是當時最流行且最具說服力的反駁。它之所以流行且具說服力，是因為它在兩個世紀裡都是正確的。即使我們無法想像未來的工作是什麼，它們肯定會出現。

自動提款機（ATM）降低了分行的營運成本，因此銀行開設了更多分行，櫃員就業人數在接下來的二十年裡反而增加了。互聯網顛覆了旅行社、黃頁、實體零售，但它在這些地方創造了全新的產業，催生了新的工作。

然而，每一份新工作都需要人類來執行。

AI 現在是一種通用智能，它在人類原本會轉向的任務上不斷進步。失業的編碼員不能簡單地轉向「AI 管理」，因為 AI 已經具備了這種能力。

今天，AI 代理可以處理長達數週的研發任務。指數級增長碾碎了我們對可能性的認知，儘管華頓商學院的教授們每年都試圖將數據套入新的 S 型曲線。

它們基本上編寫了所有的代碼。其中表現最好的代理在幾乎所有事情上都比幾乎所有人類聰明得多。而且它們還在變得越來越便宜。

AI 確實創造了新工作。提示工程師、AI 安全研究員、基礎設施技師。人類仍在環路中，負責最高層級的協調或審美指導。然而，AI 每創造一個新職位，就會讓數十個職位變得多餘。新職位的薪水僅為舊職位的一小部分。

美國 JOLTS：職位空缺降至 550 萬以下；失業人數與空缺比例升至約 1.7，為 2020 年 8 月以來最高 | 彭博社，2026 年 10 月

招聘率全年低迷，但 26 年 10 月的 JOLTS 數據提供了確鑿證據。職位空缺降至 550 萬以下，同比下降 15%。

INDEED：隨著「生產力倡議」蔓延，軟體、金融、諮詢行業的招聘職位大幅下降 | Indeed 招聘實驗室，2026 年 11-12 月

白領職位空缺正在崩潰，而藍領職位空缺（建築、醫療、技工）保持相對穩定。流失發生在那些寫備忘錄（我們竟然還沒倒閉）、審批預算以及維持經濟中層潤滑的工作中。然而，這兩類人群的實際薪資增長在全年大部分時間都為負值，且持續下降。

股市對 JOLTS 的關注仍不如 GE Vernova 的渦輪機產能已被預訂到 2040 年的消息，它在負面宏觀新聞與正面 AI 基礎設施頭條之間的拉鋸戰中橫盤整理。

然而，債券市場（總是比股市更聰明，或者至少沒那麼浪漫）開始對消費受挫進行定價。10 年期國債收益率在接下來的四個月裡從 4.3% 下降到 3.2%。儘管如此，標題失業率並未爆表，結構性的細微差別對某些人來說依然難以察覺。

在正常的衰退中，原因最終會自我修正。過度建設導致建築業放緩，進而導致利率下降，進而引發新的建設。庫存過剩導致去庫存，進而引發補庫存。週期性機制本身包含了復甦的種子。

本輪週期的原因並非週期性的。

AI 變得更好、更便宜。企業裁員，然後用省下的錢購買更多 AI 能力，這讓他們能進一步裁員。失業工人支出減少。向消費者銷售產品的公司銷量下降，實力削弱，於是加大 AI 投資以保護利潤。AI 變得更好、更便宜。

一個沒有自然煞車的回饋循環。

直覺上的預期是總需求下降會減緩 AI 的建設。事實並非如此，因為這不是超大規模業者（hyperscaler）式的資本支出（CapEx）。這是營運支出（OpEx）的替代。一家原本每年花 1 億美元僱人、500 萬美元買 AI 的公司，現在花 7000 萬美元僱人、2000 萬美元買 AI。AI 投資成倍增長，但它是以總營運成本降低的形式發生的。每家公司的 AI 預算都在增長，而其總支出卻在萎縮。

諷刺的是，儘管 AI 基礎設施複合體正在顛覆經濟，但其表現依然強勁。NVDA 仍錄得創紀錄營收。TSM 的產能利用率仍超過 95%。超大規模業者每季度仍投入 1500-2000 億美元於數據中心資本支出。像台灣和韓國這樣純粹與此趨勢正相關的經濟體表現極其出色。

印度則是反面。該國的 IT 服務業每年出口超過 2000 億美元，是印度經常帳盈餘的最大貢獻者，抵消了其持久的商品貿易逆差。整個模式建立在一個價值主張上：印度開發者的成本僅為美國同行的一小部分。但 AI 編碼代理的邊際成本已降至基本等同於電費。TCS、Infosys 和 Wipro 的合同取消在 2027 年加速。隨著支撐印度外部帳戶的服務業盈餘蒸發，盧比在四個月內對美元下跌了 18%。到 2028 年第一季度，IMF 已開始與新德里進行「初步討論」。

導致衝擊的引擎每季度都在變強，這意味著衝擊每季度都在加速。勞動力市場沒有自然底部。

在美國，我們不再詢問 AI 基礎設施的泡沫何時破裂。我們在問，當消費者正被機器取代時，一個以消費信貸為基礎的經濟會發生什麼。

智能取代螺旋

2027 年，宏觀經濟故事不再隱晦。過去十二個月零散但顯然負面的發展，其傳導機制變得顯而易見。你不需要去查勞工統計局（BLS）的數據。只要參加一場朋友聚餐就能感受到。

失業的白領工人並未閒著。他們向下轉型。許多人接受了薪水較低的服務業和零工經濟工作，這增加了這些領域的勞動力供應，進而也壓縮了那裡的工資。

我們的一個朋友在 2025 年是 Salesforce 的高級產品經理。職稱、健保、401k，年薪 18 萬美元。她在第三輪裁員中失業了。找了六個月工作後，她開始開 Uber。她的收入降到了 4.5 萬美元。重點不在於個體故事，而在於二階數學。將這種動態乘以每個主要大都市的數十萬名工人。過剩的勞動力湧入服務業和零工經濟，壓低了原本就在苦苦掙扎的原有工人的工資。特定行業的衝擊演變成了全經濟範圍的工資壓縮。

剩餘的以人為中心的職位池還面臨著另一場修正，就在我們撰寫本文時正在發生。隨著自動外送和自動駕駛汽車滲透到吸收了第一波失業工人的零工經濟中。

到 2027 年 2 月，顯而易見的是，仍在職的專業人士支出表現得就像自己可能是下一個被裁的人。他們工作加倍努力（主要是在 AI 的幫助下）只是為了不被解僱，晉升或加薪的希望已經破滅。儲蓄率上升，支出疲軟。

最危險的部分是滯後性。高收入者利用高於平均水平的儲蓄維持了兩三個季度的正常假象。硬數據直到在實體經濟中已成舊聞時才確認了問題。接著，打破幻覺的數據公佈了。

美國初次申領失業金人數激增至 48.7 萬，為 2020 年 4 月以來最高；勞工部，2027 年第三季度

初次申領人數激增至 48.7 萬。ADP 和 Equifax 證實，絕大多數新申請者是白領專業人士。

標普 500 指數在接下來的一週下跌了 6%。負面宏觀因素開始在拉鋸戰中佔據上風。

在正常的衰退中，失業是廣泛分佈的。藍領和白領工人大致按其就業份額比例分擔痛苦。消費受挫也是廣泛分佈的，並且很快就會在數據中體現，因為低收入工人的邊際消費傾向較高。

在本輪週期中，失業集中在收入分佈的前幾個分位數。他們佔總就業人數的比例相對較小，但卻驅動了極不成比例的消費支出。美國前 10% 的收入者貢獻了超過 50% 的消費支出。前 20% 貢獻了約 65%。這些人是買房、買車、度假、下館子、付私校學費、裝修房屋的人。他們是整個非必需消費經濟的需求基礎。

當這些工人失業，或降薪 50% 轉向現有職位時，相對於失業人數而言，消費受挫是巨大的。白領就業人數下降 2%，轉化為非必需消費支出下降約 3-4%。與藍領失業往往立即見效不同（工廠裁員，下週就停止消費），白領失業的影響具有滯後性但更深遠，因為這些工人有儲蓄緩衝，可以在行為轉變發生前維持幾個月的支出。

到 2027 年第二季度，經濟已陷入衰退。全美經濟研究所（NBER）直到幾個月後才正式確定起始日期（他們一向如此），但數據是不含糊的——我們已經連續兩個季度出現實際 GDP 負增長。但這還不是「金融危機」……還不是。

相關性押注的連鎖反應

私募信貸（Private credit）從 2015 年的不到 1 兆美元增長到 2026 年的超過 2.5 兆美元。其中很大一部分資金被投入到軟體和技術交易中，其中許多是以假設營收能永久保持中雙位數增長的估值對 SaaS 公司進行的槓桿收購（LBO）。

這些假設在第一場代理型編碼演示和 2026 年第一季度軟體崩盤之間的某個時刻就已經破滅了，但帳面估值似乎還沒意識到這一點。

當許多上市 SaaS 公司的交易價格降至 EBITDA 的 5-8 倍時，私募股權支持的軟體公司在資產負債表上的估值仍反映了基於已不存在的營收倍數的收購估值。經理們緩慢地調低估值，從 100 分降到 92 分、85 分，而公開市場的可比公司顯示只有 50 分。

穆迪下調 14 家發行商共 180 億美元的 PE 支持軟體債務評級，理由是「AI 驅動的競爭顛覆帶來的結構性營收逆風」；這是自 2015 年能源行業以來最大規模的單一垂直行業行動 | 穆迪投資者服務，2027 年 4 月

每個人都記得評級下調後發生了什麼。行業老兵已經看過 2015 年能源行業評級下調後的劇本。

以軟體為抵押的貸款在 2027 年第三季度開始違約。信息服務和諮詢領域的 PE 投資組合公司緊隨其後。幾宗知名的 SaaS 公司數十億美元槓桿收購案進入重組。

Zendesk 是那把「冒煙的槍」。

ZENDESK 因 AI 驅動的客服自動化侵蝕 ARR 而違反債務限制；50 億美元直接貸款工具估值降至 58 分；創下私募信貸軟體違約最高紀錄 | 金融時報，2027 年 9 月

2022 年，Hellman & Friedman 和 Permira 以 102 億美元將 Zendesk 私有化。債務方案是 50 億美元的直接貸款，是當時歷史上最大的以 ARR 為抵押的貸款工具，由 Blackstone 領投，Apollo、Blue Owl 和 HPS 參貸。該貸款明確建立在 Zendesk 的年度經常性收入將保持經常性的假設之上。在約 25 倍 EBITDA 的情況下，只有在該假設成立時，槓桿才合理。

到 2027 年中期，假設破滅了。

AI 代理處理自主客服已經大半年了。Zendesk 定義的類別（工單、路由、管理人類支持互動）已被無需生成工單即可解決問題的系統所取代。貸款承銷所依據的年度經常性收入不再是經常性的，它只是還沒流失的收入。

歷史上最大的 ARR 抵押貸款變成了歷史上最大的私募信貸軟體違約。每個信貸部門都在問同一個問題：還有誰的結構性逆風被偽裝成了週期性逆風？

但這裡有共識最初判斷正確的地方：這本應是可以承受的。

私募信貸不是 2008 年的銀行業。整個架構被明確設計為避免強制拋售。這些是資本鎖定的封閉式基金。有限合夥人（LP）承諾注資七到十年。沒有儲戶會擠兌，沒有回購線會被撤回。經理們可以持有受損資產，隨著時間推移進行處置，等待回收。雖然痛苦，但可控。系統的設計初衷是讓它只會彎曲，不會折斷。

Blackstone、KKR 和 Apollo 的高管表示，軟體風險敞口佔資產的 7-13%。可控。每一份賣方報告和金融推特（fintwit）信貸帳號都說同樣的話：私募信貸擁有永久資本。他們可以吸收那些原本會炸毀槓桿銀行的損失。

永久資本。這個詞出現在每一次旨在安撫人心的財報電話會議和投資者信函中。它成了一句咒語。就像大多數咒語一樣，沒人注意細節。以下是它的真實含義……

在過去十年中，大型另類資產管理公司收購了人壽保險公司，並將其轉化為融資工具。Apollo 收購了 Athene。Brookfield 收購了 American Equity。KKR 收購了 Global Atlantic。邏輯很優雅：年金存款提供了穩定、長期的負債基礎。經理們將這些存款投資於他們發起的私募信貸，並獲得兩次報酬：在保險端賺取利差，在資產管理端賺取管理費。這是一個費上加費的永動機，只要滿足一個條件就能完美運作。

私募信貸必須是穩健的。

損失衝擊了那些旨在持有流動性差資產以應對長期義務的資產負債表。所謂的「永久資本」並非某種抽象的、耐心的機構資金或承擔複雜風險的專業投資者。它是美國家庭的儲蓄，是「主街」（Main Street）的錢，以年金的形式投資於那些正在違約的 PE 支持軟體和技術票據。那些無法逃離的鎖定資本是人壽保險投保人的錢，而那裡的規則有點不同。

與銀行系統相比，保險監管機構一直較為溫和——甚至是懈怠——但這是一記警鐘。由於原本就對人壽保險公司在私募信貸上的集中度感到不安，監管機構開始下調這些資產的風險資本（RBC）待遇。這迫使保險公司要麼籌集資本，要麼出售資產，而在一個已經凍結的市場中，兩者都無法以理想的條件實現。

紐約、愛荷華州監管機構收緊人壽保險公司持有的某些私募評級信貸的資本待遇；預計 NAIC 指引將提高 RBC 係數並引發額外的 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觀察名單時，Apollo 的股價在兩個交易日內下跌了 22%。Brookfield、KKR 等公司緊隨其後。

情況從那裡變得更加複雜。這些公司不僅創造了保險永動機，還建立了一個精細的離岸架構，旨在通過監管套利最大化回報。美國保險公司承保年金，然後將風險分出給它同樣擁有的百慕達或開曼群島關聯再保險公司——這些公司的設立是為了利用更靈活的監管，允許針對同樣的資產持有更少的資本。該關聯公司通過離岸特殊目的公司（SPV）籌集外部資金，這是一層新的交易對手，他們與保險公司一起投資於由同一母公司的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 擁有的）在透明度方面並非典範（這幾乎沒讓任何人感到驚訝）。連結到不同資產負債表的不同公司的蜘蛛網般的關係，其不透明程度令人震驚。當底層貸款違約時，誰真正承擔損失的問題在實時情況下根本無法回答。

2027 年 11 月的崩盤標誌著認知的轉變，從潛在的普通週期性回調轉向了一些更令人不安的東西。聯準會主席凱文·沃許（Kevin Warsh）在 11 月的緊急會議上稱之為「對白領生產力增長的相關性押注連鎖反應」。

看吧，造成危機的從來不是損失本身，而是對損失的確認。而在金融領域，還有另一個更大、更重要得多的領域，我們越來越擔心那裡的損失確認。

抵押貸款問題

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%；房利美警告稱，在科技/金融就業佔比超過 40% 的郵遞區號中，「早期逾期率上升」 | 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%。這並不是唯一令人擔憂的頭條。上個月，房利美（Fannie Mae）警告稱，巨額貸款（jumbo-heavy）集中的郵遞區號早期逾期率上升——這些地區通常由信用評分 780 以上、原本被認為是「防彈」的借款人組成。

美國住宅抵押貸款市場規模約為 13 兆美元。抵押貸款承銷建立在一個基本假設之上：借款人在貸款期間將維持大致目前的收入水平。在大多數抵押貸款的情況下，這個期限是三十年。

白領就業危機正以收入預期的持續轉變威脅著這一假設。我們現在不得不問一個在 3 年前看來荒謬的問題——優質抵押貸款還是穩健的資產嗎？

美國歷史上每一次抵押貸款危機都是由三件事之一驅動的：投機過度（如 2008 年貸款給負擔不起的人）、利率衝擊（如 1980 年代初利率上升使浮動利率貸款變得無法負擔）、或局部經濟衝擊（如 1980 年代德州的石油業崩潰或 2009 年密西根州的汽車業崩潰）。

這些都不適用於現在。這裡討論的借款人不是次級貸款者。他們的 FICO 評分是 780。他們付了 20% 的首付。他們有乾淨的信用記錄、穩定的就業記錄，以及在發放貸款時經過驗證和記錄的收入。他們是金融系統中每個風險模型都視為信用質量基石的借款人。

2008 年，貸款從第一天起就是壞的。2028 年，貸款在第一天是好的。只是……在貸款寫好後，世界變了。人們在為一個他們再也無法負擔的未來借錢。

在 2027 年，我們發現了隱形壓力的早期跡象：房屋淨值貸款（HELOC）提款、401(k) 提款和信用卡債務激增，而抵押貸款支付仍保持正常。隨著工作流失、招聘凍結和獎金削減，這些優質家庭的債務收入比翻了一倍。

他們仍能支付抵押貸款，但只能通過停止所有非必需支出、耗盡儲蓄並推遲任何房屋維護或改善來實現。他們在技術上仍按時支付抵押貸款，但距離陷入困境僅一步之遙，而 AI 能力的發展軌跡表明，那一步衝擊即將到來。接著，我們看到舊金山、西雅圖、曼哈頓和奧斯汀的逾期率開始飆升，儘管全國平均水平仍處於歷史常規範圍內。

我們現在正處於最嚴峻的階段。當邊際買家健康時，房價下跌是可控的。而在這裡，邊際買家正面臨同樣的收入受損。

雖然擔憂在增加，但我們尚未陷入全面的抵押貸款危機。逾期率有所上升，但仍遠低於 2008 年的水平。真正的威脅在於其發展軌跡。

智能取代螺旋現在為實體經濟的衰退增加了兩個金融催化劑。

勞動力取代、抵押貸款擔憂、私募市場動盪。每一項都在強化另一項。而傳統的政策工具箱（降息、量化寬鬆）可以解決金融引擎的問題，卻無法解決實體經濟引擎的問題，因為實體經濟引擎並非由緊縮的金融環境驅動。它是由 AI 讓人類智能變得不再稀缺且價值降低所驅動的。你可以將利率降至零，買下市場上所有的 MBS 和所有違約的軟體 LBO 債務……

這也無法改變一個事實：一個 Claude 代理可以以每月 200 美元的成本完成一個年薪 18 萬美元產品經理的工作。

如果這些擔憂成真，抵押貸款市場將在今年下半年崩潰。在這種情況下，我們預計股市目前的跌幅最終將與全球金融危機（峰值到谷底跌幅 57%）不相上下。這將使標普 500 指數降至約 3500 點——這是自 2022 年 11 月 ChatGPT 出現前一個月以來未見的水平。

顯而易見的是，支撐 13 兆美元住宅抵押貸款的收入假設已受到結構性損害。不明確的是，政策能否在抵押貸款市場完全消化這一切之前及時介入。我們抱有希望，但無法否認那些令人悲觀的理由。

與時間的戰鬥

第一個負回饋循環發生在實體經濟中：AI 能力提升，薪資支出縮減，消費疲軟，利潤收窄，企業購買更多能力，能力進一步提升。接著它轉向金融領域：收入受損衝擊抵押貸款，銀行損失收緊信貸，財富效應破裂，回饋循環加速。而這兩者都因為一個看起來坦白說很困惑的政府反應不足而加劇。

系統並非為這樣的危機而設計。聯邦政府的收入基礎本質上是對人類時間的徵稅。人們工作，企業付錢，政府抽成。個人所得稅和薪資稅是正常年份財政收入的支柱。

截至今年第一季度，聯邦收入比國會預算辦公室（CBO）的基準預測低 12%。薪資稅收入下降，因為以先前薪資水平就業的人數減少了。所得稅收入下降，因為賺取的收入在結構上變低了。生產力在飆升，但收益流向了資本和算力，而非勞動力。

勞動力佔 GDP 的份額從 1974 年的 64% 下降到 2024 年的 56%，這是一個由全球化、自動化和工人議價能力穩步侵蝕驅動的長達四十年的下滑。在 AI 開始指數級進步後的四年裡，這一比例已降至 46%。這是有記錄以來最劇烈的下降。

產出依然存在。但它在流回企業的途中不再經過家庭，這意味著它也不再經過國稅局（IRS）。循環流動正在斷裂，而政府被期望介入修復。

與每次經濟低迷一樣，支出在收入下降的同時上升。這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，而非結構性取代。系統支付的福利假設工人會被重新吸收。許多人不會，至少不會以先前的工資水平被吸收。在 COVID 期間，政府大方地接受了 15% 的赤字，因為那被理解為暫時的。今天需要政府支持的人並非受到了一場會康復的疫情衝擊。他們是被一項持續進步的技術所取代。

政府需要在稅收收入減少的精確時刻，向家庭轉移更多的資金。

美國不會違約。它印製它所花費的貨幣，也就是它用來償還借款人的貨幣。但這種壓力已在其他地方顯現。市政債券在年初至今的表現中顯示出令人擔憂的分化。沒有所得稅的州還好，但依賴所得稅的州（多為藍州）發行的普通義務市政債開始對某些違約風險進行定價。政治人物很快察覺到了這一點，關於誰該獲得救助的爭論已演變成黨派之爭。

值得讚揚的是，現任政府很早就意識到了危機的結構性特徵，並開始考慮一項名為「轉型經濟法案」（Transition Economy Act）的兩黨提案：這是一個向失業工人直接轉移支付的框架，資金來源於赤字支出和擬議的 AI 推理算力稅。

桌面上最激進的提案則更進一步。「AI 共同繁榮法案」（Shared AI Prosperity Act）將建立對智能基礎設施本身收益的公共索取權，介於主權財富基金和對 AI 生成產出的版稅之間，用股息資助家庭轉移支付。私營部門的遊說者在媒體上充斥著關於「滑坡謬誤」的警告。

討論背後的政治鬥爭一如既往地可以預見，並因嘩眾取寵和邊緣政策而加劇。右派稱轉移支付和再分配為馬克思主義，並警告徵收算力稅會將領先地位拱手讓給中國。左派警告說，在老牌企業幫助下起草的稅收會變成另一種形式的監管俘虜。財政鷹派指出赤字不可持續。鴿派則指出全球金融危機後過早實施的緊縮政策是前車之鑑。在今年總統大選前的衝刺階段，分歧正在放大。當政客們在爭吵時，社會結構的崩潰速度超過了立法程序的推進速度。

「佔領矽谷」運動已成為廣泛不滿的象徵。上個月，示威者連續三週封鎖了 Anthropic 和 OpenAI 舊金山辦公室的入口。他們的人數在增加，示威活動吸引的媒體報導比引發示威的失業數據還要多。

很難想像公眾會比全球金融危機後更討厭銀行家，但 AI 實驗室正朝著這個目標邁進。而且，從大眾的角度來看，理由很充分。他們的創始人和早期投資者積累財富的速度讓「鍍金時代」相形見絀。生產力繁榮帶來的收益幾乎完全流向了算力的擁有者和在其上運行的實驗室股東，這將美國的不平等推向了前所未有的水平。

每一方都有自己的反派，但真正的反派是時間。

AI 能力的進化速度超過了機構的適應速度。政策反應正以意識形態的速度移動，而非現實的速度。如果政府不盡快就問題達成共識，回饋循環將為他們譜寫下一個章節。

智能溢價的瓦解

在整個現代經濟史中，人類智能一直是稀缺的投入。資本是充裕的（或者至少是可複製的）。自然資源是有限的但可替代的。技術進步的速度足夠慢，人類可以適應。智能——分析、決策、創造、說服和協調的能力——是無法大規模複製的東西。

人類智能因其稀缺性而獲得了固有的溢價。我們經濟中的每一個機構，從勞動力市場到抵押貸款市場再到稅法，都是為一個該假設成立的世界而設計的。

我們現在正在經歷這種溢價的瓦解。機器智能現在是人類智能在越來越多任務中的稱職且快速進步的替代品。金融系統在數十年裡針對一個人類頭腦稀缺的世界進行了優化，現在正在重新定價。這種重新定價是痛苦的、混亂的，且遠未完成。

但重新定價不等於崩潰。

經濟可以找到新的平衡。達到那裡是少數僅剩的只有人類能做的任務之一。我們需要正確地完成它。

這是歷史上第一次，經濟中生產力最高的資產產生了更少而非更多的就業機會。沒有人的框架適用，因為沒有框架是為一個稀缺投入變得充裕的世界設計的。所以我們必須建立新的框架。我們能否及時建立它們是唯一重要的問題。

但你不是在 2028 年 6 月閱讀這篇文章。你是在 2026 年 2 月。

標普 500 指數接近歷史高點。負回饋循環尚未開始。我們確信其中一些情境不會發生。我們同樣確信機器智能將繼續加速。人類智能的溢價將會縮小。

作為投資者，我們還有時間評估我們的投資組合中有多少是建立在無法撐過這十年的假設之上的。作為一個社會，我們還有時間採取主動。

金絲雀依然活著。

致謝：感謝 Hunterbrook 的 Sam Koppelman 協助校對。我們的合著者，LOTUS 的 Alap Shah 貢獻了本文的構思——CitriniResearch 撰寫了這一部分，但他撰寫了名為《智能爆炸》系列中的其他文章，我們強烈建議閱讀。你可以在這裡找到。

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