免息配资开户转《2028全球智能危机》，谁来买单？

Datawhale干货

作者：詹姆斯·范·吉伦，Citrini 创始人

按语：2026年2月22日，Citrini Research的《2028全球智能危机》在X平台爆火，浏览量已超2000万。作者的背景就很强：

这篇以2028年视角撰写的思想实验报告，抛出一个极具冲击力的观点：AI 越成功，经济反而越危险——白领工作被成片取代，消费力瞬间蒸发，只剩下机器生产的“幽灵GDP”。它火爆的原因，正是戳中了当前最强烈的集体焦虑：当AI把人类的脑力劳动全部接管，谁来买单？现分享此文。

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如果我们对 AI 的乐观预期一直都是对的……而这反而成了看跌信号呢？

这是一个情景推演，不是预测。不是唱空文章，也不是 AI 末日论的粉丝小说。写这篇文章的唯一目的，就是给一个相对没被充分讨论的场景建个模。这个问题是我们朋友 Alap Shah 提出来的，我们一起头脑风暴找答案。

希望读完之后，你能对 AI 让经济变得越来越诡异时可能出现的左尾风险有更多准备。

这是 CitriniResearch 2028 年 6 月发布的宏观备忘录，记录了全球智能危机的演进和后果。

宏观备忘录

智能过剩的后果

今天早上失业率数据出来了：10.2%，比预期高 0.3 个百分点。市场跌了 2%，标普 500 从 2026 年 10 月的高点已经累计回撤 38%。

交易员们已经麻木了。要是六个月前，这种数据会触发熔断。

两年。就两年时间。从“可控”、“只影响特定行业”到一个我们谁都不认识的经济体。这份季度宏观备忘录，就是我们试图重建这整个过程——给危机前的经济做个事后剖析。

当时的狂热显而易见。2026 年 10 月，标普 500 逼近 8000 点，纳斯达克破了 3 万。2026 年初开始的第一波因人被淘汰引发的裁员潮，效果完全符合裁员该有的样子：利润率扩大，盈利超预期，股价涨。创纪录的企业利润直接砸进 AI 算力。

表面数据还是很亮眼。名义 GDP 多次以中高个位数的年化增速增长。生产率在蓬勃发展。每小时实际产出增速达到 1950 年代以来最高，全靠那些不睡觉、不请病假、不要医保的 AI agent。

拥有算力的人财富暴增，因为劳动力成本没了。同时，实际工资增长崩了。政府反复吹嘘生产率创纪录，白领却在丢工作，被迫去干薪水更低的活。

消费经济开始出现裂痕时，经济评论家们推了个新词：“幽灵 GDP“——出现在国民账户里、但从来没在实体经济里流通过的产出。

AI 在各方面都超预期，市场就是 AI。唯一的问题是……经济不是。

其实早该看明白：北达科他的一个 GPU 集群产出，等于曼哈顿中城 1 万名白领之前的产出，这哪是什么经济灵丹妙药，这就是经济瘟疫。货币流通速度直线下跌。当时占 GDP 70% 的、以人为中心的消费经济开始枯萎。要是我们早点问问机器在可支配商品上花多少钱，可能早就想明白了。（提示：零。）

AI 能力提升，企业需要的工人更少，白领裁员增加，失业工人消费减少，利润压力逼着企业往 AI 上投更多钱，AI 能力进一步提升……

这是个没有天然刹车的负反馈循环。人类智能替代螺旋。白领的收入能力（理性来说，还有他们的消费）受到结构性损害。他们的收入曾经是 13 万亿美元抵押贷款市场的基石——现在承销商不得不重新评估优质抵押贷款还算不算“优质”。

十七年没经历过真正的违约周期，私募市场里全是私募股权支持的软件交易，这些交易都假设年度经常性收入（ARR）会一直“经常性”下去。2027 年年中，AI 颠覆引发的第一波违约潮挑战了这个假设。

要是颠覆只限于软件行业，本来还能控制住。但不是。到 2027 年底，每一个建立在中介基础上的商业模式都受到威胁。大批靠给人类制造摩擦、然后从中赚钱的公司分崩离析。

整个系统原来就是一长串对白领生产率增长的相关押注。2027 年 11 月的崩盘只是加速了所有已经存在的负反馈循环。

我们等“坏消息就是好消息”快一年了。政府开始考虑各种提案，但公众对政府能实施任何形式救援的信心已经没了。政策响应总是滞后于经济现实，但现在缺乏全面计划正威胁着加速通缩螺旋。

一切如何开始

2025 年底，agent 编码工具的能力出现了阶跃式跃升。

一个称职的开发者配上 Claude Code 或 Codex，几周就能复制出一个中端市场 SaaS 产品的核心功能。不够完美，也没处理所有边缘情况，但已经够好了，好到那些审 50 万美元年度续约的 CIO 开始问：“要不我们自己开发？”

财年大多跟日历年一致，所以 2026 年企业支出在 2025 年 Q4 就定下来了，那时候“agent AI”还只是个流行词。年中审查是采购团队第一次在知道这些系统实际能干什么的情况下做决策。有些人看到自己内部团队几周就开发出原型，复制了价值六位数的 SaaS 合同。

那年夏天，我们采访了一位财富 500 强的采购经理。他讲了次预算谈判的经历。销售本来想用去年那套：年度涨价 5%，标准话术“你们团队离不开我们”。采购经理告诉他，自己一直在跟 OpenAI 谈，让他们的“前线部署工程师”用 AI 工具完全替代这家供应商。最后七折续约了。他说这已经算好结果。那些“SaaS 长尾”产品，像 Monday.com、Zapier、Asana，遭遇更惨。

投资者有准备——甚至有预期——长尾会被重创。它们可能占企业技术栈三分之一的支出，但明显容易受冲击。但那些核心记录系统，本该是安全的，不受颠覆影响。

直到 ServiceNow 2026 年 Q3 财报，反身性机制才变得更清晰。

SERVICENOW 新增年度合同价值（ACV）增长从 23% 降到 14%；宣布裁员 15% 和“结构性效率计划”；股价跌 18% | 彭博社，2026 年 10 月

SaaS 没“死”。运营和支持内部开发还是有成本效益分析的。但内部开发确实成了一个选项，这影响了定价谈判。更重要的可能是，竞争格局变了。AI 让开发和发布新功能变容易了，差异化就没了。现有企业陷入价格战——既要跟彼此竞争，也要跟新冒出来的挑战者竞争，后者被 agent 编码能力飞跃鼓舞，没有需要保护的遗留成本结构，正在激进抢市场份额。

这些系统的相互关联性直到这份财报才被充分认识。ServiceNow 卖的是席位。财富 500 强客户裁员 15%，他们就取消 15% 的许可证。在客户那边提升利润率的 AI 驱动裁员，正在机械性地摧毁 ServiceNow 自己的收入基础。

这家卖工作流自动化的公司正被更好的工作流自动化颠覆，它的应对方式是裁员，把省下来的钱用来买正在颠覆它的技术。

还能怎么办？坐着等死，死慢点？受 AI 威胁最严重的公司成了 AI 最激进的采用者。

事后看这很明显，但当时真不是（至少对我来说不是）。历史上的颠覆模式是：现有企业抵制新技术，把市场份额输给灵活的新进入者，然后慢慢死掉。柯达、百视达、黑莓都这样。2026 年发生的不一样；现有企业没抵制，因为承受不起。

股价跌 40-60%，董事会要答案，受 AI 威胁的公司只能做唯一能做的事。裁员，把省下来的钱重新投到 AI 工具上，用这些工具以更低成本维持产出。

每家公司的个体反应都理性。集体结果却是灾难性的。每一美元省下来的人力成本都流向 AI 能力，这又让下一轮裁员成为可能。

软件只是开场戏。投资者在争论 SaaS 估值倍数是否见底时错过的是，反身性循环已经逃出软件行业了。证明 ServiceNow 裁员合理的同样逻辑，适用于每一家有白领成本结构的公司。

当摩擦归零

到 2027 年初，用大语言模型（LLM）已经成了默认选择。有些人用 AI agent 时甚至不知道什么是 AI agent，就像那些从没学过“云计算”是啥的人用流媒体服务一样。他们把它当自动完成或拼写检查——手机现在就会做的事。

Qwen 的开源 agent 购物助手成了 AI 处理消费决策的催化剂。几周内，每个主要 AI 助手都集成了某种 agent 商务功能。蒸馏模型意味着这些 agent 能在手机和笔记本上跑，不只是云实例，大幅降低了推理的边际成本。

本该让投资者更不安的是，这些 agent 不等着被问。它们根据用户偏好在后台跑。商务不再是一系列离散的人类决策，变成了一个持续优化过程，代表每个联网消费者全天候运行。到 2027 年 3 月，美国中位数个人每天消耗 40 万 token——是 2026 年底的 10 倍。

链条中的下一环已经开始断了。

中介。

过去五十年，美国经济在人类局限性之上建了个巨大的租金提取层：事情要时间，耐心会耗尽，品牌熟悉度替代尽职调查，多数人愿意接受糟糕价格来避免更多点击。数万亿美元企业价值依赖这些约束持续存在。

一开始很简单。 Agent 消除摩擦。

消费者 agent 开始改变几乎所有消费交易的运作方式。

人类真没时间买一盒蛋白棒前在五个平台比价。机器有。

旅游预订平台是早期牺牲品，因为最简单。到 2026 年 Q4，我们的 agent 能组装完整行程（航班、酒店、地面交通、忠诚度优化、预算约束、退款），比任何平台都快都便宜。

保险续保，整个模式靠投保人惰性，被改革了。每年重新买保险的 agent 拆掉了保险公司从被动续保赚的 15-20% 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“我帮你处理你觉得繁琐的复杂事”的类别都被颠覆了，因为 agent 不觉得任何事繁琐。

就连我们以为因人际关系价值受保护的领域也被证明脆弱。房地产，买家几十年来容忍 5-6% 佣金是因为经纪人和消费者间的信息不对称，一旦配了 MLS 访问权和几十年交易数据的 AI agent 能立即复制知识库，这一切就崩了。2027 年 3 月一份卖方报告把这叫“agent 对 agent 的暴力”。主要都市区买方中位数佣金从 2.5-3% 压到 1% 以下，而且越来越多交易在买方完全没人类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，人们说的很多关系只是带着友好面孔的摩擦。

这只是中介层颠覆的开始。成功公司曾花几十亿美元有效利用消费者行为和人类心理的怪癖，这些现在都不重要了。

为价格和匹配度优化的机器不在乎你最爱的 app，或你过去四年习惯性打开的网站，也感受不到精心设计的结账体验的吸引力。它们不会累，不会接受最简单选项，不会默认“我总从这订”。

这摧毁了一种特殊护城河：习惯性中介。

DoorDash (DASH US) 是典型。

编码 agent 降低了推外卖 app 的门槛。称职的开发者几周就能部署功能齐全的竞品，确实有几十个这么干了，通过把 90-95% 配送费直接给司机来吸引他们离开 DoorDash 和 Uber Eats。多 app 仪表板让零工工人能同时追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。市场一夜碎片化，利润率压到几乎为零。

Agent 加速了破坏的两端。它们既促成竞品，又用它们。DoorDash 的护城河实际上就是“你饿了，你懒，这是你主屏上的 app”。Agent 没主屏。它查 DoorDash、Uber Eats、餐厅自己网站，还有二十个新的氛围编码替代品，每次都选最低费用最快配送。

对机器来说，习惯性 app 忠诚度根本不存在。

这有点讽刺，因为这可能是整个传奇里 agent 给即将失业白领做的唯一好事。当他们最后成了外卖司机，至少收入的一半不会流向 Uber 和 DoorDash。当然，来自技术的这个恩惠没持续太久，因为自动驾驶汽车开始普及了。

一旦 agent 控制了交易，它们就开始找更大的优化空间。

价格匹配和聚合只能做这么多。反复给用户省钱的最大方式（尤其当 agent 开始互相交易时）是消除费用。在机器对机器商务里，2-3% 的银行卡交换费率成了明显目标。

Agent 开始找比银行卡更快更便宜的选项。多数选了通过 Solana 或以太坊 L2 用稳定币，结算几乎即时，交易成本以美分零头计。

万事达卡 2027 Q1：净收入同比+6%；购买量增长放缓到同比+3.4%，低于上季度+5.9%；管理层提到“agent 主导的价格优化”和“可支配类别压力” | 彭博社，2027 年 4 月 29 日

万事达 2027 Q1 财报是不归路标志。Agent 商务从产品故事变成管道故事。第二天 MA 跌 9%。Visa 也跌了，但分析师指出它在稳定币基础设施方面定位更强后，跌幅收窄了。

Agent 商务绕过交换费对专注银行卡的银行和单一业务发卡机构风险更大，它们收那 2-3% 费用的大头，还围绕商户补贴资助的奖励计划建了整个业务部门。

美国运通（AXP US）受创最重；白领劳动力减少摧毁客户基础，agent 绕过交换费摧毁收入模式，双重打击。Synchrony (SYF US)、Capital One (COF US）和 Discover (DFS US）接下来几周也都跌超 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

整个 2026 年，市场把 AI 负面影响当行业故事。软件和咨询被碾压，支付和其他收费站摇摇欲坠，但更广泛的经济似乎还好。劳动力市场虽然疲软，但没自由落体。共识观点是，创造性破坏是任何技术创新周期的一部分。局部会痛，但 AI 整体净正面影响会超过负面。

我们 2027 年 1 月宏观备忘录认为这是错的心智模型。美国经济是白领服务经济。白领占就业 50%，推动大约 75% 可支配消费支出。AI 正在吞噬的企业和工作不是美国经济边缘，它们就是美国经济。

“技术创新摧毁工作，然后创造更多工作”。这是当时最流行最有说服力的反驳。它流行且有说服力是因为两个世纪里一直对。就算我们想不出未来工作会是啥，它们肯定会来。

ATM 让分行运营成本更低，所以银行开更多分行，柜员就业接下来二十年还涨了。互联网颠覆旅行社、黄页、实体零售，但它创造全新行业取而代之，创造新工作。

但，每个新工作都需要人来做。

AI 现在是通用智能，在人类会重新部署到的任务上不断改进。失业程序员不能简单转向“AI 管理”，因为 AI 已经能做这个。

今天，AI agent 处理长达数周的研发任务。指数级增长碾压我们对可能性的认知，尽管每年沃顿教授们都试着把数据拟合到新 S 曲线上。

它们写几乎所有代码。表现最好的 agent 在几乎所有事上都比几乎所有人聪明得多。而且还在变便宜。

AI 确实创造了新工作。提示工程师。AI 安全研究员。基础设施技术员。人类还在循环里，在最高层协调或提供品味指导。但 AI 每创造一个新角色，就让几十个角色过时。新角色薪酬只是旧角色一小部分。

美国 JOLTS：职位空缺降到 550 万以下；失业人数与空缺比攀到约 1.7，2020 年 8 月以来最高 | 彭博社，2026 年 10 月

全年招聘率一直低迷，但 2026 年 10 月 JOLTS 数据提供了确凿证据。职位空缺降到 550 万以下，同比降 15%。

INDEED：软件、金融、咨询职位发布大幅下降，“生产率倡议”蔓延 | Indeed 招聘实验室，2026 年 11-12 月

白领职位空缺在崩，蓝领职位空缺保持相对稳定（建筑、医疗、技工）。流失的是那些写备忘录（我们不知怎么还在营业）、批预算、保持经济中间层润滑的工作。但两个群体实际工资增长一年大部分时间都是负的，还在持续降。

股市还是不太在乎 JOLTS，更关心 GE Vernova 所有涡轮机产能现在已经卖到 2040 年的消息，它在负面宏观新闻和正面 AI 基础设施头条间的拉锯战里横盘。

债券市场（总是比股市聪明，或至少不那么浪漫）开始给消费冲击定价了。10 年期收益率接下来四个月从 4.3% 降到 3.2%。尽管如此，总体失业率没爆炸，构成细微差别还是被一些人忽视了。

正常衰退里，原因最终会自我纠正。过度建设导致建筑放缓，导致利率降低，导致新建设。库存过剩导致去库存，导致补库存。周期性机制本身包含复苏种子。

这个周期的原因不是周期性的。

AI 变得更好更便宜。公司裁员，然后用省下的钱买更多 AI 能力，这让它们能裁更多人。失业工人消费减少。给消费者卖东西的公司卖得更少，变虚弱，往 AI 上投更多来保护利润率。AI 变得更好更便宜。

没有天然刹车的反馈循环。

直觉预期是，总需求下降会减缓 AI 建设。但没有，因为这不是超大规模企业式资本支出（CapEx）。这是运营支出（OpEx）替代。一家过去每年在员工上花 1 亿美元、AI 上花 500 万的公司，现在员工上花 7000 万，AI 上花 2000 万。AI 投资增加数倍，但它作为总运营成本减少发生的。每家公司 AI 预算在涨，整体支出在缩。

讽刺的是，就算它正在颠覆的经济开始恶化，AI 基础设施综合体还是表现良好。英伟达还在公布创纪录收入。台积电还以 95% 以上利用率运行。超大规模企业每季度还在数据中心资本支出上花 1500-2000 亿美元。像台湾和韩国这样纯粹凸向这趋势的经济体表现大幅优于其他。

印度相反。该国 IT 服务部门每年出口超 2000 亿美元，是印度经常账户盈余最大贡献者，也是给持续商品贸易逆差融资的抵消项。整个模式建立在一个价值主张上：印度开发者成本只是美国同行一小部分。但 AI 编码 agent 边际成本已经崩到基本就是电费。TCS、Infosys 和 Wipro 整个 2027 年看到合同取消加速。卢比四个月内对美元跌 18%，因为支撑印度外部账户的服务盈余蒸发了。到 2028 Q1，IMF 已经开始跟新德里“初步讨论”。

导致颠覆的引擎每季度都在变好，意味着颠覆每季度都在加速。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。我们在问，当消费者被机器取代时，消费信贷经济会怎样。

智能替代螺旋

2027 年是宏观经济故事不再微妙的一年。前十二个月分散但明显负面发展的传导机制变得显而易见。你不需要深入 BLS 数据。只需跟朋友吃顿饭。

失业白领没闲着。他们降级了。很多人去干薪酬更低的服务业和零工经济工作，这增加了这些部门劳动力供应，也压了那里的工资。

我们一个朋友 2025 年是 Salesforce 高级产品经理。有头衔、医保、401k，年薪 18 万美元。她第三轮裁员丢了工作。找了六个月后，她开始给 Uber 开车。收入降到 4.5 万。重点不在个人故事，在二阶数学。把这动态乘以每个主要都市区几十万工人。过度合格的劳动力涌入服务业和零工经济，压低了已经在挣扎的现有工人工资。特定行业颠覆转移成全经济范围工资压缩。

剩下的以人为中心工作池还有另一次修正在前面，就在我们写这篇时发生。随着自动配送和自动驾驶在吸收了第一波失业工人的零工经济里推进。

到 2027 年 2 月，很明显，还在职的专业人士消费得像他们可能是下一个。他们工作加倍努力（主要靠 AI 帮助）只为不被炒，晋升或加薪希望没了。储蓄率涨，支出疲软。

最危险的是滞后。高收入者用他们高于平均的储蓄维持正常表象两三季度。硬数据直到它在实体经济里已经是旧闻时才证实问题。然后出现了打破幻觉的数据。

美国首次申请失业救济人数激增到 48.7 万，2020 年 4 月以来最高；劳工部，2027 Q3

首次申请失业救济人数激增到 48.7 万，2020 年 4 月以来最高。ADP 和 Equifax 证实，绝大多数新申请来自白领专业人士。

标普 500 接下来一周跌 6%。负面宏观开始赢拉锯战。

正常衰退里，失业广泛分布。蓝领白领大致按各部门就业份额分担痛苦。消费冲击也广泛分布，很快出现在数据里，因为低收入工人边际消费倾向更高。

这个周期里，失业集中在收入分布上层十分位。它们在总就业占比相对小，但推动消费支出极不成比例份额。收入最高 10% 占美国所有消费支出 50% 以上。最高 20% 占约 65%。这些人买房子、车、度假、餐厅、私校学费、家装。他们是整个可支配消费经济需求基础。

当这些工人失业，或降薪 50% 转向可用角色时，相对失业人数，消费冲击巨大。白领就业降 2% 转化成约 3-4% 可支配消费支出冲击。跟蓝领失业不同，后者往往立即打击（你从工厂被炒，下周就停止消费），白领失业有滞后但更深影响，因为这些工人有储蓄缓冲，让他们能维持几个月消费，然后行为转变才开始。

到 2027 Q2，经济陷入衰退。全国经济研究局（NBER）要几个月后才会正式确定开始日期（他们从来不立即确定），但数据明确——我们已经连续两季度实际 GDP 负增长。但这还不是“金融危机”……还没有。

相关押注的菊花链

私募信贷从 2015 年不到 1 万亿美元涨到 2026 年超 2.5 万亿。相当一部分资本被投到软件和技术交易里，很多是 SaaS 公司杠杆收购，估值假设收入永远保持两位数中段增长。

这些假设在第一个 agent 编码演示和 2026 Q1 软件崩盘之间某个地方死了，但估值标记似乎没意识到它们已经死了。

当很多上市 SaaS 公司以 5-8 倍 EBITDA 交易时，私募股权支持的软件公司在资产负债表上估值标记还反映基于不再存在收入倍数的收购估值。管理者逐渐降估值标记，100 美分、92、85，而公开市场可比公司说的是 50。

穆迪下调 14 家发行人 180 亿美元私募股权支持软件债务，理由是“AI 驱动竞争颠覆带来结构性收入逆风”；2015 年能源以来最大单一行业行动 | 穆迪投资者服务，2027 年 4 月

每个人都记得降级后发生了啥。行业老手已经看过 2015 年能源降级后剧本。

软件支持贷款 2027 Q3 开始违约。信息服务和咨询私募股权投资组合公司紧随其后。几个数十亿美元知名 SaaS 公司杠杆收购进入重组。

Zendesk 是确凿证据。

ZENDESK 违反债务契约，因 AI 驱动客户服务自动化侵蚀 ARR；50 亿美元直接贷款工具标到 58 美分；有史以来最大私募信贷软件违约 | 金融时报，2027 年 9 月

2022 年，Hellman & Friedman 和 Permira 以 102 亿美元把 Zendesk 私有化。债务包是 50 亿直接贷款，当时史上最大 ARR 支持工具，贝莱德牵头，阿波罗、Blue Owl 和 HPS 都在贷款集团里。贷款明确围绕 Zendesk 年度经常性收入会保持经常性假设构建。在约 25 倍 EBITDA 情况下，杠杆只有这种情况才有意义。

到 2027 年年中，没了。

AI agent 自主处理客户服务快一年了。Zendesk 定义的类别（票务、路由、管理人工支持交互）已经被无需生成票据就能解决问题的系统取代。贷款依据的年度经常性收入不再经常性，只是还没离开的收入。

史上最大 ARR 支持贷款成了史上最大私募信贷软件违约。每个信贷部门同时问了同一问题：还有谁有伪装成周期性逆风的结构性逆风？

但共识至少最初是对的：这本该能幸存。

私募信贷不是 2008 年银行业。整个架构明确设计来避免强制出售。这些是封闭式工具，资本锁定。有限合伙人承诺七到十年。没储户能挤兑，没回购额度能撤。管理者能持有受损资产，随时间解决它们，等回收。痛，但能管理。系统该是弯曲不是断裂。

贝莱德、KKR 和阿波罗高管引用 7-13% 软件敞口。可控。每份卖方报告和 fintwit 信贷账户都说一样的话：私募信贷有永久资本。它们能吸收否则会炸掉杠杆银行的损失。

永久资本。这短语出现在每个旨在安抚的财报电话和投资者信里。成了句咒语。像多数咒语，没人注意细节。这是它实际意味着的……

过去十年，大型另类资产管理公司收购人寿保险公司，把它们变成融资工具。阿波罗买了 Athene。Brookfield 买了 American Equity。KKR 拿了 Global Atlantic。逻辑很优雅：年金存款提供稳定长期负债基础。管理者把这些存款投到他们发起的私募信贷里，拿两次报酬，保险方面赚利差，资产管理方面赚管理费。一个在一个条件下运作得很好的费上费永动机。

私募信贷必须是优质资产。

损失冲击了为持有非流动性资产应对长期义务建立的资产负债表。本该让系统有韧性的“永久资本”不是啥抽象的耐心机构资金池和承担复杂风险的成熟投资者。是美国家庭储蓄，“主街”，结构化成年金投到现在正违约的同样私募股权支持软件和技术票据里。不能挤兑的锁定资本是人寿保险投保人的钱，那里规则有点不同。

跟银行系统比，保险监管机构一直温顺——甚至自满——但这是警钟。已经对人寿保险公司私募信贷集中度不安，他们开始降级这些资产基于风险的资本待遇。这逼保险公司要么筹资本要么卖资产，在市场已经冻结情况下，这俩都不可能以有吸引力条件完成。

纽约、爱荷华州监管机构收紧人寿保险公司持有某些私人评级信贷的资本待遇；预计 NAIC 指导会增加 RBC 因子并触发额外 SVO 审查 | 路透社，2027 年 11 月

当穆迪把 Athene 财务实力评级置于负面展望时，阿波罗股票两个交易日跌 22%。Brookfield、KKR 和其他公司紧随其后。

从那开始只会更复杂。这些公司不只创建了保险公司永动机，还建了个精心设计的离岸架构，旨在通过监管套利最大化回报。美国保险公司签年金，然后把风险分给它也拥有的附属百慕大或开曼再保险公司——设这些是为利用更灵活监管，允许对相同资产持更少资本。该附属通过离岸 SPV 筹外部资本，新的交易对手层，他们跟保险公司一起投到同一母公司资产管理部门发起的私募信贷里。

评级机构，有些本身就是私募股权拥有，不是透明度典范（几乎没人惊讶）。不同公司连不同资产负债表的蜘蛛网在不透明性上令人震惊。当基础贷款违约时，谁实际承担损失这问题实时里真没法回答。

2027 年 11 月崩盘标志认知从潜在普通周期性回撤转变成更不舒服的东西。 “对白领生产率增长的一长串相关押注”是美联储主席凯文·沃什在美联储 11 月紧急会议上说的。

看，从来不是损失本身导致危机。是认识到它们。还有另一个更大、更重要得多的金融领域，我们已经开始怕那种认识。

抵押贷款问题

旧金山 Zillow 房价指数同比降 11%，西雅图降 9%，奥斯汀降 8%；房利美标记“科技/金融就业>40% 邮编的早期拖欠率升高” | Zillow / 房利美，2028 年 6 月

本月，旧金山 Zillow 房价指数同比降 11%，西雅图降 9%，奥斯汀降 8%。这不是唯一令人担忧的头条。上月，房利美标记了来自巨额贷款密集邮编的更高早期拖欠率——这些地区住着 780+信用评分借款人，通常“防弹”。

美国住宅抵押贷款市场约 13 万亿美元。抵押贷款承销建立在一个基本假设上：借款人会在贷款期限内以大致当前收入水平保持就业。对多数抵押贷款来说，是三十年。

白领就业危机以收入预期持续转变威胁了这假设。我们现在得问个短短 3 年前似乎荒谬的问题——优质抵押贷款是优质资产吗？

美国历史上每次抵押贷款危机都由三件事之一驱动：投机过度（贷给买不起房的人，如 2008），利率冲击（利率涨让可调利率抵押贷款负担不起，如 1980 年代初），或局部经济冲击（单一行业在单一地区崩，如 1980 年代德州石油或 2009 年密歇根汽车）。

这些都不适用这里。有问题的借款人不是次级。他们是 780 FICO 评分。付了 20% 首付。有干净信用历史、稳定就业记录和发放时验证记录的收入。他们是金融系统每个风险模型都视为信用质量基石的借款人。

2008 年，贷款第一天起就坏。2028 年，贷款第一天起是好的。只是世界在贷款发放后……变了。人们借了个他们不再能相信的未来。

2027 年，我们标记了隐形压力早期迹象：房屋净值信贷额度（HELOC）提取、401(k）提款和信用卡债务飙升，而抵押贷款支付保持正常。随着失业、招聘冻结和奖金削减，这些优质家庭看到债务收入比翻倍。

他们还能付抵押贷款，但只能通过停所有可支配支出、耗尽储蓄和推迟任何房屋维护或改进。他们技术上还按时付抵押贷款，但离困境只有一次冲击，而 AI 能力轨迹表明冲击快来了。然后我们看到旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀拖欠率开始飙，就算全国平均保持在历史正常范围。

我们现在处于最急性阶段。当边际买家健康时，房价跌可控。这里，边际买家在应对同样收入损害。

虽然担忧在积累，但我们还没陷入全面抵押贷款危机。拖欠率涨了，但还远低于 2008 水平。真正威胁是轨迹。

智能替代螺旋现在有两个金融加速器推动实体经济下滑。

劳动力替代、抵押贷款担忧、私募市场动荡。每个都强化另一个。传统政策工具包（降息、量化宽松）能解决金融引擎，但解决不了实体经济引擎，因为实体经济引擎不是紧缩金融条件驱动的。是 AI 让人类智能变得不那么稀缺不那么值钱驱动的。你可以把利率降到零，买市场上每个 MBS 和所有违约软件杠杆收购债务……这改变不了一个 Claude agent 能以每月 200 美元完成年薪 18 万产品经理工作这事实。

如果这些担忧成真，抵押贷款市场会在今年下半年崩。那种情况下，我们预计股市当前回撤最终会跟全球金融危机相当（峰到谷 57%）。这会让标普 500 降到约 3500 点——2022 年 11 月 ChatGPT 时刻前一个月以来没见过的水平。

清楚的是，支撑 13 万亿美元住宅抵押贷款的收入假设受到结构性损害。不清楚的是，政策能否在抵押贷款市场完全处理这意味着啥之前干预。我们抱希望，但不能否认没理由抱希望的原因。

与时间的战斗

第一个负反馈循环在实体经济里：AI 能力提升，工资单缩，支出疲软，利润率紧，公司买更多能力，能力提升。然后变成金融的：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。这俩都因政府反应不足加剧，坦白说，政府似乎很困惑。

系统不是为这种危机设计的。联邦政府收入基础本质上是对人类时间征税。人们工作，公司付钱给他们，政府抽成。个人所得税和工资税是正常年份收入支柱。

到今年 Q1，联邦收入比国会预算办公室（CBO）基线预测低 12%。工资税收入降是因为以先前薪酬水平就业的人少了。所得税收入降是因为赚的收入结构上更低。生产率飙，但收益流向资本和算力，不是劳动力。

劳动力在 GDP 份额从 1974 年 64% 降到 2024 年 56%，这是全球化、自动化和工人议价能力稳步侵蚀驱动的四十年磨削。自 AI 开始指数级改进以来四年里，这比例已降到 46%。有记录以来最急剧下降。

产出还在。但它不再在返回公司途中通过家庭路由，意味着也不再通过国税局路由。循环流动在断，政府被期望介入修复。

跟每次衰退一样，支出在收入降时涨。这次不同在于，支出压力不是周期性的。自动稳定器是为暂时性失业建的，不是结构性替代。系统在支付假设工人会被重新吸收的福利。很多人不会，至少不会以接近先前工资水平。新冠期间，政府自由接受 15% 赤字，但人们理解这是暂时的。今天需要政府支持的人不是被他们会从中恢复的大流行打击。他们被持续改进的技术取代。

政府需要在从家庭征更少税时给家庭转更多钱。

美国不会违约。它印它花的货币，它用来还借款人的同样货币。但这压力在别处显现。市政债券年初至今表现显示令人担忧的分散迹象。没所得税的州还好，但靠所得税州发的一般义务市政债券（多数蓝州）开始给一些违约风险定价。政客很快注意到了，关于谁得救助的辩论已沿党派线展开。

值得称赞的是，政府早期就认识到危机结构性性质，开始接受两党提案，他们叫“过渡经济法案”：通过赤字支出和拟议 AI 推理算力税结合给失业工人提供直接转移支付的框架。

桌上最激进提案走得更远。“共享 AI 繁荣法案”会建立对智能基础设施本身回报的公共索赔，介于主权财富基金和 AI 生成产出特许权使用费之间，股息给家庭转移支付提供资金。私营部门游说者用关于滑坡的警告充斥媒体。

讨论背后政治一直严峻可预测，因哗众取宠和边缘政策加剧。右派叫转移支付和再分配马克思主义，警告对算力征税会把领先地位拱手让中国。左派警告在现有企业帮助下起草的税会变成另一种名义的监管俘获。财政鹰派指不可持续赤字。鸽派指全球金融危机后过早紧缩作警示故事。今年总统大选前夕，分歧只会放大。

政客争吵时，社会结构瓦解速度快于立法进程。

占领硅谷运动一直是更广泛不满象征。上月，示威者封锁 Anthropic 和 OpenAI 旧金山办公室入口整整三周。他们人数在涨，示威吸引的媒体报道超过引发它们的失业数据。

很难想象公众会比全球金融危机后对银行家更恨谁，但 AI 实验室在努力。而且，从大众角度看，有充分理由。他们创始人和早期投资者以让镀金时代看起来温和的速度积累财富。生产率繁荣收益几乎完全归算力所有者和在其上跑的实验室股东，这把美国不平等放大到前所未有水平。

每方都有自己反派，但真正反派是时间。

AI 能力演变速度快于机构适应速度。政策响应以意识形态速度前进，不是现实速度。如果政府不尽快就问题是啥达成一致，反馈循环会给他们写下一章。

智能溢价的展开

整个现代经济史上，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。技术改进得够慢，人类能适应。智能，分析、决策、创造、说服和协调能力，是没法大规模复制的东西。