一份来自 Citrini Research 的《2028年全球智能危机》报告，曾引发全球对人工智能的广泛恐慌，甚至导致美股暴跌。它的核心逻辑在于描绘了一个自我强化的恶性循环：AI裁员 帮助企业省下成本，企业用这些钱购买更多的AI能力，进而继续裁员。最终，失去工作和收入的人类停止消费，经济链条上只剩下生产者而没有了消费者，整个系统便会走向崩溃。毕竟，AI本身并不需要消费。
我们来梳理一下原文的几个核心观点：
幽灵GDP：虚假的繁荣
报告提出了一个名为“幽灵GDP”的概念。当一小群GPU集群的产值就能匹敌一万名白领时，财富和产出被少数算力所有者占有，却并未流入实体经济的消费循环。这场危机的核心问题可以归结为：AI在消费上花了多少钱？答案是零。
负反馈螺旋：没有刹车的死亡循环
与传统经济危机不同，报告描绘了一个“没有刹车”的负反馈螺旋：
- AI能力提升 → 企业降本裁员（利润率扩张，股价上涨）。起初，市场将此视为利好消息。
- 白领失业/降薪 → 全社会消费能力萎缩。占美国GDP约70%的消费引擎开始熄火。
- 消费疲软 → 企业营收压力加大 → 企业更依赖AI降本（进一步裁员）。这就形成了一个自我强化的闭环。
商业模式瓦解：当“摩擦”消失
报告详细推演了AI如何系统性摧毁传统商业模式。许多商业模式盈利的基础在于利用人类的惰性和麻烦规避心理。但推演认为，到2027年，AI智能体将成为默认选项，直接消灭了这道基于人性的商业护城河。从自动比价、取消订阅续费，到寻找最优解决方案，AI都能代劳。那些依赖信息差和用户惰性的行业，如旅游预订、保险、外卖平台、中介等，将被逐一击穿。
金融系统：被击穿的最后防线
实体经济的崩塌最终将传导至金融系统，引发系统性风险。当大量押注于SaaS软件公司的私募信贷暴雷，当曾经信用良好的借款人因AI替代而失业，金融系统的根基将被彻底破坏。
哦，对了，这份报告描述的是 2028年6月 将发生的情景。正因为这个情景太过真实，恐怕每个AI从业者和企业家心底都曾闪过类似的担忧，报告只是将大家惧怕的未来详细描绘了出来，瞬间引爆了全网。
有句话说得好，能被提前预知的灾难通常不会造成大灾难。总有一些先知者会为我们趟平前路。在我们所处的环境中，生存起码不是问题。
在我看来，这并非纯粹的技术问题，而是一个分配方式的问题。生产力发生剧烈变革后，生产关系该如何定义？纵观历史，这正是最容易导致剧烈社会变革的时刻。说白了，技术发展后，如果普通大众能获得的份额大幅减少，就可能引发剧烈对抗。而资本方在各种压力下，最终往往会让渡部分利润，从而形成新的平衡与生产关系。
未来已来，积极拥抱吧！只能说，即便不能成为推动变革的力量，也尽量不要成为变革的代价。
悲观者或许永远正确，但乐观者永远前行。与君共勉。
以下是原文的核心内容摘要与推演：
一份来自2028年的备忘录：如果AI赢了，我们会输掉什么？
前言
如果我们对AI的乐观判断一直是对的……而这恰恰是最大的利空呢？以下内容是一个情景推演，而非精准预测。其唯一目的是对一个被严重低估的风险场景进行建模。
希望读完之后，你能对AI让经济变得越来越“诡异”的过程中，潜在的极端风险有更充分的准备。
以下是虚构的 CitriniResearch 在2028年6月发布的宏观备忘录，详述了“全球智能危机”的演进与后果。
宏观备忘录：AI泛滥的代价
今早披露的失业率为10.2%，高于预期。市场当日下跌2%，标普500指数从2026年10月的高点累计下跌已达38%。
交易员们已经麻木了。仅仅两年前，整个经济体从“可控”状态，滑落至一个面目全非的境地。本备忘录试图复盘这一序列事件——一场对危机前经济体的解剖。
当时的亢奋是真实的。 2026年10月，股市屡创新高。年初，第一波由AI替代引发的裁员开始了，效果立竿见影：利润率扩张，盈利超预期，股价上涨。创纪录的企业利润被源源不断地投入AI算力。
表面数字依然靓丽。名义GDP连续多季度录得中高个位数增长。生产率爆炸式提升，达到1950年代以来的最高水平——驱动力是不需要睡觉、不会请病假、也不需要医保的AI智能体。
算力拥有者的财富随之暴涨。与此同时，实际工资增速塌陷。尽管政府吹嘘“创纪录的生产率”，白领们却接连丢掉工作。当消费经济出现裂缝，经济评论员们创造了一个新词：“幽灵GDP”——出现在国民账户里，却从未真正流通于实体经济的产出。
其实早就应该看明白：北达科他州的一个GPU集群，创造出曼哈顿中城一万名白领此前产生的全部产出，这与其说是经济福音，不如说是经济瘟疫。货币流通速度趋于零。如果我们早点问一个问题，或许能更早发现问题：机器在可自由支配商品上花了多少钱？（答案：零。）
AI能力提升→企业减员→被替代的工人削减支出→利润压力迫使企业加大AI投入→AI能力再次提升……
这是一个没有天然刹车的负反馈循环，即“人类智能替代螺旋”。白领们的收入能力遭到结构性损害，而这正是13万亿美元抵押贷款市场的基石——迫使承保商重新审视：优质抵押贷款还算优质资产吗？
私募市场里塞满了基于“年度循环营收(ARR)会永远增长”假设的软件交易。2027年中因AI颠覆引发的第一波违约，戳破了这个假设。威胁随后蔓延至所有依赖“中间层”变现的商业模式。那些靠剥削人类“摩擦”而建立的公司，成片倒塌。
整个金融体系，原来是一条押注于白领生产率增长的关联赌注长链。
起点：软件业的“反身性”崩溃
2025年底，AI编程工具能力出现断层式跃升。一个有能力的开发者搭配先进的编程AI，几周内就能复刻一款中端SaaS产品的核心功能。
采购团队开始重新评估价值。一位《财富》500强的采购经理分享，他们利用自研AI工具的威胁，最终让一家供应商以打折30%的价格续约。“这已经算好结果了，”他说。
起初，投资者认为只有“长尾”SaaS公司会受冲击，而核心的“记录系统”级软件是安全的。直到ServiceNow在2026年第三季度的财报发布。
ServiceNow新增净年度合同价值增速从23%骤降至14%；宣布裁员15%及“结构性效率计划”；股价跌18%。
逻辑变得清晰：ServiceNow靠卖用户席位赚钱。当《财富》500强客户因AI而砍掉15%的员工，就自动注销了15%的软件授权。那些在客户端推动利润率扩张的AI驱动裁员，正在机械地摧毁软件供应商自己的营收基础。
这家卖工作流自动化的公司，正在被更好的工作流自动化所颠覆，而它的应对方式是裁员，把省下的钱投入那个正在颠覆它的技术之中。 它还能怎么办？坐在那里等死吗？
历史上，老牌企业往往抵制新技术，被新进者慢慢取代。但2026年发生的不同：受AI威胁最深的公司，反而成了AI最激进的采用者。 每家公司的个体理性（裁员降本、投资AI），汇聚成了集体灾难。每一块从工资里省下的钱，都流入AI能力，而更强的AI能力，又使下一轮裁员成为可能。
当摩擦归零：消费中间层的崩塌
2027年初，大语言模型的使用已成为默认选项。智能体在后台按照用户偏好7×24小时持续运行，商业活动变成了一个不间断的优化过程。
下一个链条，已经开始断裂：中间层。
过去几十年，数万亿美元的企业价值建立在人类的种种“摩擦”之上：缺乏耐心、品牌惯性、为了省事接受糟糕的价格。
- 智能体消除摩擦： 自动取消闲置订阅、谈判试用期后涨价、进行全网比价。
- 旅游预订平台是最早的受害者，智能体能更快、更便宜地拼出整套行程。
- 保险续约依赖投保人的惯性，而自动比价的智能体瓦解了其中15-20%的保费。
- 房地产经纪的信息不对称被配备数据库的AI智能体瞬间复制，主要城市的买方佣金被压缩至1%以下。
我们高估了“人际关系”的价值。事实证明，人们口中的“关系”，很多不过是一张挂着友善面孔的摩擦而已。
DoorDash成了最典型的例子。 AI编程工具降低了搭建外卖App的门槛，催生出大量新竞争者。同时，智能体没有“App忠诚度”，每次点餐都会自动比较数十个平台，选择最快最便宜的那个。市场一夜碎片化，利润率压缩至近乎为零。
一旦智能体控制了交易，它们就开始寻找更根本的省钱方式。在机器对机器的交易中，2-3%的信用卡手续费成了明显目标。智能体开始转向通过 Solana 或以太坊 L2 使用稳定币结算，交易成本以分厘计。
万事达卡2027年第一季度财报成为一个转折点，智能体商务从产品故事变成了基础设施故事。美国运通等发卡机构受到双重打击：白领裁员摧毁其客群，智能体绕开刷卡费摧毁其收入模式。它们的护城河，是摩擦堆砌而成的。而摩擦，正在归零。
从行业风险到系统性风险
整个2026年，市场都把AI的冲击当成行业故事。主流观点认为，创造性破坏是技术周期的一部分，AI的正面效益会压过负面。
但美国经济是一个以白领服务业为主体的经济体。白领工人占就业总量的50%，驱动了约75%的可自由支配消费支出。AI正在啃噬的，并非美国经济的边缘地带——它们就是美国经济本身。
“技术创新消灭工作，但随后会创造更多。”这个在过去两个世纪一直成立的理论，遇到了挑战。ATM机催生了更多银行网点，互联网创造了全新行业。然而，每一个新的工作岗位，都需要一个人类去完成。 AI是一种通用智能，并且在恰恰是人类会做的那些任务上持续进步。
今天，AI智能体可以处理长达数周的研发任务，且越来越便宜。AI确实创造了新岗位，如提示词工程师、AI安全研究员，但每创造一个高技能新岗位，就让数十个旧岗位变得多余，且新岗位的薪资往往是旧岗位的零头。
招聘数据证实了趋势。职位空缺下滑，且流失集中在写备忘录、审批预算等“润滑经济中间层”的白领岗位。
在正常的经济衰退中，导因会自我修正（如过度建设导致建设放缓，进而触发降息和复苏）。但这一轮的根因不是周期性的。
AI 越来越好，越来越便宜。公司裁员，把省下的钱买更多 AI 能力，AI 能力让他们可以裁更多人。被替代的工人减少支出。公司卖得更少，于是投入更多 AI 来保住利润率。
这是一个没有天然刹车的负反馈循环。讽刺的是，即便被AI破坏的经济体开始恶化，AI基础设施（如英伟达、台积电）的表现依然强劲，因为AI投入对公司而言是运营成本替代，而非资本开支。
全球影响显现。印度的IT服务出口模式（低成本人力）被边际成本近乎电费的AI编程智能体颠覆，导致卢比大幅贬值。
智能替代螺旋与金融传导
被替代的白领没有坐等，他们降档进入薪资更低的服务业和零工经济，这压低了整个低技能劳动力市场的工资。
仍在职的专业人士开始按照“自己可能是下一个”的假设来消费，储蓄率上升，消费走软。最危险的是滞后效应。高收入群体利用储蓄维持了几个季度的消费，直到硬数据确认问题。
失业集中在收入分配的顶层。美国收入最高的10%贡献了超过50%的全部消费支出。白领失业2%，可能对应可自由支配消费下降3-4%。由于有储蓄缓冲，其冲击有滞后但更深。
关联赌注的多米诺骨牌：私募信贷与保险
规模超过2.5万亿美元的私募信贷市场，其中大量资金投向了基于“营收永续增长”假设的软件公司杠杆收购。随着SaaS公司公开市场估值崩塌，这些私募资产的账面估值逐渐失真。
当AI颠覆导致第一波软件公司违约时，问题爆发。最大的违约案例之一是客户服务软件公司Zendesk，其业务模式被能直接解决问题的AI智能体取代，赖以融资的“年度循环营收(ARR)”不再循环。
起初，市场认为可控，因为私募信贷是“永久资本”，没有挤兑风险。但细节被忽视了：这些“永久资本”的很大一部分，来自大型资管公司（如Apollo、KKR）收购的人寿保险公司所吸纳的年金存款。这些是美国家庭的储蓄。
当底层贷款违约，监管机构开始收紧对寿险公司持有私募信贷的资本要求，迫使它们要么增资，要么出售资产。而复杂的离岸再保险架构使得风险传递路径极不透明。
2027年11月的市场崩盘，标志着认知从“周期性下行”转向“关联赌注长链”的系统性风险。
抵押贷款之问：优质贷款还是优质资产吗？
美国13万亿美元的住宅抵押贷款市场，承保的根本假设是：借款人将在贷款期内保持收入稳定。白领就业危机，直接威胁了这一假设。
历史上抵押贷款危机源于：次级借贷、利率冲击或局部经济冲击。但这一次，借款人是信用评分780、支付了20%首付的优质客户。贷款在第一天是好的，是世界在贷款签发之后变了。
隐性压力早有迹象：房贷还款看似正常，但借款人在大量动用HELOC（房屋净值信贷额度）、401k退休金和信用卡来维持，债务收入比飙升。随后，旧金山、西雅图、奥斯汀等科技/金融中心城市的违约率开始攀升。
真正的威胁在于，当房价开始下跌时，潜在的边际买家（其他白领）也正面临着同样的收入损害。
智能替代螺旋，现在拥有了劳动力替代、抵押贷款隐忧、私募市场动荡三个相互强化的金融助燃剂。而传统货币政策（降息、量化宽松）能缓解金融条件，却无法解决实体经济引擎的核心问题：AI正在让人类智能变得不再稀缺、不再值钱。
与时间的博弈：政策困境
负反馈循环在实体经济和金融系统间运行，并因政策应对的明显不足而雪上加霜。
联邦政府的财政收入基础（个人所得税、工资税）本质上是对人类时间征税。当就业减少、薪资下降，税收自然减少。与此同时，支出压力因结构性失业（而非周期性失业）而激增。自动稳定器是为会恢复的临时失业设计的，而非为被技术永久替代的工人设计。
政府需要在税收减少时，向家庭转移更多钱。围绕如何应对的政治讨论迅速按党派路线分裂，陷入了关于再分配、征税和监管的僵局。
社会矛盾激化，“占领硅谷”等运动出现，公众对AI实验室的财富积累速度感到愤怒。真正的反派是时间：AI能力的演进速度，快过任何机构（政府、企业、社会）能够适应的速度。
人类智能溢价的消解
现代经济史的全部，都建立在“人类智能是稀缺生产要素”的假设之上。我们的整个制度体系——劳动力市场、抵押贷款市场、税法——都是为此设计的。
现在我们正在经历的，是这种溢价的消解。机器智能正成为人类智能广泛且廉价的替代品。为稀缺人类智慧优化的金融体系，正在痛苦地重新定价。
但重定价不等于崩塌。经济可以找到新的均衡。抵达那里，是少数几件仍然只有人类能做的事之一。我们需要把它做对。
报告在最后提醒读者：你是在2026年初读到这篇文章。负反馈循环尚未开始，我们仍有时间评估投资组合中的风险假设，并作为一个社会去主动思考应对之策。那只预警的“金丝雀”，还活着。
以上就是这份引发全球思考的报告核心内容。技术的进步无人能挡，但其社会经济的连锁反应值得我们所有人提前关注与探讨。关于科技趋势的更多杂谈与思考，欢迎来 云栈社区 的开发者广场交流。
发表于 15 小时前
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