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《2028全球智能危機(jī)》:一篇雄文引發(fā)股市恐慌背后的十個邏輯

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一篇雄文(熊文?),把市場砸出了一個坑。

昨天,2026年2月23日,周一,美股開盤。

(你看,咱們這春節(jié)不開盤也有好處)

道瓊斯跌了800多點,收在了日內(nèi)最低點,全市場只有27%的股票收漲。

而觸發(fā)這場拋售的,是一篇Substack上的一篇名為《2028全球智能危機(jī)》文章。


作者自己寫了三遍:這只是思想實驗,但市場不管這些,崩了!

DoorDash跌了7%,MongoDB跌了6%,ServiceNow和Salesforce各跌4%。

金融行業(yè)的跌幅更狠,美國運通、KKR、黑石都跌超8%,阿波羅全球、Capital One也跌了至少3%。

當(dāng)天,科技軟件ETF(IGV)創(chuàng)下了52周新低,當(dāng)日下跌5%,年初至今已經(jīng)跌了近30%,把ChatGPT發(fā)布以來的漲幅都跌沒了。

更戲劇化的是IBM,跌近12%。(當(dāng)然,客觀地說,這大概率和Anthropic旗下產(chǎn)品會支持COBOL維護(hù)有關(guān))

這件事值得我專門發(fā)一篇文章的點在于——這TM完全一篇想象出來的未來推演。

這說明市場早已繃緊了一根弦,而Citrini這篇文章,成了那個出口。

很顯然,文章沒有瞎扯,對未來推演的邏輯是讓人信服的(至少說服了市場),這就值得我們一塊來仔細(xì)盤一盤。

我知道,你一定想立馬去看原文。

別急,老外的文章通常都比較長,說實話多少有點啰嗦,直接翻譯閱讀體驗其實很一般,讀起來費勁。

在公眾號“
衛(wèi)夕指北
2028
”獲取原文地址。)

所以,看原文之前,可以和我一起先看一看文章里核心的十個邏輯,保證通俗易懂,且信息密度比原文高。

文章其實就講了一個核心問題——如果AI真的贏了,哪些東西會跟著輸?shù)簦?/strong>

第一條邏輯,是整篇文章最反直覺的地方,也是它的題眼——

看多AI可能本身就是熊市信號。

這很奇怪,AI生產(chǎn)力提升、企業(yè)利潤擴(kuò)張、股價上漲,這TM當(dāng)然是好事??!

但作者問了一個的問題:北達(dá)科他州一個GPU機(jī)柜,能完成曼哈頓中城一萬名白領(lǐng)的工作,這對經(jīng)濟(jì)到底是好事還是壞事?

生產(chǎn)出來了,然后呢?誰來花這些錢?

GDP是衡量產(chǎn)出的,但產(chǎn)出必須流通,才能變成消費,才能變成下一輪的收入和再生產(chǎn)。

如果產(chǎn)出繞過了人,直接從機(jī)器流向資本家的賬戶,那這個GDP數(shù)字好看是好看,但和普通人無關(guān)。

作者給這個現(xiàn)象起了個名字,叫幽靈GDP(Ghost GDP)——統(tǒng)計數(shù)據(jù)里有,但普通人感知不到。

這才是問題所在。

第二條邏輯,是關(guān)于那個負(fù)反饋飛輪。

說的其實是一個很樸素的鏈條——

AI能力提升,企業(yè)裁員,省下的錢買更多AI工具,AI能力再提升,企業(yè)再裁員……

這個循環(huán)里,沒有剎車。

以前的經(jīng)濟(jì)周期有自我修正機(jī)制——工廠生產(chǎn)多了賣不出去,就會減產(chǎn),減產(chǎn)帶來供給就少了,供給少了價格就會回升,價格回升又刺激新一輪投資。

這就是之前衰退之后會復(fù)蘇的樸素邏輯。

但這一次不同,裁員是因為技術(shù)進(jìn)步得太快而讓人變貴了。

技術(shù)還在進(jìn)步,裁員的理由只會越來越充分,而不會自動消失。

以前我們說:熊市不言底,這一次的問題更麻煩——底在哪里,取決于AI進(jìn)化到哪里。

而AI的進(jìn)化,目前看沒有明確的天花板。

第三條邏輯,說起來有點奇怪——被AI威脅最深的公司,成了AI最激進(jìn)的采購方。

ServiceNow這家公司,是文章里的典型案例。

它賣的是企業(yè)工作流自動化軟件。

AI來了,它的客戶開始大裁員,裁員就意味著不再買軟件了,收入下滑,與此同時,有新的競爭者用AI寫出了功能相近的產(chǎn)品,分走了它的市場。

然后ServiceNow怎么做的?

它裁掉了15%的員工,把省出來的錢投進(jìn)了AI工具。

它別無選擇,成了AI最激進(jìn)的用戶之一。

這和以前我們常說的柯達(dá)、諾基亞的故事完全不同。

以前說的是傳統(tǒng)企業(yè)抵抗新技術(shù),被靈活的新進(jìn)者顛覆。

這一次,傳統(tǒng)企業(yè)是最快擁抱AI的那一批,因為它們是被最快威脅的那一批。

而問題在于,它們正是雇人最多的一類企業(yè),它們跑得越快,裁員的速度就越快。

第四條邏輯,叫AI不怕麻煩。

什么意思?

人會懶,人有習(xí)慣,人嫌麻煩,人會健忘。

這些弱點,被無數(shù)商業(yè)模式精心設(shè)計成了護(hù)城河。

訂閱制、自動續(xù)費、捆綁套餐、默認(rèn)選項——每一個設(shè)計背后,都有用戶怕麻煩的隱含假設(shè)。

AI把這個假設(shè)干掉了。

AI可不怕麻煩,它會幫你對比五個平臺的價格,逐條檢查你每個月的訂閱是否在用,發(fā)現(xiàn)保險公司的自動續(xù)費漲了價就立刻重新比價。

這些事,人不是不想做,是嫌麻煩不去做。

文章里用DoorDash(美國的美圖外賣)舉了一個絕妙的例子。

DoorDash的護(hù)城河,本質(zhì)是——你餓了,你懶,這個app在你手機(jī)首頁。

但AI助手沒有手機(jī)首頁,它會同時檢查DoorDash、Uber Eats、餐廳自己的網(wǎng)站和二十個新平臺,選最便宜最快的那個。

以前的護(hù)城河,崩了。

第五條邏輯,是整篇文章最簡單也最被人忽視的一個:

機(jī)器不花錢。

這話說起來像廢話,但想清楚了,是各很嚴(yán)肅的問題。

美國的消費在GDP里占70%。

這70%幾乎全部來自人。人有收入,人才花錢。機(jī)器創(chuàng)造了產(chǎn)出,但機(jī)器不在餐廳吃飯,不買房,不去度假,不送孩子上私立學(xué)校。

文章里有一句話,我覺得是全篇最值得被劃線的:


"我們只需要想一想,機(jī)器在可選消費品上花多少錢,就能看清楚這件事。(答案是:0)"

GDP增長,但消費的主體在縮水。

消費的主體縮水,意味著大量以人類消費為基礎(chǔ)的商業(yè)模式,大概率都會塌。

從會花錢的人類,流向不花錢的機(jī)器,這是一個殘酷的流動。

第六條邏輯,是關(guān)于白領(lǐng)失業(yè)的消費乘數(shù)效應(yīng)。

這一條相對技術(shù)一些,但道理并不難懂。

以往我們說失業(yè)影響消費,大家想象的是藍(lán)領(lǐng)工人失業(yè),他們下周就不消費了,數(shù)據(jù)很快反映出來。

但這一次的失業(yè)主要發(fā)生在白領(lǐng)。

白領(lǐng)有積蓄,失業(yè)之后,他們可以靠存款維持一兩年的正常消費。

于是數(shù)據(jù)上看不出來,經(jīng)濟(jì)學(xué)家說還好還好,但真實的衰退已經(jīng)在發(fā)生。

等到數(shù)據(jù)終于崩了,滯后了幾個季度,局面已經(jīng)很難收拾。

還有另一個放大效應(yīng):美國消費最強(qiáng)的前10%的人,貢獻(xiàn)了50%以上的消費支出。前20%的人,加起來大約貢獻(xiàn)了65%。

這些人,買大房子,搞家裝,買好車,去旅游,送孩子讀私立,這些消費,是支撐整個消費的頂梁柱。

現(xiàn)在,正是這10%到20%的人,在大批失業(yè)或者被迫降薪。

2%的白領(lǐng)就業(yè)損失,換來的是3%到4%的消費下滑,這個換算比率,比大部分人想象的要高得多。

第七條邏輯,是私募信貸的多米諾骨牌。

這一條稍微有點金融行業(yè)內(nèi)部視角,但作者解釋得很清楚。

過去十年,美國私募信貸從不到1萬億美元膨脹到了2.5萬億以上。

大量資金流進(jìn)了軟件公司,賭這些公司的年度經(jīng)常性收入(ARR)會長期穩(wěn)定增長。

然后AI來了。

SaaS公司的客戶開始裁員,裁員意味著軟件許可減少。

年度經(jīng)常性收入“ARR”變得不再經(jīng)常了。

更糟糕的是,這些軟件公司的資產(chǎn),很多被打包進(jìn)了保險公司和年金產(chǎn)品,說白了是美國普通家庭的儲蓄,只是套了個復(fù)雜的金融外殼。

Zendesk(美國很牛逼的客服SaaS公司)是文章里的標(biāo)志性案例:2022年以102億美元私有化,配了50億美元直接借貸,號稱是歷史上最大的ARR抵押貸款。

到2027年,AI客服已經(jīng)完全替代了人工票務(wù)系統(tǒng),Zendesk的核心業(yè)務(wù)邏輯消失了。

這50億美元的貸款,完全有可能打水漂。

問題是,Zendesk絕不是個例。

第八條邏輯,是這篇文章最后一個大炸彈:

優(yōu)質(zhì)抵押貸款,可能也不Work了。

這句話的份量,需要一點背景來理解。

2008年次貸危機(jī),爛就爛在貸款從一開始就是壞的——借給了根本還不起的人。

所以監(jiān)管的邏輯是:只要貸款質(zhì)量好,系統(tǒng)就穩(wěn)。

于是銀行和金融體系花了十七年,把優(yōu)質(zhì)抵押貸款變成了系統(tǒng)里最靠譜、最著調(diào)的資產(chǎn)。

780分的信用評分(在美國算非常高了),20%的首付,三十年穩(wěn)定的就業(yè)記錄,從來沒有逾期記錄——這類貸款,被認(rèn)為是一點問題都木有的。

但這一次的問題,是工作的問題。

這些信用良好的借款人,當(dāng)年借錢的時候,是標(biāo)準(zhǔn)意義上的優(yōu)質(zhì)借款人。

但世界在貸款發(fā)放之后發(fā)生了變化,他們的工作,被AI替掉了,或者降薪了,或者同行業(yè)的整體薪資水平崩掉了。

以前的危機(jī)是,貸款第一天就是壞的;現(xiàn)在的危機(jī)是,貸款發(fā)放時是好的,但世界變了。

13萬億美元的美國房貸,背后的隱含假設(shè)是:借款人會在未來30年里,大致保持當(dāng)前的收入水平。

這個假設(shè),大概率也TM要噶。

第九條邏輯,是關(guān)于政策工具的失效。

降息有用嗎?

有用。

降息能降低貸款成本,刺激信用擴(kuò)張,托住資產(chǎn)價格。

但降息不能讓AI停止進(jìn)化。

降息不能讓失業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理重新找到和原來薪資一樣的工作。

降息解決的是流動性問題,而這一次的問題是失業(yè)問題。

政府的財政也同樣尷尬。

美國財政的收入主體,是個人所得稅和工資稅。

AI創(chuàng)造的產(chǎn)出,流向了資本和算力的擁有者,不流經(jīng)工資,也就不流經(jīng)稅務(wù)局。

產(chǎn)出還在增長,稅收卻已經(jīng)悄然在下滑。

更要命的是,失業(yè)補償金是為周期性失業(yè)設(shè)計的:失業(yè)一段時間,找到新工作,補償結(jié)束。

但如果失業(yè)是結(jié)構(gòu)性的,失業(yè)補償金就變成了一項永久支出。

政策工具,是用舊模型配舊問題。

新問題來了,舊工具大概率不管用。

第十條邏輯,是整篇文章最本質(zhì)的那一條,放在壓軸:

我們的整套經(jīng)濟(jì)體系,建立在“人類智識是稀缺資源”這個假設(shè)上。

勞動力市場、信貸體系、稅法、社會保障——所有這些,都是在人類的思考能力、決策能力無法被大規(guī)模復(fù)制的前提下設(shè)計的。

這個前提,正在失效。

AI不是完美替代,但在越來越多的領(lǐng)域,它是足夠好的替代。

足夠好到讓企業(yè)重新計算人和AI的成本收益比,足夠好到讓整個人的價值在坍縮。

經(jīng)濟(jì)體系不會崩塌,但肯定會重新定價。

問題在于,這次重新定價的對象,是整個經(jīng)濟(jì)秩序的底層基礎(chǔ),并非某個行業(yè)、某類資產(chǎn),而是人值多少錢這件事本身。

這是太陽底下真正的新鮮事,以前沒有發(fā)生過。

結(jié)語

文章的結(jié)尾,作者把視角切回了現(xiàn)實:

你不是在2028年讀這篇文章,你是在2026年2月讀它。

標(biāo)普接近歷史最高點,負(fù)反饋飛輪還沒有開始轉(zhuǎn)動。

所以作者說的其實是:你還有時間想一想,你的未來規(guī)劃里,有多少是建立在“人類智識永遠(yuǎn)稀缺”這個假設(shè)上的?

這個問題,比任何一條具體的建議,都更值得認(rèn)真對待。

我個人對這篇文章的評價是:邏輯嚴(yán)密,敘事優(yōu)雅。(盡管有略顯啰嗦)

很顯然,它并非看衰AI,而是看多AI,看多到預(yù)估和推演了AI強(qiáng)勢發(fā)展的系統(tǒng)性風(fēng)險。

看完這篇文章,說實話我也非常有收獲,大年初八,開工的第一天衛(wèi)夕最后嘮叨兩件事——

第一,認(rèn)真想一想,你的收入來源里,有多少是建立在“我比機(jī)器貴,但我比機(jī)器好”這個假設(shè)上的。

這個假設(shè)以前成立,現(xiàn)在開始動搖,未來會繼續(xù)被壓縮。

把這件事放到臺面上,認(rèn)真審視它。承認(rèn)一個風(fēng)險的存在,是應(yīng)對它的第一步。

第二,至少充一個20美元每月的AI。

哪怕一個月,你如果用的是免費的AI,那它的水平其實是半年前或一年前的水平。

不要再自信地認(rèn)為:我試過了,AI也就那樣。持這種想法,大概率是你沒用好。

最近有一句話流傳很廣——如果你現(xiàn)在大部分事情還是自己動手做,說明你的動手能力不太行。

很多人對AI的恐懼,來自于不了解。很多人對AI的盲目樂觀,也來自于不了解。

用,頻繁地用,用到模型限額是唯一解。

舊的框架不夠用了,新的框架,得自己搭。

越早開始想,越不慌。

好了,你現(xiàn)在可以仔細(xì)去研讀原文了,文章有更詳實論述和具體的數(shù)據(jù)。

(在公眾號“
衛(wèi)夕指北
2028
”獲取原文地址。)

——End——

作者簡介:衛(wèi)夕,公眾號“衛(wèi)夕指北”出品人,科技專欄作者,專寫長文,專注剖析AI、廣告、互聯(lián)網(wǎng)的底層邏輯;不關(guān)注這個賬號,你都不知道你會錯過神馬!

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