Author：深潮TechFlow

如果 AI 的故事一直按照牛市剧本演下去——生产率暴涨、企业利润创纪录、算力股横扫一切，那么，谁是输家？

这篇文章不给你答案，它给你一个场景：假设我们现在对 AI 的所有乐观判断，都被证明是对的。然后呢？

CitriniResearch 的这份"2028 年 6 月宏观备忘录"，是一次刻意的思想实验。它从 2026 年的今天出发，用倒叙的方式，还原了一场从未被市场充分定价的危机是如何一步步发酵的：白领失业潮→消费坍塌→私募信贷暴雷→"幽灵 GDP"→抵押贷款市场动摇。

整个逻辑链条的核心，只有一句话——AI 消灭了摩擦，但美国 70% 的经济是建立在人类的"懒"上的。

这是一份"风险说明书"，写给那些还有时间重新审视自己投资组合的人。

前言

如果我们对 AI 的乐观判断一直是对的……而这恰恰是利空呢？

以下是一个情景推演，而非预测。这不是熊市色情文学，也不是 AI 末日主义者的同人小说。这篇文章的唯一目的，是对一个被严重低估的场景进行建模。我们的朋友 Alap Shah 提出了这个问题，我们一起头脑风暴出了答案。这部分由我们撰写，他还写了另外两篇，链接附于文末。

希望读完之后，你能对 AI 让经济变得越来越诡异的过程中，潜在的左尾风险有更充分的准备。

以下是 CitriniResearch 2028年 6 月的宏观备忘录，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

今早失业数据披露为 10.2%，高出预期 0.3 个百分点。市场当日下跌 2%，标普 500从 2026年 10 月高点算起，累计跌幅已达 38%。

交易员们已经麻木了。六个月前，这样的数据会直接触发熔断。

就这两年。从"可控"、"局限于个别行业"，到一个所有人都认不出来的经济体，只用了两年。本季度的宏观备忘录，是我们试图还原这一序列的事后复盘——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，标普 500 一度逼近 8000 点，纳斯达克突破 3 万点。2026 年初，第一波因人类被替代而引发的裁员开始了，而裁员的效果，也正如裁员本应有的效果：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砸回 AI 算力之中。

表面数字依然靓丽。名义 GDP 连续多季度录得中高个位数的年化增长。生产率爆炸式提升。每小时实际产出的增速达到 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。

算力的拥有者眼睁睁看着劳动力成本蒸发，财富随之暴涨。与此同时，实际工资增速塌陷。尽管政府一再吹嘘"创纪录的生产率"，白领们却接连丢掉工作，被迫转入薪资更低的岗位。

当消费经济开始出现裂缝，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。

AI 在各个维度上都超出了预期，市场就是 AI。唯一的问题是……经济不是。

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。占 GDP 70%的以人为核心的消费经济，开始萎缩。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。人类智能替代螺旋。白领们的收入能力（以及理性驱动的消费）遭到结构性损害。他们的收入，是 13 万亿美元抵押贷款市场的基石——这迫使承保商重新审视：优质抵押贷款还算优质资产吗？

十七年没有经历真正的违约周期，私募市场里塞满了 PE 支持的软件交易，这些交易的估值假设是 ARR 会永远"循环"下去。2027 年中因 AI 颠覆引发的第一波违约，戳破了这个假设。

如果破坏仅限于软件行业，尚在可控范围。但它没有。2027 年底，威胁已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。

整个体系，原来是一条押注于白领生产率增长的关联赌注长链。2027年 11 月的崩盘，只是加速了早已运转的所有负反馈循环。

我们等了将近一年"坏消息变好消息"的那一天。政府开始讨论各种救市方案，但公众对政府能否发动任何形式救援的信心，已经枯竭。政策滞后于经济现实从来都是常态，但缺乏全面应对方案，如今已威胁到加速通缩螺旋。

起点

2025 年底，AI 编程工具的能力出现了断层式跃升。

一个有能力的开发者搭配 Claude Code或 Codex，如今几周内就能复刻一款中端 SaaS 产品的核心功能。不是完美无缺，也不是所有边界情况都处理好了，但已经足够让那位正在审核一份 50 万美元年度续约合同的 CIO 开始追问："如果我们自己搭一套呢？"

财年大多与自然年对齐，因此 2026 年的企业采购支出，是在 2025年 Q4"智能体 AI"还只是个热词的时候就敲定了。到了年中审查，才是采购团队第一次带着对这些系统真实能力的清醒认知来做决策。有些人亲眼目睹自己的内部团队，在几周之内就搭出了一个替代六位数 SaaS 合同的原型。

那个夏天，我们与一家《财富》500 强的采购经理交流。他讲了一次预算谈判的经过。销售方还指望走老路：年涨价 5%，标准的"你们的团队已经离不开我们"那套说辞。采购经理告诉他，自己已经在和 OpenAI 谈，让他们的"前线部署工程师"用 AI 工具直接把这家供应商替换掉。最终，他们以打折 30%的价格续约。"这已经算好结果了，"他说。那些所谓的"SaaS 长尾"——Monday.com、Zapier、Asana 之流——处境要惨得多。

投资者早有心理准备——甚至有些期待——长尾会被重创。它们在典型企业技术栈里或许占了三分之一的开支，但明显暴露在外。那些"记录系统"级的核心软件，则被认为理应安全。

直到 ServiceNow 2026 年 Q3 财报，这种反身性的作用机制才变得清晰。

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% | 彭博社，2026年 10 月

SaaS 没有"死"。自建方案依然有运营和维护成本的权衡。但自建已成为一个选项，这个选项会影响价格谈判。更重要的是，竞争格局已经改变。AI 降低了开发和发布新功能的门槛，差异化随之崩塌。老牌厂商陷入相互厮杀，还要跟一批靠 AI 编程能力崛起、没有历史包袱要守护的新贵挑战者打价格战。

这一次，系统之间的相互依存，要等到这份财报出来才被人看清。ServiceNow 靠卖席位赚钱。当《财富》500 强客户砍掉 15%的员工，就自动注销 15%的授权。那些在客户端推动利润率扩张的 AI 驱动裁员，正在机械地摧毁他们自己的营收基础。

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？就坐在那里慢慢等死？

受 AI 威胁最深的公司，反而成了 AI 最激进的采用者。

这话事后听来显而易见，但在当时并不是（至少对我来说不是）。历史上的颠覆模式是：老牌企业抵制新技术，在灵活的新进者面前逐步失去市场份额，慢慢死去。这是柯达的故事，百视达的故事，黑莓的故事。2026 年发生的不同：老牌企业没有抵制，因为它们抵制不起。

股价腰斩、董事会要答案，被 AI 威胁的公司只能做唯一能做的事：裁员，把节省的钱砸进 AI 工具，再用这些工具维持更低成本下的原有产出。

每家公司的个体理性，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。

软件只是开幕式。当投资者还在争论 SaaS 估值倍数是否触底时，反身性循环早已逃出了软件行业。为 ServiceNow 裁员提供逻辑依据的那套道理，对每一家拥有白领成本结构的公司同样成立。

当摩擦归零

2027 年初，大语言模型的使用已成为默认选项。人们在使用 AI 智能体，却甚至不知道什么叫"AI 智能体"——就像人们不懂"云计算"是什么，却照样用着流媒体服务。他们把它当成自动补全或拼写检查——手机现在就是这样，自动做这件事。

通义千问的开源智能购物代理，成为 AI 代替人类做消费决策的催化剂。几周之内，所有主流 AI 助手都整合了某种形式的智能商务功能。蒸馏模型意味着这些智能体可以跑在手机和笔记本上，而不必依赖云端，大幅压低了推理的边际成本。

真正应该让投资者更不安的，是这些智能体不会等待用户指令。它们在后台按照用户偏好持续运行。商业活动不再是一系列离散的人类决策，而变成了一个持续运行的优化过程，7×24 小时，代表每一个联网消费者不间断地运转。2027年 3 月，美国用户的日均 Token 消耗达到 40 万——是 2026 年底的 10 倍。

下一个链条，已经开始断裂。

中间层。

过去五十年，美国经济在人类的局限性之上，搭起了一个巨型的租金提取层：事情需要时间，耐心总会耗尽，品牌熟悉感替代了审慎，大多数人愿意接受一个糟糕的价格，只为省去多点几下鼠标的麻烦。数万亿美元的企业价值，依赖于这些约束永远存在。

一开始很简单：智能体消除摩擦。

那些你已经几个月没用、却还在被动自动续费的订阅和会员。试用期后偷偷涨价的入门定价。每一条，都被重新定义为一场可以谈判的"劫持"，而智能体替你谈。整个订阅经济赖以构建的核心指标——客户终身价值——明显开始下滑。

消费者智能体开始改变几乎所有消费交易的运作方式。

人类真的没工夫在买一盒蛋白棒之前，跑遍五个竞争平台比价。机器有。

旅游预订平台是最早的受害者，因为它最简单。2026年 Q4，我们的智能体已经能以比任何平台更快、更便宜的方式，拼出一整套行程（航班、酒店、地面交通、积分优化、预算控制、退款）。

保险续约，整个续约模式依赖的是投保人的惯性；帮你每年重新比较保障方案的智能体，瓦解了保险公司从被动续约中赚取的那 15-20%保费。

理财顾问。税务申报。常规法律事务。任何服务方的价值主张归根到底是"我来帮你搞定那些你觉得繁琐的复杂事务"的行业——全都被颠覆了，因为智能体觉得什么都不繁琐。

就连那些我们以为因"人际关系的价值"而有所保护的领域，也被证明脆弱不堪。房地产——买家几十年来对 5-6%的佣金率逆来顺受，因为房产经纪人与消费者之间存在信息不对称——一旦配备 MLS 数据访问权限和数十年交易数据的 AI 智能体能够瞬间复制这一知识库，立刻崩塌。2027年 3 月的一篇卖方报告将其称为"智能体对智能体的暴力"。主要城市的买方佣金中位数，从 2.5-3%压缩至 1%以下，且越来越多的交易，买方根本没有人类经纪人介入。

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。

这仅仅是中间层被颠覆的开始。成功企业花了数十亿美元，有效地利用消费者行为和人类心理的种种怪癖——而这些怪癖，现在已经无关紧要。

优化价格和匹配度的机器，不在乎你最喜欢的 App，不在乎你已经习惯性打开了四年的那个网站，也感受不到一个精心设计的结账体验的吸引力。它们不会疲惫地选择最省事的选项，不会默认"我一直从这里点"。

这摧毁了一种特定类型的护城河：习惯性中间层。

DoorDash 成了这一切的最典型代言人。

AI 编程工具摧毁了搭建外卖 App 的门槛。一个有能力的开发者几周就能部署一个功能性竞争对手，数十家如此。它们把 90-95%的配送费直接转给骑手，将达美乐和 Uber Eats 的骑手挖走。多平台仪表盘让零工同时追踪二三十个平台的进单，彻底消除了老牌平台赖以生存的锁定效应。市场一夜碎片化，利润率压缩至接近于零。

智能体加速了破坏的两面。它们催生了竞争对手，又转头使用它们。DoorDash 的护城河本质上是："你饿了，你懒，这个 App 就在你主屏幕上。"智能体没有主屏幕。它会同时查 DoorDash、Uber Eats、餐厅官网和二十个新冒出来的竞品，每次都挑费用最低、送达最快的那个。

对机器来说，App 忠诚度这种东西，根本不存在。

这是整个故事中唯一有些讽刺意味的插曲：技术帮了那些即将失业的白领一个小忙。当他们最终去跑外卖时，至少有一半收入不用再交给 Uber和 DoorDash。当然，这个来自技术的小恩小惠持续时间不长——自动驾驶车辆很快蔓延进来。

一旦智能体控制了交易，它们就开始寻找更大的"回形针"。

比价和聚合能做的事情终归有限。对用户而言，最大的反复省钱方式（尤其是当智能体开始彼此交易之后）是消除手续费。在机器对机器的商业交易中，2-3%的信用卡刷卡手续费，成了明显的目标。

智能体开始寻找比信用卡更快、更便宜的选择。大多数选择了通过 Solana 或以太坊 L2 使用稳定币，结算几乎即时，交易成本以分厘计。

万事达卡 2027年 Q1：净营收同比+6%；消费额增速从上季+5.9%放缓至+3.4%；管理层指出"智能体主导的价格优化"及"可选消费品类承压" | 彭博社，2027年 4月 29 日

万事达卡 2027年 Q1 财报是一个不可逆的转折点。智能体商务，从一个产品故事变成了一个基础设施故事。万事达卡次日跌 9%。Visa 跟跌，但在分析师指出其在稳定币基础设施上更强的布局后，跌幅有所收窄。

智能体商务绕开刷卡手续费，对以信用卡为核心的银行和单一发卡机构构成的威胁远更巨大——它们收取那 2-3%手续费的大头，且围绕着商户补贴的返现项目构建了整个业务条线。

美国运通受冲击最深：一边是白领大裁员摧毁其客群，另一边是智能体绕开刷卡费摧毁其收入模式。Synchrony、Capital One、Discover 在随后数周内均跌逾 10%。

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 的负面冲击当成行业层面的故事来处理。软件和咨询被打得焦头烂额，支付及其他"收费站"业务摇摇欲坠，但宏观经济整体看起来还好。劳动力市场虽在走软，但没有自由落体。主流观点认为，创造性破坏是任何技术创新周期的一部分。局部会很痛，但 AI 总体上的正面效益，会压过任何负面效应。

我们在 2027年 1 月的宏观备忘录中指出，这是一个错误的思维框架。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%，驱动了大约 75%的可自由支配消费支出。AI 正在啃噬的那些企业和工作岗位，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。"这是当时最流行、最有说服力的反驳。流行且有说服力，是因为它在过去两个世纪里一直是对的。即便我们无法想象未来的工作是什么，它们终将到来。

ATM 机让银行网点更便宜，于是银行开了更多网点，柜员就业人数在此后二十年里持续上升。互联网颠覆了旅行社、黄页、实体零售，但它同时创造了全新的行业，带来了新的就业岗位。

然而，每一个新的工作岗位，都需要一个人类去完成。

AI 如今是一种通用智能，并且在恰恰是人类会转身去做的那些任务上持续进步。那些失业的程序员，无法简单转行去"管理 AI"——因为 AI 已经能做那件事了。

今天，AI 智能体可以处理长达数周的研发任务。其中最高水平的，在几乎所有事情上，都比几乎所有人类聪明得多。而且它们越来越便宜。

AI 确实创造了新的工作：提示词工程师、AI 安全研究员、基础设施技术人员。人类仍在参与其中，在最高层面统筹协调，或为品位和方向把关。但 AI 每创造一个新岗位，就让数十个旧岗位变得多余。新岗位的薪资，是旧岗位的零头。

美国 JOLTS 报告：职位空缺降至 550 万以下；失业人数与空缺职位之比攀升至约 1.7，为 2020年 8 月以来最高 | 彭博社，2026年 10 月

招聘意愿全年疲软，2026年 10 月的 JOLTS 报告提供了决定性数据。职位空缺降至 550 万以下，同比下滑 15%。

Indeed：软件、金融、咨询行业招聘量大幅下滑，"生产率提升计划"蔓延 | Indeed 招聘实验室，2026年 11-12 月

白领职位正在崩塌，蓝领职位（建筑、医疗、技工）相对稳定。流失集中在那些负责写备忘录（我们某种程度上仍在干这行）、审批预算、润滑经济中间层的岗位。然而，两个群体的实际工资增速，已经连续大半年为负，并持续走低。

股票市场对 JOLTS 的关注依然不如"GE 韦诺所有燃气轮机产能已售罄至 2040 年"的消息，在负面宏观数据和正面 AI 基础设施头条之间横盘震荡。

债券市场（永远比股市更聪明，或者至少更不浪漫）则开始消化消费端的冲击。10 年期美债收益率在随后四个月从 4.3%缓缓下行至 3.2%。但整体失业率并未大幅攀升，其结构性的细微差别，仍被部分人忽视。

在正常的经济衰退中，导因最终会自我修正。过度建设导致建设放缓，进而触发降息，再拉动新建设。库存过剩导致去库，再补库。周期性机制中内嵌了自我修复的种子。

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。卖东西给消费者的公司卖得更少，日渐式微，于是投入更多 AI 来保住利润率。AI 越来越好，越来越便宜。

一个没有天然刹车的负反馈循环。

直觉上会期待，总需求下降会拖慢 AI 建设投入。但没有，因为这不是超大规模运营商式的资本开支，而是运营成本替代。一家公司原本每年在员工上花 1 亿美元、在 AI 上花 500 万美元，现在变成在员工上花 7000 万、在 AI 上花 2000 万。AI 投入翻了数倍，但表现为整体运营成本的下降。每家公司的 AI 预算都在增长，但总体支出在收缩。

这造成了一个讽刺：即便 AI 正在破坏的经济体开始恶化，AI 基础设施复合体的表现依然强劲。英伟达仍在录得创纪录营收。台积电仍在 95%以上的产能利用率上运行。超大规模云厂商每季度仍在砸 1500 亿至 2000 亿美元的数据中心资本开支。那些对这一趋势呈纯凸性暴露的经济体——台湾、韩国——大幅跑赢。

印度则是镜像。该国 IT 服务行业每年出口逾 2000 亿美元，是印度经常账户顺差的最大贡献来源，也是弥补其长期货物贸易逆差的对冲。整个模式建立在一个价值主张上：印度开发者的成本，是美国同行的零头。但 AI 编程智能体的边际成本，已坍缩至接近于电费。塔塔咨询、印孚瑟斯、Wipro 的合同取消加速贯穿整个 2027 年。随着支撑印度对外账户的服务业顺差蒸发，卢比在四个月内对美元贬值 18%。2028年 Q1，IMF 与新德里开始了"初步磋商"。

驱动颠覆的引擎每季度都在变得更好，颠覆因此每季度都在加速。劳动力市场，没有自然底部。

在美国，我们已经不再追问 AI 基础设施的泡沫何时破裂。我们在追问的，是：当消费者被机器替代，一个依赖消费信贷的经济体会发生什么。

智能替代螺旋

2027 年，宏观经济故事终于不再隐晦。过去十二个月里零散但明显向负的种种发展，其传导机制昭然若揭。你不需要深入挖掘 BLS 数据，去参加一次老朋友的晚宴就够了。

被替代的白领没有坐等。他们降了档。许多人转入薪资更低的服务业和零工经济，这增加了这些细分市场的劳动力供给，进一步压低了本就艰难的工人的工资。

我们有一个朋友，2025 年是 Salesforce 的高级产品经理。职位、医保、401k，年薪 18 万美元。她在第三轮裁员中出局。找了六个月工作之后，她开始开 Uber。收入降至 4.5 万美元。重要的不是这个人的故事本身，而是它背后的二阶数学：把这个动态，乘以各大都市圈数十万名工人。高度饱和的劳动力涌入服务业和零工经济，进一步压低了那些本已挣扎的现有工人的工资。行业性破坏，蔓延成了全经济范围的工资压缩。

剩余的、以人为本的岗位池，还有一轮调整在等待——就在我们写下这段文字的此刻。自动驾驶配送和无人驾驶车辆正在渗透进吸收了第一波失业工人的零工经济。

2027年 2 月，已经很清楚：仍在职的专业人士，正在按照"自己可能是下一个"的假设来消费。他们（大多借助 AI 的帮助）拼命工作，只为不被裁，升职和加薪的念头早已断了，储蓄率开始上升，消费走软。

最危险的是滞后效应。高收入群体利用高于平均水平的储蓄，维持了两三个季度的表面正常。硬数据确认问题时，这已经是实体经济里的旧闻。随后，那个打破幻觉的数字出现了。

美国首次申领失业救济人数骤升至 48.7 万，为 2020年 4 月以来最高；美国劳工部，2027年 Q3

初次申请失业救济人数飙升至 48.7 万，为 2020年 4 月以来最高。ADP和 Equifax 证实，新增申领者绝大多数为白领专业人士。

标普 500 在随后一周内下跌 6%。负面宏观开始在博弈中占据上风。

在正常衰退中，失业会广泛分布于各个群体，蓝领和白领大致按各自在就业总量中的占比共担痛苦。消费冲击同样广泛分布，且因低收入群体边际消费倾向更高，会迅速体现在数据上。

这一轮的失业，集中在收入分配的顶层十分位。他们占总就业的比例相对较小，但对消费支出的拉动力远超比例。美国收入最高的 10%，贡献了超过 50%的全部消费支出；最高的 20%，贡献了大约 65%。正是这批人，买了那些房子、汽车、度假、餐厅消费、私立学校学费、家装翻新。他们是整个可选消费经济的需求基础。

当这些工人失业，或者薪资腰斩后转入现有岗位，消费冲击相对于失业人数而言是巨大的。白领就业下降 2%，大致对应可自由支配消费下降 3-4%。与蓝领失业不同（工厂下岗后，下周就停止消费了），白领失业的冲击有滞后但更深——因为这些工人有储蓄缓冲，能维持几个月的消费，然后行为才会转变。

2027年 Q2，经济陷入衰退。全国经济研究局要到数月后才会正式确定起始日期（它从来都是这样），但数据已无可辩驳——我们连续两个季度录得负的实际 GDP 增长。但这还不是"金融危机"……至少当时还不是。

关联赌注的多米诺骨牌

私募信贷从 2015 年的不足 1 万亿美元，膨胀到 2026 年的逾 2.5 万亿美元。其中相当一部分资本被投入了软件和科技交易，其中许多是以"营收永续增长至十几个百分点"的假设来估值的 SaaS 公司杠杆收购。

这些假设，在第一个智能体编程演示和 2026年 Q1 软件崩盘之间的某个时间点已经死亡，但账面估值好像还没意识到这一点。

随着公众市场 SaaS 公司跌至 5-8倍 EBITDA，PE 支持的软件公司还躺在基金账面上，按早已不复存在的营收倍数做的收购估值打着标。管理人们慢慢调低标价，100 分、92 分、85 分，而公开可比标的早已说：50 分。

穆迪下调 14 家发行人共计 180 亿美元 PE 支持软件债务评级，理由是"AI 驱动竞争颠覆带来的长期营收逆风"；为 2015 年能源行业以来最大单一行业评级行动 | 穆迪投资者服务，2027年 4 月

所有人都记得降级之后发生了什么。业内老手早已看过 2015 年能源降级后的剧本。

软件抵押贷款从 2027年 Q3 开始违约。信息服务和咨询业的 PE 投资组合公司相继跟进。数家知名 SaaS 公司的数十亿美元杠杆收购进入重组程序。

Zendesk 是那颗冒烟的枪。

Zendesk 违反债务契约，因 AI 驱动的客服自动化蚕食 ARR；50 亿美元直接借贷融资被标记为 58 分；私募信贷史上最大软件违约 | 金融时报，2027年 9 月

2022 年，Hellman & Friedman和 Permira 以102 亿美元将 Zendesk 私有化。债务包是 50 亿美元直接借贷，创历史上最大的 ARR 支持融资规模，由黑石牵头，Apollo、Blue Owl和 HPS 均在贷款团中。这笔贷款在结构上明确建立在 Zendesk 的年度循环营收将持续循环这一假设上。大约 25倍 EBITDA 的杠杆，只有在这个假设成立的情况下才说得通。

2027 年中期，这个假设不再成立。

AI 智能体已经自主处理客户服务近一年之久。Zendesk 所定义的那个品类（工单、路由、管理人工客服交互），早已被那些根本不产生工单就直接解决问题的系统所取代。那笔贷款所依据承保的年度循环营收，不再循环，它只是还没走人的营收而已。

史上最大 ARR 支持贷款，成为史上最大私募信贷软件违约。每张信贷桌同时提出同一个问题：还有谁披着周期性的外衣，藏着结构性的逆风？

但这里有一点，至少最初，主流共识是对的：这本不应该是致命的。

私募信贷不是 2008 年的银行业。整个架构的显性设计，就是为了避免被迫抛售。这是封闭式工具，资本被锁定。LP 承诺了七到十年。没有储户可以挤兑，没有回购协议可以被抽走。管理人可以坐在受损资产上，慢慢处置，等待回收。很痛，但可控。这个体系本应是弯曲，而非断裂。

黑石、KKR、Apollo 的高管们引用的软件敞口分别是其资产的 7-13%。可控。每份卖方报告和推特金融账号说的都是同一句话：私募信贷有永久资本。它们能吸收会摧毁杠杆银行的损失。

永久资本。这个短语出现在每一次财报电话会议和投资者信函中，意在安抚。它变成了一句咒语。而像大多数咒语一样，没有人真正关注细节。它实际上是什么意思……

过去十年，大型另类资产管理公司收购了寿险公司，将其改造为融资工具。Apollo 收购了 Athene；Brookfield 收购了美国权益人寿；KKR 拿下了环球大西洋。逻辑简洁优雅：年金存款提供了稳定、长久期的负债基础；管理人将这些存款投入自己发起的私募信贷，两头收费——保险端赚利差，资产管理端收管理费。一台在一个条件下运转良好的费上加费的永动机。

私募信贷必须是钱好的。

损失击中了那些专门持有非流动资产以对应长久期负债的资产负债表。所谓"永久资本"——本应使系统具有韧性的那部分资本——并不是什么抽象的、耐心的机构资金，或是承担着成熟风险的成熟投资者。那是美国家庭的储蓄，"普通人"的钱，以年金形式构成，投资于那些如今正在违约的 PE 支持软件和科技债券。那些无法挤兑的锁定资本，是寿险保单持有人的钱，而那里的规则，略有不同。

相比银行业监管，保险监管机构一向温和——甚至漫不经心——但这是个警钟。对寿险公司私募信贷集中度早已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增资，要么出售资产，而在市场已经开始冻结的情况下，两者都无法以有利的条款实现。

纽约州、爱荷华州监管机构收紧寿险机构持有的部分私人评级信贷的资本处理；NAIC 指引预计将提高 RBC 系数并触发更多 SVO 审查 | 路透社，2027年 11 月

当穆迪将 Athene 的财务实力评级列入负面展望，Apollo 的股价在两个交易日内暴跌 22%。Brookfield、KKR 和其他公司相继跟跌。

事情只会变得更复杂。这些公司不只搭建了保险公司的永动机，还构建了一套精心设计的离岸架构，意在通过监管套利最大化回报。美国保险公司签发年金，再将风险转让给同样由其持有的百慕大或开曼再保险公司，这些离岸机构的监管更宽松，持有同等资产所需的资本更少。该离岸子公司通过同样由母公司控制的离岸特殊目的载体向外部募集资本，在保险公司旁边引入新的对手方，共同投资于同一母公司资产管理部门发起的私募信贷。

评级机构——其中一些本身就是 PE 所有——在透明度上并非典范（无人感到意外）。不同公司与不同资产负债表交织相连，那张蜘蛛网的不透明程度令人咋舌。当底层贷款违约时，谁才真正承担损失，在实时状态下根本无从判断。

2027年 11 月的崩盘，标志着市场认知从"可能只是普通的周期性下行"转向某种令人极度不安的东西。联储主席凯文·沃什在美联储 11 月紧急会议上称之为"一条押注白领生产率增长的关联赌注长链"。

要知道，从来不是损失本身导致危机，是承认损失。而还有另一个规模大得多、重要得多的金融领域，我们越来越担心那个承认到来的那一刻。

抵押贷款之问

Zillow 房价指数：旧金山同比下跌 11%，西雅图下跌 9%，奥斯汀下跌 8%；房利美标记科技/金融从业人员占比逾 40%邮政编码的"早期违约率上升" | Zillow / 房利美，2028年 6 月

本月，Zillow 房价指数在旧金山同比下跌 11%，西雅图下跌 9%，奥斯汀下跌 8%。这并不是唯一令人忧虑的头条。上个月，房利美标记了大额贷款集中邮编区的早期违约率上升——这些区域住着信用评分 780+的借款人，是历来被视为"无懈可击"的群体。

美国住宅抵押贷款市场规模约 13 万亿美元。抵押贷款承保建立在一个根本假设之上：借款人将在贷款期限内保持现有收入水平的大致稳定就业。对大多数 30 年期抵押贷款来说，这是三十年。

白领就业危机，以收入预期的持续性转变，威胁了这一假设。现在我们不得不面对一个三年前听来荒唐的问题：优质抵押贷款还是钱好的资产吗？

美国历史上每一次抵押贷款危机，都源于以下三者之一：投机性过度（向买不起房的人放贷，如 2008 年）、利率冲击（利率上升使可调利率抵押贷款变得无力偿还，如 1980 年代初）、或局部经济冲击（单一产业在单一地区崩溃，如 1980 年代的德克萨斯石油，或 2009 年的密歇根汽车）。

这一次，以上三种都不适用。涉事借款人不是次级贷款人。他们的信用评分是 780。他们支付了 20%的首付。他们有清洁的信用记录、稳定的就业历史，以及在贷款发放时经过核实和记录的收入。他们是金融体系所有风险模型用来奠定信贷质量的基石。

2008 年，贷款在第一天就是坏的。2028 年，贷款在第一天是好的。是这个世界……在贷款签发之后变了。人们用来贷款的那个未来，是他们如今已无力相信的未来。

2027 年，我们就发现了隐性压力的早期迹象：HELOC 支取、401k 提前取款、信用卡债务激增，而房贷还款仍维持正常。随着工作丢失、招聘冻结、奖金削减，这些优质家庭的债务收入比翻番。

房贷还付得起，但代价是停止一切可自由支配消费、耗尽储蓄、推迟任何家居维修或翻新。在技术层面上，他们的房贷还没有违约，但只消再来一次冲击就会陷入困境——而 AI 能力的发展轨迹表明，那次冲击正在路上。随后，旧金山、西雅图、曼哈顿、奥斯汀的违约开始攀升，即便全国平均水平仍在历史正常范围内。

我们现在处于最急性的阶段。当边际买家身体健康时，房价下跌是可以管控的。而现在，边际买家面对的是同样的收入损害。

尽管忧虑在积聚，我们尚未陷入全面的抵押贷款危机。违约率在上升，但仍远低于 2008 年的水平。真正的威胁，是那条轨迹。

智能替代螺旋，现在拥有了两个加速实体经济下行的金融助燃剂。

劳动力替代、抵押贷款隐忧、私募市场动荡。三者相互强化。而传统政策工具（降息、量化宽松）能解决金融引擎的问题，却无法触及实体经济引擎——因为实体经济引擎的驱动力，不是紧张的金融条件，而是 AI 正在让人类智能变得不再稀缺、不再值钱。把利率降至零、把所有抵押贷款支持证券和违约软件杠杆收购债务都买进来……

都改变不了这样一个事实：一个 Claude 智能体，能以每月 200 美元的成本，完成那位 18 万美元年薪产品经理的工作。

如果这些担忧成真，抵押贷款市场将在今年下半年出现裂缝。在那个情景下，我们预计当前的股市跌幅最终将与全球金融危机（峰谷跌幅 57%）相当。这将使标普 500 跌至约 3500 点——那是 2022年 11月 ChatGPT 时刻到来前夕，我们最后一次见到的水平。

显而易见的是，支撑 13 万亿美元住宅抵押贷款的收入假设，已遭到结构性损害。尚不明朗的是，政策能否在抵押贷款市场完全消化这意味着什么之前及时介入。我们怀有希望，但我们无法否认那些令人无法乐观的理由。

与时间的博弈

第一个负反馈循环在实体经济中运行：AI 能力提升，工资单收缩，消费走软，利润率承压，企业买入更多能力，能力再次提升。随后它变成了金融问题：收入损害冲击抵押贷款，银行亏损收紧信贷，财富效应出现裂缝，负反馈循环加速。而这两者都因一个明显不足的政策应对而雪上加霜——来自一个坦率地说，看起来一脸茫然的政府。

这套系统从来就没有被设计来应对这样一场危机。联邦政府的财政收入基础，本质上是对人类时间征税。人工作，企业支付工资，政府从中抽成。个人所得税和工资税，是正常年份财政收入的骨干。

2028年 Q1，联邦收入比 CBO 基线预测低运行 12%。工资税在下降，因为就业人数减少了，且薪资低于之前。所得税在下降，因为所赚的收入在结构性降低。生产率在飙升，但收益流向了资本和算力，而非劳动力。

劳动力在 GDP 中的份额，从 1974 年的 64%降至 2024 年的 56%，这是四十年的缓慢下滑，由全球化、自动化和劳动者议价能力的持续侵蚀所驱动。自 AI 开始指数级跃升的四年间，这一比例已降至 46%，是有记录以来最急剧的下降。

产出仍然在那里。但它不再经由家庭流向企业——这意味着它也不再经过税务局了。循环流动正在断裂，而政府被期待出手修复它。

如同每一次经济衰退，支出恰恰在税收下降的时候上升。这一次的不同之处，在于支出压力不是周期性的。自动稳定器是为临时性失业设计的，不是为结构性替代设计的。这套系统支付的福利，假设了工人会被重新吸收。许多人不会，至少不会回到任何接近之前薪资水平的位置。疫情期间，政府坦然接受了 15%的财政赤字，但那被理解为暂时性的。今天需要政府支持的人们，不是被一场他们会从中恢复的大流行病所击倒。他们被一种持续进步的技术所取代。

政府需要在税收减少的恰恰此刻，向家庭转移更多的钱。

美国不会违约。它用自己花的货币来花钱，也用同种货币偿还借款人。但这种压力已在别处显现。市政债券的年初至今表现出现了令人忧虑的分化。没有所得税的州还好，但依赖所得税的州（多为蓝州）发行的一般义务市政债开始定价一定的违约风险。政客们很快意识到，关于谁该获得救助的争论，已经按党派路线分裂。

本届政府值得肯定的是，它较早认识到了危机的结构性本质，并开始讨论两党均有提案的"经济过渡法案"：一个框架，通过财政赤字支出和对 AI 推理算力征税的组合，向失业工人提供直接转移支付。

桌上最激进的提案走得更远。"AI 共同繁荣法案"将在智能基础设施本身的回报上建立一项公共主张——某种介于主权财富基金和 AI 产出版税之间的东西，以股息形式为家庭转移支付提供资金。私营部门游说者已用充斥媒体的滑坡论警告淹没了舆论。

围绕这些讨论的政治，已令人沮丧地走向可以预见的结局，在政客们的表演与强硬对峙中不断激化。右翼称转移支付和再分配为马克思主义，警告向算力征税将把领先地位拱手相让给中国。左翼警告，由现任利益集团参与起草的税法不过是另一种形式的监管俘获。财政鹰派指向不可持续的赤字。财政鸽派以 GFC 之后过早紧缩为前车之鉴。这场分裂，随着今年总统大选的临近只会愈发扩大。

政客们争吵不休之际，社会结构的瓦解速度，已快过立法程序所能追赶的速度。

"占领硅谷"运动，已成为更广泛不满情绪的缩影。上个月，示威者持续封锁 Anthropic和 OpenAI 旧金山总部入口长达三周。他们的人数在增加，这些示威吸引的媒体关注已超过触发它们的失业数据本身。

很难想象公众还能比全球金融危机后对银行家更恨谁，但 AI 实验室正在发起冲击。而从芸芸众生的视角来看，他们有充分的理由。那些创始人和早期投资者所积累的财富速度，让镀金时代显得寒酸。生产率繁荣带来的收益几乎全部流向了算力的拥有者和那些建立在算力上的实验室的股东，这将美国的不平等放大至史无前例的程度。

每一方都有自己的反派，但真正的反派是时间。

AI 能力的演进速度，快过任何机构能够适应的速度。政策应对，在按照意识形态的节奏运行，而非现实的节奏。如果政府不能尽快就问题是什么达成共识，这个负反馈循环将替他们书写下一章。

人类智能溢价的消解

现代经济史的全部，人类智能都是那个稀缺的生产要素。资本充裕（或者说，至少可以复制）。自然资源有限但可替代。技术进步缓慢，足以让人类适应。智能——分析、决策、创造、说服和协调的能力——是那个无法规模化复制的东西。

人类智能的内在溢价，来自于其稀缺性。我们经济中的每一套制度——从劳动力市场到抵押贷款市场，再到税法——都是为一个这一假设成立的世界而设计的。

我们现在正在经历这种溢价的消解。机器智能已经成为人类智能的一个有竞争力、且快速提升的替代品，覆盖的任务范围越来越广。为稀缺人类智慧优化了数十年的金融体系，正在重新定价。这种重定价，是痛苦的、无序的，且远未结束。

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。

这是历史上第一次，经济中最具生产性的资产，带来的是更少的工作岗位，而非更多。没有任何人的框架是合用的，因为没有一个框架是为稀缺的生产要素变得充裕的世界而设计的。所以我们必须构建新的框架。我们是否能及时建好，是唯一重要的问题。

但你现在读到这里，不是 2028年 6 月。你是在 2026年 2 月读到这篇文章。

标普 500 接近历史高点。负反馈循环尚未开始。我们可以确定，这些场景中的一些不会成真。我们同样确定，机器智能将持续加速。人类智能的溢价，将会收窄。

作为投资者，我们现在仍有时间评估：我们的投资组合中，有多少是建立在这个十年内无法存活的假设之上的。作为一个社会，我们仍有时间主动出击。

那只矿坑里的金丝雀，还活着。