内容
前言
如果我们的AI乐观主义继续正确...而且这实际上是悲观的吗？
以下是场景，非预测。这不是悲观主义者或AI末日狂想的内容。我们只是想模拟一个相对被低估的场景。我们的朋友Alap Shah提出了这个问题，我们一起讨论了答案。他写了另外两个部分，你可以在这里找到。
希望读完这个内容，你会对AI使经济变得越来越奇怪的潜在左尾风险更有准备。
这是CitriniResearch Macro Memo的2028年6月版本，详细描述了全球智力危机的进展和后果。
宏观备忘录
智力过剩的后果
CitriniResearch
2026年2月22日 2028年6月30日
失业率显示为10.2%，比预期高0.3%。市场下跌2%，使得S&P累计下跌38%，从2026年10月的高点开始。
交易员已经麻木了。六个月前，这样的数据会触发熔断。
两年。 这就是从“受控”和“行业特定”到经济不再像我们长大的经济体一样的过程。这个季度的宏观备忘录是我们试图重建序列的尝试——对前危机经济的后记。
狂热的气氛弥漫着。2026年10月，S&P 500接近8000，纳斯达克突破30k。人工智能使人类变得无用，最初的裁员开始于2026年初，正如预期的那样。他们做了 layoffs supposed to。利润率扩大，收益超过了股票上涨。公司记录的利润被直接流向人工智能计算。
头条数字仍然很好。名义GDP连续打印中到高单位年化增长率。生产率大幅增长。实质性产出每小时增长率达到1950年代以来最高水平，驱动人工智能代理不睡觉，不请假，不需要医疗保险。
计算机的拥有者财富大幅增加，因为劳动力成本消失了。同时，实质性工资增长大幅下降。尽管政府多次宣称生产率创下记录，但白领工人被机器取代，被迫进入低薪岗位。
当消费者经济出现裂缝时，经济学家普遍使用了“ Ghost GDP “的术语：显示在国家账户中但从未流通到真正的经济中的产出。
在所有方面，人工智能都超过了预期，而市场也都是人工智能。 问题是... 经济并不是。
应该很早就意识到，单个GPU集群在北达科他州生成的产出，之前被归因于曼哈顿中城10,000名白领工人的产出，是更大的经济危机，而不是经济救星。货币的流动速度停滞。以人为中心的消费者经济，占GDP的70%，枯萎了。我们可能早就能发现这个问题，如果我们只是问一下机器在非必需品上花费多少钱。（提示：零。）
人工智能能力提高，公司需要更少的工人，白领裁员增加，失业工人支出减少，利润压力推动公司投资更多的人工智能，人工智能能力提高…
这是一个负反馈循环，没有自然的制衡。白领工人的收入能力（和理性地，支出）结构性受损。他们的收入是13万亿美元的抵押贷款市场的基础——迫使贷款人重新评估是否仍然认为优质抵押贷款是好的。
十七年没有真正的违约周期已经使私人企业膨胀了，以PE背后的软件交易为基础的交易，假设ARR将保持连续性。2027年中期的违约挑战了这一假设。
如果这次违约只限于软件，可能还可以应对。但它没有。到2027年底，它威胁着每个依赖中介的业务模型。大量公司建立在为人类赚取利润的基础上，随着时间的推移，它们开始解体。
系统原来是一个长链条的相关赌注，依赖白领生产力增长。2027年11月的崩溃只加速了已经存在的所有负反馈循环。
我们已经等待了一年了，等待“坏消息是好消息”。政府开始考虑提案，但公众对政府能够进行任何形式的救助的信任已经下降。政策反应一直落后于经济现实，但缺乏全面计划现在正在威胁加剧衰退螺旋。
从何时开始
2025年下半年，编码工具的能力突然跃升。
一个合格的开发者使用Claude Code或Codex可以在几周内复制中型SaaS产品的核心功能。不是完美的，也不是处理每个边缘案例，但足够好，以至于CIO审查500k美元的年度续约时开始问“如果我们自己建造它呢？”
财政年度大多与日历年一致，因此2026年的企业支出在2025年第四季度就已经确定了，当时“人工智能”仍然是一个buzzword。中期审查是首次让采购团队在有可见性的情况下做出决策。一些人目睹了内部团队在几周内使用人工智能工具复制六位数SaaS合同。
那夏天，我们与一家大型公司的采购经理交谈。他告诉我们，他的一个预算谈判。销售人员预计会使用同样的策略：5%的年增长率，标准的“您的团队依赖我们”的推销。采购经理告诉他，他已经与OpenAI讨论了将他们的“前线部署工程师”用人工智能工具替换供应商的可能性。他们续约了30%的折扣。这是一个好的结果，他说。SaaS的“长尾”，如Monday.com , Zapier和Asana，情况更糟。
投资者准备好了——甚至是期望的——长尾会受到重创。他们可能占了典型企业堆栈的三分之一的支出，但显然是暴露的。系统记录的系统应该是安全的免受侵扰。
直到ServiceNow的2026年第三季度报告，反馈机制的机制才变得清晰。
ServiceNow 的净新增年度合同价值（ACV）增长率从 23% 放缓至 14%；宣布裁员 15% 并实施 “结构性效率计划”；股价下跌 18% | 彭博社，2026 年 10 月
SaaS不是“死的”。仍然有运行和支持内部构建的成本效益分析。但内部 是 一个选项，价格谈判中考虑到了这一点。更重要的是，竞争格局已经发生了变化。人工智能使开发和部署新功能更容易，因此差异化消失了。老牌公司陷入了价格竞争的削价战——与新一代挑战者竞争，后者在人工智能能力的跃升和没有保护的遗留成本结构的情况下迅速崛起。这些挑战者被激励起来，毫不犹豫地抢占市场份额。
这些系统之间的相互联系在此次打印中才被充分理解。ServiceNow出售席位。当Fortune 500客户裁员15%，他们就会取消15%的许可证。同样的AI驱动的裁员头寸增加了客户的利润率，但同时也机械性地摧毁了自己的收入基础。
销售工作流自动化的公司被更好的工作流自动化所威胁，而其回应是裁员并将节省的资金用于购买正在威胁它的技术。
他们应该做什么？ 静止不动，慢慢死去？最受人工智能威胁的公司成为人工智能最积极的采用者。
这听起来在事后很明显，但当时并不是这样（至少对我来说）。历史的破坏模型说，老牌公司抵制新技术，失去市场份额，慢慢死去。这就是Kodak、Blockbuster和BlackBerry的命运。2026年发生的事情不同；老牌公司没有抵制，因为他们不能承受。
股价下跌40-60%，董事会要求他们回答，人工智能威胁的公司做了唯一能做的。裁员，重新部署节省的资金到人工智能工具，使用这些工具来维持产出成本降低。
每家公司的个人反应都是合理的。集体结果是灾难性的。每个节省的美元都流入了人工智能能力，使下一次裁员成为可能。
软件只是开场戏。 投资者在讨论SaaS倍数是否已经触底时，忽略了反馈循环已经逃离软件领域的逻辑。同样的逻辑使ServiceNow裁员合理，也适用于每家公司都有白领成本结构的公司。
当摩擦消失时
早在2027年初，LLM的使用已经成为默认设置。人们使用AI代理，甚至不知道AI代理是什么，同样人们从未学习过“云计算”的概念就使用流媒体服务。他们以同样的方式思考它，同样他们思考自动完成或拼写检查一样——这是他们手机现在就能做的东西。
Qwen的开源代理购物者是AI处理消费决策的催化剂。几周内，所有主要的AI助手都集成了一些代理商务功能。精炼的模型意味着这些代理可以在手机和笔记本电脑上运行，而不仅仅是云实例，减少了推理的边际成本显著。
那应该让投资者感到不安的部分是，这些代理并不等待被问询。它们根据用户的偏好在后台运行。商业不再是一系列离散的人类决策，而是成为连续的优化过程，24/7为每个连接的消费者服务。到2027年3月，美国中位数个人每天消耗40万个令牌——比2026年底的10倍。
链条的下一个连接已经开始断裂。
中间商。
过去五十年，美国经济在人类限制的上面建立了一个巨大的租金抽取层：事情需要时间，耐心会耗尽，品牌熟悉性会替代勤奋，人们大多愿意接受差价来避免更多的点击。数万亿美元的企业价值依赖于那些约束持续存在。
它开始简单到令人惊讶。代理去掉了摩擦。
自动续订的订阅和会员资格，即使在几个月的无用状态下也会被续订。试用价格的诡计，即使在试用期结束后也会悄悄翻倍。每一个都被重新品牌为被代理人可以谈判的被挟持情况。整个订阅经济的基础上构建的平均客户生命周期价值明显下降。
消费者代理开始改变几乎所有消费交易的方式。
人类并没有时间在五个竞争平台上进行价格匹配购买一盒蛋白质条。机器可以做到。
旅行预订平台是早期受害者，因为它们最简单。到2026年第四季度，我们的代理可以比任何平台更快更便宜地组装一个完整的行程（机票、酒店、地面交通、忠诚度优化、预算约束、退款）。
保险续签，整个续签模型依赖于保户的惰性，遭到了改革。代理每年重新购置您的保单，拆除了保险公司从被动续签中赚取的15-20%的保费。
财务建议。税务准备。日常法律工作。任何类别，服务提供者的价值提议最终是“我将导航您发现乏味的复杂性”，都被打破了，因为代理们发现没有乏味。
即使我们认为被人类关系价值的领域也证明脆弱。房地产，买家已经容忍了5-6%的佣金几十年，因为信息不对称之间的代理和消费者崩溃了一旦AI代理装备了MLS访问和几十年的交易数据就可以立即复制知识库。2027年3月发表的一篇卖方文章称之为“代理对代理暴力”。主要城市的中位数买方佣金从2.5-3%压缩到1%以下，越来越多的交易在没有人类代理参与的情况下就完成了。
我们低估了“人类关系”的价值。事实上，人们所谓的关系只是摩擦与一个友好的面孔。
这只是中间商层面的破坏开始。成功的公司已经花费了数十亿美元来有效地利用消费者行为的怪癖和人类心理学的弱点，这些弱点已经不再重要了。
机器优化价格和适合度的代理不关心您的最爱应用程序或您习惯性打开的网站四年，或者感受到一个设计良好的结帐体验的拉力。它们不会疲倦并接受最简单的选项或默认为“我总是从这里下单”。
这摧毁了一种特定类型的护城河：习惯性中间商。
DoorDash（DASH US）是标志性人物。
编码代理崩溃了进入一个交付应用程序的障碍。一个合格的开发人员可以在几周内部署一个功能性的竞争者，并且数十个竞争者诱惑了司机离开DoorDash和Uber Eats，通过将90-95%的交付费率传递给司机。多应用程序的仪表板让工人可以同时跟踪来自二十或三十个平台的即时工作，消除了 incumbents 依赖的锁定。
市场在一夜之间分裂，边际压缩到几乎没有。
代理加速了两边的破坏。它们使竞争者得以存在，然后它们使用它们。DoorDash的护城河实际上是“您饥饿，您懒惰，这是您的主屏幕上的应用程序”。一个代理没有主屏幕。它检查DoorDash，Uber Eats，餐厅自己的网站和二十个新风格编码的替代品，以便每次都可以选择最低的费用和最快的交付。
习惯性应用程序忠诚度，整个业务模型的基础，根本不存在于机器中。
这有一种奇怪的诗意，因为也许整个这段关于代理的故事中唯一一个代理为即将被取代的白领工人做了一个好事。当他们最终成为交付司机时，至少他们的收入中有一半不再归Uber和DoorDash所有。当然，这种好意很快就消失了，因为自动驾驶汽车开始普及。
一旦代理控制了交易，它们就开始寻找更大的纸牌夹。
有多少价格匹配和聚合可以做。最大的方式重复节省用户钱（尤其是当代理开始在自己之间交易时）是 消除费用。在机器到机器的商务中，卡交易费率的2-3%成为一个明显的目标。
代理寻找比卡更快更便宜的选项。最终，大多数选择了使用稳定币通过Solana或以太坊L2s，结算几乎是即时的，交易成本以分为单位。
2027年第一季度，MASTERCARD：净收入+6%同比增长；购买量增长放缓至+3.4%同比增长，从前一季度的+5.9%；管理层注意到“代理优化价格”和“非必需品类别的压力”| 2027年4月29日，Bloomberg
Mastercard的2027年第一季度报告是无法逆转的。代理商务从产品故事变成了管道故事。MA在随后的交易日下跌9%。Visa也下跌，但分析师指出其在稳定币基础设施上的更强定位后损失减少。
代理商务绕过交易费率对卡片专注银行和单线发行商构成更大的风险，他们收集了大多数2-3%的费用，并在奖励计划上建立了整个业务部门。
美国运通（AXP US）受到最大的打击；来自白领劳动力减少的综合头风和代理绕过交易费率的综合头风摧毁了其客户基础和其收入模型。同步（SYF US）、首都银行（COF US）和发现（DFS US）在随后的几周内都下跌超过10%。
它们的护城河是由摩擦构成的。并且 摩擦将消失。
从行业风险转变为系统性风险
2026年，市场对负面AI影响的看法是行业故事。软件和咨询业受到打击，支付和其他收费门槛不稳定，但整个经济似乎是好的。劳动力市场虽然软化，但并未崩溃。共识意见是，创造性破坏是任何技术创新周期的一部分。它将在某些地方痛苦，但总体而言，AI的正面影响将超过任何负面影响。
我们2027年1月的宏观备忘录认为这是一个错误的思维模式。美国经济是一个白领服务经济。白领工人占就业的50%，驱动了大约75%的非必需消费支出。AI正在消灭的业务和工作并不是美国经济的边缘部分，它们 是美国经济。
“技术创新破坏工作，然后创造更多工作”。这是当时最流行和最有说服力的反对意见。它流行和说服，因为它在过去两百年中一直是正确的。即使我们无法想象未来将是什么工作，工作一定会出现。
ATM使银行分支更便宜，因此银行在接下来的二十年中开设了更多分支，柜员就业增加了。互联网破坏了旅行社，黄页，实体零售商，但它创造了新行业，创造了新工作。
然而，每个新工作都需要人类来完成。
AI现在是一种通用智能，它正在改进人类将重新部署的任务。被解雇的程序员无法简单地转移到“AI管理”岗位，因为AI已经能够做到这一点。
今天，AI代理处理许多周的研究和开发任务。指数爆炸了我们的对可能性的概念，即使每年沃顿教授们都试图将数据拟合到新的一条 sigmoid。
它们几乎写了所有代码。最高性能的代理们比几乎所有人类在几乎所有事情上都聪明得多。并且它们越来越便宜。
他们几乎写了所有的代码。他们中最高表现者在几乎所有事情上都比几乎所有人类更聪明。并且他们还在不断降低成本。
AI 已经 创建了新的工作岗位。提示工程师。AI 安全研究人员。基础设施技术人员。人类仍然在循环中，协调在最高层次或指导风格。每个新工作岗位虽然被 AI 创建，但它也使数十个工作岗位过时。新工作岗位的工资只占老工作岗位的分之一。
美國 JOLTS: 就业空缺跌破 5.5 万; 失业率空缺比率升至约 1.7，自 2020 年 8 月以来最高 | Bloomberg, 2026 年 10 月
招聘率一直疲弱，但 2026 年 10 月 JOLTS 的数据提供了明确的数据。就业空缺跌破 5.5 万，同比下降 15%。
Indeed: 招聘广告在软件、金融、咨询等领域急剧下降 | Indeed Hiring Lab, 2026 年 11-12 月
白领就业空缺急剧下降，而蓝领就业空缺相对稳定（建筑、医疗、工匠）。行业的变动发生在写备忘录的工作、批准预算和保持经济中层的润滑剂的工作。两大群体的真实工资增长率在大多数时间内均为负，并且持续下降。
股市仍然对 JOLTS 的关注度低于对 GE Vernova 的风电机组全部售罄至 2040 的新闻。股市在负面的宏观经济新闻与正面的 AI 基础设施新闻之间拉锯。
债券市场（总是比股市更聪明，或者至少更不浪漫）开始定价消费减少的影响。10 年期收益率从 4.3% 下降到 3.2%，持续四个月。然而，失业率的头条新闻并没有爆发，组成的细微差别仍然被一些人忽略。
在正常的衰退中，原因最终会自我纠正。过度建设导致建筑减速，导致利率下降，导致新建设。库存过度增加导致库存减少，导致库存补充。循环机制内含有恢复的种子。
这个周期的原因并不是循环的。
AI 得到了改进和降低成本。公司裁员，随后使用节省的资金购买更多的 AI 能力，这让他们能够裁员更多的人。被替代的工人花费的钱减少。卖给消费者的公司卖的东西减少，削弱了，投资更多的 AI 以保护利润。AI 得到了改进和降低成本。
没有自然的制动器的反馈循环。
人们的直观期望是，总体需求下降会减缓 AI 的扩张。但是，它没有，因为这不是超大规模的 CapEx。它是 OpEx 的替代品。一个曾经花费 1000 万美元的公司在员工身上花费 70 万美元，在 AI 上花费 20 万美元。AI 的投资增加了倍数，但它发生在总体运营成本的减少中。每个公司的 AI 预算增长了，而其总体支出却缩小了。
这个循环的讽刺是，AI 基础设施复杂系统在经济开始恶化时仍然表现良好。NVDA 仍在发布记录高的收入。TSM 仍在 95% 以上的利用率。超大规模的公司仍在花费 150-200 亿美元的季度数据中心 CapEx。纯粹依赖这一趋势的经济，如台湾和韩国，表现出巨大的超越。
印度是逆向的。该国的 IT 服务部门每年出口超过 2000 亿美元，是印度当前帐户盈余的最大贡献者，也是弥补其持续的商品贸易赤字的-offset。整个模型都建立在一个价值提议上：印度开发商的成本比美国同行的成本低一半。但是，AI 编码代理的边际成本已经降低到几乎是电费的成本。TCS、Infosys 和 Wipro 在 2027 年的合同取消加速。卢比在四个月内对美元下跌 18%，服务盈余在印度的外部账户中消失。到 2028 年第一季度，IMF 已经开始与新德里进行“初步讨论”。
引发混乱的引擎每个季度都在改进，这意味着混乱每个季度都在加剧。没有自然的底线。
在美国，我们不再问 AI 基础设施泡沫会在哪里爆发。我们问的是什么时候消费者信贷经济会发生什么，当消费者被机器取代时。
智能取代螺旋
2027 年是宏观经济故事开始变得不那么微妙的时候。前十二个月的断裂但明显负面的发展传输机制变得明显。你不需要进入 BLS 数据。只需与朋友一起参加晚餐聚会。
**被取代的白领工人没有闲着。**他们降低了收入。许多人转行到服务业和自由职业领域，增加了这些领域的劳动力供应，压缩了工资。
我们的一个朋友在 2025 年是 Salesforce 的高级产品经理。职位、健康保险、401k、年薪 180 万美元。他在第三轮裁员中失去了工作。六个月后，他开始开车打 Uber。他的收入下降到 45 万美元。重点不是个人的故事，而是二阶数学。将这个动态乘以每个主要都会区的几十万工人。过度资格的劳动力涌入服务业和自由职业领域，压缩了工资。行业特定的混乱扩散到整个经济的工资压缩。
剩余的人类中心的池子还要经历一次调整，正在写这篇文章的同时发生。自动化配送和自驾车在吸收被取代工人的第一波工人后通过自由职业领域工作。
到 2027 年 2 月，仍在工作的专业人士已经开始像可能下岗一样花钱了。他们工作两倍多（主要是 AI 的帮助），只是为了不被解雇，升职或加薪的希望已经消失。储蓄率上升，花费软化。
最危险的是滞后。高收入者使用他们的高于平均的储蓄来维持正常的外表，持续两个或三个季度。硬数据并没有确认问题，直到它已经成为老新闻在实体经济中。然后出现了打破幻觉的打印。
美國初次失业申报人数飙升至 487,000，自 2020 年 4 月以来最高 | 美國劳工部，2027 年第三季度
初次申报人数飙升至 487,000，自 2020 年 4 月以来最高。ADP 和 Equifax 确认了新申报的大多数来自白领专业人士。
在接下来的一个周内，S&P 下跌 6%。负面的宏观经济开始赢得拉锯战。
在正常的衰退中，失业率的分布是广泛的。蓝领和白领工人分享痛苦大致按照他们在就业中的份额。消费减少的影响也广泛分布，并且很快就会在数据中体现，因为低收入工人有更高的边际消费倾向。
在这个周期中，失业率的分布是集中在收入最高的 10% 和 20% 的人群中。他们占总就业的相对较小的份额，但驱动了消费支出的大部分。美国的前 10% 的收入人群占所有消费支出的 50% 以上。前 20% 的收入人群占约 65%。他们购买房子、汽车、度假、餐馆饭店、私立学校学费、家装修等。他们是整个消费性质经济的需求基础。
当这些工人失业，或者将工资降低 50% 以进入可用的角色时，消费减少的影响是相对于失业人数而言的巨大的。白领失业率下降 2% 相当于消费性质支出减少 3-4%。与蓝领失业率相比，白领失业率的影响延迟但更深，因为这些工人有储蓄缓冲，让他们能够在行为转变之前维持几个月的支出。
到 2027 年第二季度，经济已经处于衰退中。NBER 将不正式确定衰退的开始日期（他们永远不会这样做），但数据是明确的——我们已经经历了两个连续季度的负真实 GDP 增长。但这不是“金融危机”……还没有。
相关押注的连锁反应
私人信贷从 2015 年的 1000 亿美元增长到 2026 年的 2500 亿美元。其中一部分资金被投入到软件和技术交易中，许多交易都是 SaaS 公司的杠杆收购，假设中长期收入增长率为 15%。这些假设在第一台智能编码演示和 2026 年第一季度软件崩溃之间死亡，但标的却似乎没有意识到他们已经死亡。
私人信贷从2015年的不到1万亿美元增长到2026年的超过2.5万亿美元。其中一部分资金被投入到软件和技术领域，许多都是以高估值收购的SaaS公司，假设未来十几年的收入增长。
这些假设在第一款代理编码演示和2026年第一季度软件崩溃之间消失了，但投资者似乎没有意识到这一点。
许多公开上市的SaaS公司以5-8倍EBITDA的价格交易，而PE背后的软件公司则在资产负债表上以不再存在的收入倍数的估值进行标记。经理们逐渐降低了标记，100美分、92美分、85美分，而公开的同行则说50美分。
Moody's降级了14家PE背后的软件债务的18亿美元，称“人工智能驱动的竞争性破坏”引起了“世纪收入风头”；这是2015年能源下降以来最大规模的单一行业行动 | Moody's Investors Service, 2027年4月
每个人都记得下降后发生了什么。行业老兵已经看到了2015年能源下降后的剧本。
软件背后的贷款在2027年第三季度开始违约。PE投资组合中的信息服务和咨询公司也开始违约。几家知名SaaS公司的数十亿美元的LBO进入重组。
Zendesk是违约的标志。
Zendesk违约了债务契约，因为人工智能驱动的客户服务自动化侵蚀了ARR；5亿美元的直接贷款设施标记为58美分；这是私人信贷软件违约记录中最大的 | Financial Times, 2027年9月
2022年，Hellman & Friedman和Permira以10.2亿美元收购了Zendesk。债务包包括5亿美元的直接贷款，时值历史上最大的一笔ARR背书设施，领头的Blackstone与Apollo、Blue Owl和HPS一起参与贷款。贷款明确以Zendesk的年度可复发收入为基础。以大约25倍EBITDA的杠杆，杠杆只有当时才有意义。
到2027年中期，这种情况已经不存在了。
人工智能代理已经在客户服务方面自主运作了一年多。Zendesk定义的类别（票务、路由、管理人类支持交互）已经被系统取代，这些系统可以在不生成票务的情况下解决问题。贷款背书的年度可复发收入已经不再可复发，而是还未离开的收入。
历史上最大的一笔ARR背书贷款变成了历史上最大的一笔私人信贷软件违约。每个信用部门都问同一个问题：谁还有一种世纪风头被误认为是周期性的风头？
但这里的共识在最初是正确的：这应该是可承受的。
私人信贷不是2008年的银行。整个架构都被设计成避免强制出售。这些是封闭式基金，资金被锁定。LP们承诺七到十年。没有存款者需要跑，没repo线需要拉。经理们可以坐在受损资产上，慢慢工作，等待回收。痛苦，但可管理。系统是这样设计的，应该弯曲，而不是折断。
Blackstone、KKR和Apollo的高管们称，软件暴露在7-13%的资产中。可控。每个卖方的笔记和金融Twitter的信用账户都说同样的事情：私人信贷有永久性资本。他们可以吸收损失，这将否定一个杠杆银行。
永久性资本这个短语出现在每次收益电话和投资者信函中，意在安抚。它变成了一个口号。就像大多数口号一样，没有人注意到细节。它实际上意味着什么…
过去十年里，大型替代性资产管理公司已经收购了寿险公司，并将它们转变为资金工具。阿波罗收购了阿特尼。布鲁克菲尔德收购了美国赤字。KKR收购了全球大西洋。逻辑是优雅的：寿险存款提供了稳定的长期债务基础。管理者们投资这些存款到他们产生的私人信贷中，并获得了两次收益：在保险侧获得了利差，在资产管理侧获得了管理费。一个费率-费率永动机，在一个条件下运作得很好。
私人信贷必须是无风险的。
损失击中了那些以长期义务为基础的非流动性资产的平衡表。所谓的“永久性资本”，应该使系统更加坚韧的资本，并不是一些抽象的、有耐心的机构资金和高级投资者承担高级风险。它是美国家庭储蓄的“主街”，以寿险形式投资于同样违约的PE背后的软件和技术纸张。被锁定的资金不能跑，寿险政策持有人资金的规则是不同的。
与银行系统相比，保险监管者一直很放松，甚至有些麻木，但这就是他们的警钟。他们已经对寿险公司中私人信贷的集中度感到不适，开始降低这些资产的风险基准资本处理。这迫使保险公司要么提高资本，要么出售资产，但在市场已经开始收缩的情况下，这两者都不是有吸引力的条件。
纽约州和爱荷华州监管者试图加紧对寿险公司持有的私人评级债务的资本处理；NAIC指南预计会增加RBC因素并触发额外的SVO审查 | 2027年11月，路透社
当Moody's将阿特尼的金融强度评级降至负面预期时，阿波罗的股票在两天内下跌22%。布鲁克菲尔德、KKR和其他人也跟随。
从那时起，情况变得更加复杂。这些公司不仅创造了他们的保险公司永动机，还建立了一个复杂的海外架构，以最大限度地利用监管避税。美国保险公司写了寿险，然后将风险转移到其拥有的附属百慕达或开曼群岛再保险公司身上——设立以利用更灵活的监管来持有相同资产的更少资本。该附属公司通过海外SPV筹集了外部资金，新一层的对手方投资了保险公司的私人信贷。
评级机构，包括一些自己是PE拥有的机构，已经没有了透明度（令人惊讶的）没有人。不同公司之间的蜘蛛网般的连接令人惊讶地不透明。当底层贷款违约时，谁实际承担损失的真正问题在实时无法回答。
2027年11月的崩溃标志着从潜在的周期性下滑到更不舒服的东西的转变。*“一条与白领生产力增长相关的相关押注链条”*是联邦储备委员会主席凯文·沃什在11月份紧急会议上称的。
看来，损失本身并不是引起危机的原因。它是承认它们。还有一个更大的、更重要的金融领域，我们已经害怕承认它。
抵押贷款问题
佐治亚州的Zillow Home Value Index下跌11%，年率下跌9%；Fannie Mae警告“早期违约”在技术/金融人口占比超过40%的ZIP代码中 | 佐治亚州/房利美，2028年6月
本月佐治亚州的Zillow Home Value Index下跌11%，年率下跌9%；本月房利美警告早期违约在技术/金融人口占比超过40%的ZIP代码中。
这并不是唯一令人担忧的头条新闻。上个月，房利美警告了早期违约的ZIP代码——这些地区通常被认为是“不倒翁”。
美国住宅抵押贷款市场约为13万亿美元。抵押贷款评估基于基本假设，即借款人将在贷款期限内保持大致相同的收入水平。对于大多数抵押贷款来说，这意味着30年。
白领就业危机已经威胁了这一假设。我们现在必须问一个似乎三年前就不再合理的问题：抵押贷款是否是无风险的？
美国历史上每次抵押贷款危机都由以下三种情况之一驱动：过度投机（贷款给无法负担住房的人，如2008年），利率冲击（利率上升使可调抵押贷款难以负担，如1980年代早期），或局部经济冲击（单个行业在单个地区崩溃，如1980年代的石油在德克萨斯州或2009年的汽车在密歇根州）。
这些都不适用于本次危机。这些借款人不是次级贷款。他们的信用评分为780分。他们付了20%的首付。他们有清洁的信用历史、稳定的就业记录和收入。他们的收入在贷款发放时被验证和记录。他们是金融系统中风险模型认为的抵押贷款质量的基础。
2008年，贷款从一开始就是坏的。2028年，贷款从一开始就是好的。世界只是……改变了。
人们借款了他们无法再相信的未来。
2027 年，我们注意到隐藏的压力早期迹象：房屋净值信贷额度提款、401（k）提款和信用卡债务飙升，而房屋贷款仍在正常偿付。当失去工作、招聘冻结、奖金被削减时，优质家庭的债务收入比率翻倍。
他们仍然能够偿付房屋贷款，但只能通过停止所有非必需开支、耗尽储蓄和推迟房屋维修或改善来实现。从技术上讲，他们在房屋贷款方面仍在还款，但只需再经历一次冲击，就会陷入困境，而人工智能能力的发展趋势表明这种冲击即将来临。随后，我们看到旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀的逾期付款开始飙升，即便全国平均值仍处于历史范围内。
如今，我们正处于最严重的阶段。当边际买家状况良好时，房价下跌是可控的。但在这里，边际买家正面临着同样的收入损失。
尽管关注度在上升，但我们尚未陷入全面的房屋贷款危机。逾期付款有所增加，但仍远低于 2008 年的水平。真正的威胁在于趋势。
智慧驱动螺旋现在有两个金融加速器，正对实体经济造成下行压力。
劳动驱动、住房贷款问题、私人市场动荡。每一项都在加剧另外两项的影响。传统的政策工具（降息、量化宽松）可以解决金融引擎的问题，但无法解决实体经济引擎的问题，因为实体经济引擎并非由紧缩的财政条件所驱动，而是由人工智能导致人类智慧变得不再稀缺、价值降低所驱动。你可以将利率降至零，购买每一笔抵押贷款支持证券以及所有未偿还的软件杠杆收购债务……
但这改变不了一个事实，即克劳德代理人能够完成一份年薪 18 万美元的产品经理的工作，而成本仅为每月 200 美元。
如果这些担忧成为现实，住房贷款市场将在今年下半年崩盘。在这种情况下，我们预计目前股市的下跌最终将超过全球金融危机时期（峰值到谷底下跌 57%）。这将使标准普尔 500 指数跌至约 3500 点的水平，这一水平自 2022 年 11 月 ChatGPT 出现的那个月以来就再未见过。
很明显，13 万亿美元的住宅住房贷款的收入预期受到了结构性损害。然而，目前尚不清楚的是，政策能否在住房贷款市场完全消化这一影响之前进行干预。我们持乐观态度，但也不能否认存在不乐观的理由。
对抗时间的战斗
第一个负反馈回路出现在实体经济：人工智能能力提升，薪水下降，支出疲软，毛利率紧缩，公司购买更多人工智能能力，能力进一步提升。然后它转向金融领域：收入损失影响住房贷款，银行因损失而紧缩信贷，财富效应破裂，反馈回路加速。这两者都因政府政策反应不足而加剧，政府似乎对此十分困惑。
系统并未设计为处理这种危机。联邦政府的收入基础基本上是一种对人类时间的税收。人们工作，公司支付他们报酬，政府从中收取一部分。个人收入和雇佣税是正常年份的收入支柱。
今年第一季度，联邦收入比国会预算办公室（CBO）的基准预测低 12%。雇佣收入下降是因为以前的薪水水平下，被雇佣的人数大幅减少。个人收入税收下降是因为所赚取的收入在结构上变得更低。生产力正在飙升，但收益正流向资本和计算机，而非劳动力。
劳动在 GDP 中所占的份额从 1974 年的 64% 下降到 2024 年的 56%，这是四十年来因全球化、自动化以及工人谈判权持续受到侵蚀而出现的下滑。自人工智能开始爆发式发展以来，这一份额已降至 46%。这是历史上最快的下滑速度。
产出依然存在。但它不再通过家庭回流到公司，因此也不再通过美国国税局（IRS）流转。经济循环流程正在断裂，而人们期望政府来修复这一问题。
正如每一次经济下滑时一样，支出增加与收入下降同时发生。这一次的不同之处在于，支出压力并非周期性的。自动稳定器是为应对暂时性失业而设计的，而非结构性驱动因素。该系统正在发放福利，假设工人将会重新就业。但许多人不会如此，至少不会回到以前的工资水平。新冠疫情期间，政府坦然接受 15% 的赤字，那是暂时的情况。当时需要政府支持的人受到疫情影响，但人们认为他们会恢复过来。相反，现在他们正被不断改进的人工智能所取代。
政府需要在税收减少的同时，向家庭转移更多资金。
美国不会违约。它可以印刷自己所花费的货币，也能用同样的货币向借款人还款。但这种压力已经在其他地方显现。市政债券正呈现出令人担忧的分散性。没有收入税的州情况还好，但依赖收入税的州所发行的一般责任市政债券，开始在市场上被计入一定的违约风险定价。政客们很快就注意到了这一点，相关争论已经沿着党派路线展开。
行政部门早早认识到危机的结构性本质，这一点值得肯定，并且开始探讨跨党派提案，称之为 “转型经济法案”：该框架下，直接转移给失业工人的资金，由赤字支出和一项针对人工智能推理计算的拟征税共同资助。
最激进的提案则更进一步。“共享人工智能繁荣法案” 将建立公众对人工智能基础设施的一项权利，介于国家财富基金和对人工智能产生的产出征税之间，用股息为家庭转移支付提供资金。私营部门的说客们已经在媒体上对这项提案发出警告，称其会引发一系列不良后果。
这些讨论背后的政治局势令人担忧，且因大肆宣传和边缘主义而愈发严重。右派将转移支付和再分配称为马克思主义，并警告对计算机征税会让中国领先。左派则警告说，由既得利益者协助拟定的税收政策将成为另一种形式的监管。财政鹰派指出赤字支出不可持续。而另一派鹰派则指出，全球金融危机后过早实施的紧缩政策是一个警示。在今年总统选举之前，党派之间的分歧正在加剧。
就在政客们争论不休之际，社会的变化速度远比立法程序快得多。
硅谷发生的运动已经成为更广泛不满情绪的象征。上个月，示威者在安塞普理和 OpenAI 的旧金山办事处前抗议了三周。参与人数不断增加，这些示威活动获得的媒体报道比引发它们的失业数据还要多。
很难想象公众会比憎恨银行家更憎恨人工智能实验室的创始人和早期投资者。从大众的角度来看，这是有道理的。这些创始人和早期投资者在生产力爆发中积累财富的速度远超金属时代。而从生产力爆发中获得的收益几乎全部归属于计算机的所有者和运营这些实验室的股东。这使得美国的不平等达到了前所未有的水平。
各方都有自己认定的反派，但真正的反派是时间。
人工智能的能力正超越机构的适应速度。政策反应的速度比理想中慢。如果政府不迅速就问题的性质达成共识，反馈循环将为他们写下下一章。
智慧溢价的解体
从现代经济史的整个时间框架来看，人类智慧一直是稀缺的投入。资本丰富（或者至少可以复制）。自然资源是有限的，但可以相互替代。技术改进的速度足够缓慢，让人类能够适应。而智慧，即分析、决策、创造、说服和协调的能力，在大规模层面是无法复制的。
人类智慧所固有的溢价源于其稀缺性。从劳动力市场到房屋贷款市场再到税法，经济中的每一个机构都是在这一假设成立的世界里设计出来的。
我们如今正经历着这种溢价的解体。机器智慧在越来越多的任务上已成为人类智慧可靠且快速改进的替代品。过去几十年来为人类大脑稀缺的世界所优化的金融系统，正在进行重新定价。这种重新定价过程充满痛苦、混乱，且远未结束。
但重新定价并不等同于崩溃。
我们现在正在经历这种优质的解体。机器智能已经成为一个高效且不断改进的替代品，能够取代人类智能，涵盖越来越多的任务。经过几十年的优化，金融系统正在重新定价。这种重新定价是痛苦的、混乱的，并且远未完成。
但是，重新定价与崩溃是不同的。
经济可以找到一个新的平衡点。找到这个平衡点是人类唯一能做的任务之一。我们需要做得正确。
这是历史上第一次，最具生产力的经济资产产生的工作人数减少，而不是增加。没有人能够适应这种情况，因为没有人设计过一个世界，其中稀缺的输入变得丰富。因此，我们必须建立新的框架。是否我们能够在时间内建立它们，这是最重要的问题。
但你正在读这篇文章的不是2028年6月。你正在读这篇文章的2026年2月.
标准普尔指数接近历史新高。负反馈环路尚未开始。我们确定一些这些场景不会实现。我们同样确定机器智能将继续加速。人类智能的溢价将缩小.
作为投资者，我们仍然有时间评估我们的投资组合中有多少部分建立在不会在十年内生存的假设上。作为一个社会，我们仍然有时间采取主动措施.
鹦鹉还活着.