一场来自未来的金融历史思想实验
作者：Citrini Research & Alap Shah
原文链接：https://www.citriniresearch.com/p/2028gic
这篇文章近期在海外投资界和科技圈引发了广泛讨论。作者以2028年回望的方式，构建了一个AI技术快速发展可能带来的经济危机场景。虽然这只是一个假设性的思想实验，但其对AI影响经济结构、就业市场、金融系统的分析逻辑严密,发人深省。
我们半场决定将这篇文章原封不动地翻译出来,与大家分享。无论你是否认同作者的观点,这篇文章都能帮助我们更全面地理解AI时代可能带来的挑战。希望大家保持对新世界的了解,以更开放的心态面对未来的不确定性。
前言
如果我们对AI的看涨继续是正确的......而这实际上是看跌的呢?
以下是一个场景,不是预测。这不是看跌色情片或AI末日论的粉丝小说。这篇文章的唯一目的是模拟一个相对较少被探索的场景。我们的朋友Alap Shah提出了这个问题,我们一起头脑风暴了答案。我们写了这一部分,他还写了另外两部分,你可以在找到。
希望阅读这篇文章能让你为AI使经济变得越来越怪异时的潜在左尾风险做好更充分的准备。
这是CitriniResearch 2028年6月的宏观备忘录,详细描述了全球智能危机的进展和后果。
今天早上失业率公布为10.2%,超出预期0.3%。市场当天下跌2%,使标普500指数从2026年10月的高点累计回调38%。
交易员已经麻木了。六个月前,这样的数据会触发熔断机制。
两年。这就是从"可控"和"特定行业"到一个不再像我们任何人成长的经济体所需的全部时间。本季度的宏观备忘录是我们试图重建这一序列——对危机前经济的事后剖析。
当时的兴奋之情溢于言表。到2026年10月,标普500指数接近8000点,纳斯达克突破30000点。由于人类过时而导致的第一波裁员始于2026年初,它们做了裁员应该做的一切。利润率扩大,收益超预期,股票上涨。创纪录的企业利润直接回流到AI算力投资。
表面数据仍然很好。名义GDP反复公布年化中高个位数增长。生产率蓬勃发展。在AI代理的推动下,每小时实际产出以1950年代以来未见的速度增长,这些代理不睡觉,不请病假,也不需要健康保险。
算力的所有者看到他们的财富暴涨,因为劳动力成本消失了。与此同时,实际工资增长崩溃。尽管政府反复吹嘘创纪录的生产率,白领工人失去了工作,被迫从事较低薪酬的角色。
当消费经济开始出现裂缝时,经济评论家普及了一个短语:"幽灵GDP":出现在国民账户中但从未在实体经济中流通的产出。
*在各个方面,AI都超出了预期,市场就是AI。*唯一的问题是......经济不是。
早就应该清楚的是,北达科他州的一个GPU集群产生了以前归因于曼哈顿中城10,000名白领工人的产出,这更像是经济瘟疫而不是经济灵丹妙药。货币流通速度降至平线。以人为中心的消费经济,当时占GDP的70%,萎缩了。如果我们早点问问机器在可自由支配商品上花多少钱,我们可能会更早弄清楚这一点。(提示:是零。)
AI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,利润率压力促使企业更多投资AI,AI能力提高......
这是一个没有自然制动的负反馈循环。**人类智能替代螺旋。**白领工人看到他们的收入能力(理性地说,还有他们的支出)受到结构性损害。他们的收入是13万亿美元抵押贷款市场的基石——迫使承销商重新评估优质抵押贷款是否仍然可靠。
十七年没有真正的违约周期,使私募市场充斥着PE支持的软件交易,这些交易假设ARR(年度经常性收入)将保持经常性。2027年中期,由于AI破坏而导致的第一波违约挑战了这一假设。
如果破坏仍然局限于软件,这本来是可控的,但事实并非如此。到2027年底,它威胁到每一个建立在为人类货币化摩擦基础上的商业模式。建立在货币化人类摩擦基础上的大批公司瓦解了。
事实证明,这个系统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。
我们已经等待"坏消息就是好消息"近一年了。政府开始考虑提案,但公众对政府实施任何形式救援能力的信心已经减弱。政策反应总是滞后于经济现实,但缺乏全面计划现在有加速通货紧缩螺旋的威胁。
它是如何开始的
2025年末,代理编码工具在能力上实现了阶跃函数式的跳跃。
一个使用Claude Code或Codex的称职开发人员现在可以在几周内复制中型市场SaaS产品的核心功能。不是完美的或处理每个边缘情况,但足够好,以至于审查50万美元年度续约的CIO开始问这样的问题:"如果我们自己构建这个怎么办?"
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,当时"代理AI"还只是一个流行语。年中审查是采购团队第一次在了解这些系统实际能做什么的情况下做出决策。一些人看着自己的内部团队在几周内复制了六位数SaaS合同的原型。
那个夏天,我们采访了一位财富500强公司的采购经理。他告诉我们关于他的一次预算谈判。销售人员原本期望采用与去年相同的剧本:5%的年度涨价,标准的"你的团队依赖我们"推销。采购经理告诉他,他一直在与OpenAI讨论让他们的"前线部署工程师"使用AI工具完全替代该供应商。他们以30%的折扣续约了。他说那是一个好结果。像Monday.com、Zapier和Asana这样的"SaaS长尾"情况要糟糕得多。
投资者已经准备好了——甚至期待——长尾会受到严重打击。它们可能占企业技术栈典型支出的三分之一,但它们显然暴露在风险中。然而,记录系统应该是安全的,不受破坏。
直到ServiceNow的2026年第三季度报告,反身性机制才变得更加清晰。
SERVICENOW净新增ACV增长从23%降至14%;宣布15%裁员和"结构性效率计划";股价下跌18% | 彭博社,2026年10月
SaaS并没有"死"。运行和支持内部构建仍然存在成本效益分析。但内部确实是一个选项,这影响了定价谈判。也许更重要的是,竞争格局已经改变。AI使开发和发布新功能变得更容易,因此差异化崩溃了。现有企业陷入了价格竞争——彼此之间以及与利用代理编码能力飞跃、没有遗留成本结构需要保护的新一批挑战者之间的激烈竞争,这些挑战者积极争夺市场份额。
直到这份报告,这些系统的相互关联性才被充分认识。ServiceNow出售席位。当财富500强客户裁员15%时,他们取消了15%的许可证。他们客户的AI驱动的人员削减在提升利润率的同时,机械地破坏了他们自己的收入基础。
销售工作流自动化的公司正被更好的工作流自动化所破坏,其应对措施是裁员,并将节省的资金投入到破坏它的技术中。
他们还能做什么?坐以待毙,死得更慢?受AI威胁最大的公司成为AI最积极的采用者。
这在事后看来是显而易见的,但在当时真的不是(至少对我来说)。历史破坏模型说,现有企业抵制新技术,它们失去份额给灵活的新进入者,然后慢慢死去。这就是柯达、百视达、黑莓的遭遇。2026年发生的事情不同;现有企业没有抵抗,因为他们负担不起。
随着股票下跌40-60%,董事会要求答案,受AI威胁的公司做了唯一能做的事。裁员,将节省的资金重新部署到AI工具中,使用这些工具以更低的成本维持产出。
每家公司的个别反应都是理性的。集体结果是灾难性的。每一美元节省的人力成本都流入了使下一轮裁员成为可能的AI能力。
**软件只是开场戏。**投资者在辩论SaaS估值倍数是否触底时错过的是,反身循环已经逃脱了软件行业。支持ServiceNow裁员的同样逻辑适用于每家拥有白领成本结构的公司。
当摩擦降至零时
到2027年初,LLM使用已成为默认。人们使用AI代理,甚至不知道什么是AI代理,就像不知道什么是"云计算"的人使用流媒体服务一样。他们认为这就像自动完成或拼写检查一样——手机现在就做的事情。
Qwen的开源代理购物者是AI处理消费者决策的催化剂。几周内,每个主要的AI助手都集成了某种代理商业功能。精简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,大大降低了推理的边际成本。
本应让投资者更加不安的部分是,这些代理不等待被询问。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,而是成为一个持续的优化过程,代表每个联网消费者全天候运行。到2027年3月,美国个人中位数每天消耗400,000个token——是2026年底的10倍。
在过去的五十年里,美国经济在人类局限性之上建立了一个巨大的租金提取层:事情需要时间,耐心会耗尽,品牌熟悉度替代尽职调查,大多数人愿意接受不好的价格以避免更多点击。数万亿美元的企业价值取决于这些约束的持续存在。
订阅和会员资格在数月不使用的情况下被动续订。试用期后价格偷偷翻倍的介绍性定价。每一个都被重新定义为代理可以谈判的人质情况。平均客户终身价值,整个订阅经济建立的指标,明显下降。
人类真的没有时间在购买一盒蛋白棒之前在五个竞争平台上比价。机器有。
旅行预订平台是早期的牺牲品,因为它们是最简单的。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完整的行程(航班、酒店、地面交通、忠诚度优化、预算约束、退款)。
保险续保,整个续保模式取决于投保人的惰性,被改革了。每年重新购买保险的代理拆除了保险公司从被动续保中赚取的15-20%的保费。
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"我将为你导航你觉得繁琐的复杂性"的类别都被破坏了,因为代理发现没有什么是繁琐的。
即使是我们认为受人际关系价值保护的地方也被证明是脆弱的。房地产,买家几十年来容忍5-6%的佣金,因为代理和消费者之间存在信息不对称,一旦配备了MLS访问和数十年交易数据的AI代理可以立即复制知识库,就崩溃了。2027年3月的一份卖方报告将其称为"代理对代理的暴力"。主要都市区的中位买方佣金从2.5-3%压缩到不到1%,越来越多的交易在买方根本没有人类代理的情况下成交。
我们高估了"人际关系"的价值。事实证明,很多人们称之为关系的东西只是带有友好面孔的摩擦。
这只是中介层破坏的开始。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和人类心理的怪癖,而这些现在已经不重要了。
为价格和适合度优化的机器不关心你最喜欢的应用程序或你过去四年习惯性打开的网站,也不会感受到设计良好的结账体验的吸引力。它们不会疲倦并接受最简单的选项或默认"我总是从这里订购"。
编码代理已经崩溃了推出送餐应用的进入壁垒。一个称职的开发人员可以在几周内部署一个功能性竞争对手,数十人这样做了,通过将90-95%的配送费传递给司机来引诱司机离开DoorDash和Uber Eats。多应用仪表板让零工工人一次跟踪来自二三十个平台的传入工作,消除了现有企业所依赖的锁定。市场一夜之间碎片化,利润率压缩到几乎为零。
代理加速了破坏的两面。它们使竞争对手成为可能,然后使用它们。DoorDash的护城河字面上是"你饿了,你懒了,这是你主屏幕上的应用程序"。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的氛围编码的替代品,因此它可以每次选择最低费用和最快交付。
习惯性应用忠诚度,整个商业模式的基础,对机器来说根本不存在。
这有点诗意,因为这也许是整个传奇中唯一一个代理为即将失业的白领工人帮忙的例子。当他们最终成为送货司机时,至少他们收入的一半不会流向Uber和DoorDash。当然,来自技术的这种帮助并没有持续太久,随着自动驾驶汽车的普及。
只有这么多比价和聚合可以做。反复为用户省钱的最大方式(尤其是当代理开始相互交易时)是**消除费用。**在机器对机器的商业中,2-3%的卡交换费成为一个明显的目标。
代理开始寻找比卡更快更便宜的选项。大多数选择通过Solana或Ethereum L2使用稳定币,结算几乎是即时的,交易成本以美分的几分之一计算。
万事达卡2027年第一季度:净收入同比增长6%;购买量增长从上一季度的5.9%放缓至3.4%;管理层注意到"代理主导的价格优化"和"可自由支配类别的压力" | 彭博社,2027年4月29日
万事达卡的2027年第一季度报告是不归路。代理商业从产品故事变成了管道故事。MA第二天下跌9%。Visa也是,但在分析师指出其在稳定币基础设施中的更强定位后减少了损失。
代理商业绕过交换对专注于卡的银行和单一发行商构成了更大的风险,它们收取了2-3%费用的大部分,并围绕由商家补贴资助的奖励计划建立了整个业务部门。
美国运通(AXP US)受打击最严重;白领劳动力削减摧毁了其客户基础,代理绕过交换摧毁了其收入模式的双重逆风。Synchrony(SYF US)、Capital One(COF US)和Discover(DFS US)在接下来的几周内都下跌了10%以上。
从行业风险到系统性风险
2026年全年,市场将AI的负面影响视为行业故事。软件和咨询正在被压垮,支付和其他收费站摇摇欲坠,但更广泛的经济似乎很好。劳动力市场虽然疲软,但没有自由落体。共识观点是,创造性破坏是任何技术创新周期的一部分。在某些方面会很痛苦,但AI的整体净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错误的心智模型。美国经济是一个白领服务经济。白领工人占就业的50%,推动了大约75%的可自由支配消费支出。AI正在吞噬的业务和工作不是美国经济的切线,它们就是美国经济。
"技术创新摧毁工作,然后创造更多。"这是当时最流行和最有说服力的反驳论点。它之所以流行和有说服力,是因为它在两个世纪里一直是对的。即使我们无法想象未来的工作会是什么,它们肯定会到来。
ATM使分行运营成本更低,因此银行开设了更多分行,出纳员就业在接下来的二十年里增长了。互联网破坏了旅行社、黄页、实体零售,但它发明了全新的行业来取代它们,创造了新工作。
AI现在是一种通用智能,在人类将重新部署到的任务上不断改进。失业的程序员不能简单地转向"AI管理",因为AI已经能够做到这一点。
今天,AI代理处理许多周的研发任务。指数级增长碾压了我们对可能性的概念,尽管每年沃顿商学院的教授都试图将数据拟合到一个新的sigmoid。
它们编写基本上所有的代码。其中表现最好的在几乎所有事情上都比几乎所有人类聪明得多。而且它们不断变得更便宜。
AI确实创造了新工作。提示工程师。AI安全研究人员。基础设施技术人员。人类仍在循环中,在最高层协调或根据品味指导。然而,AI创造的每一个新角色,都使数十个角色过时。新角色的报酬只是旧角色的一小部分。
美国JOLTS:职位空缺跌破550万;失业与空缺比率攀升至约1.7,为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月的JOLTS数据提供了一些确定的数据。职位空缺跌破550万,同比下降15%。
INDEED:软件、金融、咨询职位发布急剧下降,因为"生产力举措"蔓延 | Indeed招聘实验室,2026年11月至12月
白领职位空缺正在崩溃,而蓝领职位空缺保持相对稳定(建筑、医疗保健、行业)。流失发生在编写备忘录*(我们不知何故仍在营业)*、批准预算并保持经济中间层润滑的工作中。然而,两个群体的实际工资增长全年大部分时间都是负数,并持续下降。
股票市场仍然不太关心JOLTS,而更关心GE Vernova的所有涡轮机容量现在已售罄至2040年的消息,它在负面宏观新闻与正面AI基础设施头条之间的拉锯战中横向移动。
然而,债券市场(总是比股票更聪明,或至少不那么浪漫)开始为消费冲击定价。10年期收益率在接下来的四个月里从4.3%下降到3.2%。尽管如此,标题失业率并没有爆发,成分细微差别仍然被一些人忽视。
在正常衰退中,原因最终会自我修正。过度建设导致建设放缓,导致降息,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了复苏的种子。
AI变得更好更便宜。公司裁员,然后用节省的资金购买更多AI能力,这让他们裁员更多工人。失业工人支出减少。向消费者出售商品的公司销售量减少,削弱,并投资更多AI以保护利润率。AI变得更好更便宜。
直观的预期是,总需求下降会减缓AI建设。事实并非如此,因为这不是超大规模资本支出。这是运营支出替代。一家每年在员工上花费1亿美元、在AI上花费500万美元的公司,现在在员工上花费7000万美元、在AI上花费2000万美元。AI投资增加了数倍,但它是作为总运营成本的减少而发生的。每家公司的AI预算都在增长,而其总体支出却在萎缩。
讽刺的是,即使AI基础设施综合体正在破坏的经济开始恶化,它仍在继续表现。NVDA仍在公布创纪录的收入。台积电仍以95%以上的利用率运行。超大规模企业每季度仍在数据中心资本支出上花费1500-2000亿美元。纯粹凸向这一趋势的经济体,如台湾和韩国,表现大幅优于。
印度则相反。该国的IT服务部门每年出口超过2000亿美元,是印度经常账户盈余的最大贡献者,也是为其持续商品贸易逆差融资的抵消。整个模式建立在一个价值主张上:印度开发人员的成本只是美国同行的一小部分。但AI编码代理的边际成本已经崩溃到,基本上,电力成本。TCS、Infosys和Wipro在2027年全年看到合同取消加速。卢比在四个月内兑美元贬值18%,因为支撑印度外部账户的服务盈余蒸发了。到2028年第一季度,IMF已经开始与新德里进行"初步讨论"。
导致破坏的引擎每个季度都在变得更好,这意味着破坏每个季度都在加速。劳动力市场没有自然底线。
在美国,我们不再问AI基础设施的泡沫何时破裂。我们在问当消费者被机器取代时,消费信贷经济会发生什么。
智能替代螺旋
2027年是宏观经济故事不再微妙的一年。从前十二个月零散但明显负面的发展到传导机制变得显而易见。你不需要进入劳工统计局的数据。只要参加一个与朋友的晚宴。
**失业的白领工人并没有闲坐。**他们降级了。许多人从事较低薪酬的服务部门和零工经济工作,这增加了这些部门的劳动力供应,也压缩了那里的工资。
我们的一位朋友是2025年Salesforce的高级产品经理。头衔、健康保险、401k、每年18万美元。她在第三轮裁员中失去了工作。经过六个月的寻找,她开始为Uber开车。她的收入下降到45,000美元。重点不是个人故事,而是二阶数学。将这种动态乘以每个主要都市区的几十万工人。过度合格的劳动力涌入服务和零工经济,压低了已经挣扎的现有工人的工资。特定行业的破坏转移成经济范围的工资压缩。
泳池中剩余的以人为中心的工作还有另一次修正在前面,就在我们写这篇文章的时候发生。随着自动配送和自动驾驶汽车在吸收第一波失业工人的零工经济中开展工作。
到2027年2月,很明显,仍然受雇的专业人士像他们可能是下一个一样消费。他们工作的努力程度是以前的两倍(主要在AI的帮助下)只是为了不被解雇,晋升或加薪的希望已经消失。储蓄率上升,支出疲软。
最危险的部分是滞后。高收入者使用高于平均水平的储蓄来维持两三个季度的正常表象。硬数据在实体经济中已经是旧闻时才确认问题。然后出现了打破幻觉的数据。
美国首次申请失业救济人数飙升至487,000,为2020年4月以来最高;劳工部,2027年第三季度
首次申请人数飙升至487,000,为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。
标普在接下来的一周下跌6%。负面宏观开始赢得拉锯战。
在正常衰退中,失业广泛分布。蓝领和白领工人大致按每个部门在就业中的份额分担痛苦。消费冲击也广泛分布,它迅速出现在数据中,因为低收入工人的边际消费倾向更高。
在这个周期中,失业集中在收入分配的上层十分位数。它们在总就业中所占份额相对较小,但推动消费支出的比例大得不成比例。美国收入最高的10%占所有消费支出的50%以上。收入最高的20%占大约65%。这些人购买房屋、汽车、度假、餐厅用餐、私立学校学费、房屋装修。他们是整个可自由支配消费经济的需求基础。
当这些工人失去工作,或接受50%的降薪转到可用角色时,相对于失去的工作数量,消费冲击是巨大的。与蓝领失业(往往立即打击,你从工厂被解雇,下周就停止支出)不同,白领失业有滞后但更深的影响,因为这些工人有储蓄缓冲,让他们在行为转变开始前维持几个月的支出。
到2027年第二季度,经济陷入衰退。NBER要到几个月后才会正式确定开始日期(他们从来不会),但数据是明确的——我们连续两个季度实际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。这些资本中有相当一部分被部署到软件和技术交易中,其中许多是SaaS公司的杠杆收购,估值假设收入永久增长在中十位数。
这些假设在第一次代理编码演示和2026年第一季度软件崩溃之间的某个地方死了,但标记似乎没有意识到它们已经死了。
当许多公开的SaaS公司以5-8倍EBITDA交易时,PE支持的软件公司在资产负债表上以反映不再存在的收入倍数的收购估值标记。经理们逐渐放松标记,100美分,92,85,而公共可比公司说50。
穆迪下调14家发行人180亿美元PE支持的软件债务,理由是"AI驱动的竞争破坏造成的结构性收入逆风";自2015年能源以来最大的单一行业行动 | 穆迪投资者服务,2027年4月
每个人都记得降级后发生了什么。行业资深人士已经看到了2015年能源降级后的剧本。
软件支持的贷款在2027年第三季度开始违约。信息服务和咨询的PE投资组合公司紧随其后。几个价值数十亿美元的知名SaaS公司的LBO进入重组。
ZENDESK未能履行债务契约,因为AI驱动的客户服务自动化侵蚀ARR;50亿美元直接贷款设施标记为58美分;有记录以来最大的私人信贷软件违约 | 金融时报,2027年9月
2022年,Hellman & Friedman和Permira以102亿美元将Zendesk私有化。债务包是50亿美元的直接贷款,当时历史上最大的ARR支持设施,由Blackstone领导,Apollo、Blue Owl和HPS都在贷款集团中。贷款明确围绕Zendesk的年度经常性收入将保持经常性的假设而构建。在大约25倍EBITDA时,杠杆只有在它如此时才有意义。
AI代理已经自主处理客户服务将近一年了。Zendesk定义的类别(票务、路由、管理人工支持交互)已经被完全不产生票证就解决问题的系统所取代。贷款所依据的年度经常性收入不再经常,它只是还没有离开的收入。
历史上最大的ARR支持贷款成为历史上最大的私人信贷软件违约。每个信贷部门同时问同样的问题:还有谁有伪装成周期性逆风的结构性逆风?
但这是共识至少最初得到的正确:这本应是可以生存的。
私人信贷不是2008年的银行业。整个架构明确设计为避免强制出售。这些是封闭式工具,资本锁定。有限合伙人承诺七到十年。没有储户跑,没有回购额度拉。经理可以坐在受损资产上,随着时间的推移解决它们,等待回收。痛苦,但可控。系统是这样的,它应该弯曲,而不是断裂。
Blackstone、KKR和Apollo的高管引用了软件敞口占资产的7-13%。可控。每份卖方报告和fintwit信贷账户都说同样的话:私人信贷有永久资本。它们可以吸收否则会炸毁杠杆银行的损失。
*永久资本。*这个短语出现在每个收益电话会议和投资者信函中,旨在安抚。它成为一个咒语。像大多数咒语一样,没有人注意到更精细的细节。这就是它实际上意味着什么......
在过去的十年里,大型另类资产管理公司收购了人寿保险公司,并将它们变成融资工具。Apollo收购了Athene。Brookfield收购了American Equity。KKR收购了Global Atlantic。逻辑是优雅的:年金存款提供了稳定的长期限负债基础。经理将这些存款投资到他们发起的私人信贷中,获得两次报酬,在保险方面赚取利差,在资产管理方面赚取管理费。一台费用套费用的永动机,在一个条件下运作得很好。
损失冲击了旨在持有非流动资产以对抗长期限义务的资产负债表。应该使系统有弹性的"永久资本"不是某种抽象的耐心机构资金和承担复杂风险的成熟投资者。这是美国家庭的储蓄,"主街",结构为年金,投资于现在正在违约的相同PE支持的软件和技术票据。不能跑的锁定资本是人寿保险投保人的钱,那里的规则有点不同。
与银行系统相比,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的私人信贷集中感到不安,他们开始降级这些资产的基于风险的资本处理。这迫使保险公司要么筹集资本,要么出售资产,在市场已经冻结的情况下,这两者都不可能以有吸引力的条款进行。
纽约、爱荷华州监管机构采取行动,收紧人寿保险公司持有的某些私人评级信贷的资本处理;NAIC指导预计将增加RBC因素并触发额外的SVO审查 | 路透社,2027年11月
当穆迪将Athene的财务实力评级置于负面展望时,Apollo的股票在两个交易日内下跌22%。Brookfield、KKR和其他公司紧随其后。
从那里变得更复杂。这些公司不仅创造了保险公司永动机,它们还建立了复杂的离岸架构,旨在通过监管套利最大化回报。美国保险公司签发年金,然后将风险转移给它也拥有的关联百慕大或开曼再保险公司——设立是为了利用更灵活的监管,允许对相同资产持有更少的资本。该关联公司通过离岸SPV筹集外部资本,一层新的交易对手,他们与保险公司一起投资于同一母公司资产管理部门发起的私人信贷。
评级机构,其中一些本身就是PE拥有的,并不是透明度的典范(几乎没有人感到惊讶)。链接到不同资产负债表的不同公司的蜘蛛网在其不透明性方面令人震惊。当基础贷款违约时,谁实际上承担损失的问题在实时是真正无法回答的。
2027年11月的崩盘标志着认知从潜在的普通周期性回调到更不舒服的东西的转变。"对白领生产率增长的相关押注的菊花链"是美联储主席Kevin Warsh在11月紧急FOMC会议上所说的。
看,从来不是损失本身导致危机。是认识它们。还有另一个更大、更重要得多的金融领域,我们对这种认识感到恐惧。
抵押贷款问题
ZILLOW房屋价值指数在旧金山同比下降11%,在西雅图下降9%,在奥斯汀下降8%;房利美标记科技/金融就业>40%的邮政编码"早期拖欠率升高" | Zillow / 房利美,2028年6月
本月,Zillow房屋价值指数在旧金山同比下降11%,在西雅图下降9%,在奥斯汀下降8%。这不是唯一令人担忧的头条新闻。上个月,房利美标记了巨额贷款密集邮政编码的更高早期拖欠率——这些地区由780+信用评分借款人居住,通常是"防弹的"。
美国住宅抵押贷款市场约为13万亿美元。抵押贷款承销建立在借款人将在贷款期限内保持大致当前收入水平就业的基本假设上。对于大多数抵押贷款来说,是三十年。
白领就业危机以收入预期的持续转变威胁了这一假设。我们现在必须问一个三年前似乎荒谬的问题——优质抵押贷款可靠吗?
美国历史上每一次抵押贷款危机都是由三件事之一驱动的:投机过度(贷款给买不起房子的人,如2008年)、利率冲击(利率上升使可调整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溃,如1980年代德克萨斯州的石油或2009年密歇根州的汽车)。
这些都不适用于这里。有问题的借款人不是次级。他们是780 FICO评分。他们首付20%。他们有干净的信用历史、稳定的就业记录以及在发起时核实和记录的收入。他们是金融系统中每个风险模型都视为信贷质量基石的借款人。
2008年,贷款从第一天起就是坏的。2028年,贷款第一天是好的。世界只是......在贷款发放后改变了。人们借钱对抗他们再也负担不起相信的未来。
到2027年,我们标记了隐形压力的早期迹象: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。随着工作流失、招聘冻结和奖金削减,这些优质家庭看到他们的债务收入比翻倍。
他们仍然可以支付抵押贷款,但只有通过停止所有可自由支配的支出、耗尽储蓄和推迟任何房屋维护或改进。他们在技术上仍在按时支付抵押贷款,但只是离困境还有一次冲击,AI能力的轨迹表明冲击即将到来。然后我们看到拖欠率开始在旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀飙升,即使全国平均水平保持在历史正常范围内。
我们现在处于最急性的阶段。当边际买家健康时,房价下跌是可控的。在这里,边际买家正在处理同样的收入损害。
虽然担忧正在积累,但我们还没有陷入全面的抵押贷款危机。拖欠率有所上升,但仍远低于2008年水平。真正的威胁是轨迹。
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、私人市场动荡。每个都强化了其他。传统的政策工具包(降息、QE)可以解决金融引擎,但无法解决实体经济引擎,因为实体经济引擎不是由紧缩的金融条件驱动的。它是由AI使人类智能变得不那么稀缺和不那么有价值驱动的。你可以将利率降至零,购买市场上的每一个MBS和所有违约的软件LBO债务......
这不会改变Claude代理可以以每月200美元完成18万美元产品经理工作的事实。
如果这些担忧成为现实,抵押贷款市场在今年下半年崩溃。在这种情况下,我们预计股票的当前回调最终将与GFC(57%的峰谷)相媲美。这将使标普500指数达到约3500——我们自2022年11月ChatGPT时刻之前的一个月以来没有见过的水平。
明确的是,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。不明确的是,政策是否可以在抵押贷款市场完全处理这意味着什么之前进行干预。我们充满希望,但我们不能否认不这样做的理由。
与时间的战斗
第一个负反馈循环是在实体经济中:AI能力提高,工资减少,支出疲软,利润率收紧,公司购买更多能力,能力提高。然后它变成金融: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。这两者都因来自政府的不充分政策反应而恶化,坦率地说,政府似乎很困惑。
系统不是为这样的危机设计的。联邦政府的收入基础本质上是对人类时间的税收。人们工作,公司付给他们钱,政府抽成。个人所得税和工资税是正常年份收入的支柱。
到今年第一季度,联邦收入比CBO基线预测低12%。工资收入下降,因为就业人数减少,工资水平低于以前。所得税收入下降,因为赚取的收入结构性较低。生产率飙升,但收益流向资本和算力,而不是劳动力。
劳动力在GDP中的份额从1974年的64%下降到2024年的56%,这是由全球化、自动化和工人谈判能力的稳步侵蚀推动的四十年磨砺。在AI开始指数级改进以来的四年里,这已经下降到46%。有记录以来最急剧的下降。
产出仍然存在。但它不再在返回公司的途中通过家庭路由,这意味着它也不再通过IRS路由。循环流正在断裂,政府被期望介入修复。
与每次经济衰退一样,收入下降时支出上升。这次不同的是,支出压力不是周期性的。自动稳定器是为临时失业而建立的,而不是结构性替代。系统支付的福利假设工人将被重新吸收。许多人不会,至少不会以接近他们以前的工资。在COVID期间,政府自由地接受了15%的赤字,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恢复的大流行病击中。他们被一种继续改进的技术所取代。
政府需要在它从家庭那里以税收形式收集更少钱的时刻向家庭转移更多钱。
美国不会违约。它印刷它花费的货币,用来偿还借款人的货币。但这种压力已经在其他地方显现。市政债券在年初至今的表现中显示出令人担忧的分散迹象。没有所得税的州还可以,但依赖所得税的州(多数蓝州)发行的一般义务市政债券开始为一些违约风险定价。政客们很快就抓住了,关于谁得到救助的辩论已经沿着党派路线展开。
值得称赞的是,政府早期就认识到危机的结构性,并开始娱乐两党提案,他们称之为"过渡经济法案":一个直接转移给失业工人的框架,由赤字支出和拟议的AI推理算力税相结合资助。
桌面上最激进的提案更进一步。"共享AI繁荣法案"将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生成产出的特许权使用费之间,股息资助家庭转移。私营部门游说者用关于滑坡的警告淹没了媒体。
讨论背后的政治一直是严峻的可预测的,被哗众取宠和边缘政策恶化。右派称转移和再分配为马克思主义,并警告说,对算力征税会将领先地位交给中国。左派警告说,在现有企业帮助下起草的税收成为另一个名字的监管俘获。财政鹰派指出不可持续的赤字。鸽派指出GFC后过早实施的紧缩政策作为警示故事。在今年总统大选的准备中,分歧只会放大。
当政客们争吵不休时,社会结构的瓦解速度快于立法程序的移动。
占领硅谷运动象征着更广泛的不满。上个月,示威者封锁了Anthropic和OpenAI旧金山办公室的入口,连续三周。他们的人数正在增长,示威吸引的媒体报道比促使它们的失业数据更多。
很难想象公众在GFC后果中对任何人的憎恨程度超过对银行家的憎恨,但AI实验室正在努力争取。从大众的角度来看,这是有充分理由的。他们的创始人和早期投资者以使镀金时代看起来温和的速度积累了财富。生产力繁荣的收益几乎完全归于算力所有者和运行它的实验室的股东,这将美国的不平等放大到前所未有的水平。
AI能力的发展速度快于机构可以适应的速度。政策反应以意识形态的速度移动,而不是现实的速度。如果政府不能很快就问题是什么达成一致,反馈循环将为他们写下下一章。
智能溢价解除
在整个现代经济史上,人类智能一直是稀缺投入。资本是丰富的(或至少是可复制的)。自然资源是有限的但可替代的。技术改进得足够慢,以至于人类可以适应。智能,分析、决策、创造、说服和协调的能力,是不能大规模复制的东西。
人类智能从其稀缺性中获得其固有的溢价。我们经济中的每一个机构,从劳动力市场到抵押贷款市场到税法,都是为这一假设成立的世界而设计的。
我们现在正在经历那个溢价的解除。机器智能现在是人类智能的称职且快速改进的替代品,涵盖越来越多的任务。几十年来为稀缺人类思维的世界优化的金融系统正在重新定价。这种重新定价是痛苦的、无序的,远未完成。
经济可以找到新的均衡。到达那里是少数只有人类才能做的任务之一。我们需要正确地做。
这是历史上第一次经济中生产力最高的资产产生了更少而不是更多的工作。没有人的框架适合,因为没有一个是为稀缺投入变得丰富的世界设计的。所以我们必须制定新框架。我们是否及时建立它们是唯一重要的问题。
但你不是在2028年6月读这篇文章。你是在2026年2月读它。
标普接近历史高点。负反馈循环尚未开始。我们确信其中一些场景不会成为现实。我们同样确信,机器智能将继续加速。人类智能的溢价将缩小。
作为投资者,我们仍有时间评估我们的投资组合有多少是建立在不会在十年内幸存的假设之上。作为一个社会,我们仍有时间积极主动。
致谢:感谢Hunterbrook的Sam Koppelman帮助校对。我们的合著者,LOTUS的Alap Shah贡献了这篇文章的想法——CitriniResearch写了这一部分,但他在名为智能爆炸的系列中写了其他部分,我们强烈推荐阅读。你可以在找到。
