AI贏了，人類輸了？「2028全球智能危機」刷屏：標普或回撤38%、失業率衝10.2% 、樓市警報拉響

FX168財經報社(北美)訊 Citrini Research在一份題爲《2028全球智能危機》(The 2028 Global Intelligence Crisis)的宏觀情景研究中，給出了一個極具挑釁性的「反直覺」推演：如果人工智能（AI）革命推進得太快、太徹底，AI的成功本身反而可能成爲經濟與金融不穩定的主要引擎。該報告由Alap Shah等共同撰寫，核心假設是到2028年全球經濟可能陷入「智能替代螺旋」(intelligence displacement spiral)——機器智能極度充裕，迅速替代複雜白領勞動，引發需求坍塌、結構性通縮與資產價格重估。#AI熱潮：從芯片到資本的競賽#

(圖源：CitriniResearch)

情景設定：失業率意外衝到10.2% 標普較2026高點回撤38%

Citrini Research描繪的「預演式覆盤」(pre-mortem)並非從一次突發的市場崩盤開始，而是從一段「史無前例的企業狂歡」起步。報告設想在2026年末，標普500指數一度逼近8,000點，納斯達克指數突破30,000點，企業在AI推動下實現大幅度的利潤率擴張，股價因「增效+擴利」邏輯持續上行，而新增利潤又被再投資到AI算力之中，形成自我強化的資本開支循環。

(圖源：CitriniResearch)

到了2028年6月，危機以更「溫吞但致命」的方式顯形：失業率被報告爲10.2%，較市場預期高0.3個百分點的「上行意外」，卻觸發了風險資產的集體再定價，導致標普500較2026年10月高點出現38%的回撤。報告強調，這並不是一次普通衰退，而更像是需求底座被技術替代長期侵蝕後的集中爆發。

(圖源：CitriniResearch)

核心論點：人類智能被「重新定價」 中產的「智能溢價」正在蒸發

報告最核心的判斷是：人類智能曾長期是全球經濟最稀缺、最昂貴的投入要素，但如今正在被機器智能快速、暴烈地「重新定價」。當機器逐漸能夠勝任複雜白領任務時，曾支撐中產階層收入結構的「智能溢價」(intelligence premium)開始消失，進而引發結構性通縮壓力。

在該推演中，生產率數據看似強勁，名義GDP仍維持中高個位數增長，整體效率甚至達到上世紀50年代以來未見水平，但底層結構已經惡化：財富越來越集中在「算力與資本的所有者」手中，而勞動力成本下降、真實工資增長被拖累，大量白領崗位被機器替代後，只能轉向更低薪的崗位。

「幽靈GDP」機制：產出好看但不流通 消費引擎失速

Citrini用「幽靈GDP」(Ghost GDP)描述一個關鍵現象：經濟產出確實增長、企業財報也顯示更高利潤，但這些產出並沒有在「人類消費經濟」中形成循環。

原因在於機器不會購買可選消費品、不會度假、不會背房貸。隨着被替代羣體消費能力下降，貨幣流通速度(flatlined)趨於停滯。企業用裁員節省下來的支出繼續購買更多AI算力以保護利潤率，短期看似理性，卻在無意中加速了自身客戶羣體的萎縮。

報告將這條鏈條概括爲一個「沒有自然剎車的負反饋循環」：AI能力提升——工資單縮小——消費走弱——企業收入端承壓——繼續加碼AI以維持利潤率——再度縮減人力成本。到2028年，這一過程最終把失業率推高到10%以上，只是市場此前一直未能把「漸變」定價爲「拐點」。

SaaS成爲第一批受害者 服務經濟、外賣和出行平臺、金融基礎設施也將受到衝擊

報告認爲，美國經濟過去半個世紀構建了一層巨大的「租金提取層」(rent-extraction layer)，大量企業價值建立在人類天然的低效率上：人們決策慢、比價麻煩、依賴品牌減少盡調成本。AI代理不覺得麻煩、信息趨近完美，因此會系統性拆解這些護城河。

在Citrini的設定中，最先出問題的是「長尾SaaS」商業模式。編碼型AI代理讓企業採購部門可以低成本在內部復刻許多平臺核心功能，像Monday.com、Zapier這類工具型產品將面臨「價格談判的賽跑到底」(race to the bottom)。傳統廠商揹負既有成本結構，新入局者輕裝上陣，行業競爭被迫走向極端壓價。

隨後，衝擊從軟件擴散到服務經濟：旅行預訂平臺、保險續保流程、常規法律工作等出現「結構性瓦解」。在房地產領域，AI代理可以用海量歷史成交數據瞬間複製經紀人知識庫，佣金結構快速坍塌。報告用「代理對代理的暴力競爭」(agent on agent violence)形容這種狀態，並假設主要城市買方佣金中位數從3%壓縮到1%以下。

Citrini特別強調，像DoorDash、Uber Eats這種「習慣護城河」在AI代理時代並不牢固。人類可能因爲懶得跳出手機首頁而停留在固定App裏，但AI代理沒有「首頁」，它會同時掃描所有餐廳官網、外賣平臺與配送渠道，選擇最低費用、最快履約路線，從而在一夜之間摧毀品牌黏性與平臺抽成能力。

報告進一步把衝擊推向金融體系「管道層」。它認爲，支撐銀行獎勵體系與髮卡業務的2%—3%信用卡交換費可能被AI代理繞開：在機器對機器交易中，穩定幣在Solana或以太坊二層網絡上可以實現近乎實時、幾乎「零成本」的小額結算，從而使傳統卡組織的結算軌道顯得昂貴且低效。

報告在情景裏設置了一個「轉折點」：假設Mastercard在2027年4月披露「代理驅動的價格優化」以及「可選消費類別承壓」，市場因此意識到金融系統的「收費站」(toll booths)正在被繞行，衝擊波擴散到依賴卡業務與消費信貸的機構，例如以卡爲核心的銀行與髮卡機構（報告舉例American Express、Capital One）。

(圖源：CitriniResearch)

引爆點：2.5萬億美元私人信貸的「相關性鏈條」斷裂

Citrini把系統性風險的「金融引爆點」放在私人信貸市場（規模約2.5萬億美元）。報告認爲，AI繁榮期（假設爲2025年）大量資金以「收入永續增長」爲前提，投入軟件與科技LBO交易；當SaaS收入模型被侵蝕，這些私募資產估值與公開市場現實嚴重脫節，風險開始集中暴露。

報告設置了一個象徵性事件：假設Zendesk在2027年9月違約，成爲「冒煙的槍」(smoking gun)。該公司在情景中曾以史上最大「ARR抵押貸款」之一融資，但當所謂「經常性收入」被證明只是「尚未流失的收入」(revenue that hadn’t left yet)，違約觸發連鎖反應。

此外，報告把「永久資本」體系描繪爲脆弱節點：大型資管機構通過收購壽險公司，用年金負債提供長期資金來做私人信貸。當底層軟件貸款違約，普通家庭儲蓄可能被捲入，監管在2027年末趨嚴後，市場發現受損、缺乏流動性的資產難以找到買家，系統流動性驟然凍結。

房地產危機、財政困局與社會撕裂

報告最「刺耳」的部分在於對美國住宅按揭市場（約13萬億美元）的擔憂。它認爲，與2008年「壞在起點」的次貸不同，2028情景的風險是「起點很好，但世界變了」。傳統按揭承銷隱含假設是：FICO 780的借款人能在30年裏維持收入水平。

但在AI替代高薪白領（產品經理、律師、金融高管、程序員等）的路徑下，這些人的收入能力被結構性削弱，債務收入比惡化。舊金山、西雅圖、奧斯汀等科技權重高的城市房價開始承壓，因爲「邊際買家」的收入出現長期損傷。報告強調，高收入羣體雖然只佔就業約10%，卻驅動超過50%的可選消費；一旦他們「下沉」到更低薪的零工角色，對住房與消費的打擊將被放大。

(圖源：CitriniResearch)

在這條鏈條中，政府也遭遇結構性難題：財政收入本質上是對「人類時間」的徵稅（工資稅、所得稅），而當生產率收益更多流向算力與資本所有者，稅基開始萎縮。報告情景稱，勞動收入佔GDP比重從2024年的56%下降到2028年的46%，創現代史最大跌幅。

即便總體產出仍高，但它不再通過家庭迴流到企業，也就不再通過IRS迴流到政府。經濟的「循環流動」(circular flow)出現斷裂：支出需求上升（社會支持、轉型福利）與稅基收縮同時發生，財政壓力陡增。

報告認爲，立法迴應陷入意識形態對立與政治作秀，諸如「轉型經濟法案」「共享AI繁榮法案」等提案試圖通過直接轉移支付或「算力特許權/版稅」(royalty on compute)重新分配AI收益，但社會張力可能先於政策落地而爆發。報告甚至設置了「佔領硅谷」(Occupy Silicon Valley)運動封鎖舊金山AI實驗室的情景，以強調財富集中與階層焦慮的加速。

結論：重新定價不等於崩潰，但傳統貨幣工具可能無效

Citrini最後強調，「重新定價不等於崩潰」。經濟仍可能找到新均衡，但前提是制度與投資者必須適應一個「最有效率的資產反而創造更少工作」的世界。報告還警告，傳統宏觀對策（降息、QE）或難以解決「技術替代」這一結構性問題，因爲它們只能改善金融條件，卻無法創造被替代掉的崗位需求。

報告也承認，截至2026年2月，標普500仍接近歷史高位，「替代螺旋」尚未真正啓動。但它提醒，重新審視十年內哪些假設還能成立的窗口正在收窄，投資者應從「原子 vs 比特」(atoms vs bits)的框架重估組合，尋找那些「無法通過提示詞被替代」的價值來源。