文章核心观点 - CitriniResearch与Alap Shah的思想实验提出，AI能力的持续超越可能通过挤压劳动收入与消费，引发需求收缩与金融资产重定价，而非带来普遍的经济繁荣 [1] 实体经济冲击路径 - AI能力提升导致白领岗位被替代，实际工资增速塌陷，消费（占GDP约70%）萎缩，形成负反馈回路，催生难以在真实经济中循环的“Ghost GDP” [1] - 2026年初的裁员潮最初利好股市，标普500一度逼近8000点，纳指突破3万点，企业利润回灌至AI算力投资 [2] - 财富主要流向“算力的所有者”，劳动力收入端塌陷，真实工资增长转负，白领被迫下沉至更低薪岗位 [2] - 美国白领约占就业的50%，却驱动约75%的可选消费，收入最高的10%人群贡献超过50%的消费，因此白领就业下滑2%可能对应可选消费下滑约3%-4% [9] - 2026年10月JOLTS职位空缺跌破550万，同比下降15%，白领岗位塌陷而蓝领相对稳定 [9] 行业颠覆与结构性变化 - 2025年末，代理式编程工具能力出现“台阶式跃升”，企业开始考虑自建替代采购中端SaaS产品，导致行业价格战加剧，护城河从功能转向成本与融资耐力 [3] - 被颠覆的公司（如ServiceNow）未选择抵抗，而是快速裁员自救，形成“集体理性、整体灾难”的循环：裁员节省的资金投入AI工具，AI能力提升又促成下一轮裁员 [4] - 到2027年初，LLM使用成为默认配置，AI代理能进行24/7连续优化，直接打击了建立在“人类有限性”上的商业模式（如自动续费、品牌溢价） [5] - 旅行预订平台、保险、财务顾问、报税、常规法律工作及房地产经纪等中介层受到冲击，美国主要都会区买方佣金中位数从2.5%-3%压缩到1%以下 [5] - AI代理进一步采用低成本稳定币结算，冲击卡组织交换费（2%-3%），Mastercard和American Express等机构受到严重影响 [6] - AI投资被定义为“OpEx替代”，企业将原人工预算挪至AI，导致AI基础设施链（如英伟达、台积电）高景气与消费端失血并存 [10] - 国家层面出现分化：韩国作为“纯凸”受益方跑赢，而印度IT服务出口（年规模超2000亿美元）因AI编码代理冲击，卢比在四个月内对美元贬值18% [10] 金融体系风险传导 - 私募信贷规模从2015年的不足1万亿美元增长到2026年的超过2.5万亿美元，大量投向软件与科技LBO，假设SaaS收入可持续增长 [13] - AI颠覆SaaS收入可持续性后，2027年4月穆迪一次性下调14家发行人、合计180亿美元的PE支持软件债务，随后软件支持贷款开始违约，Zendesk的50亿美元直贷设施被标记到58美分 [13] - 大型另类资管通过收购寿险公司（如Apollo/Athene），将年金负债作为私募信贷融资底盘，软件违约引发监管收紧风险资本计提，迫使机构补充资本或折价卖资产，Apollo股价两日跌22% [14] - 离岸再保险与SPV结构使损失归属高度不透明，2027年11月市场认知从“周期性回撤”转向“系统性链条” [14] - 美国住宅按揭市场规模约13万亿美元，AI导致白领收入预期结构性下修，动摇了优质借款人（780+ FICO）未来现金流的可信度，引发压力迹象：HELOC动用、401(k)提前支取、信用卡债务上升 [15] - 旧金山、西雅图、曼哈顿、奥斯汀等地按揭拖欠抬头，到2028年6月，Zillow房价指数同比：旧金山-11%、西雅图-9%、奥斯汀-8% [15] - 若按揭危机全面爆发，股市回撤可能接近全球金融危机的57%，标普或指向约3500点 [16] 政策与财政困境 - 传统货币政策（降息、QE）难以修复实体引擎，因为病因是“人类智能更不值钱”而非“钱太贵” [17] - 联邦政府收入本质是对人类时间的征税，到2028年一季度，联邦财政收入较CBO基线低12% [18] - 劳动收入占GDP比例从1974年的64%降至2024年的56%，在AI冲击后的四年里进一步降至46%，为有记录以来最陡的一次 [18] - 财政面临结构性悖论：需向家庭转移更多资金，同时从家庭收到的税却更少，政府开始讨论以赤字和AI推理算力税为资金来源的直接转移方案 [18] - 社会摩擦加剧，“Occupy Silicon Valley”示威者封锁Anthropic和OpenAI旧金山办公室入口长达三周 [19] 底层定价逻辑改变 - 现代经济建立在“人类智能稀缺”的假设上，机器智能成为廉价替代品导致“智力溢价”回撤，金融系统需对围绕此稀缺性搭建的资产（劳动力市场、按揭、税基、企业护城河）进行痛苦重定价 [20] - 经济可能找到新均衡，但挑战在于制度变化速度能否赶在负反馈链深化之前搭出新框架 [20]