全球智能危机
第一部分——智能体 AI 的崛起
作者： Alap Shah
发布日期： 2026年2月22日
原文来源： Alap Shah on Substack
引言
历经多年指数级增长，近期向智能体 AI 的能力跃迁，将从 2026 年起颠覆我们所熟知的世界。以下是一个令人不安的真相：AI 不再只是推动经济增长的工具，它正在成为人类认知劳动的近直接替代品。短期内，它淘汰白领工人的速度，将远快于新市场吸收这些劳动力的速度。 在这三部曲中，我凭借 20 年公开市场投资经验和 15 年 AI 公司创业经历，阐述我对即将到来的经济风暴的看法。
我们的整个经济体系建立在一个基本前提之上：人类智能是一种稀缺、昂贵的资源。它是将原材料转化为决定我们生活水平的商品和服务的关键投入。2026 年，随着智能体 AI 走向成熟，这一基础性假设正在崩塌。AI 不再只是工具或补充；它正迅速成为人类认知劳动的直接替代品。这一转变从根本上贬低了白领工作的价值。在 AI 进步和资本涌入的推动下，这种置换将不可阻挡地加速，可能引发一场超越工业革命、全球金融危机和疫情的经济冲击。若不及时采取政策行动，这有可能在未来两年内引发重大金融危机。
在第一部分——智能体 AI 的崛起中，我阐述智能体 AI 对就业和当前经济模式构成的根本威胁。posts/9bzZk4YzKbA3
在第二部分——2028年全球智能危机：来自未来的金融史思想实验中，我与朋友 Citrini 合作，推演一场危机可能如何展开。posts/9z3Zbb5Yk5Z4
在即将推出的第三部分——前进之路中，我将开始勾勒一条穿越危机的合理政策路径。
我的警告不应让你把我误认为 AI 末日论者。AI 是人类普罗米修斯式的时刻——火，终于从诸神那里偷来。它的能力使我们距离人人丰裕的生活水平、无限清洁能源和大多数疾病的根除，不到一代人的时间。我们的挑战不在于技术本身，而在于熬过它到来时的剧烈经济冲击，以及金融体系所需的重新布线。
智能体 AI
AI 作为简单对话聊天机器人的时代已经结束。过去六个月，我们跨越了一个关键门槛，进入智能体 AI 时代——能够自主运行、执行复杂多步骤工作流的系统。这一演化的速度令人震惊。据评估自主 AI 能力的第三方机构 METR 统计，模型在无辅助情况下能完成的任务时长，每六到七个月翻一番，最近的数据还显示趋势进一步加速。如今，领先模型可执行 14.5 小时连续自主工作。下方 METR 图表展示了自 2019 年以来的时间跨度趋势线。我们可以清楚看到一条长期一致的趋势线，近期出现加速。请注意 Y 轴为对数刻度，意味着线性趋势代表指数级的曲棍球杆式增长。
为说明指数趋势的力量，下图展示了 Citrini 对当前趋势线若持续成立时，模型能力及发布日期的估计。
趋势线指向：到 2028 年年中，模型将能完成整整一个月的无辅助工作。
我的视角
我的金融生涯始于两家大型对冲基金 Viking Global 和 Citadel 的消费分析师岗位，我经历了全球金融危机及其余波。2011 年我离开，创办自己的基金 LOTUS。在那里，我逐渐意识到制约我业绩的瓶颈，是我处理驱动市场的信息洪流的能力。我的工作流分散在 Bloomberg、S&P Capital IQ、Excel、Outlook、OneNote 以及各种金融应用和网站之间。为整合这些分散的工作流，我和弟弟 Naman 打造了 Sentieo——一款 AI 金融搜索引擎。效果惊人——我能更清晰地看清世界，用更小的团队更快运作，并创造更好的投资业绩。我们最终将 Sentieo 发展至超过 1,000 家投资管理、银行和企业客户，并于 2022 年以超过 2 亿美元的价格将业务出售给竞争对手。
出售 Sentieo 后，我一直在运营 LOTUS、littlebird（一家个人 AI 公司）以及 Studio Management（一家创业孵化器）。打造 Sentieo 从根本上改变了我的世界观。我意识到 AI 是终极力量倍增器，并开始寻求在公司和生活的方方面面使用它。
我们如何使用智能体 AI
在我的公司，我们不只是观察智能体 AI 的趋势线；我们已积极重组组织，让它成为运转核心。
软件工程是这一转变最戏剧性的领域。过去，新功能原型需要与产品经理和设计师花一周时间设计规格，再花一周与小型工程师团队迭代。如今，智能体编程界面让我写一段详细提示词，几分钟内就能生成功能原型。虽然通常第一次还不能直接上线，但它很大程度上将其他人排除在初始构建流程之外，显著提高了成品交付速度。
我们在 LOTUS 也看到了类似轨迹。一年前，AI 模型还能较好地回答基本财务结构和估值问题。如今的智能体 AI 已全面接入 Factset 和 S&P Capital IQ 的财务及文档数据库。旧模式下，若我想研究一个新想法，会分配给一位分析师。分析师需要几天阅读相关文件、研究关键争议和数据，然后准备财务模型并邮件发送关键发现。我们再用几天迭代。今天，智能体 AI 可在几分钟内综合 filings 和关键争议、构建财务模型，并生成质量接近的综合备忘录。这种快速周转意味着我能迅速深入关键问题，比过去提前数天做出投资决策。
完成这些智能体工作的 token 成本，不到人类完成同样工作成本的 1%。智能体不需要睡觉、不需要休假，可按需启动（和关闭）成群智能体。然而，也许最深刻的变化，是我们在智能体驱动组织中的协调方式。
人类协调是任何企业中最大、最具指数级特征的成本。经济学家 Ronald Coase 1937 年开创性的《企业的性质》可概括为：企业存在，是因为内部协调成本低于市场交易成本，但仅限于一定程度。当组织多一笔内部交易的边际成本等于通过市场完成的成本时，企业停止扩张。 从创始人到产品经理再到工程师传递指令，是一场有损的传话游戏，需要无尽的消息、会议和演示才能保持对齐。事实上，我们可以把整套 Microsoft 办公套件——Outlook、Word、PowerPoint 和 Excel——视为人类协调技术。而 AI 智能体共享近乎完美、持续的上下文。在可行之处，用智能体替换人类可消除这一巨大的协调税，降低摩擦、提升产出。
我们今天并未主动缩减团队，因为我们运营的是高速增长、早期阶段、正在抢占市场份额的业务。然而，我们已显著放缓招聘节奏，所需人力少于过去。每个人都能做更多，并被期望积极采用 AI 以倍增产出和影响力。我们已得出结论，某些角色更适合完全由智能体而非人类承担，包括数据分析、数据迁移、部分设计岗位、部分 DevOps 岗位和部分客服岗位。随着 AI 能力提升，这份清单每月都在增长。
AI 首席执行官对就业的评论
AI 对就业的威胁当然不是什么新观点或原创观点。过去一年，AI 实验室不断发出白领岗位被替代的警告，声势越来越大。不出所料，CEO 们一直不愿把裁员风险与下游经济后果串联起来。
去年 5 月，Anthropic CEO Dario Amodei 在接受 Axios 采访时警告：
AI 可能消灭一半入门级白领岗位——并在未来一到五年内将失业率推高至 10%-20%。
虽然 Amodei 有动机夸大 Anthropic 的潜力，但他对能力提升的预测今天看来颇具预见性。整篇文章值得一读。
九个月后，Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman 在接受金融时报采访时，似乎不那么含蓄地说出了心里话：
白领工作——坐在电脑前，无论是律师、会计、项目经理还是营销人员——大多数任务将在未来 12 到 18 个月内被 AI 完全自动化。
劳动力市场现状
智能体 AI 显然正在提升其承担白领工作的能力，AI 首席执行官们对裁员似乎非常担忧。值得审视智能体 AI 崛起之际白领就业市场的状况。
下图中，白色虚线代表核心白领就业，剔除了由政府支出驱动的行业就业，具体包括：政府、医疗保健（政府支出占一半）和私立教育（政府贷款和贷款担保驱动了市场的重要部分）。
我们可以清楚看到，自 2023 年以来，剔除政府后的核心白领就业呈现停滞和下滑趋势。虽然疫情后疯狂招聘热潮确实带来了 12-18 个月的余震，但过去 18-24 个月暴露出一种脆弱平衡。这些核心白领岗位在六年间仅比疫情前水平高出 4%，而同期人口增长 5%、实际 GDP 增长 11%。信息业本应是 AI 失业的重灾区，已从峰值下降 8%，当前水平甚至低于 2020 年疫情前。在智能体 AI 登场之前，企业显然已在用更少的人做更多的事。
劳动力市场供需平衡
前一节描述了典型创业公司采用智能体 AI 的情况——这类公司从快速收入增长中获益，多于从劳动力成本节约中获益。这一路径代表了大型公司未来一年将如何采用智能体 AI。然而，大公司协调成本更高、有更多可自动化的遗留流程，更重要的是，业务更大更稳、收入增长空间更小、降本空间更大。最终，这意味着企业裁员的潜力远高于 2023 年以来白领劳动力市场的一贯特征。疲软的白领劳动力市场与智能体 AI 采用的交汇，暗示白领就业危机风险正在上升。
智能体 AI 将加速这些趋势，市场力量将放大它们。批评者关于大型企业行动迟缓的反对意见有道理，但大多数公司在竞争市场中运营。任何采用智能体 AI 迟缓的公司，都会面临成本劣势和相对同行的竞争地位受损。CEO 理解这一动态，几乎普遍将 AI 采用列为 2026 年首要优先级，并有相应支出预算支撑。
不需要太多裁员，就能打破本已脆弱的白领劳动力供需平衡。假设我们在 12-24 个月内出现 5% 的白领失业，这似乎明显低于 Dario 或 Mustafa 所暗示的水平。随着 AI 进步持续加速，这些岗位不太可能回来。被置换的工人将被迫寻求蓝领和零工经济岗位，对所有工人的工资形成下行压力。保住工作的员工会敏锐意识到日益上升的风险，导致消费者信心和支出骤降。
传染风险
我与 Citrini 合作，在第二部分——2028年全球智能危机：来自未来的金融史思想实验中写了一份详细的危机可能展开时间线。此处不重复所有细节，以下是我们认为危机如何演变的高层视角。
上文 5% 失业估计假设经济是一个接近均衡的封闭系统。它不是。经济高度反射性，而驱动失业的引擎——AI 智能本身——每季度都在加速。
第一，没有自然制动。 AI 能力提升，企业需要更少工人，被置换工人消费减少，疲弱企业投资更多 AI 以保护利润率，AI 能力进一步提升。每家公司的个体应对都是理性的。集体结果是一个自我强化的负反馈循环。
第二，消费损害与失业规模严重不成比例。 收入前 20% 的人群驱动了美国约 65% 的消费支出。这些人正是最受 AI 置换影响的白领工人。白领就业小幅的百分比下降，会转化为可选消费支出大得多的打击，摧毁依赖它的企业并引发进一步裁员。
第三，AI 智能体将瓦解美国经济庞大的中介层。 五十年来，我们在人类局限性之上构建了数万亿美元的企业价值：事情耗时、耐心耗尽、大多数人愿接受糟糕价格以避免更多点击。智能体 AI 消除了这种摩擦。软件、咨询、金融服务、保险、旅游、房地产和支付，都建立在将智能体视为琐碎的复杂性货币化之上。随着这些行业收入急剧下滑，它们将激进裁员，加剧失血。
第四，金融体系是一条长长的、押注白领生产力增长的相关性赌注菊花链。 超过 2.5 万亿美元私募信贷已投入杠杆收购，其承销基于不再成立的收入假设。13 万亿美元抵押贷款市场建立在借款人将在约三十年内保持大致当前就业和收入的假设之上。这些不是次贷借款人——他们是 FICO 780、首付 20% 的借款人。贷款在发放当天是优质的。世界在贷款写就之后改变了。
第五，政府财政状况在最糟糕的时刻反转。 联邦收入本质上是对人类工作的征税。随着白领收入下降和工资单收缩，税收收入枯竭，而转移支付需求激增。政府需要在向家庭输送更多资金的时刻，恰恰是从他们那里征收更少。
我可能错在哪里
这一预测有几种重要的出错方式。最可能的方式是失业非常渐进，使 AI 驱动的生产力加速并提振 GDP 增长。就业近乎稳定的经济繁荣，将允许向 AI 世界渐进过渡。这是市场当前的基准情形。虽然确有可能，但 2023 年以来信息业工资单趋势对这一理论尤其不利。此外，这可能需要 AI 进步显著放缓，而基于当前趋势，这像是一场必输的赌注。
第二种方式是将 AI 与过去技术革命比较。思路是，以往每个周期技术自动化替代岗位后，都会在新行业创造更多新岗位。虽然属实，但以往每项技术都是人类劳动的补充，而非近直接、近完全的替代品。以往每次技术革命也伴随强劲就业增长时期；美国核心白领岗位已萎缩超过 3 年，且无可救药地偏离疫情前趋势线。
第三种方式是果断的政策行动阻止危机。我今天不在这里评估那些概率，但我相信存在一条可信路径，能让大多数选民与许多企业、AI 和政治利益相关者在这一未来上对齐，我希望在即将推出的第三部分：前进之路中认真开启这一对话。
第二部分：2028年全球智能危机——来自未来的金融史思想实验 posts/9z3Zbb5Yk5Z4
与 Citrini 合作：阅读第二部分
即将推出，第三部分：前进之路
披露
作为基金经理和创业者，我的工作是预测未来并据此配置资本和资源。因为我将 AI 驱动的置换视为可能路径，我的投资组合和公司已据此定位。若我的论点成立，我的公司将获得财务收益。
我直言不讳是为了完全透明，但我写作的意图不是"为自己的仓位说话"或制造恐慌。这一转型的社会风险实在太巨大，不容忽视。即便这场特定危机有 10% 的概率成真，下行也严重到足以让我们今天就必须开启全社会对话。
致谢
感谢 littlebird 联合创始人 Alex Green 和 Naman Shah，以及 David Shor、Citrini 和 Josh Constine 对想法和校对的反馈。
Claude、ChatGPT、Gemini 和 littlebird 在收集数据、研究概念、核对数字、制作图表、改写和最终校对这篇文章方面也各自发挥了重要作用。它们在不同领域各擅胜场，反映了智能前沿参差不齐、快速演化的特性。相比之下，我使用的多款文字处理器及其拼写和语法检查功能，显得相当过时。
原文：https://alapshah1.substack.com/p/the-global-intelligence-crisis?r=1g6uar&utm_campaign=post&utm_medium=web&triedRedirect=true
