张湧：万字AI“鬼故事”带崩市场？人类第一次对AI如此恐慌

lameihua

　　伙伴们，大家好！

　　2月22日，一篇被很人称为“AI鬼故事”的长文开始发酵。

　　原文题为《2028全球智能危机》，中文翻译大概15000字。

　　它不是政策文件，也不是财报。

　　但是文章里点名的一些公司，当晚很多都跌了4%—5%。

　　这篇文章一点都不“玄”，逻辑推理非常严谨。

　　它把AI时代一个很硬的问题，用非常具体的数字和链条摆出来了：

　　AI可能带来“经济层面的繁荣”，但不是“就业和需求层面的繁荣”。

　　01

　　这篇文章自己先声明：这是情景推演，不是预测。

　　市场为什么会如此敏感？

　　因为它写的重点不是AI很强，而是AI强到一定程度以后，谁先倒下？

　　路线上，它把第一波冲击放在软件与服务业。

　　软件股和一些“容易被自动化”的行业会被投资者抛售；

　　它还提到一个分化：软件与服务指数下跌，而芯片、算力链条相对更强。

　　这就说明：市场已经开始把“智能体冲击软件商业模式”，当成一个要认真定价的变量。

　　这篇“鬼故事”最抓人的地方，就是把终局写成了数字：

　　时间点设在2028年6月30日；

　　预测失业率为10.2%；

　　标普500从2026年10月高点累计回撤38%。

　　它给这个状态起了个名字：幽灵GDP。

　　意思是：社会将继续创造大量的GDP，但不再需要普通家庭和个人参与，不再形成消费循环。

　　它举了这么一个例子：

　　一个GPU集群产生的GDP，等于以前纽约1万名白领的产出；

　　但机器不需要购买消费品。

　　而目前，美国消费占GDP的比重，接近七成。

　　于是货币流通速度下去，以人为中心的消费经济模式被打破。

　　02

　　这篇文章的推演大体分两条路径：

　　第一条：就业与需求的负反馈。

　　裁员→工资塌陷→消费转弱→企业收入承压→更依赖AI降本→再裁员，形成“没有自然刹车”的循环。

　　它甚至写得很具体：2026年初第一波裁员让科技公司利润率更好看，股价上涨；

　　新增利润又被回灌到算力上。

　　第二条：中介与“摩擦成本”的消失。

　　它说智能体会把大量“中间环节的收费”压下去。

　　比如，打车平台最早说要“去中介化”，最后反而收20%—30%服务费；

　　而智能体普及后，这类靠摩擦赚钱的空间会被挤掉。

　　原文也把“摩擦归零”写成重要章节，列了一串容易被压缩的中介层市场。

　　为什么它能吓到市场？

　　因为它挑的数字并不“离谱”。

　　很多人看到“失业率10%”“标普回撤38%”，第一反应是夸张。

　　但这两个数字放在历史里曾经出现过。

　　2020年疫情冲击，美国失业率一度达到14.7%（BLS官方数据）。

　　1981—82年衰退末期，美国失业率达到接近11%，并在1982年晚些时候触顶。

　　至于股市“回撤38%”更是稀松平常。

　　2000—2002阶段，标普500出现过约38%的累计下跌。

　　所以我理解市场为什么会被这篇文章带节奏：

　　它不是写“世界末日”，它写的是一个历史上出现过的量级，只是把原因换成AI。

　　03

　　这篇文章虽然是单因素推演，但逻辑自洽，关键变量在“分配”。

　　我的观点是：不能当现实，但也不能当笑谈。

　　我看完后承认它的逻辑是自洽的：如果政府没有有效干预，只靠企业逐利，路径确实可能朝文章说的那个方向走。

　　但我认为：真实世界不是单因素驱动。

　　政策一定会跟着AI冲击而动，关键看动得够不够快。

　　AI冲击不是空谈，国际机构给过“暴露率”；

　　IMF在2024年的研究里给过一个判断：全球接近40%的就业暴露在AI影响之下，发达经济体约60%；

　　其中一部分工作会被增强，另一部分可能被替代，分配结果取决于制度安排。

　　世界经济论坛（WEF）在《未来就业报告2025》里给了一组数据：到2030年，全球约新增约1.7亿岗位、被替代约9200万岗位，净增约7800万，但“换岗/换技能”的规模很大。

　　这两组数据指向同一个结论：

　　不是“工作消失”，而是被“重新分配”和“重新定价”了。

　　这也是为什么需要理性看待这篇“鬼故事”的原因之一。

　　关于AI对消费的冲击。

　　“鬼故事”设定“高收入人群贡献了极高比例的消费”，因此只要冲击集中在高收入白领，就会放大对需求的打击。

　　现实中，消费集中度到底多高？口径不同，差异很大：

　　达拉斯联储的研究提到：用BLS消费者支出调查（CE）测算，前20%收入人群约占35%的消费，前10%约占20%；

　　但用更能覆盖高净值人群的口径（结合SCF等），前10%消费占比的估计可以到49%，前20%在2020—2025年也能到更高水平。

　　所以，收入越高，消费确实越高。

　　只是到底是35%、38%、还是更高，要看你用哪套数据。

　　而这正是“幽灵GDP”能刺痛人的地方：你只要相信“收入继续向上集中”，就会担心“产出增长但需求跟不上”。

　　04

　　AI冲击怎么解？

　　一个解法是，对用AI替代人力、赚取超额利润的企业征税，把税收转移支付回居民端，本质就是利润再分配。

　　这个想法并不新。

　　比尔·盖茨2017年就公开谈过“机器人税”，认为可以为照护、教育等岗位提供资金，并给社会一点缓冲时间。

　　IMF在讨论“如何让AI收益更广泛”时，也提到可以考虑加强资本利得、超额利润等方面的税制，而不是简单对AI本身征“专项税”。

　　所以，解决方式不神秘。难点在执行。

　　而执行慢，就意味着短期里确实可能“先牺牲一批人”。

　　落到个人：我怎么处理自己的焦虑？

　　我相信总有一天，我现在做直播、做内容、做分析的工作，会被AI替代。

　　我不确定是三年、五年，还是更久。但方向我不怀疑。

　　所以我现在做的不是恐慌，而是拆解：

　　最容易被替代的：纯信息整理、纯情绪输出、模板化表达。

　　相对难被替代的：基于真实经历的判断、把复杂问题讲清楚、做取舍、承担责任。

　　这篇“鬼故事”对我最大的提醒只有一句：

　　别等到市场把风险定价了，你才开始想退路。

　　结尾：把它当“压力测试”，别当“预言”

　　这篇文章最有价值的地方，不是它预测了什么。

　　而是它逼你做一次压力测试：

　　如果AI继续更强，利润率继续更高，为什么资产可能反而不好？

　　如果产出增长，但劳动收入份额继续下滑，消费怎么撑住？

　　如果政策反应滞后，哪些行业先挤压、哪些模式先失效？

　　我自己的结论仍然是那句话：

　　它是单因素推演。真实世界有多因素。结果未必那么悲观。