Citrini的余音：AI末日论与现实的距离

作者：SpecialistXBT

一篇优秀的文章能够让市场将「情景推演」误认为是「现实预言」。2026年2月22日，一篇名为《The 2028 Global Intelligence Crisis》的报告在社交媒体和金融市场掀起轩然大波，浏览量突破2700万。报告发布当日，IBM股价重挫13%，DoorDash、American Express、KKR等公司股价纷纷下跌6%以上。

这篇报告出自Citrini Research创始人James van Geelen之手。这位33岁的研究者在X平台上拥有超过18万粉丝，其Substack在财经类作者中排名第一，主打主题为股权投资与全球宏观研究，风格以跨资产、横向联想著称，真实投资组合自2023年以来回报率超过200%。报告以情景推演的形式，虚构了一个设定在2028年的未来：AI在短短两年内大规模替代白领劳动力，由此引发消费萎缩、软件资产违约、信用紧缩，最终将经济推入一种「技术性繁荣」与「社会性衰退」并存的畸形状态。Van Geelen在文首标注：「这篇文章讲的是一个可能的情景，并非一则预言。」但市场显然没有耐心去区分这两者。

不过，比短暂的市场恐慌更值得关注的，是这篇文章在过去几天引发的广泛讨论。从学术界到投资圈，从华尔街到中文互联网，十几篇不同角度的回应文章相继出现。相比于只听信某一种极端的结论，也许我们能从各方观点的「分歧与交叠」中拼凑出更清晰的未来。

Citrini说了什么

Citrini文章中的逻辑线索并不复杂：AI能力的跃进导致白领岗位的大规模替代 → 失业攀升引发消费支出萎缩 → 以SaaS为底层资产的结构化金融产品遭遇违约潮 → 信用紧缩蔓延至更广泛的金融体系 → 经济陷入一种「技术性繁荣」与「社会性衰退」并存的畸形状态。

这条因果链的每一个环节都并非空穴来风。但将它们首尾相连、一气呵成地推演至危机，则需要一系列颇为激进的前提假设。

拆解这条链条的方式有很多。我们不妨沿着三个核心分论点，即劳动力替代的速度与规模、需求崩塌的传导机制、金融危机的可能性，依次展开，看看围绕每一个环节，不同声音究竟在争论些什么。

不破不立

Citrini推演的起点是AI对白领劳动力的大规模替代。在他的叙事中，这一过程在2026至2028年间骤然加速，法律、金融分析、软件开发、客户服务等领域的从业者首当其冲。

企业在AI模型供应商和在线劳动力平台上的支出占比变化量，按行业的AI暴露程度分组

确有证据支持了Citrini的观点。Bick、Blandin与Deming的一项基于企业支出数据的实证研究显示，在ChatGPT发布后，AI暴露程度最高的企业（即此前在在线劳动力市场上支出占比最大的企业）显著增加了对AI模型提供商的支出，同时减少了在在线劳动力市场上的支出，降幅达到约15%。值得注意的是，这种替代并非「等额置换」——企业每减少1美元的劳动力市场支出，仅增加了0.03至0.30美元的AI支出。换言之，AI正在以远低于人工的成本完成同等工作量。

但Citrini或许高估了转变发生的速度。有反驳者以美国的房地产经纪人行业为例，尽管技术早已具备大幅削减经纪人数量的能力，但这个行业至今仍然雇佣着超过150万人。制度的惯性、监管的壁垒、行业内部的利益博弈，构成了一道远比技术更坚固的防线。他认为，Citrini严重低估了「制度势能」的阻力。

还有反驳者引用Kimball、Basu与Fernald 1998年的研究指出，技术冲击在历史上往往是对供给侧的正向刺激——短期内可能伴随就业结构的调整，但长期来看，它创造的产出空间远大于它摧毁的岗位。

事实上，回顾历史上每一轮通用目的技术的扩散，从实验室到大规模渗透的过程总是比技术本身的成熟速度慢得多。电力花了30年才从5%的家庭普及率达到50%，电话用了35年，即便是扩散速度最快的智能手机也需要5年。AI的技术能力或许已经足以颠覆许多行业，但技术能力与制度吸收之间的鸿沟，从来都不是靠能力本身就能弥合的。

Citrini叙事的第二个关键环节是需求端的螺旋下行：失业 → 收入减少 → 消费萎缩 → 企业盈利下滑 → 进一步裁员。

Citrini在这一环节混淆了需求侧通缩和供给侧通缩。前者意味着消费者的购买力萎缩，后者则是技术进步压低了生产成本——AI驱动的价格下降，本质上更接近后者，类似于过去几十年间电子产品和通讯服务的价格轨迹。有分析者认为，杰文斯悖论将依然生效：当AI把法律咨询、医疗诊断、软件开发等服务的成本大幅压低时，过去因价格高昂而被大量人群排斥在外的需求将被释放出来，总量不是萎缩，而是爆炸性增长。与此同时，「莫拉维克悖论」也将发挥作用。对机器而言，真正困难的往往不是高深的逻辑推演或海量数据检索，反而是人类习以为常的肢体运动、感官认知和情感交流。这意味着体力劳动和需要精细感知的服务业岗位，可能比我们想象的更具韧性。

但杰文斯悖论也可能失效。芝加哥大学经济学教授Alex Imas提出，如果AI自动化了绝大部分劳动，而劳动收入在总收入中的占比急剧下降，那么谁来购买这些被高效生产出来的商品和服务？这触到了分配机制本身。当产出能力趋于无限而有效需求趋于集中时，我们面对的或许不是一场衰退，而是一种经济学教科书尚未充分讨论过的失衡——物质丰盈却无法触及。

管中窥豹

Citrini推演中跨度最大的部分，是从就业冲击到金融危机的传导。在他的叙事中，以SaaS收入为底层资产的结构化金融产品（他称之为「Software-Backed Securities」）在AI转型浪潮中遭遇大面积违约，触发了一场类似2008年的信用紧缩。

然而评论者指出，与2008年相比，当前美国企业部门的杠杆率远为健康，银行体系在经历了Dodd-Frank改革和多轮压力测试之后也远比彼时坚固。

相对于2008年经济危机前夕，当前美国金融体系的各项韧性指标已大幅改善：银行一级资本充足率从8.1%升至13.7%，家庭部门债务与可支配收入之比从130%降至97%，不良贷款率从1.4%降至0.7%。

即便部分SaaS公司确实面临收入下滑，其规模也不足以引发系统性的信用危机。前彭博社财经专栏作者Nick Smith认为，Citrini在这一环节犯了一个常见的错误：将微观层面的行业冲击线性外推为宏观层面的系统风险。对于需求崩塌，Smith给出的答案是财政政策。如果失业真的大幅攀升，政府完全有能力也有意愿通过大规模的财政刺激来托底需求。

制度的反应能力似乎也被低估了，以COVID时期的政策响应为例，2020年3月11日WHO宣布疫情大流行，仅仅16天后，规模达2.2万亿美元的CARES Act便已签署生效。在此后一年内，美国累计推出5.68万亿美元的财政刺激，相当于2020年GDP的约25%。

如果AI驱动的失业真的以Citrini所描述的速度和规模出现，政策端的干预不太可能缺席。

还有评论者从更基础的层面发出质疑。技术上的末日论，普遍来自于对人文的缺乏信仰。Citrini的推演将市场视为一台无人值守的机器，任由「因果」自行展开，直至崩溃。但现实中的经济体系并非如此运作。法律、制度、政治、文化、意识形态深刻地决定着真实世界吸收技术冲击的方式。

共识与分歧

我们或许可以尝试标注一些共识和分歧。

AI正在、并将继续改变白领劳动力的需求结构，这一点几乎无人否认，分歧仅在于改变的速度和规模。此外，过渡期的痛苦是真实存在的，不应被长期乐观所遮蔽。以及，政策响应的质量和速度将在很大程度上决定结果的好坏。

分歧存在于更底层的逻辑中。有人认为这一次的技术冲击在速度和广度上可能超越历史先例，因此历史类比的适用性有限；也有人更信任制度的适应性和历史的可重复性。

抬头

Citrini的文章存在不少问题，逻辑勾连过于紧凑、制度反应被系统性低估、从微观行业冲击到宏观系统风险的跳跃缺乏足够的中间论证。但它最根本的问题，或许在于一种对人类社会的低估：它假定了一个静态的制度环境，在其中，技术以近乎不可阻挡的速度碾压一切。历史上技术末日论层出不穷，它们在技术逻辑上往往无懈可击，却几乎无一例外地忽略了「人」这个变量。人类社会的复杂性、它的摩擦力、它的冗余、它那些看似低效的制度安排，恰恰构成了一种强大的、分布式的抗冲击能力。我们有充足的时间来规避那些被推演出的末日，前提是我们不被推演本身吓住。

那些乐观叙事呢？「杰文斯悖论」是一个关于长期趋势的观察。「莫拉维克悖论」告诉我们体力劳动暂时安全，但没有告诉我们那些被替代的白领该何去何从。历史类比是有启发性的，但历史从来不会精确地重复，它只是踩着韵脚。乐观叙事需要时间来检验，而我们正身处检验的起点。

末日论生产，焦虑者买单。锻造自己的判断，承担风险，经营仓位，而不是沉溺在那些「一眼望到头」的文章中。