2028「智慧危機」全面引爆？一篇預測文嚇壞華爾街：五道隱藏骨牌，可能壓垮AI盛世？
2026 年 2 月 23 日，美股開盤後出現了一幕詭異的景象：IBM 單日暴跌逾 13%，創下 2000 年以來最大單日跌幅；DoorDash 下挫 6.6%，Blackstone 和 KKR 各跌逾 7%；美國運通（American Express）重挫 7% 以上，Mastercard 和 Visa 跌幅均超過 4%。
在此之前，ServiceNow 從 2025 年初歷史高點約 1,198 美元崩跌至不足 110 美元，一年之內跌幅逾 90%。
這場拋售的導火線，並非某份財報，也不是聯準會決議，而是一篇發表在 Substack 上、用「未來回顧備忘錄」格式寫成的思想實驗文章。《彭博社》的報導標題甚至直白寫道：「塔雷伯與 Citrini 引爆 AI 恐慌拋售潮，IBM 創 25 年最大單日崩跌。」
這篇由投資研究機構 Citrini Research 創辦人 James van Geelen 及共同作者 Alap Shah 撰寫、題為《2028 年全球智識危機》的文章，在矽谷和財金圈累積了超過 1,600 萬次 X（前 Twitter）瀏覽，迅速成為近年最受矚目的科技產業預測文。
這篇文章究竟說了什麼？
報告採用一個大膽的敘事結構：以「2028 年 6 月 30 日」的虛構視角，回顧一場假想中的系統性危機如何在兩年內發生。作者在前言中明確說明這是「情境」而非「預測」，但其論述邏輯足以讓大量投資人在字裡行間感到一陣寒意。
第一道骨牌：SaaS 定價護城河的崩解
報告指出，隨著 agentic coding 工具在 2025 年底實現能力躍升，一名稱職的開發者搭配 Claude Code 或 Codex，已能在數週內複製中端 SaaS 產品的核心功能。即便企業最終未必真的自建，光是「威脅要自建」這張牌，就讓採購談判的天平徹底傾斜。
由於 SaaS 企業議價能力瓦解，競爭差異化消失，軟體市場陷入價格戰。更諷刺的是，ServiceNow 這類賣「人力流程自動化」的平台，因客戶受 AI 驅動裁員而同步失去授權席位收入——「自動化」幫它的客戶裁了人，也順帶幹掉了自己的收入。
第二道骨牌：「中介摩擦」作為商業模式的終結
作者描繪了一個 AI 代理人（Agent）接管消費決策後的世界。DoorDash 的護城河是「你餓了、你懶、你手機上裝著這個 App」。然而 Agent 沒有主畫面，它會同時比對 DoorDash、Uber Eats 和二十個新生競品，選最便宜、最快的。
旅遊訂位平台、保險被動續約、房仲佣金、乃至信用卡的 2 至 3% 刷卡手續費，全都是建立在人類懶惰、慣性與資訊不對稱上的商業模式，因此在 Agent 的世界裡，這些摩擦全數歸零。
第三道骨牌：白領失業引發「幽靈 GDP」
報告最關鍵的宏觀論點是「Ghost GDP」——生產力數字亮麗，但利得全數流向資本與算力擁有者，沒有流進消費者口袋。
美國白領佔總就業人口約 50%，卻貢獻超過 65% 的可支配消費。這批人一旦收入受損，消費崩潰的衝擊將遠超其在就業統計上的比例。
第四道骨牌：私募信貸骨牌效應
大量 PE 以高倍數收購的 SaaS 公司，其「年度循環收入（ARR）持續遞增」的假設早已動搖，帳面卻仍維持高估值。報告以 Zendesk 為例。這家 2022 年以 102 億美元完成的槓桿收購，由 Blackstone 領銜的 50 億美元直貸融資，建立在 ARR 長期遞增的假設上，但 AI 客服代理人的普及已讓其核心價值命題瓦解。
更危險的是，Apollo、KKR、Brookfield 等大型另類資管透過收購壽險公司，將私募信貸包裝成年金，等同拿「Main Street 的退休儲蓄」在支撐這套架構。
第五道骨牌：優質房貸的存在性危機
全美 13 兆美元的住宅房貸，建立在「借款人未來 30 年維持白領收入」的假設上。舊金山、西雅圖、奧斯汀的科技金融聚居區房價開始下跌，那些擁有 780 FICO 信用評分、頭期款繳了 20%、向來被視為「最安全借款人」的族群，其收入預期已結構性受損。
報告犀利指出：「2008 年的貸款在貸款當天就是壞的。反觀 2028 年的貸款當天是好的，只是世界後來變了。」
總之文章的核心悖論可以用一句話概括：AI 愈成功，建立在「人類花錢、人類決策、人類就業」這三個基石上的整體金融體系就愈脆弱。
以下則為原文中提及的美股觀點：
方向 股票代號 公司名稱 原因 空 NOW ServiceNow AI 驅動白領裁員，授權席位同步縮減；agentic 競品湧現，定價護城河瓦解 空 MNDY Monday.com 長尾 SaaS 首當其衝，議價能力最弱，易被 AI 自建方案取代 空 ASAN Asana 同上，輕量協作工具最易被 agentic coding 複製 空 DASH DoorDash 慣性使用護城河消失；Agent 同時比價多平台；低代碼競品湧入壓縮市場 空 UBER Uber 同 DoorDash 邏輯；長期另有自駕車取代送餐及叫車司機的威脅 空 MA Mastercard AI Agent 透過穩定幣繞過 2–3% 交換手續費，交易量成長動能受壓 空 AXP American Express 雙重打擊：白領客群縮水 + 刷卡費模式受 Agent 繞道衝擊 空 COF Capital One 信用卡手續費模式受 Agent 主導的機器間交易侵蝕 空 SYF Synchrony Financial 同上，消費信貸模式承壓 空 DFS Discover 同上 空 APO Apollo Global 旗下 Athene 壽險大量持有私募信貸，監管收緊直接衝擊資本結構 空 BX Blackstone 軟體 LBO 曝險；旗下壽險架構面臨與 Apollo 相似的監管與信用風險 空 KKR KKR 旗下 Global Atlantic 壽險同樣持有大量 PE 支持的軟體債務 空 TCS / Infy / WIT TCS、Infosys、Wipro AI coding agent 邊際成本崩至電費等級，印度 IT 外包的核心價值主張瓦解 多 NVDA NVIDIA 破壞性循環中 GPU 需求持續旺盛，AI 讓更多 AI 成為可能 多 TSM 台積電 產能利用率維持 95%+，AI 算力軍備競賽的直接受益者 多 V Visa 相較 Mastercard，在穩定幣基礎設施上佈局被認為更為積極，略具優勢
這篇「末日情境」是真的嗎？
這篇文章引發的討論之廣，遠超過其字面意思。值得注意的是，相當多知名專業人士和產業觀察者對這份報告提出了有力的批評，認為它的論述存在重要的盲點。
「這是一個只有一半的模型。」 投資人 Austin Lieberman 在其回應文中指出，Citrini 的技術面假設可能是對的——AI 能力確實會超越預期。但這份報告假設技術加速的同時，政策工具、市場機制與人類的適應力全部原地踏步，才能導出「危機」的結論。現實中，這三者很可能比報告預設的更有韌性。
「幽靈 GDP 的邏輯存在一個黑洞。」 Fortune 引述 Fundstrat 分析師 Tom Lee 的觀點：報告預設了被 AI 取代的工資「永久消失」，但忽略了生產力提升在歷史上往往只是重新分配價值，而非消滅它。當 AI 壓低成本，商品和服務就會變便宜，實質購買力反而可能提升。節省下來的薪資支出，會流向 AI 基礎設施、能源建設、降低的消費品價格。而不是憑空蒸發。
「這是一個非常特定的左尾情境。」 宏觀研究者 Carlo Iacono 在其分析文中承認，Citrini 的核心分配擔憂他完全認同。但報告要成立，需要三個前提同時且完全失敗：AI 擴散速度快到沒有調適期、政府政策毫無作為、生產力利得高度集中而非廣泛分配。尤其作者自己在前言也承認這是「尾端風險」情境，但後續論述卻不斷以確定語氣推演。
經濟專欄作家 Noah Smith（Noahpinion 部落格作者，前 Bloomberg Opinion 專欄作家）在其部落格直接將這篇文章稱為「一個嚇人的床邊故事」，並指出報告沒有使用任何明確的總體經濟模型，讀者根本無從檢驗其前提假設。
更重要的是，歷史上每一次大規模技術革命，包括工業革命、電力化、電腦化，都引發過相同的「這次人類無法再創造新工作」的憂慮，而每一次這個憂慮都被證明是過度的。他的結論是： 「真正的問題不是科技會不會取代工作，而是新工作出現的速度。」
在矽谷最具影響力的反駁，則來自一位暱名的 Mag 7 雲端 AI 部門工程師，他在文章留言區寫道：「Citrini 對 AI 實際能力的理解，在我看來相當薄弱。AI 在軟體工程上能做到的，與當前炒作相去甚遠。很多投資人和管理層使用的是極度簡化的 AI 模型，他們真的以為 AI 是魔法。」
不過他補充，這篇文章仍有一個洞察是真實且可交易的：企業的採購談判籌碼已因 AI 而改變，哪怕自建軟體在技術上未必可行，光是「我們考慮自建」這個威脅，就足以壓低 SaaS 合約的定價。
結論：與其瞎恐慌，不如捲起袖子
反觀人類歷史，我們確實經歷過不只一次這種令人膽戰心驚的生產力革命。蒸汽機取代了工廠女工，卻催生了鐵路工程師；ATM 機據說將消滅銀行出納員，結果銀行反而開設了更多分行、僱用了更多人；網際網路讓旅行社、實體書店、黃頁廣告看似走入歷史，卻在原本不存在的地方創造了千百萬個工作。
重點是，人類每一次都在新工作無法想像的情況下，最終找到出路。
Citrini 報告本身在前言就誠實說明了這一點：「我們確定某些情境不會成真。我們同樣確定機器智慧將繼續加速。人類智識的溢價將會縮窄……。身為投資人，我們仍有時間評估投資組合中有多少部位建立在未來十年不會存活的假設上。」
這篇文章的真正價值，或許不在於它的末日情境是否準確，而在於它清晰地點出了一個真實的結構性問題： 當 AI 創造的生產力增量，無法透過勞動市場轉化為廣泛的消費能力時，「成長」與「繁榮」之間的鏈條就有可能斷裂。
這不是 2028 年才需要思考的問題。它是今天的政策制定者、企業主和投資人都必須直視的挑戰。
延伸閱讀：Claude最新提示詞指南！核心建議「少即是多」，5個小技巧讓AI品質大提升
資料來源：Citrini Research ｜ Bloomberg ｜ Fortune ｜ TheStreet ｜ Noah Smith / Noahpinion ｜ Carlo Iacono / Hybrid Horizons ｜ Austin Lieberman ｜ Michael Bloch
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
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