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第 9476篇深度好文：3395字 | 11 分钟阅读

商业思维

前两天，研究机构 Citrini Research 发布的一份报告，引起了人们对 AI 的新一轮讨论。

或者说，新一轮恐慌。

为什么？

因为，这份名叫《2028 年全球智能危机》的报告做了一个思想实验。

它站在 2028 年 6 月的时间上，回望现在，基于几个关键的逻辑起点，推导出了一系列惊人的结论。

比如，2026 年之后，将会出现大规模的失业。AI 会以极低的成本，迅速取代程序员、设计师、分析师、金融从业者……

比如，经济数据，将会出现一种诡异的 " 幽灵 GDP" 现象。

企业用了 AI，利润暴增，生产力暴涨，GDP 数据非常好看。但是钱没有流到大众的手里。机器是不会消费的，被裁的人是不愿意消费的。于是，消费引擎失速。

再比如，大量的商业模式，将会出现系统性的崩溃。

旅游平台、外卖平台、支付公司、软件服务……所有这些依赖信息不对称、交易摩擦，或者说，因为人类 " 想偷懒 " 而存在的商业模式，都会被 AI 代理碾碎。

随后，市场剧烈反应，美股科技股应声大跌。软件、支付、快递平台的股票，成了重灾区。经济学家们纷纷表态。白宫的经济顾问赶紧出面说这是 " 科幻小说 "。

于是，很多人都在问，这会是真的吗？2026 年之后，真的会出现大规模的失业吗？这些推论，真的都会发生吗？

报告中逻辑的起点，确实正在发生。但推导的结论，未必是准确的。

一、逻辑的起点：

两大趋势已经发生

什么是 " 逻辑的起点 "？

1.AI 的编程能力，正在出现飞跃

报告指出，2025 年底开始，AI 在这方面的能力出现了 " 阶跃式的提升 "。

一个熟练的开发人员，只需要几周的时间，就能够复制出一家中端 SaaS 公司的核心产品。

那么，掌管着每年 50 万美元，甚至更多软件续费预算的首席信息官们，就会认真开始考虑，我们能不能自己来开发这个产品。

而就在几天前，AI 公司 Anthropic 也宣布，他们的模型，现在已经可以高效地处理和优化一种名叫 COBOL 的古老编程语言了。

COBOL 是全球金融、银行系统的基石。维护和升级它是一个每年高达 300 亿美元的巨大市场。

Anthropic 一宣布，这个领域的巨头 IBM，股价就应声暴跌，创下了 20 多年来的最大单日跌幅。

过去软件是 " 盖房子 "，一砖一瓦，费时费力。未来软件是 " 抽纸巾 "，随用随取，用完即扔。

当软件的开发成本低到这种程度的时候，整个软件行业的商业模式，就会从根基上开始动摇。

2.AI 智能体，正在走向普及

报告指出，2027 年初，AI 智能体就将成为我们生活中的默认选项。

它们不再是被动等待指令的工具，而是能根据你的偏好，在后台持续自主运行、处理决策的 " 数字管家 "。

它们会消除商业世界里的一种 " 摩擦力 "，这种摩擦力源自人类的惰性、信息不对称和品牌依赖。

懒惰税。

你习惯了一个外卖 App，就 " 懒得 " 去另一家比价。

你认准了一个咖啡品牌，就 " 懒得 " 去尝试 8 块 8 的新品牌。你为此多付的钱，就是 " 懒惰税 "。

但是，AI 智能体，没有情感，不嫌麻烦。它就是要找到最优解。

它会自动对比所有旅游平台，为你规划最便宜的行程。会自动比较所有保险公司的续保报价，打破保险公司赚钱的模式。甚至会选择手续费最低的稳定币支付，绕开信用卡公司。

能力飞跃，应用普及。

《2028 年全球智能危机》就是基于这两个起点，用清晰的链条，推导出的未来。

① AI 编程能力飞跃，软件不再值钱，SaaS 公司首先倒下，大量程序员失业；

② AI 智能体普及，依赖 " 懒惰税 " 的平台活不下去，更多人失业；

③ 大规模失业导致消费能力消失，社会需求萎缩，出现 " 幽灵 GDP"；

④ 消费萎缩，很多公司的收入就不再稳定。而大量的金融产品，比如私人信贷，又建立在 " 收入稳定 " 的假设之上。假设动摇，金融资产崩溃；

⑤ 比 2008 年更加可怕的 " 优质抵押贷款 " 危机就会爆发，引爆全球金融危机。

逻辑上高度自洽。

二、现实的变量：

速度与改变坠落的三把降落伞

那么，为什么还会说，" 推导的结论，未必是准确的 " 呢？

是因为，现实世界中，有一个至关重要的变量：速度。

一个人从 3 万英尺的高空落下。

如果什么都不带，他会高速撞向地面，全身破碎，瞬间死亡。这个过程是 " 坠落 "。

如果有降落伞，他还是会下落，还是会颠簸，还是会恐惧，但速度大大减缓，有机会平稳着陆。这个过程，是 " 降落 "。

报告认为，在思想实验下，这个世界会坠落。因为它假设，所有的变化都会在一两年之内，瞬间完成。社会系统来不及做出任何反应，就轰然倒塌了。

但是，现实世界，至少会有 3 把巨大的降落伞。

第一把 " 市场调节 "。

历史上的每一次技术革命，都会伴随 " 机器人抢走饭碗 " 的恐慌。

但是，缝纫机淘汰了织布工，也创造了成衣厂和时装设计师。汽车淘汰了马车夫，也创造了司机、汽车工程师和高速公路服务区。

同样的，AI 替代了很多岗位，也会创造出提示词工程师、数据标注师等等。

更重要的是，AI 会满足很多，过去因为成本太高而无法满足的需求。

比如很多软件，过去是奢侈品，大公司才用得起。但成为了 " 纸巾 " 之后，无数中小企业的需求就会被释放出来，这也是新的就业。

有岗位会消失，是痛苦的；有岗位会诞生，是确定的。

你很难说，消失的速度，就一定会碾压诞生的速度。所以，这可能会是一种动态的平衡，而不是一种瞬间的坍塌。

第二把 " 社会惯性 "。

真实的社会，是有粘滞性的。

一家公司，就算原地实现了 " 可以裁掉一半的员工 "，也不能立刻就这么做。因为有法律的约束，有工会的博弈，有企业文化的惯性，有社会责任的考量。

变革，在真正的组织里，从来都不是一下子的事。它更像是缓慢的沙漏，而不是瞬间的决堤。

这种缓慢就是一种缓冲。只要你意识得到，就会有宝贵的转型时间。

第三把 " 政府干预 "。

任何一个正常的现代国家政府，都不会眼睁睁地看着大规模失业。

别说是大规模失业了。5%-7% 就会有强力的干预了。

比如，开征 AI 税，把从 AI 那里多赚到的钱，通过社会财富再分配，转移给失业的人。

比如，推行全民基本收入（UBI），提供最基础的安全网。

比如，缩短法定工作时间，让更多人参与到工作里去。

市场调节，社会惯性，政府干预。

所以，基于 " 能力飞跃 " 和 " 应用普及 " 的起点，《2028 年全球智能危机》做了理论上成立的推演。但是，现实世界，有 " 速度 " 这个变量。

3 把降落伞，会把报告推演的 " 瞬间坠落 "，变成 " 颠簸降落 "。

这就是为什么我会说，报告中逻辑的起点，确实正在发生。但推导的结论，未必是准确的。

三、与其焦虑，不如进化

看到这样的报告，我们真的很难不产生心理波动。

这两年世界的变化速度，也确实是快。很多东西，昨天刚会，今天过时，明天重来。迷茫，恐惧，焦虑，也都是很正常的情绪。毕竟人是有本能的。

但是，焦虑，从来都不是 " 变化 " 的解药。

这几天，我正在一个很特别的地方：加拉帕戈斯群岛。

一百多年前，达尔文就是在这里，观察那些独特的雀鸟，最终提出了伟大的进化论。

而今天，我也和来自中国的企业家们，在这个 " 进化岛 " 上，进行着疯狂的进化。

我们一起，学着用中文，指挥 AI 编程。已经有人，为自己的公司，写出了一个库存管理软件。也有人，为自己的孩子，开发了一个学习英语的应用。

他们的选择给了我启发。

未来，从来不是写好的剧本。未来，本来就是未知的海域。

风浪，是肯定的。造船，是必要的。

你不需要成为程序员，不需要成为 AI 专家。但是，参与进去。理解它，使用它，思考它能为我们做点什么。

用好奇，淘汰恐惧。用尝试，开启探索。用具体，对抗焦虑。

这或许就是当下最该做的事。

我们深嵌于一个政治、经济、科技、哲学都在经历持续变革和深刻重塑的复杂社会与商业系统之中。

真正的挑战是：我们的认知框架、组织形态和行动工具，还停留在 " 前 AI 时代 "。

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