「幽靈GDP」、白領經濟衰退與摩擦的終結：Substack的頂尖金融作家警告2028年沒有人預料到的AI危機

「機器中的幽靈」不僅僅是 The Police 的一張專輯。它是一個二十世紀中期的術語，約在1949年創造，用來探討一個已有數百年歷史的哲學辯題：意識是生物學上的產物，由大腦這個器官驅動？還是機器中藏有某種幽靈，幾乎超自然地推動著我們的身體？人工智慧（AI）對經濟的影響，通過重新喚起“超人”概念，將經濟學引向哲學層面，迫使分析師面對其作為資本主義機器中幽靈般存在的現實。

Substack 頂尖金融作家 James Van Geelen 警告說，幽靈已經進入了機器，我們尚未準備好應對這一變革的劇烈程度及其速度。Van Geelen 是分析公司 Citrini Research 的創始人，最近聲稱自2023年5月以來，他的實體投資組合已經增長超過200%，他最近發表了一篇病毒式傳播的“思考練習”，詳細描述了他所稱的“全球智慧危機”。這與“幽靈GDP”有關，即由AI創造的國家帳戶膨脹，但實際上從未流通到真實經濟中，因為一個不便的事實是“機器在可自由支配的商品上零花費”。隨著公司採用AI來保護利潤率，Citrini預測，它們將裁員白領工人，最終導致消費者支出收縮，迫使企業實施更多的AI成本削減措施。這將形成一個“沒有自然制動的負反饋循環”。

更大的問題是“稀缺投入”的取代，這一直是“現代經濟史的全部”：人類智慧。由於資本充裕，自然資源有限但可替代，人類分析、決策、創造、說服和協調的獨特能力是“無法大規模複製的事物”，Citrini認為，我們都低估了經濟生活中仍然圍繞這種稀缺性結構的程度。Citrini稱之為“摩擦”。

一旦AI代理開始24/7運作以優化消費者決策，建立在“習慣性中介”上的企業——從像DoorDash這樣的食品外送應用到信用卡網絡如Mastercard收取的2%-3%的交易手續費——將面臨一場無休止的價格競爭。

“事實證明，很多人所謂的關係，其實只是帶著友好面孔的摩擦，”Citrini寫道，舉例說明人們沒有時間在蛋白棒等商品上做價格比較，但機器可以。技術的無情通縮力量將首先摧毀旅行預訂平台，Citrini預測，屆時代理人能在2026年第四季度組合出完整的旅行行程，比任何平台都更快、更便宜。接著是保險續約、財務建議、稅務準備，“任何服務提供者的價值主張最終是‘我能幫你應對繁瑣的複雜’的類別都會被顛覆，因為代理人不再覺得繁瑣。”他指出，AI將無情地繞過交易費用，備忘錄中寫道：“它們的護城河是摩擦，而摩擦正逐漸歸零。”

Citrini認為，這場災難將對目前佔美國就業50%、驅動約75%消費支出的白領工人造成不成比例的破壞。在2028年這個虛構但令人毛骨悚然的合理場景中，國家失業率將達到10.2%，標普500指數將經歷38%的最大跌幅。與以往的技術革命最終創造新的人類工作不同，AI作為一種通用智能，會在被取代的工作上變得更好，導致高收入專業人士被迫轉向零工經濟角色，湧入勞動市場，並壓低整體工資。

這種“智慧溢價”的快速瓦解，將迅速演變成Citrini所描述的系統性金融危機。備忘錄警告說，價值13萬億美元的住宅抵押貸款市場將崩潰，擁有780 FICO分數的優質借款人將因AI取代而使收入結構性且永久性受損。同時，私募支持的軟件公司也將面臨清算，因為AI編碼代理使企業客戶能繞過昂貴的SaaS合同，導致私募市場的違約潮。

不必過度恐慌的理由

當然，儘管AI引發的通縮和勞動力轉移可能帶來動盪，但這個場景可能忽略了人類的適應能力和制度反應。AI最終可能促進普及豐富資源——只要社會能比機器更快地進行調整，這個預測就和你對人類應對技術變革的悲觀或樂觀一樣具有可能性。

Citrini的“幽靈GDP”論點假設被取代的人類工資將永久消失在經濟中，卻忽略了生產率提升歷來都傾向於重新配置價值而非摧毀價值。當AI降低成本，商品和服務變得更便宜，實質購買力甚至會提升，即使是低名義收入的家庭也是如此。經濟理論認為，這種釋放的價值應該會被重新投入——進入新產業、新需求和我們尚未建模的新消費行為。Fundstrat的Tom Lee經常提到，1900年代早期冷凍食品的發明，徹底顛覆了農業部門，農業就業比例從30%-40%降到2%-5%，但經濟將價值重新配置到其他領域。

同樣，對“無摩擦”AI消除整個工作類別的願景，可能高估了人類對複雜性的價值。許多服務之所以存在，正是因為人們 想要 信任、審美判斷或人際連結——而非僅僅追求效率。財務顧問、私人教練、廚師和旅遊規劃師都處於專業與同理心的交叉點。摩擦的消失可能會帶來新的差異化，企業將越來越多地在 策劃體驗、創造敘事 和 建立身份 上競爭——這些領域仍由人類心理學主導。

幾位價值數十億美元的CEO最近在 Fortune 談到對AI取代工作的擔憂過度，並承認人類工作必須隨著這場革命而改變。PromptQL的Tanmai Gopal估計，約70%的任務根本無法自動化，因為AI需要在數據和人類語境上進行訓練，而人類語境太過流動，無法頻繁更新。“我們作為人類和個人，現在的角色是收集語境，而不僅僅是工作者，”他說。“讓我們在工作中表現出色、獲得晉升、變得更有影響力的，正是這種收集語境的能力。這才是我們的優勢。”Extreme Networks的Ed Meyercord，從事AI已有十年，早在它還叫機器學習時就開始，他認為公司可以選擇用更少的資源做更多事，或者聘請合適的（收集語境的）員工，用這些新工具做更多事情。

許多分析師和經濟學家也持類似看法，德意志銀行研究所最近啟用一個專有的AI工具，預測其AI同伴將會消除哪些工作，以及如何消除。AI預測，到2030年將消除9200萬個工作崗位，同時預計在這個更無摩擦的經濟中，將創造1億7000萬個新角色。你下一步的職業選擇和投資，可能取決於你對人類解決這個我們自己創造的難題的信心。