「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”不僅僅是警察樂團的一張專輯。它是一個中世紀的術語，約在1949年被創造，用來探討一個已有數百年歷史的哲學辯論：意識是生物學上的產物，由一個叫做大腦的器官驅動？還是機器中藏有某種幽靈，推動著我們，以幾乎超自然的方式行動？人工智慧對經濟的影響，將經濟學引向哲學層面，重新喚起了“超人”概念，迫使分析師不得不面對它作為資本主義機器中幽靈的存在。

Substack的頂尖金融作家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將帶來的劇烈變化，以及變化的速度。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飆升超過200%，他最近發表了一篇病毒式的“思考練習”，詳細描述了該公司所謂的“全球智慧危機”。這與“幽靈GDP”有關，即由AI創造的、膨脹國家帳目的數據，但實際上從未在真實經濟中循環，因為一個不便的事實是“機器在非必需品上的花費為零”。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。資本充裕，自然資源有限但可替代，人的分析、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%到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。科技的無情通縮力量將首先消滅旅行預訂平台，Citrini預測，到2026年第四季度，代理人就能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’，這些都將被顛覆，因為代理人‘不覺得繁瑣’。”他指出，AI將無情地繞過交易費用，備忘錄中寫道：“它們的護城河是由摩擦構成的，而摩擦將趨近於零。”

Citrini認為，這場災難對目前佔美國就業50%、推動約75%國家可自由支配支出的白領工人來說，破壞性尤為嚴重。在2028年這個虛構但令人毛骨悚然的合理場景中，失業率將達到10.2%，標普500指數將經歷38%的巨大高峰到谷底崩盤。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，會在被取代的工作中提升自己，讓原本的工作者不得不轉向零工經濟角色，導致勞動供應過剩，整體工資水平下降。

這種“智慧溢價”的快速瓦解，將迅速演變成Citrini場景中的系統性金融危機。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夠繞過昂貴的SaaS合同，拖欠貸款。

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最終可能會促進普及豐富資源——只要社會能比機器驅動的取代更快地進行調整，這個預測就可以與你對人類應對技術變革能力的悲觀或樂觀相符。

Citrini的“幽靈GDP”論點假設被取代的人類工資將永久從經濟中消失，卻忽略了生產力提升歷來都傾向於重新配置價值而非摧毀價值。當AI降低成本時，商品和服務變得更便宜，實質購買力實際上提高，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被重新投入——進入新產業、新需求和我們尚未能模擬的新型消費行為。Fundstrat的Tom Lee經常引用20世紀初冷凍食品的發明，作為徹底顛覆農業部門的例子，農業在就業中的比例從30%降到40%，再到僅剩2%到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，可能過度誇大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——而不僅僅是效率。財務顧問、私人教練、廚師和旅行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“去摩擦”之外競爭，而是在策劃體驗、創造故事和建立身份——這些領域人類心理仍然佔據主導。

幾位價值數十億美元的CEO最近在《財富》雜誌上談到，對AI造成的就業取代的擔憂被誇大了，同時也承認人類的工作將不得不隨著這場革命而改變。PromptQL的Tanmai Gopal估計，70%的任務根本無法自動化，因為AI需要在數據和人類背景上進行訓練，而背景太過流動，無法頻繁更新。“我們作為人類和個人，現在的角色是收集背景信息，而不僅僅是工作，”他說。“讓我們擅長的、能獲得晉升的、能產生更大影響的，正是這種收集背景的能力。這才是我們的優勢。”Extreme Networks的Ed Meyercord，從事AI已有十年，早在它還被稱為機器學習時就開始工作，他認為公司可以用更少的資源做更多事情，或者雇用合適的（背景收集）員工，用這些新工具做更多。

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同僚將在未來消除哪些工作，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。