文章转载来源: Felix
编译:Felix, PANews
股市蒸发了 8000 亿美元的市值,因为 AI “统治世界”正在成为共识。这种观点太显而易见了,而“显而易见”的交易往往不会最终获胜。
这种末日论调之所以疯传,是因为它触及了人们内心深处的某种痛点。它将 AI 描绘成一种宏观经济不稳定因素,而非生产力工具,并认为它会引发负反馈循环:裁员导致消费疲软,消费疲软导致更多自动化,而自动化又加速了裁员。
显而易见的事实是: AI 不仅仅是另一个软件功能或效率提升。它是一种通用的能力冲击,同时影响着所有白领的工作流程。与历史上任何革命不同,AI 正在同时提升所有方面的能力。
但是,如果末日论调是错误的呢?它假设需求是固定的,生产力的提高不会扩大市场,而且假设系统无法比颠覆速度更快地进行自我调节。
第二条道路正被严重低估。那些看起来像是系统性崩溃前兆的 Anthropic “颠覆性打击”,最终可能是史上最大生产力扩张的开始。
虽然以下分析并非必然结果,但请记住:人类总能获胜,自由市场也总是能够自我调节。
首先不能忽视市场。Anthropic 正在通过 Claude 颠覆世界,《财富》500 强公司的市值因此蒸发了数千亿美元。
这是在 2026 年已经见证过数次的故事:Anthropic 发布一款新的 AI 工具,Claude 在编码和工作流自动化方面取得实质性进步,几个小时内,目标行业的市场便会崩溃。如果你没关注,下面是一些例子:

股市对 Claude 相关公告做出反应
IBM 股价在 Anthropic 公司宣布 Claude 可以简化 COBOL 代码后,创下自 2000 年 10 月以来的最大单日跌幅。
Adobe 股价年初至今已下跌 30%,原因是生成式功能压缩了创意工作流程。
网络安全板块在 “Claude Code Security” 发布后暴跌。

在上述例子中,CrowdStrike 的股价暴跌几乎就在 Claude 发布“Claude Code Security”的那一刻发生。
美东时间 2 月 20 日下午 1 点,Claude 宣布了这一工具。这是一款自动化的 AI 工具,可以扫描代码库中的漏洞。
仅仅两个交易日后,CrowdStrike 的市值就因此蒸发了 200 亿美元。
这些反应并非失去理智。市场试图将实时利润率压缩计入价格。当 AI 复制了工人的工作时,定价权就转移到了买家手中。这是第一波冲击,而且非常真实。
商品化不等于崩溃。 相反,它是技术降低成本和扩大准入的方式。个人电脑将计算商品化,互联网将分发商品化,云将基础设施商品化,而 AI 正在将认知商品化。
毫无疑问,一些传统工作流程将会面临利润率压缩。问题是,认知成本的降低究竟会导致经济崩溃,还是会让经济剧烈扩张?
看空者的循环建立在一个简化的线性模型上:AI 变强 -> 企业削减员工和工资 -> 购买力下降 -> 企业再次投资 AI 以守住利润 -> 恶性循环重复。这种模型假设的是一个完全停滞的经济体。
历史经验表明恰恰相反。当生产某种东西的成本大幅下降时,需求很少保持不变,而是会扩张。当计算成本下降时,并没有以更便宜的价格消耗相同数量的算力,而是消耗了几个数量级以上的算力,并在其基础上建立了全新的产业。
如下所示,如今个人电脑的价格比 1980 年便宜了 99.9%。

个人电脑价格:1980-2015
AI 降低了每个行业的成本,当服务成本下降时,无论工资是否增长,购买力都会增加。
只有在 AI 替代劳动力且没有实质性扩大需求的情况下,恶性循环才会占主导地位。而如果更便宜的计算和更高的生产力催生出全新的消费和经济活动类别,乐观的局面就会出现。
比起价格压缩,裁员是投资者更容易向外界推销的故事,但服务业的价格下降,才是更重要的新闻。涉及知识的工作历来昂贵,因为知识是稀缺的——这听起来很简单,但却是事实。丰富的知识供应会导致知识工作价格的下降。
想想医疗管理、法律文件、税务筹划、合规、市场营销、基础编码、客户服务和教育辅导。这些服务消耗了大量的经济资源,主要是因为它们需要受过训练的人员投入。AI 降低了这种投入的边际成本。
事实上,如下所示,美国服务业对美国 GDP 的贡献接近 80%。

如果企业运营成本下降,小微企业变得更容易起步;如果获取服务的成本下降,更多家庭就能参与其中。从某种意义上说,AI 的进步可以起到“隐形减税”的作用。
那些利润依赖于高成本认知劳动力的公司可能会遭受损失,但整体经济会因服务业通胀降低和实际购买力提高而受益。
看空者的观点依赖于“幽灵 GDP”(Ghost GDP),即显示在数据中但并不能使家庭受益的产出。乐观观点则称之为“繁荣 GDP”,即产出增长与生活成本下降相结合。
“繁荣 GDP”不需要名义收入激增,它需要价格下降的速度快于收入下降的速度。如果 AI 降低了对许多人至关重要的服务成本,即使家庭工资增长放缓,其实际收益也会增加。因此,生产力的提高不会消失,而是会通过降低物价的方式传导出去。
这或许可以解释为什么在过去 70 多年里,生产力的表现一直优于工资增长。

尽管互联网、电力、大规模制造和抗生素在当时具有颠覆性和波动性,但每一种技术都提供了扩大产出和降低成本的新途径。然而,回望过去,这些变革永久性地提高了民众的生活水平。
一个社会如果能减少在系统操作和重复服务上浪费的时间,就会更加富裕。
一个核心担忧是 AI 会不成比例地影响白领就业,而白领就业又驱动着可自由支配的消费和住房需求。这是事实,也是一个合理的担忧,尤其是考虑到目前的贫富差距已经如此巨大。

然而,AI 在处理物理世界的灵活性和人类身份识别方面仍然困难。技术工种、需要亲力亲为的医疗保健、先进制造和体验驱动型产业依然保持着结构性需求。在许多情况下,AI 是这些角色的补充,而非替代。
更重要的是,AI 降低了创业门槛。 当一个人可以自动化会计、营销、支持和编码任务时,小微企业的成立变得更加容易。
事实上,通过 AI 消除准入壁垒,可能是解决目前面临的贫富差距问题的良药。
互联网淘汰了一些工作类别,但也创造了全新的类别。AI 或许会遵循类似的模式,压缩一些白领职能,同时在其他领域扩大自主经济参与的范围。
AI 显然给传统的 SaaS 商业模型带来了压力。采购团队的谈判变得更加艰难,一些长尾软件产品面临结构性阻力。但 SaaS 是一种交付机制,而不是价值创造的终点。
下一代软件具有自适应性、智能体驱动性、结果导向性和深度集成性。赢家不会是那些一成不变的工具提供商,而是那些能够最好地适应变化的公司。
每一次技术变革都会重塑技术栈,而那些为静态工作流程定价的公司将会举步维艰。掌握数据、信任、计算、能源和验证的公司则可能蓬勃发展。
某一层级的利润压缩并不意味着整个数字经济的崩溃,它只是转型的标志。
看空叙事认为代理商业(Agentic Commerce)会颠覆中间商并消除手续费。在某种程度上确实如此。当摩擦减少时,手续费的收取就更加困难。
如下所示,即使在 AI 普及之前,稳定币的交易量就已经飙升。为什么?因为市场总是青睐效率。

系统摩擦的降低也会扩大交易量。当价格发现机制完善、交易成本下降时,经济活动就会更加活跃。这是一个利好趋势。
代表消费者行事的代理可能会压缩基于用户习惯的平台的利润空间。然而,他们也可以通过降低搜索成本和提高效率来增加总需求。
决定乐观结果的最终因素是生产力。如果 AI 能够在医疗保健、政府管理、物流、制造业和能源优化等领域持续提高生产力,那么最终的结果将是资源丰富,人人都能获得更多机会。
即使生产力仅持续增长 1-2%,十年后也能产生巨大的复利效应。
如下所示,AI 正加速提高生产力。2025 年第三季度,美国劳工生产率增速达到两年来的最高水平:

悲观观点认为,生产力的提升只会惠及那些构建 AI 模型的人,而不会转化为更广泛的益处。乐观观点则认为,价格压缩和新市场的形成能够更广泛地传递收益。
AI 驱动的繁荣带来的影响中,最常被忽视的一点是地缘政治影响。在现代历史的大部分时间里,战争都是围绕稀缺资源展开:能源、粮食、贸易路线、工业产能、劳动力和技术。当资源匮乏、增长呈现零和博弈时,各国便展开竞争。但富足改变了一切。
如果 AI 能够显著降低能源、制造设计、物流和服务等各个环节的生产成本,全球经济蛋糕就会扩大。当生产力提高、边际成本下降时,经济增长对从他人身上攫取优势的依赖性就会降低。这将终结战争,并有可能带来人类历史上最和平的时期。
经济战也是如此,例如目前正在经历的这场持续一年的贸易战。
在当今世界,各国产业在成本竞争中举步维艰,关税便成为一种保护手段。但如果 AI 能够大幅降低全球生产成本,又何须关税?在资源高度丰富的环境下,保护主义在经济上将变得低效。
历史表明,从长远来看,技术加速发展时期通常会减少全球冲突。二战后的工业扩张降低了大国之间直接对抗的动力。

二战后战争死亡人数下降
AI 驱动的繁荣可能会加速这一趋势。如果能源管理更加高效,供应链更具韧性,生产通过自动化更加本土化,各国将变得不那么脆弱。当经济安全提升时,地缘政治侵略行为也会变得不那么理性。
AI 最乐观的成果并非仅仅是更高的生产力或更高的股票指数。它代表着一个经济增长不再是零和博弈的世界。
AI 会放大各种结果。如果制度无法适应,它会加剧脆弱性;如果生产力增长超过变革带来的冲击,它也会促进繁荣。
Anthropic 的颠覆信号表明,工作流程正在被重新定价,认知劳动成本正在降低,这是一个清晰的转变。
但转变并不等同于崩溃,因为每一次重大的技术革命在初期都看似具有破坏性。
如今最被低估的可能性并非反乌托邦,而是繁荣。AI 或许会压缩租金、减少摩擦、重塑劳动力市场,但它也可能带来现代史上最大的实际生产力增长。
“全球情报危机”与“全球情报繁荣”之间的区别不在于能力,而在于适应。
而世界总能找到适应的方法。
来源:Felix
发布人:暖色
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