本文以数据为支撑，文字比较冗长，全文约15000字，却均为核心调研论点及结论，源头论点为华尔街两位资深宏观研究员，5天前发布，整理完毕后，我决定本次调研以西特里尼&阿拉普·沙阿视角开展论点，进一步探究Ai时代的财富重构与生存法则。
这是一篇来自未来的金融史思想实验，
（作者：CitriniResearch & Alap Shah，2026年2月22日发布，假想写于2028年6月30日）
核心声明：这是一个情景推演，而非预测。我们不是在贩卖末日恐慌，而是想模拟一个被低估的可能性，如果我们对AI的乐观预期全部成真，反而可能带来经济灾难。
2028年6月30日，宏观备忘录：智能过剩的后果
今早公布的失业率达到10.2%，比预期高出0.3个百分点。市场应声下跌2%，标普500指数较2026年10月高点累计回撤38%。
交易员们早已麻木。要是在半年前，这样的数据足以触发熔断机制。
仅仅两年，一切就从“可控的行业性调整”变成了面目全非的新经济。这份季度备忘录，是我们对这场危机前因后果的复盘，即是一份对旧经济的“尸检报告”。
当初的狂热还历历在目。2026年10月，标普500逼近8000点，纳斯达克突破30000点。2026年初，因人类被取代而引发的首轮裁员开始，效果立竿见影：利润率提升、业绩超预期、股价暴涨。创纪录的企业利润被全部投入AI算力。
宏观数据依旧亮眼：名义GDP保持中高个位数年化增长，生产率飙升，每小时实际产出增速创下1950年代以来新高，而这一切都归功于那些不睡觉、不生病、不需要医疗保险的AI智能体。
算力拥有者的财富呈爆炸式增长，劳动力成本近乎归零。与此同时，实际工资增长彻底崩溃。尽管政府不断吹嘘创纪录的生产率，但白领们被迫失业，只能从事薪资更低的工作。
当消费经济开始出现裂痕，经济评论家们创造了一个新词：“幽灵GDP”，这是那些出现在国家账户里，却从未在实体经济中流通的产出。
AI在各方面都超出预期，市场也彻底AI化。唯一的问题是：经济并非如此。
其实早该明白，北达科他州一个GPU集群就能产出相当于曼哈顿10000名白领的工作成果，这更像是一场经济瘟疫，而非经济万灵药。货币流通速度停滞，占GDP 70%的以人为主导的消费经济逐渐萎缩。我们本该早点发现这个问题——只要问问：机器会在非必需消费品上花多少钱？（答案是：零）
这形成了一个没有自然刹车的负向反馈循环：
AI能力提升 → 公司裁员 → 被替代员工消费减少 → 利润压力迫使公司加大AI投入 → AI能力进一步提升
我们称之为“人类智能替代螺旋”。白领的收入能力被结构性削弱，而他们的收入曾是13万亿美元美国房贷市场的基石，这迫使贷款机构重新评估：优质房贷还算不算优质？
17年没有经历真正的违约周期，导致私募市场充斥着PE支持的软件交易，这些交易普遍假设年度经常性收入(ARR)会永远“经常性”。2027年年中，第一波因AI冲击导致的违约出现，这个假设被彻底打破。
如果冲击只局限于软件领域，一切都还可控。但到2027年底，危机蔓延到所有依赖中介服务盈利的商业模式。大片靠“替人类摩擦收费”赚钱的公司灰飞烟灭。
整个系统最终被证明是一长串“围绕白领生产率增长的相关押注的雏菊链条”。2027年11月的崩盘，只是加速了所有这些负向反馈循环。
我们期待“坏消息变好事”的时刻已经近一年了。政府开始考虑各种提案，但公众对政府救援能力的信心已荡然无存。政策反应总是滞后于经济现实，而缺乏全面计划的现状，正威胁着加速通缩螺旋。
危机如何开始
2025年底，智能编码工具的能力实现阶跃式提升。
一名熟练开发者使用Claude Code或Codex，几周内就能复制中型SaaS产品的核心功能——虽然不是完美无缺，但足以让审查50万美元年度续约的CIO开始思考：“我们自己开发会不会更好？”
大多数财年与日历年一致，2026年企业支出在2025年第四季度就已确定，当时“智能AI”还只是个时髦词汇。年中审查时，采购团队才首次有机会基于这些系统的实际能力做决策。一些人亲眼目睹内部团队用几周时间就复制出价值六位数的SaaS功能原型。
那年夏天，我们与一位财富500强企业的采购经理交流。他提到一次预算谈判：销售按惯例准备了5%的年度涨价和“你们团队离不开我们”的说辞。采购经理直接告诉他，自己正在与OpenAI洽谈，让他们的“前沿部署工程师”用AI工具完全取代该供应商。最终，他们以30%的折扣续约。他说这还算好的，像Monday.com、Zapier和Asana这样的SaaS“长尾”企业处境更糟。
投资者早有预期，长尾企业会遭受重创。它们可能占企业技术栈支出的三分之一，但显然脆弱。然而，核心系统本应能抵御这种冲击。
直到ServiceNow 2026年第三季度财报发布，这种反射性机制才变得清晰：
SaaS并未“死亡”，自建系统仍需成本收益分析。但自建已成为一种选择。智能体同时加速了破坏的两个方面：它们既帮助企业构建替代方案，又被用来替代这些方案。DoorDash的护城河本质是“你饿了，你懒”，但AI智能体可以瞬间找到最优配送方案，甚至直接与餐厅合作，绕过平台。
关键转折点
万事达卡2027年一季度财报，是事态的“不可回头点”。美国运通(AXP)遭受的打击最大：一方面白领裁员蚕食其高净值客户群，另一方面智能体绕过刷卡费用，直接刺穿其收入模型。Synchrony、Capital One、Discover在接下来几周内均暴跌超10%。
2026全年，市场都将AI的负面影响视为“板块故事”。软件和咨询行业遭受重创，支付和其他“收费站”行业摇摇欲坠，但整体经济似乎安然无恙。劳动力市场虽有疲软，但并未崩溃。当时的共识是：创造性破坏是技术创新周期的一部分，虽有局部痛苦，但AI带来的整体净收益将超过任何负面影响。
“技术创新会摧毁就业岗位，但会创造更多新岗位”这句话是当时最流行、最有说服力的反驳。它之所以流行且有说服力，是因为两个世纪以来一直如此。即使我们无法想象未来的工作会是什么样子，但它们肯定会出现。
ATM机降低了银行网点运营成本，因此银行开设了更多网点，出纳员就业在接下来的二十年里反而增长。互联网颠覆了旅行社、黄页、实体零售，但也创造了全新的行业和就业岗位。
然而，以往的每一个新岗位，都需要人类来执行。
AI现在是一种通用智能，它在人类可能重新部署的任务上也在不断进步。被取代的程序员不能简单地转向“AI管理”，因为AI已经能胜任这项工作。
如今，AI智能体可以处理持续数周的研发任务。指数级增长彻底颠覆了我们对可能性的认知，尽管沃顿商学院的教授们每年都试图用新的S型曲线来拟合数据。
它们几乎编写了所有代码。性能最好的AI在几乎所有方面都比人类聪明得多，而且还在不断降价。
AI确实创造了新岗位：提示工程师、AI安全研究员、基础设施技术人员。人类仍在循环中，在最高层面进行协调或进行品味指导。但每创造一个新岗位，AI就淘汰了几十个旧岗位，而且新岗位的薪酬仅为旧岗位的一小部分。
就业市场的崩塌
招聘率全年低迷，但2026年10月的JOLTS数据提供了明确信号：职位空缺跌破550万，同比下降15%。
白领职位空缺大幅减少，而蓝领职位空缺（建筑、医疗、技工）相对稳定。动荡主要集中在撰写备忘录（我们居然还在做这行）、审批预算和维持经济中层运转的工作上。然而，这两类人群的实际工资增长在年内大部分时间都为负，并持续下降。
股票市场更关心GE Vernova的涡轮机产能售罄至2040年的消息，在宏观负面消息与AI基础设施利好消息之间拉锯，呈横盘走势。
而债券市场（总是比股票市场更明智，或者至少不那么浪漫）开始为消费下滑定价。10年期国债收益率在接下来四个月从4.3%降至3.2%。不过，整体失业率尚未飙升，这种结构性变化的细微差别仍未被一些人察觉。
在正常衰退中，原因最终会自我纠正：过度建设导致建筑业放缓，进而导致利率下降，股息为家庭转移支付提供资金。
但这次不同。AI带来的不是周期性调整，而是结构性断裂。
金融系统的连锁反应
1. 房贷市场隐忧
美国历史上每一次房贷危机都源于以下三个因素之一：投机过度（向买不起房的人放贷，如2008年）、利率冲击（利率上升导致可调利率房贷难以负担，如1980年代初），或局部经济冲击（单一行业在单一地区崩溃，如1980年代德克萨斯州石油危机或2009年密歇根州汽车业危机）。
这次的危机不同：收入冲击——不是失业，而是收入永久性缩水。
被取代的白领并没有闲着。他们“降档”了：大量涌入低薪服务业和零工经济，进一步增加了这些岗位的劳动力供给，压低了本已不高的工资。
我们有个朋友，2025年还是Salesforce的高级产品经理，年薪18万美元，福利齐全。她在第三轮裁员中被解雇，找了半年工作无果后，开始开Uber为生。
高收入群体可以先用高于平均水平的储蓄维持两三个季度的“正常生活”。首次申请失业金人数飙升至48.7万，为2020年4月以来最高水平。他们仍能偿还房贷，但前提是停止所有非必需消费、耗尽储蓄、停止房屋维护和改善支出。
从技术上讲，他们的房贷仍属“正常”，但只需再一次冲击就会陷入困境——而AI能力的演进轨迹几乎可以保证这一冲击迟早会来。随后，我们开始在旧金山、西雅图、曼哈顿和奥斯汀看到逾期率明显上升，而全国平均水平仍处于历史正常区间。
现在，我们进入了最危险的阶段。只要“边际买家”健康，房价下跌是可控的。但这一次，边际买家也面临同样的收入损失。
尽管担忧加剧，我们还称不上处于“全面房贷危机”。逾期率确实上升了，但远低于2008年水平。真正的威胁在于趋势（肆拾壹：识势立生存之本)。
2. 私募信贷市场动荡
17年没有真正的违约周期，导致私募市场充斥着PE支持的软件交易，这些交易普遍假设年度经常性收入(ARR)会永远“经常性”。2027年年中，第一波因AI冲击导致的违约出现，这个假设被彻底打破。
这波违约迅速蔓延到其他依赖“人类摩擦”盈利的行业：旅游、保险中介、房产经纪、外卖配送等。整个系统被证明是一长串“围绕白领生产率增长的相关押注的雏菊链条”。
政策困境与社会动荡
到2028年一季度，联邦财政收入比国会预算办公室(CBO)的基准预测低12%。薪资税收入下降，因为维持原有收入水平的就业岗位减少；所得税收入下降，因为薪资结构性降低。
劳动力在GDP中的份额，从1974年的64%降至2024年的56%（这是全球化、自动化和劳动者议价能力四十年缓慢削弱的结果）。而在AI指数级增长的四年里，这一比例又从56%骤降至46%，创下有记录以来最大的四年跌幅。
自动稳定器（如失业保险）是为暂时性失业设计的，而非结构性替代。现任政府算是“看得比较早”的，他们开始认真考虑一揽子两党共识提案——“转型经济法案”(Transition Economy Act)：通过赤字融资和拟议的“AI推理算力税”为被替代劳动者提供直接转移支付。
另一项提案“共享AI繁荣法案”(Shared AI Prosperity Act)试图确立公众对“智能基础设施回报”的法定权益，形式介于主权财富基金和对AI产出征收特许权使用费之间，再以红利形式分配给家庭。
然而，政治分歧阻碍了行动：右派将转移支付和再分配称为“马克思主义”，警告对算力征税会将技术领先地位拱手让给中国；左派则警告在现有企业帮助下起草的税收法案将成为另一种形式的监管俘获；财政鹰派指出不可持续的赤字；鸽派则以全球金融危机后过早实施紧缩政策为戒。分歧在今年总统大选前进一步扩大。
社会抗议愈演愈烈，示威者连续三周封锁了Anthropic和OpenAI在旧金山的办公室入口。抗议人数不断增加，媒体报道热度甚至超过了引发抗议的失业数据。
AI能力的发展速度远超机构适应速度。政策反应仍受意识形态驱动，而非现实需求。如果政府不能尽快就问题达成共识，反馈循环将自行书写下一章。
智能溢价的消解
在整个现代经济史中，人类智能一直是最稀缺的投入要素。资本充足（至少可复制），自然资源虽有限但可替代，技术进步速度慢到足以让人类逐步适应。分析、决策、创造、说服、协作的能力，即“智能”——是唯一无法大规模复制的东西。
人类智能之所以有内在溢价，正是因为它稀缺。我们的经济体系，从劳动力市场、房贷市场到税法设计，都是建立在这一前提之上的。
而现在，这种溢价正在被逐步消解。机器智能已成为人类智能在越来越多任务上“能力足够且快速进步”的替代品。
但你不是在2028年6月读到这篇文章，而是在2026年2月。
标普500指数接近历史高点，负向反馈循环尚未开始。我们确信有些情景不会成为现实，但同样确信机器智能将继续加速发展，人类智能的溢价将进一步收窄。
作为投资者，我们仍有时间评估投资组合中有多少是基于无法挺过这个十年的假设。作为社会，我们仍有时间主动应对，而非被动承受。
金丝雀还活着。
好！上述信息即为金融界西特里尼和阿拉普·沙阿两位华尔街研究员的全部情景推演，原文描述的“人类智能替代螺旋”是一个逻辑自洽的思想实验，但我个人认为现实情况更为复杂。基于2025-2026年相关的第四次工业革命的最新调研和收集的大量研究数据为支撑，我在这里对原文关键假设进行验证和补充：
第一，AI对就业的真实影响我认为是结构性替代而非全面替代
此论点的数据依据为国际劳工组织（ILO）2025年的研究提出了“四梯度暴露光谱”，将职业受AI影响的程度分为四个梯度。他们研究发现，全球约25%的工人处于AI暴露职业中，但仅有3.3% 的岗位属于“高暴露且稳定性强”类别（如文秘、数据录入）。这意味着完全自动化替代的风险集中在少数高度结构化、重复性的任务上。
表：我们来看下国际劳工组织（ILO）四梯度暴露光谱框架👇🏻
| 暴露梯度 | 特征描述 | 全球岗位占比 | 典型职业 |
|---|
| 梯度1（最低暴露） | 任务复杂多变，需要高度情境判断和人际互动 | 约40% | 护理人员、建筑工人、厨师 |
| 梯度2（低暴露） | 部分任务可被AI增强，但核心工作仍需人类主导 | 约32% | 教师、医生、管理者 |
| 梯度3（中等暴露） | 大量任务可被AI替代或增强，但需要人类监督 | 约25% | 财务分析师、软件工程师、市场营销 |
| 梯度4（最高暴露） | 工作任务高度结构化、重复性强，易被完全自动化 | 仅3.3% | 数据录入员、电话销售员、基础行政 |
NBER（美国国家经济研究局）2025年的研究进一步证实，AI在任务层面具有显著的替代效应，但其冲击被职业内部的任务重配和企业层面的生产率与规模效应部分对冲，总体就业净影响趋于温和。研究显示，AI暴露随薪资水平持续上升，在约第90个百分位达到峰值后略有回落，说明AI更集中作用于高技能、高薪的白领岗位。
第二，原文提出的“幽灵GDP”概念——名义GDP增长但实际工资停滞——与经济学中的“索洛悖论”高度相似。兰德公司2025年的研究指出，AI对经济的影响目前主要集中在资本深化（企业对AI系统及生产性资产的投资）和劳动力质量改善（AI工具提升工人产出能力），而全要素生产率（TFP） 的增长尚不明显。这与原文中描述的“AI能力提升但消费经济萎缩”的逻辑链条部分吻合，但我觉得现实中的传导机制更为复杂，而非两位研究员的非系统性概括。
这个论点数据依据为普华永道《2025全球AI就业晴雨表》提供了更乐观的数据：在AI影响最深、渗透率最高的行业（如金融服务、信息技术、专业服务），其劳动生产率增长率从2022年的7.3%飙升至2024年的27.0%。这表明AI确实带来了显著的生产率提升，但关键在于这种提升是否能够转化为广泛的工资增长和消费能力提升。
第三，原文预测的白领岗位大规模替代正在部分成为现实。此点的论点数据来源为2025-2026年的招聘数据，数据显示，创意执行类岗位（计算机图形设计师-33%、摄影师-28%、内容写作者-28%）、合规与可持续发展岗位（合规专员-29%、可持续发展专家-28%）需求大幅下滑。与此同时，AI相关岗位逆势增长：机器学习工程师需求增长40%，机器人工程师增长11%，AI研究科学家增长约11%。
微软AI首席执行官Mustafa Suleyman预测，未来12到18个月内，大量标准化白领工作将实现完全自动化，律师、会计师、项目经理等从事电脑办公的专业人士，大多数任务将在这一时间窗口内被AI取代。
第四，我认为原文描述的“收入冲击导致房贷危机”假设具有警示意义。虽然当前美国房贷逾期率仍处于历史正常区间，但AI对白领收入的结构性削弱确实可能动摇房贷市场的基石。国际货币基金组织（IMF）的研究指出，AI对全球经济的影响将呈现非均衡特征：发达经济体受益更多，而新兴市场和低收入国家受限于薄弱的数字基础设施，增长幅度有限。这种分化可能加剧原文描述的“边际买家健康度下降”问题。
新科技文明已势不可挡，这点目前已经在社会现实中逐个一一显现，或信号或数据或事实等多维层面，与普通人而言，未来财商机遇与投资风口有哪些呢？
结合我对第四次工业革命的长期调研和2026马年春晚与好友的一过性观察，直至目前可以清晰看到第四次工业革命的加速落地，以及AI时代财富逻辑的彻底重构。以下从趋势分析、投资风口、财商策略三个维度展开，并以“硬核”的表格为基，来直观呈现个人核心论点及观点。
表1：第四次工业革命与智能危机的核心关联（基于前期研究的进一步补充，前期研报详见商道：1&2）
| 工业革命阶段 | 核心技术 | 财富逻辑 | 社会影响 | 智能危机触发点 | 现实数据验证 |
|---|
| 第一次（18世纪） | 蒸汽机、纺织机 | 工厂主主导，劳动力贬值 | 农村人口向城市迁移，工人阶级形成 | 无（智能未成为核心生产要素） | - |
| 第二次（19世纪） | 电力、钢铁、化工 | 资本家主导，技术工人崛起 | 城市化加速，中产阶级萌芽 | 无（人类智能仍具绝对优势） | - |
| 第三次（20世纪） | 计算机、互联网 | 科技巨头主导，白领成为核心 | 信息爆炸，知识经济繁荣 | 初现（自动化开始替代蓝领） | 计算机普及使制造业岗位减少 |
| 第四次（21世纪） | AI、机器人、量子计算 | 算力拥有者主导，白领面临替代 | 智能替代螺旋启动，财富分化加剧 | 全面爆发（AI替代人类智能核心功能） | 2026年数据显示：93%的岗位将在不同程度上受到AI影响，这一进程比三年前的预测提前了6年 |
表2：2026-2028年智能危机演进路径与投资预警
（此项基于前期数据进一步进行拓展）
| 时间节点 | 危机阶段 | 核心特征 | 行业影响 | 投资预警信号 | 财富保护策略 | 现实数据支撑 |
|---|
| 2026Q1-Q2 | 萌芽期 | AI编码工具能力跃升，SaaS长尾企业承压 | SaaS、咨询、创意执行 | ServiceNow等核心系统增速放缓；创意类岗位招聘下降28-33% | 减持SaaS长尾，规避人力密集型行业 | 全球招聘总量下降8%，创意执行类岗位降幅最大 |
| 2026Q3-Q4 | 扩散期 | 白领裁员开始，职位空缺减少 | 金融、软件、媒体、合规 | 美国运通股价下跌，JOLTS数据恶化；合规专员需求下降29% | 增持AI基础设施，对冲消费股风险 | 2026年1月AI导致裁员7624人，2025年全年达54836人 |
| 2027Q1-Q2 | 爆发期 | 万事达卡支付行业数据亮红灯，中介服务受损 | 支付、零售、中介、基础行政 | 穆迪下调软件债务评级，房贷逾期率上升；行政岗AI渗透率达72.3% | 降低房贷杠杆，配置黄金等避险资产 | AI智能体已能处理90%的常见客服问题，成本仅为人工1% |
| 2027Q3-Q4 | 深化期 | 房贷市场隐忧显现，私募信贷违约 | 房地产、私募、银行、基础财务 | 科技中心房价下跌，PE债务违约增加；基础财务岗位AI替代率超85% | 增持AI安全、算力芯片等逆势行业 | 电销行业AI替代率近100%，银行基础零售服务岗位需求连续5年下滑超40% |
| 2028Q1-Q2 | 全面危机 | 失业率超10%，标普回撤38% | 全行业，消费最严重 | 社会抗议增加，政策分歧扩大；AI岗位需求同比增长14倍 | 持有现金流稳定资产，布局转型经济赛道 | 大模型算法工程师月薪达68051元，供需比低至0.39 |
表3：未来10年三大核心投资风口（结合前期现实数据的进一步更新）
| 投资赛道 | 底层逻辑 | 危机对冲价值 | 普通人参与路径 | 长期价值判断 | 现实数据支撑 |
|---|
| AI基础设施 | 算力是智能危机的核心受益者，AI替代螺旋的源头 | 高（算力拥有者财富爆炸） | 投资英伟达、AMD等芯片企业，参与算力租赁 | 长期持有，算力将成为新的“石油” | 2025年我国人工智能核心产业规模突破9000亿元，增速达24% |
| 智能替代防御 | 医疗、教育、蓝领服务等AI难替代领域 | 极高（刚需+人力不可替代） | 布局社区医疗、职业教育、高端护理 | 穿越周期，稳定现金流 | 护理师助理、危险品清除工人、遗体防腐师等职业难被AI取代 |
| 转型经济服务 | 智能危机后社会需要大量再培训、转移支付服务 | 高（政策支持+社会刚需） | 投资职业技能培训平台、财务规划机构 | 危机中崛起，成为新经济基础设施 | 人社部数据显示，AI训练师、提示词工程师等新职业全国缺口超280万 |
表4：AI时代财商核心法则（此项基于前期现实研究的颠覆性认知）
| 传统财商思维 | AI时代新思维 | 实践建议 | 底层逻辑 | 现实数据验证 |
|---|
| 高薪白领=稳定财富 | 不可替代能力=稳定财富 | 培养创造力、共情力、跨领域整合能力 | 机器智能无法复制人类情感与创造力 | 复杂决策型人才薪资溢价达200%-300% |
| 房贷是优质资产 | 适度杠杆+流动性为王 | 降低房贷杠杆，保持6个月以上紧急储备金 | 收入稳定性下降，流动性比资产增值更重要 | AI导致白领收入结构性削弱，房贷违约风险上升 |
| 长期持有蓝筹股 | 动态调整，规避人力密集型行业 | 定期评估持仓，减持依赖“人类摩擦”盈利的企业 | AI将重构行业价值，传统蓝筹可能失色 | 软件、金融、咨询职位发布量大幅下滑 |
| 单一职业深耕 | 多元技能+斜杠收入 | 发展第二职业，学习AI协作技能 | 职业生命周期缩短，复合能力更具竞争力 | 掌握AI协作能力的员工效率提升3-5倍，薪资比普通从业者高2.1倍 |
论到这里，回想与好友温故的2026马年春晚赞助商的结构性变化，再对照两位研究员的《2028年全球智能危机》的推演，可以得出一个不容置疑的结论：新科技文明的到来势不可挡，AI将彻底重构经济、社会与财富格局。
智能危机的本质，从来不是AI的“威胁”，而是人类智能从稀缺到过剩的价值重估。这场危机不是末日，而是第四次工业革命的必然阵痛，就像前三次工业革命中马车夫被火车取代、打字员被计算机取代一样的简单道理。
对于普通人而言，未来10年的财富机遇不在“抵抗AI”，而在“拥抱AI+强化人类独特价值”的交叉点，那么这些交叉点有哪些呢？
第一，投资AI基础设施：算力是AI时代的“石油”，掌握算力就掌握了财富密码。2025年我国人工智能核心产业规模突破9000亿元，增速达24%，2025年有望跨越1.2万亿元大关。
第二，深耕不可替代领域：创造力、共情力、复杂决策能力是人类智能的最后堡垒，也是未来高薪岗位的集中地。麦肯锡研究指出，生成式AI能够处理原本被认为具有高度复杂性的非程序化认知任务，但对需要情感关怀、复杂人际互动的岗位替代有限。
第三，布局转型经济赛道：AI替代将催生庞大的再培训、心理疏导、社区服务需求，这是普通人创业的黄金领域。国际劳工组织预测，2025-2030年全球将有8500万岗位被替代，但同时创造9700万新岗位，净增1200万岗位。
这一点，正如春晚赞助商名单所揭示的，AI机器人、智能汽车、智慧终端将成为未来家庭新三大件，这不仅是消费升级，更是生产关系的革命。看懂这一趋势（肆拾壹：识势)，就看懂了未来10年的财富风口；顺应这一趋势（肆拾壹：顺势)，就能在智能危机中化危为机，实现个人财富与社会价值的双重提升。
论到这里，现对上述基于前期及现实研究的数据作补充分析论点，要知道两位华尔街的研究员在原文是聚焦于旧金山、西雅图、曼哈顿等科技中心，但我以前期调研数据有不一样的观点，就是AI对区域经济的影响远不止于此。我所掌握的现实数据总结有3点：
第一，城市阶层分化：一线城市、省会城市的人工智能发展水平显著高于其他城市。北京、杭州、深圳、上海、广州位列中国人工智能城市第一梯队，而二三线城市在AI产业布局上明显滞后。
第二，“东数西算”的区域协调：中国正在通过“东数西算”工程优化算力资源布局，截至2025年一季度，八大枢纽节点算力总规模达215.5EFLOPS，其中智能算力占比80.8%。这一国家战略旨在缓解原文未提及的算力资源区域失衡问题。
第三，农村与偏远地区挑战：AI应用需要高质量的数字基础设施，农村地区在5G覆盖、光纤网络等方面仍存在短板，可能进一步拉大数字鸿沟。
这里我的论点与原文主要关注白领替代不同，我所掌握的研报数据显示蓝领岗位在某些方面反而更具韧性，具体直观表现如下：
1，微软报告列出的十大难被AI取代职业：抽血师、护理师助理、危险品清除工人、油漆工/泥水匠、遗体防腐师、工厂系统操作员、口腔颌面外科医生、汽车玻璃安装维修人员、船舶工程师、轮胎修理工。这些职业的共同特点是需要强实操性、高场景特殊性或深度人际互动。2，医疗护理领域的结构性机会：随着老龄化加剧，老年护理、康复治疗等需要情感关怀的岗位需求将持续增长，这些正是AI难以完全替代的领域。
3，“AI+行业”复合型人才崛起：既懂AI技术又深谙行业知识的复合型人才将成为稀缺资源，如“AI+医疗”、“AI+教育”、“AI+金融”等交叉领域的专家。
另外，原文假设AI能力持续指数级增长，但现实中我认为存在多种技术发展情景，具体发展情景有三种，如下：
第一，渐进式改进路径：兰德公司研究显示，AI作为通用型技术的地位尚未确立，其对生产力的影响面临四个显著挑战。许多AI服务以免费或捆绑形式提供，其经济价值在GDP核算中难以被完全捕捉。
第二，组织适应的滞后效应：企业为有效采用AI所需进行的组织重组、人员培训和流程开发等关键投资，可能未被传统生产力统计所涵盖。
第三，技术瓶颈的可能性：当前大模型发展面临算力需求暴增、能耗问题突出等挑战。据测算，一个10万亿参数大模型训练需要巨大的电力消耗，这可能制约AI的无限扩张。
除了经济冲击，AI还可能对社会结构产生深远影响，具体表现总结有3方面：
第一，教育体系的重构：AI时代需要培养的是创造力、批判性思维、情感智能等人类独特能力，而非单纯的知识记忆。教育体系需要从“知识传授”转向“能力培养”。
第二，心理健康挑战：大规模失业可能导致社会焦虑情绪蔓延。研究显示，57%的员工担心工作中的数据安全问题，这种不安全感可能影响整体社会心理健康。
第三，代际差异加剧：新一代年轻人更易适应AI工具，而中年以上劳动者面临更大的转型压力，可能加剧代际间的机会不平等。
与原文设想的“转型经济法案”相比，中国正在实施的“人工智能+”行动提供了更系统的政策框架：
政策层面信息：党的二十届四中全会指出，要深化人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给，这是全面赋能千百行业的直观信号。
而2025年中央经济工作会议也提出，深化拓展“人工智能+”，完善人工智能治理，确保技术发展朝着高质量发展与社会和谐的方向演进，这点是制度与规则体系的直观信息。
另外，人工智能通过对劳动者、劳动资料、劳动对象三大要素的根本性变革，正在构建以智能技术为核心的现代化产业体系。这个常关注政治的或许明白，用一个词可直接概括：培养新质生产力！
为了更直观表达论点，继续上“硬核”的心力交瘁表😇
表：中国“人工智能+”行动政策体系（2025-2026政策层面信息总结）
| 政策层级 | 核心文件 | 发布时间 | 核心目标 | 关键举措 |
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| 国家战略 | 《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》 | 2025年8月 | 到2027年实现AI与6大重点领域深度融合，智能终端普及率超70% | 六大重点行动：科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作 |
| 部委部署 | 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》 | 2025年12月 | 推动AI与制造业深度融合 | 支持企业在重点场景应用通用大模型、行业大模型和智能体 |
| 地方实践 | 《苏州市加快建设“人工智能+”城市行动方案》 | 2025年9月 | 到2026年底集聚AI企业超3000家，核心产业规模年均增长超20% | 释放数据要素价值，建设高质量数据集 |
| 产业支持 | 上海发放6亿元算力券 | 2025年7月 | 降低智能算力使用成本 | 对租用智能算力的主体给予最高30%租金补贴 |
现在，我们把视角由国内拉到国外，再看国际层面信息，经查阅资料得知，欧盟AI法案与多方治理信息如下：
首先看国外的风险分级监管，欧盟《AI法案》将AI系统按风险分为四类：不可接受风险、高风险、有限风险、最小风险，实施差异化监管。
再看，他们的多方参与治理举措，国际雇主组织欧盟建议建立政府、企业、劳动者三方协同的治理机制，平衡创新激励与风险防控。
最后再看社会安全网创新方面，数据显示，一些国家正在探索“AI红利分享机制”，通过对AI产出征税或建立公共AI基金，为受冲击劳动者提供转型支持。
说到这里，国内国外双视角相关逻辑也算表达清楚了，咱们普通人也好、做企业的也罢，面对AI这波不可逆的趋势，不能硬扛、更不能躺平，得跟着时代节奏找准适配的路子，这才是立足的根本（人性肆拾壹：识势立生存之本）。
具体可操作路径有哪些呢？这里我大胆做进一步提示：
第一，个人技能重塑层面，与我自身而言就是实现自我迭代，不做路径依赖，别再死磕单一职业、单一手艺了（这点参考上述国际劳工组织四梯度暴露光谱框架，若是高暴露职业就要注意了)，要打造“T形技能结构”在一个领域扎深吃透，同时多学几门跨界基础知识（被动技能或被动收入)，重点掌握AI抢不走的核心本事：创造力、共情力、复杂场景决断力，这些才是作为人独有的护城河。
第二，别只把AI当个临时工具用，要从“AI工具使用者”转向“AI系统设计者”，把AI深度揉进业务流程里，不是简单叠加，而是让技术真正为现有业务赋能。
第三，设立终身学习体系（叁拾：持续的学习力)，建一套从入职到退休的全周期技能更新机制，降低咱们普通人转岗、升级的成本，不让时代轻易甩下去。
国内外双视角可操作路径讲完了，我们把视角拉回到原文，原文一味强调算力基建的价值，但结合我的现实调研看，投资绝不能线性思维，稳字当头、识势变化，设立防火墙机制，也要掌握多元平衡，才是普通人能拿住的财商逻辑。以下围绕原文内容及本文论点说三个方面，如下：
第一，现金流确定性优先，当下AI还处在“提效率”阶段，不是“造新需求”，优先选现金流扎实、分发能力可控的资产，远离不切实际的概念。
第二，警惕高资本开支风险，那些砸钱猛、营收全靠省成本的企业，很容易被折旧和竞争吞掉利润，普通人尽量别碰，远离这类投资。
第三，关注“AI+刚需”交叉领域，例如医疗健康、养老服务、基础教育这些AI能赋能、但人类绝对不可或缺的领域，才是长期稳健的机会。
跟着现实数据走，时刻在新兴赛道识别财商机会，按数据找真正的风口，而不是随着铺天盖地的消息层面摇摆，目前可以看到的以下所述藏着实打实的机会：
第一，AI原生应用生态，国内大模型能力上来、调用价格降下来，金融、工业、医疗、教育有落地案例的企业，值得重点盯。
第二，端侧AI与硬件创新，苹果、微软都在把AI往手机、设备里渗透，新一波硬件升级周期就在眼前（豆包在去年12月初已经发布一款新智能手机——努比亚M153，直接售馨，量产被叫停)。
第三，绿色算力与能效优化，AI太耗电（商道4——吉瓦级财商机遇)，高效冷却、新能源供电这些方向，是刚需也是藏金赛道。
我们普通人投资，最怕大起大落，实时掌握风险对冲策略，做好这三点就稳了：
第一， 分散化配置，AI基建、AI应用、传统刚需行业均衡配，别全押AI一条赛道。
第二，抓价值重估机会，老行业搭上AI实现效率跃升，估值会重新洗牌，这是被很多人忽略的机会。
第三，留足流动性储备，技术变革太快，手里留够活钱，市场波动不慌，新机会来了能立刻抓住。
个人对市场消息层面具有较强的敏感性，这是岁月加持的结果。比如上面及现在赘述的大量论点内容，仅是来自一篇华尔街研究员的情景推演。这就是个人敏感性最直观的表达形式。要知道原文里面只按“AI能力指数级疯涨”这一条路推演，但我认为现实根本没那么极端，AI发展与实践是多条路径并行的，我这心里还是有数的，来看我个人认为的3个情景：
第一，乐观情景：AI持续突破，社会适配同步跟上，分红、再培训平滑转型阵痛，AI高暴露行业生产率暴涨，就业人数反而涨得更快。
第二，基准情景：AI渐进式升级，局部替代显现，但没引发系统性危机，经济边调整边适应。上述的国际劳工组织都测算过：2025-2030年全球替代8500万岗位，同时创造9700万新岗位，净增1200万。
第三，悲观情景：AI替代太快，社会没跟上，出现局部失业和动荡，但也会倒逼出新治理规则，高盛数据显示，最极端也就2.5%-14%岗位受冲击，远没原文说的那么吓人。
由此可见，当我们足够理性，就会发现所有市场层面透露的消息皆有一定的目的，华尔街是资本的“手”，他们的动作皆离不开“利益”二字。
对照真实调研数据，原文的时间线有极端化，但内容中的核心拐点我认为是对的：
2026年：智能编码工具能力跳级，企业级AI大规模落地，这是真拐点。
2027年：AI冲击中介、支付行业，私募信贷出现局部违约，但金融体系韧性足够，不会全面崩盘。
2028年：10.2%失业率太极端，但结构性失业率上升是共识，发达经济体和新兴市场差距会拉大，这是咱们要警惕的。
把时间拉长看，一切都有章法：
短期（2026-2027）：局部岗位替代加速，整体就业稳定，国家“人工智能+”行动全面推进，2027年AI与6大重点领域深度融合。
中期（2028-2030）：结构性影响深化，需要制度创新兜底，2030年AI成为我国经济重要增长极。
长期（2030以后）：AI变成经济基础设施，人类重新定义角色，2035年全面迈入智能经济、智能社会。
最后，为本次研报作个结论总结，华尔街两位研究员的《2028年全球智能危机》的价值，可以看出不是预言末日，而是给普通人敲醒的警钟，即AI时代的结构性挑战，真的近在眼前！
结合我近一年以来实打实的调研数据，结论很清晰：
AI替代白领岗位是真，但仅3.3%的岗位属于高风险强替代，不是全面失业；
区域、行业分化会拉大不平等，需要政策精准托底；
AI发展路径多元，社会适配速度，才决定最终走向；
我们国家的“人工智能+”战略，早已搭好系统性框架，核心就是培育新质生产力！我们来看下方的政策信息。
上面👆🏻这个信息有兴趣的可以研究一下政策层面的趋势。对我们普通人、投资者、创业者来说，核心启示就三句：
1. 别走极端，不吹AI万能，也不怕AI末日，用复杂系统眼光看技术与社会的共生；
2. 构建适配能力，个人就勤加练习复合技能，企业搞模式创新，政策搭弹性安全网；
3.最后抓结构性机会，尽力躲开AI替代风险，盯紧AI赋能、人机协同、情感关怀这些黄金增长点。
AI从来不是注定的危机，也不是凭空的乌托邦，它是需要一起塑造的未来。主动适应、创新治理、包容发展，才能把技术潜力，变成咱们每个人的普遍福祉，不让两位研究员悲观论点剧本成真。
最后再牢记下两位研究员的核心警示：
现在不是2028年，是2026年！你我还有充足时间主动应对。
金丝雀还活着，咱们要做的不是害怕，而是学会与它共舞。
顺势而为、拥抱智能、关注人心、扎根实体，这就是新科技文明里，我们普通人最好的生存之道、财富之道、人生之道，
同时，也是不得不做的选择。
消息来自2026.2.22
整理于——2026.2.27
