作者： The Kobeissi Letter
编译：佳欢，ChainCacther
股市刚刚抹去了 8000 亿美元的市值，因为“ AI 正在接管世界”正成为共识。但这种观点太显而易见了。而这种“显而易见”的交易往往不会赢。
世界末日的叙事之所以获得青睐，是因为它触动了一种直觉上的恐惧。它没有将 AI 视为一种生产力工具，而是视为一种可能引发宏观经济负反馈循环的破坏性力量：失业导致消费疲软，进而促使更多自动化，最终加速失业。
显而易见的是： AI 不仅仅是另一个软件功能或效率的提升。它是一种通用能力冲击，同时冲击着每一个白领的工作流程。与历史上的任何革命不同， AI 正在同时“在所有方面变得更好”。
但如果世界末日的情景是错误的呢？它假设需求是固定的。它假设生产力的提高不会扩大市场。它假设系统的适应速度无法快过冲击的速度。
我们认为市场严重低估了第二条路径。由 Anthropic 的“冲击事件”引发的看似系统性崩溃的前兆，最终可能拉开历史上最大规模生产力扩张的序幕。收藏这篇分析， 12 个月后再来看看。这一推演并非保证会发生的结果，但请记住：人类总能适应，自由市场总会调整。
我们无法忽视市场的反应。 Anthropic 通过 Claude 正在颠覆各个行业，导致财富 500 强企业损失数千亿美元的市场价值。 2026 年的剧本已经多次重演： Anthropic 发布新工具 → Claude 在编程和自动化能力上显著提升 → 几小时内，相关行业股票暴跌。
例子：
2 月 20 日美国东部时间下午 1 点， Claude 宣布推出“ Claude Code Security ”——这是一款自动扫描代码漏洞的 AI 工具。在两个交易日内， CrowdStrike 的市值蒸发了 200 亿美元。
这些反应并非不理智。市场正在即时对利润率压缩的风险进行定价。当 AI 能够复制人类的工作时，定价权就会转移到买方手中。这是第一阶面的影响，而且非常真实。
但“商品化”并不等于“崩溃”。技术通过降低成本和增加可及性来推动增长。个人电脑将计算能力商品化，互联网将分发商品化，云计算将基础设施商品化，而 AI 正在将认知商品化。
问题不在于某些流程是否会压缩利润率。问题在于：降低的认知成本是会导致经济崩溃，还是会使其大规模扩张？
悲观模型： AI 进步 → 裁员与工资下降 → 消费下降 → 更多的 AI 投资 → 循环恶化。
这假设了一个静态的经济。历史表明，当生产成本下降时，需求通常会扩张。计算机的价格比 1980 年便宜了 99.9% ，但我们并没有仅仅消耗同样数量的计算能力——我们消耗的数量呈指数级增长。
如果 AI 降低了各个行业的成本，即使工资增长放缓，实际购买力也会上升。只有在 AI 取代劳动力而没有扩大需求的情况下，悲观的情景才会成立。乐观的情景是，更廉价的生产力将创造新的市场。
裁员占据了新闻头条，但更重大的事件是服务价格的压缩。医疗管理、法律文件撰写、税务申报、合规审查、营销制作、基础编程、客户支持、辅导——这些服务之所以昂贵，是因为知识是稀缺的。
当知识的供应变得丰富时，知识工作的价格自然会下降。服务业占美国 GDP 的近 80% 。如果运营成本下降，创办小企业就会变得更加容易；服务价格下降，家庭的参与度就会提高。
在许多方面， AI 就像一种隐性减税。依赖高成本认知劳动力的公司可能会面临利润率压力，但更广泛的经济体将受益于较低的服务通胀和更高的实际购买力。
看空者的逻辑依赖于“幽灵 GDP ”，即体现在数据中但并未惠及家庭的产出。乐观的反方观点则是我们所说的“充裕 GDP ”，即产出增长伴随着生活成本的下降。
充裕 GDP 不需要名义收入激增，它要求价格下降的速度快于收入下降的速度。如果 AI 降低了许多人必不可少的服务成本，即使工资增长放缓，家庭也能获得实际收益。因此，生产力的提升并没有消失，而是通过更低的价格传递出去。
也许这就是为什么在过去 70 多年里，生产力的增长一直超过工资的增长：
互联网、电力、大规模制造和抗生素都提供了扩大产出和降低成本的新方法，尽管它们仍然具有颠覆性和波动性。然而，回顾过去，这些变化永久性地提高了生活水平。
一个在摸索系统和为冗余服务付费上浪费更少时间的社会，在实质上是更加富裕的。
如果价格下降下降的速度快于收入下降的速度，家庭在实际意义上就会变得更富裕。生产力的提升会通过更低的价格传递出去。互联网、电力、大规模生产和抗生素最初都被视为颠覆性的，但它们永久性地提高了生活水平。
一个主要的担忧是， AI 会不成比例地影响推动可自由支配消费和住房需求的白领就业。这是事实，也是一个合理的担忧，特别是在贫富差距已经如此巨大的情况下。
然而， AI 在物理世界的灵活性和人类身份认同方面面临着更多的困难。熟练技工、实际操作的医疗保健、先进制造业以及以体验为驱动的行业依然保持着结构性需求。在许多情况下， AI 是对这些角色的补充，而不是取代它们。
更重要的是， AI 降低了创业的门槛。当一个人能够将财务、营销、客服和编程任务自动化时，创办小型企业就变得更加容易。我们看好小型企业。
事实上，通过 AI 消除准入门槛，可能正是抹平我们当前所面临的贫富差距的解决方案。
互联网扼杀了一些工作类别，但也创造了全新的类别。 AI 可能会遵循类似的模式，在压缩某些白领职能的同时，在其他领域扩大自主参与的经济活动。
AI 显然对传统的 SaaS 商业模式构成了压力。采购团队的谈判变得更加艰难，一些长尾软件产品面临着结构性逆风。但 SaaS 是一种交付机制，而不是价值创造的终点。
下一代软件将是自适应的、由代理驱动的、以结果为导向且深度集成的。赢家将不再是静态工具提供商，而是那些最能适应变化的企业。
每一次技术演进都会重组技术架构，那些为静态工作流定价的公司必将陷入困境。而拥有数据、信任、算力、能源和验证能力的公司则有望蓬勃发展。
某一环节的利润率压缩并不意味着整个数字经济的崩溃。它标志着转型。
看空者的叙事认为，代理式商业会摧毁中介并消除费用。在某种程度上，确实如此。当摩擦减少时，提取费用就会变得更加困难。
如下所示，稳定币的交易量已经呈爆炸式增长，甚至在 AI 发展到今天这个地步之前就已经如此。为什么？因为市场总是青睐效率。
较低的系统性摩擦也会扩大交易量。当价格发现得到改善且交易成本下降时，就会发生更多的经济活动。这是一个看涨的趋势。
代表消费者行事的代理可能会压缩那些建立在用户习惯之上的平台的利润率。然而，它们可以通过降低搜索成本和提高效率来同时增加总需求。
乐观结果的最终决定因素是生产力。如果 AI 能够在医疗保健、政府行政、物流、制造业以及能源优化等领域带来持续的生产力增长，那么其结果必将是极致的充裕，以及所有人资源获取能力的大幅提升。
即使仅仅是持续 1-2% 的增量生产力提升，在十年的时间跨度内也会产生惊人的复利效应。
我们目前在宏观经济中看到的由 AI 驱动的转变，已经孕育出了历史上最好的一些投资机会。为此我们投入了无数的时间，并始终致力于走在时代前沿。如果您有兴趣获取我们的高级分析报告，并了解我们在这一颠覆时期的投资布局，请访问 thekobeissiletter.com 查看更多研究内容。
如下所示，由于 AI 的推动，生产力已经开始高速增长。 2025 年第三季度，美国劳动生产率加速创下两年来的最快增速：
悲观的观点认为，生产力的提升完全归属于那些构建 AI 模型的人，而不会转化为更广泛的利益。乐观的观点则认为，价格压缩和新市场的形成会将这些收益更广泛地传递出去。
AI 驱动的充裕所带来的最未被充分讨论的影响之一是地缘政治层面的。
在大部分现代史中，战争都是为了争夺稀缺资源而爆发的：能源、粮食、贸易路线、工业产能、劳动力和技术。当资源受限且增长让人感觉是零和博弈时，国家之间就会展开竞争。但充裕改变了一切。
如果 AI 实质性地降低了能源、制造设计、物流和服务等领域的生产成本，全球的蛋糕就会变大。当生产力上升且边际成本下降时，经济增长将不再那么依赖于从他人身上攫取优势。这将终结战争，并可能带来人类历史上最和平的时期。
经济战也是如此，例如我们目前深陷的长达一年的贸易战。
在一个国内产业难以在成本上竞争的世界里，关税是保护工具。但如果 AI 让各地的生产成本都大幅下降，我们为什么还需要关税呢？在一个高度充裕的环境中，保护主义在经济上会变得效率低下。
历史表明，从长远来看，技术加速的时期通常会减少全球冲突。二战后的工业扩张减少了大国之间直接对抗的动机。
AI 会放大结果。如果机构未能适应，它就会放大脆弱性；如果生产力的提升超过了颠覆性破坏，它也会放大繁荣。
Anthropic 引发的暴跌是工作流程正在被重新定价以及认知劳动力变得越来越便宜的信号，这是一种明确的转型。
但转型并不等同于崩溃，因为每一次重大的技术革命在开始时都显得具有破坏性。
当下最被低估的宏观结局，并非反乌托邦，而是生产力跃升后的全面繁荣。
AI 可能会压缩地租、减少摩擦并重组劳动力市场，但它也可能带来现代历史上最大规模的实际生产力扩张。
“全球智力危机”与“全球智力繁荣”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。
最后，那些能够在当前的颠覆时期保持客观并遵循流程的人，正在迎来有史以来最好的交易环境。
客观和系统的方法正是我们跑赢市场基准的原因。如下所示，自 2020 年以来，我们的投资策略回报率几乎是 S&P 500 指数的五倍。
