作者：Alap Shah

原标题：The Global Intelligence Crisis, Part One–The Rise of Agentic AI

编译及整理：BitpushNews

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Bitpush 注：

Alap Shah 是一位拥有 20 年公开市场投资经验（曾就职于 Viking Global 和 Citadel）及 15 年 AI 企业家背景的资深专家，曾创办 AI 金融搜索平台 Sentieo。在这篇文章中，他站在投资者与开发者的双重视角，预警“智能体 AI”（Agentic AI）的崛起将如何从根本上冲击就业市场并引发全球性的经济危机。

前言

在经历了数年的指数级增长后，近期 AI 向“智能体化”（Agentic）的跨越式进步，注定将从 2026 年开始颠覆我们所认知的世界。

这是一个令人不安的事实：AI 不再仅仅是促进经济增长的工具，它已成为人类认知劳动的近乎直接的替代品。在短期内，它取代白领工人的速度将远超新市场吸收这些劳动力的速度。

在这个分为三部分的系列文章中，我结合自己 20 年的公开市场投资经验和 15 年构建 AI 公司的经历，勾勒出我对即将到来的经济风暴的看法。

我们的整个经济体系都建立在一个单一前提之上：人类智能是一种稀缺且昂贵的资源。它是将原材料转化为决定我们生活水平的商品和服务所需的关键投入。2026 年，随着智能体 AI 的成熟，这一基本假设正在崩塌。AI 不再仅仅是工具或辅助手段；它正迅速成为人类认知劳动的直接替代品。这一转变从根本上贬低了白领工作的价值。在 AI 进步和资本激增的推动下，这种替代将不可避免地加速，创造一场可能使工业革命、全球金融危机和新冠疫情都相形见绌的经济冲击。如果不采取紧急政策行动，这有可能在未来两年内引发严重的金融危机。

• 在本文，我将阐述智能体 AI 对就业及当前经济模式构成的根本威胁。

• 第二部分：2028 全球智能危机预警 —— 与好友 Citrini 共同推演的一场来自未来的金融史思想实验。阅读指路： 刷屏外网的“AI末日”帖：标普500将暴跌，白领岗位消失？！

• 在即将发布的《第三部分：前行之路》中，我将提出一条度过危机的政策路径。

请不要因为我的警告而误将我视为“AI 毁灭论者”。AI 是人类的普罗米修斯时刻——那是终从众神手中窃得的火种。它的能力让我们距离全人类的富足生活、无限的清洁能源以及根除大多数疾病仅剩不到一代人的时间。我们的挑战不在于技术本身，而在于如何从其到来所引发的严重经济冲击中幸存，以及如何对我们的金融系统进行必要的重构。

智能体 AI (Agentic AI)

AI 作为简单对话聊天机器人的时代已经结束。在过去的六个月里，我们跨越了一个关键门槛，进入了智能体 AI 时代——这些系统能够自主运行以执行复杂的多步骤工作流。这种进化的速度是惊人的。

根据评估自主 AI 能力的第三方机构 METR 的数据，模型在无需辅助的情况下能完成任务的持续时间每六到七个月就会翻倍，最近的案例甚至显示出趋势在进一步加速。如今，领先的模型可以执行 14.5 小时的连续自主工作。来自 METR 的图表显示了自 2019 年以来的时间跨度趋势线。我们可以清楚地看到一条长期运行、一贯的趋势线，且近期出现了加速。请注意，Y 轴是对数刻度，这意味着线性趋势代表着指数级的“曲棍球棒”式增长。

为了展示指数趋势的力量，下表代表了 Citrini 对如果当前趋势线持续保持，模型能力和发布日期的预测。

趋势线指向：到 2028 年中期，AI 将能完成长达一个月且无需辅助的工作。

我的视角

我的金融生涯始于在 Viking Global 和 Citadel 这两家大型对冲基金担任消费行业分析师，并在那里经历了全球金融危机及其余波。2011 年，我离开并创办了自己的基金 LOTUS。在那期间，我意识到限制我表现的因素在于我处理日益增长的、驱动市场的海量信息的能力。我的工作流分散在 Bloomberg、S&P Capital IQ、Excel、Outlook、OneNote 以及各种金融应用和网站中。

为了集中这些分散的工作流，我和弟弟 Naman 构建了 Sentieo，一个 AI 金融搜索引擎。结果令人震惊——我能更清晰地观察世界，以更小的团队运行得更快，并产生更好的投资业绩。最终，我们将 Sentieo 发展到拥有 1,000 多家投资管理、银行和企业客户，并在 2022 年以超过 2 亿美元的价格将其卖给了一家竞争对手。

自出售 Sentieo 以来，我一直在运行 LOTUS、个人 AI 公司 littlebird 以及创业孵化器 Studio Management。构建 Sentieo 从根本上改变了我的世界观。我意识到 AI 是终极的力量倍增器，我开始寻求在公司的各个层面和生活中使用它。

我们对智能体 AI 的使用

在我的公司里，我们不只是在观察智能体 AI 的趋势；我们已经积极地重构了我们的组织，使其在这一技术上运行。

这种转变在软件工程领域表现得最为剧烈。过去，原型化一个新功能需要一周时间与产品经理和设计师设计规范，接着是与一小组工程师进行一周的工程迭代。现在，智能体化的编码接口允许我编写详细的提示词，并在几分钟内生成功能原型。虽然它通常在第一次尝试时达不到生产标准，但它在很大程度上将其他人从初始构建过程中剔除，并显著提高了我们交付成品的效率。

我们在 LOTUS 也看到了类似的轨迹。一年前，AI 模型在回答基础财务结构和估值问题方面表现尚可。今天的智能体 AI 已经完全连接到了 Factset 和 S&P Capital IQ 的财务及文档数据库。在旧模式下，如果我想研究一个新想法，我会把它分配给一名分析师。分析师需要几天时间阅读相关文件、研究关键辩论和数据，然后准备财务模型并发送包含关键发现的邮件。接着我们会在此基础上再迭代几天。今天，一个智能体 AI 可以在几分钟内合成文件和关键辩论点、构建财务模型并生成一份质量近乎相当的全面备忘录。这种快速的周转意味着我可以迅速切入关键问题，并比以前提前几天做出投资决策。

交付这种智能体工作的代币（Token）成本不到人类执行同样工作成本的 1%。智能体不需要睡眠、不休假，并且可以根据需要随时生成（或销毁）智能体集群。

然而，最深刻的变化或许在于我们在智能体驱动型组织中的协调方式。人类的协调是任何企业中最大、最呈指数级的成本。经济学家罗纳德·科斯在 1937 年发表的开创性论文《企业的性质》可以被转述为：企业之所以存在，是因为内部协调成本低于市场交易成本，但这种存在是有限度的。当组织多一笔内部交易的边际成本等于通过市场进行的成本时，企业便停止增长。

将指令从创始人传递给产品经理再到工程师是一场信息受损的“传声筒”游戏，需要无休止的信息、会议和简报来保持步调一致。事实上，我们可以把整个 Microsoft Suite（Outlook、Word、PowerPoint 和 Excel）视为人类协调技术。然而，AI 智能体共享近乎完美的、持续的上下文。在可行的情况下，用智能体取代人类消除了这种巨大的“协调税”，消解了摩擦并大幅提升了产出。

我们目前并没有在主动缩减团队规模，因为我们运行的是处于高速增长早期、正在抢占市场份额的业务。然而，我们显著放缓了招聘节奏，所需的员工比过去少得多。每个员工能做的更多，并被期望积极采用 AI 来成倍增加产出和影响力。我们已经得出结论，某些角色由智能体整体执行要好于人类。这些角色包括：数据分析、数据迁移、某些设计角色、某些运维（DevOps）角色以及某些客户服务角色。 随着 AI 能力的提高，这个清单每月都在增加。

AI CEO 们对就业的评论

AI 对就业的威胁绝非新鲜或原创的想法。过去一年中，来自 AI 实验室的关于白领职位被取代的警告声不绝于耳。不出所料，CEO 们在把“裁员风险”与“下游经济后果”联系起来时一直比较谨慎。

去年 5 月，Anthropic 的 CEO Dario Amodei 在接受 Axios 采访时警告称：

AI 可能会消灭一半的入门级白领工作，并在未来一到五年内将失业率推高至 10-20%。

虽然 Amodei 很有可能是夸大 Anthropic 的潜力，但他的预测在今天看来极具预见性。整篇文章都值得一读。

九个月后，微软 AI 的 CEO Mustafa Suleyman 在接受《金融时报》采访时，似乎不加掩饰地说出了那个“不能说的秘密”：

白领工作，即你坐在电脑前，无论是做律师、会计、项目经理还是市场营销人员——其中大部分任务将在未来 12 到 18 个月内被 AI 完全自动化。

劳动力市场现状

智能体 AI 显然正在提升其执行白领工作的能力，而 AI CEO 们似乎对裁员非常担忧。审视一下进入智能体 AI 崛起期之前的白领就业市场现状是很有必要的。

在下图中，白色虚线代表核心白领就业，排除了受政府支出驱动的部门（具体包括政府部门、医疗保健——其中一半支出由政府负担，以及私人教育——政府贷款和担保驱动了很大一部分市场）。

我们可以清楚地看到，自 2023 年以来，核心非政府白领就业呈现停滞和下降趋势。虽然这其中确实存在后疫情时代狂热招聘潮带来的 12-18 个月的“宿醉期”，但过去 18-24 个月的数据揭示了一种脆弱的平衡。这些核心白领职位在六年的时间里仅比疫情前增长了 4%，而同期人口增长了 5%，实际 GDP 增长了 11%。信息产业（Information sector）——本应是 AI 导致失业的震中——已经显示出从峰值下降了 8%，目前的水平甚至低于 2020 年疫情前的水平。甚至在智能体 AI 登场之前，企业就已经在用更少的人做更多的事了。

劳动力市场供需平衡

前文展示了一个典型初创公司对智能体 AI 的采用情况，这类公司更多受益于收入的快速增长，而非劳动力成本的节省。这种方式为大公司在明年如何采用智能体 AI 提供了蓝图。

然而，大型企业拥有更高的协调成本、更多可自动化的遗留流程，最重要的是，由于业务规模庞大且稳定，收入增长空间有限，而成本节约的机会更多。这最终意味着，自 2023 年以来一直是白领劳动力市场特征的企业裁员，具有更高的发生潜力。疲软的白领劳动力市场与智能体 AI 采用的结合，暗示着白领就业危机风险正在加剧。

智能体 AI 将加速这些趋势，而市场力量会将其成倍放大。批评者认为大型企业行动迟缓，这种观点是合理的，但大多数公司都在竞争激烈的市场中运行。任何在采用智能体 AI 方面动作迟缓的公司，都会在成本上处于劣势，并相对于同行处于受损的竞争地位。CEO 们理解这一动态，几乎普遍将 AI 采用作为 2026 年的首要任务，并有相应的预算支持。

只需少量的裁员就能打破白领劳动力本已脆弱的供需平衡。想象一下，如果我们在 12-24 个月内面临 5% 的白领失业，这似乎比 Dario 或 Mustafa 所暗示的要轻微得多。随着 AI 的进步持续加速，这些职位不太可能再回来。这些失业工人将被迫寻找蓝领和零工经济工作，从而对经济中所有工人的工资产生下行压力。保住工作的员工也会敏锐地意识到风险在增加，从而导致消费者信心和支出暴跌。

传染风险

我与 Citrini 在《第二部分：2028 全球智能危机》中详细撰写了危机可能如何演变的预测时间线。与其重复细节，以下是我们认为危机发生的高层级视角：

上述 5% 的失业估算是假设经济是一个接近平衡的封闭系统。事实并非如此。经济具有高度的反射性，而驱动失业的引擎——AI 智能本身——每季度都在加速。

1. 首先，没有天然的刹车机制。 AI 能力提高 、 公司减少员工需求、 失业员工减少消费、经营受损的公司增加 AI 投入以保住利润 、 能力进一步提高。每个公司的个体反应都是理性的，但集体结果却是一个自我吞噬的负反馈循环。

2. 其次，支出受损与失业人数极不成比例。 收入最高的 20% 人群驱动了美国约 65% 的个人消费支出。而这些正是最容易受到 AI 替代威胁的白领群体。白领就业小幅的百分比下降，会转化为对非必需性消费支出的巨大打击，重创依赖这些消费的企业，进而引发进一步裁员。

3. 第三，AI 智能体将瓦解美国经济庞大的中介层。 五十年来，我们在人类的局限性之上建立了数万亿美元的企业价值：事情需要时间处理、耐心会耗尽、大多数人为了避免多点几次鼠标而接受糟糕的价格。智能体 AI 消除了这种摩擦。软件、咨询、金融服务、保险、旅游、房地产和支付，所有这些行业都是建立在将那些智能体认为平庸的复杂性进行变现的基础上。随着这些行业遭遇收入锐减，它们将大举裁员，加剧失业潮。

4. 第四，金融系统是一条关于白领生产力增长的相关性博弈长链。 超过 2.5 万亿美元的私人信贷已投入到杠杆收购中，而其承销基础是那些已不再成立的收入假设。13 万亿美元的抵押贷款市场建立在一个假设之上：借款人将在三十年内维持大致目前的收入水平。这些人不是次级借款人，而是信用分 780、付了 20% 首付的精英。贷款在发放那天是优质的，只是在发放之后，世界变了。

5. 第五，政府的财政状况在最糟糕的时刻反转。 联邦收入本质上是对人类劳动征收的税。随着白领收入下降和薪资总额缩水，税收收入将枯竭，而此时对转移支付（社会福利）的需求却在激增。政府需要在收集更少税收的同时，向家庭发放更多的钱。

我可能在哪些方面判断错误

这种预测有几个重要的失效可能：

• 路径一： 失业非常缓慢且渐进，使得 AI 驱动的生产力能够加速并提振 GDP 增长。一个就业近乎稳定且蓬勃发展的经济将允许社会平稳过渡到 AI 世界。这是目前市场的基准预期。虽然这确实可能，但 2023 年以来的信息行业薪资趋势对这一理论打击沉重。此外，这可能需要 AI 的进步显著放缓，而从当前趋势来看，这似乎是一个必输的赌注。

• 路径二： 将 AI 与过去的平衡革命进行类比。这种观点认为，在以往的每一个周期中，技术和自动化取代旧职位的同时，都会在细分领域创造更多新职位。虽然这是事实，但以往的所有技术都是人类劳动的补充，而非近乎直接且完整的替代。以往的每一次技术革命也伴随着强劲的就业增长期；而美国的白领职位已经萎缩了三年多，且早已脱离了疫情前的趋势线。

• 路径三： 果断的政策行动阻止了危机的发生。我今天不想预测这种概率，但我确实相信，存在一条可靠的路径，能将大多数选民与企业、AI 界及政治利益相关者在这一未来上达成一致。我希望在即将发布的《第三部分：前行之路》中认真开启这场对话。

信息披露

感谢 littlebird 联合创始人 Alex Green 和 Naman Shah，以及 David Shor、Citrini 和 Josh Constine 对观点提供的反馈和校对。

作为一名基金经理和创业者，我的工作是预测未来并相应地分配资本和资源。因为我认为这种 AI 驱动的替代是一条极可能的路径，我的投资组合和公司已经为此做好了准备。如果我的论点得以实现，我的公司将在财务上获益。

我坦诚说明这一点是为了充分透明，但我写这篇文章的目的不是为了“吹捧自己的持仓”或制造恐慌。这场转型的社会风险实在太大，不容忽视。即使这种特定危机发生的可能性只有 10%，其下行风险也严重到我们必须从今天开始进行全社会范围的对话。

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