編者按· 2026.03.11

近期，美國獨立研究機構(gòu)Citrini Research發(fā)布的《2028全球智能危機》描述了一個新型經(jīng)濟循環(huán)：2028年，人工智能技術(shù)的快速進步導(dǎo)致大量從事知識密集型工作的中產(chǎn)階級失業(yè)，消費力急劇下降，進而引發(fā)企業(yè)利潤下滑；企業(yè)被迫使用更多人工智能技術(shù)以降低成本，這又進一步促進了技術(shù)再進步。

該報告發(fā)布后在美國民眾和市場中引發(fā)震動，股價大規(guī)模下跌。譯者認為，該報告在美國社會引起共鳴的原因，在于其精準抓住了美國民眾對人工智能技術(shù)的警惕心理，直擊美國家庭收入減少的痛點。未來，人工智能技術(shù)發(fā)展下紅利的重新分配，如何“切好蛋糕”，才是核心議題。

引言

2026年1月開始，OpenClaw在互聯(lián)網(wǎng)迅速走紅。這款由奧地利程序員彼得·斯坦伯格發(fā)布的開源AI智能體框架，是一款可以部署在個人電腦上的AI代理軟件。因其圖標是紅色龍蝦，它又被網(wǎng)友稱為“龍蝦”。區(qū)別于傳統(tǒng)聊天AI僅提供建議，它能自主完成文件操作、數(shù)據(jù)抓取、表格制作等任務(wù)，很多人把它視為“真正能工作的AI代理”。3月6日，騰訊云推出OpenClaw免費安裝服務(wù)，近千人在騰訊大廈樓下排起長隊。從ChatGPT、DeepSeek、Grok等聊天AI到OpenClaw框架，人工智能應(yīng)用儼然已突破原有被動局面，由“被動給出建議”的“顧問”角色，進步到“幫助完成工作”的“助手”職位。這不僅代表著人們的工作效率得到提升，更意味著人工智能應(yīng)用落地的更進一步。

一個關(guān)鍵命題就此浮現(xiàn)：如果人工智能真正深度融入人類社會生產(chǎn)，未來將會是什么模樣？

2026年2月23日，獨立研究機構(gòu)Citrini Research發(fā)布了宏觀備忘錄《2028全球智能危機》（The 2028 Global Intelligence Crisis），在全球市場引發(fā)巨大震動。該報告使用一種未來回顧的視角，從2028年6月的宏觀備忘錄場景出發(fā)，對人工智能革命深刻影響全球經(jīng)濟與社會結(jié)構(gòu)的可能性進行了系統(tǒng)性推演，并給出一個悲觀的預(yù)測：AI的極端成功本身反而引發(fā)全球經(jīng)濟、金融與社會的系統(tǒng)性風險。作者描繪，到2028年6月，美國失業(yè)率達到10.2%，標普500指數(shù)較2026年10月高點累計下跌38%，社會經(jīng)濟面臨空前危機。該文在社交平臺上迅速傳播，作者所設(shè)想的AI時代未來情景直接沖擊了投資者信心，道瓊斯指數(shù)當日一度下跌約800點，標普500回撤1.04%，微軟、甲骨文股價分別下跌3.21%及4.57%。

《2028全球智能危機》（圖源：Citrini Research）

隨著人工智能技術(shù)進入大規(guī)模工業(yè)和商業(yè)化應(yīng)用階段，有關(guān)AI將創(chuàng)造新工業(yè)和就業(yè)的觀點日漸普及。然而，Citrini的這份報告拋出了一個令人不安的問題：倘若人工智能技術(shù)的突破性發(fā)展使得AI大量取代人類就業(yè)崗位，人們無法重新就業(yè)，只能選擇報酬更低的工作，經(jīng)濟將面臨什么樣的前景？報告作者給出的答案是，消費能力緊縮與債務(wù)違約壓力將迅速傳導(dǎo)到金融行業(yè)，進而造成廣泛的經(jīng)濟和金融危機。據(jù)此，作者提出其核心觀點：在人工智能發(fā)展的浪潮中，真正的挑戰(zhàn)將從如何突破生產(chǎn)力瓶頸“做大蛋糕”，轉(zhuǎn)向如何創(chuàng)造新的分配機制“切好蛋糕”。根本而言，未來的AI世界，核心是分配，而非生產(chǎn)。

危機預(yù)測

報告聚焦人工智能技術(shù)突破對現(xiàn)有行業(yè)及就業(yè)帶來的壓力，以及這種壓力可能引發(fā)的變化。Citrini Research假設(shè)人工智能技術(shù)在2026至2028年間獲得極大飛躍，AI能夠獨立執(zhí)行復(fù)雜認知任務(wù)，不僅顯著提高了整體生產(chǎn)率，還徹底重塑了多個行業(yè)的生產(chǎn)模式。空前的AI技術(shù)進步最初推動企業(yè)利潤飆升、生產(chǎn)率創(chuàng)新高，標普500一度攀升至歷史高點。

設(shè)想的2026-2028年人工智能工作能力發(fā)展

（圖源：Citrini Research）

在過去關(guān)于人工智能影響的討論中，學界和決策圈往往聚焦技術(shù)在生產(chǎn)力方面的潛力，譬如如何拉升生產(chǎn)力、開拓新產(chǎn)業(yè)、提升效率，創(chuàng)造新就業(yè)機會，等等。然而，Citrini Research的分析卻采取了一個反直覺的立場：完全成功的AI技術(shù)本身，可能會制造出系統(tǒng)性風險。報告設(shè)想，AI技術(shù)替代人類勞動的速度遠超創(chuàng)造新崗位的速度。此時，在白領(lǐng)和知識密集型行業(yè)，大量就業(yè)崗位被AI取代，軟件、支付中介等行業(yè)護城河被AI的高效率填平，市場面臨沖擊，就業(yè)機會急劇減少。由此帶來的不僅是實際收入的下降，更是消費動力的萎縮，因為薪資縮水甚至失業(yè)的中產(chǎn)階級群體是消費經(jīng)濟的主要支撐力量。

作者指出，美國的經(jīng)濟實際上是一個白領(lǐng)服務(wù)型經(jīng)濟，白領(lǐng)人群占就業(yè)總數(shù)的50%，并貢獻了約75%的可自由支配消費支出。隨著人工智能的擴張，這部分人群被迫失業(yè)，收入萎縮，消費減少，導(dǎo)致企業(yè)利潤和市場需求亦開始萎縮，企業(yè)被迫進一步擴張其人工智能技術(shù)以節(jié)約成本。這一過程被作者描繪為一種負循環(huán)：人工智能能力提升，企業(yè)減少人工支出，人們失業(yè)導(dǎo)致消費降低，企業(yè)利潤率下滑，企業(yè)被迫購買更多人工智能產(chǎn)品提高效率，人工智能能力進一步提升，企業(yè)繼續(xù)減少人工支出。這與原本的經(jīng)濟循環(huán)截然不同：傳統(tǒng)情況下，過度建設(shè)會導(dǎo)致建筑活動放緩，進而導(dǎo)致利率下降，最終促進新建筑的建設(shè)。作者指出，人工智能時代下的循環(huán)機制不存在自然終止機制，企業(yè)降本增效的途徑是擴張其人工智能能力，而非減少人工智能投資。

傳統(tǒng)的循環(huán) vs. 人工智能驅(qū)動下的循環(huán)

（圖源：Citrini Research）

作者描繪了進一步的發(fā)展可能：大規(guī)模的失業(yè)將壓力傳導(dǎo)到金融市場，金融市場面臨前所未有的危機。美國中產(chǎn)階級的收入能力和消費能力曾為金融信貸體系提供堅實的基礎(chǔ)，但在AI時代，這些被視為信用質(zhì)量基石的人群將普遍面對收入下降乃至貸款違約的困境，進而導(dǎo)致抵押貸款市場崩潰，銀行面臨巨額虧損。與此同時，AI效應(yīng)也在資產(chǎn)市場和金融結(jié)構(gòu)中蔓延：AI技術(shù)驅(qū)動的生產(chǎn)率提升最初提振企業(yè)利潤，從而推高相關(guān)科技與AI基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的市場估值；但隨著消費需求萎縮，這些企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品和服務(wù)缺乏實際消費支撐，其增長潛力被過度高估，而當預(yù)期增長不能實現(xiàn)時，就會引發(fā)資產(chǎn)價格大幅調(diào)整。私募信貸、杠桿收購、軟件SaaS訂閱估值等依賴連續(xù)增長的金融結(jié)構(gòu)在這種萎縮場景中暴露出系統(tǒng)性風險。兩種因素協(xié)同，其結(jié)果指向空前規(guī)模的經(jīng)濟和金融危機。

作者指出，在這種情況下，名義GDP和企業(yè)利潤看似增長迅速，生產(chǎn)力創(chuàng)歷史新高，然而大量產(chǎn)出并不轉(zhuǎn)化為人類收入和消費，也無法代表民眾的生活水平。這與傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟框架相反，傳統(tǒng)的經(jīng)濟觀念認為GDP增長通常意味著生產(chǎn)與消費同步擴張，社會更加繁榮；但在AI驅(qū)動之下，AI系統(tǒng)能在沒有人類參與的條件下持續(xù)產(chǎn)出經(jīng)濟活動指標，但這些產(chǎn)出并不轉(zhuǎn)化為實際消費、就業(yè)收入或社會福祉的增長，只在統(tǒng)計學的紙面上存在。這種現(xiàn)象被作者定義為“幽靈GDP”（Ghost GDP）：在紙面上，經(jīng)濟增長“看得見”；但實際上，人們“摸不著”。人工智能制造了足夠多的產(chǎn)品，提高了足夠多的生產(chǎn)力，但這些與人們無關(guān)，與實體經(jīng)濟無關(guān)，人們無法獲得收入，也難以消費產(chǎn)品。除了少數(shù)科技巨頭和計算機技術(shù)擁有者，沒有任何人享受AI的高生產(chǎn)力帶來的福利。資本進一步集中于擁有計算資源的少數(shù)科技公司，財富分配愈發(fā)極端，貧富差距被推向新的高點。

報告分析認為美國目前的福利制度無法根本性解決這種危機。福利制度為短期危機而設(shè)計，立法者預(yù)期人們將能夠順利重新就業(yè)，找到與之前報酬相近的工作，因此只需要短期內(nèi)的協(xié)助。但在AI大發(fā)展后的時代，失業(yè)的人們幾乎不可能找到與之前報酬相近的崗位，因為這些崗位已經(jīng)全部被AI所替代。在新的AI時代，政府需要向家庭轉(zhuǎn)移更多資金，但這恰恰是在政府從家庭收取的稅收正在減少的時候。政府面臨更嚴重的赤字，但向人工智能行業(yè)額外征稅本身面臨政治游說的壓力。美國的政治分歧現(xiàn)狀將加劇這一危機：右翼政治人物警告稱轉(zhuǎn)移支付和再分配將影響美國的國際競爭力，左翼政治人物則認為在現(xiàn)任官員的幫助下起草的稅收法案只不過是換了個名字的監(jiān)管俘獲，雙方爭吵不休。作者不無悲觀地預(yù)測，左右翼之間的政治博弈將進一步延緩美國政府應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的速度，而人工智能能力的演進速度已經(jīng)遠超現(xiàn)有機構(gòu)的適應(yīng)能力。

基于這種危機，作者提出其核心觀點：人們必須建立新的分配框架，以適應(yīng)AI時代。AI時代的人類面對前所未有的難題：經(jīng)濟中最具生產(chǎn)力的資產(chǎn)正在導(dǎo)致就業(yè)崗位減少而非增加，并且沒有任何現(xiàn)有的分配框架是為這種歷史中的新情況設(shè)計的。當生產(chǎn)力不再是增長瓶頸時，人類社會必須重新構(gòu)建經(jīng)濟分配框架，調(diào)整勞動、財富和消費關(guān)系，以避免技術(shù)紅利集中于少數(shù)利益集團而削弱社會整體的經(jīng)濟活力，這將是人類正確面對新時代經(jīng)濟的關(guān)鍵。因此，真正的挑戰(zhàn)不再是“做大蛋糕”，而是“切好蛋糕”。

人工智能與人類智能：

我們是否已經(jīng)需要

“立刻”面對AI時代？

人工智能技術(shù)的空前發(fā)展導(dǎo)致人們面臨失業(yè)風險，并不是一種完全新穎的敘事。技術(shù)性失業(yè)（Technological Unemployment）的含義是，由于技術(shù)變革和新興技術(shù)突破，已有崗位在新時期內(nèi)被認為是“不需要的”，面臨被淘汰的風險，因此人們被迫失業(yè)下崗。由于技術(shù)性失業(yè)的存在，是否需要采取新興技術(shù)的爭論與沖突早已長期伴隨著人類社會的發(fā)展。19世紀早期，英格蘭紡織工人掀起“盧德運動”（Luddite Movement），為爭取改善工作條件和保衛(wèi)工作崗位，搗毀工廠中的自動織機；20世紀末，人們討論自動化是否會導(dǎo)致人們失去工作；2013年，來自牛津大學的一篇論文則顯示，美國約47%的崗位面臨被大數(shù)據(jù)、算法、機器學習等“計算機化”（Computerisation）技術(shù)取代的風險，這些崗位集中在運輸和物流行業(yè)、辦公室和行政支持人員等。

我們是否正直面人工智能技術(shù)帶來的技術(shù)性失業(yè)？在2026年3月的現(xiàn)在，這個問題的答案是顯而易見的“是”。早在2024年，一項來自紐約大學和華盛頓大學圣路易斯分校的實證研究表明，在ChatGPT發(fā)布四個月后，全球最大的在線勞動力市場之一Upwork上的寫作崗位數(shù)量減少了2%，月報酬則下降了5.2%。倫敦國王學院在2025年10月的一項研究則指出，2021年到2025年期間，引入人工智能的英國企業(yè)的初級職位雇傭數(shù)量下降。

然而，技術(shù)性失業(yè)的客觀存在并不意味著短期內(nèi)人們一定會面臨Citrini報告中所描述的那種AI空前發(fā)展的局面，更不意味著AI的發(fā)展將決定性地將人們從就業(yè)崗位中排擠離開。從短期分析，AI在工作中的可靠性至今仍然存在問題。在真實工作場景中，現(xiàn)有AI存在一系列可靠性問題，包括幻覺、基礎(chǔ)性推理失敗等等。在軟件工程領(lǐng)域，AI確實能夠在編寫、評估和調(diào)試計算機代碼方面提供大量幫助，提高程序員工作效率，但AI生成的代碼無法避免出現(xiàn)Bug的問題。在醫(yī)療領(lǐng)域，AI確實能輔助醫(yī)生進行診斷，但其可靠性問題亦可能導(dǎo)致嚴重危害，AI的故障和錯誤內(nèi)容的生成可能產(chǎn)生誤診、不當治療或錯誤拒診等后果，切實影響病人生命安全。可以說，盡管人們可以利用AI提升工作效率，但過程中“人”的參與仍有其必要性。AI確實能夠替人們完成大量的基礎(chǔ)工作，節(jié)省時間，但仍然需要使用者利用專業(yè)知識對AI生成的結(jié)果進行審核與修訂。人們的工作效率確實在AI的使用下升高，但從結(jié)果而言，AI的應(yīng)用落地很難如此激進，以至于使大部分人面臨失業(yè)風險。

常見人工智能可靠性問題及示例

（圖源：2026年國際人工智能安全報告）

不可否認，技術(shù)的突破可能帶來人工智能可靠性的提升，AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能，一種理論上擁有與人類相媲美能力的人工智能系統(tǒng)）的突破有可能為AI落地應(yīng)用帶來轉(zhuǎn)機。然而，AGI的突破時間并不明確，當下沒有任何一方能夠給出明確的時間點。在短期內(nèi)，很難相信AGI將立刻取得突破，并且使人類社會中大量崗位被高度提升性能之后的人工智能取代。

此外，AI技術(shù)帶來技術(shù)性失業(yè)的另一面，是它同樣帶來對其他崗位的高度需求。在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的同時，軟件工程師等崗位的需求同樣在升高。AI沒有達到可以消滅掉近乎所有崗位的程度，反而有機會在整體就業(yè)下滑的過程中為另一部分領(lǐng)域額外提供崗位，改善該領(lǐng)域就業(yè)現(xiàn)狀。

2024-2026年Indeed平臺軟件工程師崗位需求及總崗位需求（圖源：Citadel Securities）

從中長期角度分析，Citrini Research的分析則為我們提供了一定程度的啟示。AI技術(shù)引發(fā)的技術(shù)性失業(yè)客觀存在，而隨著AI技術(shù)的推廣，應(yīng)用逐步落地，受影響的行業(yè)一定會增加，而受AI競爭的崗位也會越來越多，必然將會有一部分人面臨報告中描述的情況：人工智能效率進步到足夠強的程度，其競爭能力也大幅度進步，對一部分崗位及行業(yè)形成威脅，進而影響一部分人口就業(yè)。類似于蒸汽機、電力與互聯(lián)網(wǎng)曾經(jīng)帶來的結(jié)構(gòu)性變革，AI技術(shù)的發(fā)展也會經(jīng)歷“替代，重組，再創(chuàng)造”的過程。在發(fā)展初期，標準化、可復(fù)制性強的崗位最先受到?jīng)_擊；之后，部分知識型、創(chuàng)意型工作也可能在效率和成本壓力下被重構(gòu)。在政策層面，則需要提前布局，包括完善再培訓(xùn)機制、優(yōu)化社會保障體系，以及鼓勵新產(chǎn)業(yè)與新業(yè)態(tài)發(fā)展等等，減弱技術(shù)性失業(yè)和結(jié)構(gòu)性失業(yè)對民眾福祉的影響。歷史經(jīng)驗表明，每一次技術(shù)革命都會伴隨陣痛，但也孕育新的增長空間。關(guān)鍵在于，社會能否在效率提升與就業(yè)穩(wěn)定之間找到動態(tài)平衡。

立場錯位：

激進的美國科技企業(yè)

與謹慎保守的美國民眾

Citrini Research的分析報告中，作者強調(diào)了其“思考練習而非預(yù)測”的立場，但市場參與者和媒體卻在短時間內(nèi)作出了反應(yīng)，引發(fā)大規(guī)模股價下跌。之所以這篇虛擬的“情景推演”會對市場造成如此大的沖擊，與美國民眾和投資者對人工智能的復(fù)雜態(tài)度密切相關(guān)。皮尤研究中心于2025年9月的一項調(diào)查顯示，比起對人工智能技術(shù)發(fā)展感到興奮，更多美國民眾更愿意表示對人工智能技術(shù)的擔憂。

美國民眾對人工智能發(fā)展的興奮或擔憂態(tài)度

（圖源：皮尤研究中心）

Citrini Research報告在投資者中產(chǎn)生如此大的共鳴，實質(zhì)上折射出的是美國民眾整體對人工智能技術(shù)的態(tài)度趨于謹慎和警惕。它把握住了美國民眾對人工智能技術(shù)的警惕心理，把“人工智能破壞人們生活”的藍圖具體化，提供了一幅 AI 如何真正影響民眾生活的圖像，內(nèi)容落實在了對人們來說更為具體的工作崗位消失、家庭收入減少、消費萎縮等現(xiàn)實痛點，“工作被人工智能搶走”這一敘事直擊民眾心理底線。這也解釋了為什么這篇并非嚴格預(yù)測，幾乎不使用任何數(shù)學模型和量化分析的文章能夠迅速引發(fā)市場恐慌――它將一個可能性故事轉(zhuǎn)換成了貼近現(xiàn)實焦慮的敘事，從而激發(fā)出更強烈的情緒反應(yīng)。

結(jié)語

綜上所述，Citrini Research的情景推演之所以引發(fā)震動，并不在于其預(yù)測數(shù)字本身是否精準，而在于它觸及了一個更深層的問題：倘若人工智能能夠“做大蛋糕”，那么是否應(yīng)當將注意力轉(zhuǎn)移到“切好蛋糕”上去？短期來看，AI的可靠性與應(yīng)用邊界決定了其尚難以全面取代人類勞動，無需急于立刻做出改變；但中長期而言，設(shè)計一套分配框架，從而將人工智能帶來的生產(chǎn)力紅利通過制度設(shè)計有效傳導(dǎo)至更廣泛人群，是有必要的。從前瞻性角度出發(fā)，如何通過教育、再培訓(xùn)、稅制改革與社會保障升級，確保技術(shù)進步與社會福祉同步擴張，或許將成為未來數(shù)十年政策制定的核心議題。

本文作者

焦天佑：前海國際事務(wù)研究院實習生。

黃平：香港中文大學（深圳）公共政策學院副教授、助理院長，前海國際事務(wù)研究院副院長。

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校對 | 李 征

排版 | 詹蘊第

初審 | 覃筱靖

終審 | 馮簫凝