評Citrini Research《2028全球智能危機》報告：未來的AI世界，核心是分配，而非生產 | 科技觀察

編者按· 2026.03.11

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

該報告發布后在美國民眾和市場中引發震動，股價大規模下跌。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，人工智能技術發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在互聯網迅速走紅。這款由奧地利程序員彼得·斯坦伯格發布的開源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，它又被網友稱為“龍蝦”。區別于傳統聊天AI僅提供建議，它能自主完成文件操作、數據抓取、表格制作等任務，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，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用落地的更進一步。

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

2026年2月23日，獨立研究機構Citrini Research發布了宏觀備忘錄《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，對人工智能革命深刻影響全球經濟與社會結構的可能性進行了系統性推演，并給出一個悲觀的預測：AI的極端成功本身反而引發全球經濟、金融與社會的系統性風險。作者描繪，到2028年6月，美國失業率達到10.2%，標普500指數較2026年10月高點累計下跌38%，社會經濟面臨空前危機。該文在社交平臺上迅速傳播，作者所設想的AI時代未來情景直接沖擊了投資者信心，道瓊斯指數當日一度下跌約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）

隨著人工智能技術進入大規模工業和商業化應用階段，有關AI將創造新工業和就業的觀點日漸普及。然而，Citrini的這份報告拋出了一個令人不安的問題：倘若人工智能技術的突破性發展使得AI大量取代人類就業崗位，人們無法重新就業，只能選擇報酬更低的工作，經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違約壓力將迅速傳導到金融行業，進而造成廣泛的經濟和金融危機。據此，作者提出其核心觀點：在人工智能發展的浪潮中，真正的挑戰將從如何突破生產力瓶頸“做大蛋糕”，轉向如何創造新的分配機制“切好蛋糕”。根本而言，未來的AI世界，核心是分配，而非生產。

危機預測

報告聚焦人工智能技術突破對現有行業及就業帶來的壓力，以及這種壓力可能引發的變化。Citrini Research假設人工智能技術在2026至2028年間獲得極大飛躍，AI能夠獨立執行復雜認知任務，不僅顯著提高了整體生產率，還徹底重塑了多個行業的生產模式。空前的AI技術進步最初推動企業利潤飆升、生產率創新高，標普500一度攀升至歷史高點。

設想的2026-2028年人工智能工作能力發展

（圖源：Citrini Research）

在過去關于人工智能影響的討論中，學界和決策圈往往聚焦技術在生產力方面的潛力，譬如如何拉升生產力、開拓新產業、提升效率，創造新就業機會，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技術本身，可能會制造出系統性風險。報告設想，AI技術替代人類勞動的速度遠超創造新崗位的速度。此時，在白領和知識密集型行業，大量就業崗位被AI取代，軟件、支付中介等行業護城河被AI的高效率填平，市場面臨沖擊，就業機會急劇減少。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的中產階級群體是消費經濟的主要支撐力量。

作者指出，美國的經濟實際上是一個白領服務型經濟，白領人群占就業總數的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，收入萎縮，消費減少，導致企業利潤和市場需求亦開始萎縮，企業被迫進一步擴張其人工智能技術以節約成本。這一過程被作者描繪為一種負循環：人工智能能力提升，企業減少人工支出，人們失業導致消費降低，企業利潤率下滑，企業被迫購買更多人工智能產品提高效率，人工智能能力進一步提升，企業繼續減少人工支出。這與原本的經濟循環截然不同：傳統情況下，過度建設會導致建筑活動放緩，進而導致利率下降，最終促進新建筑的建設。作者指出，人工智能時代下的循環機制不存在自然終止機制，企業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。

傳統的循環 vs. 人工智能驅動下的循環

（圖源：Citrini Research）

作者描繪了進一步的發展可能：大規模的失業將壓力傳導到金融市場，金融市場面臨前所未有的危機。美國中產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，但在AI時代，這些被視為信用質量基石的人群將普遍面對收入下降乃至貸款違約的困境，進而導致抵押貸款市場崩潰，銀行面臨巨額虧損。與此同時，AI效應也在資產市場和金融結構中蔓延：AI技術驅動的生產率提升最初提振企業利潤，從而推高相關科技與AI基礎設施企業的市場估值；但隨著消費需求萎縮，這些企業生產的產品和服務缺乏實際消費支撐，其增長潛力被過度高估，而當預期增長不能實現時，就會引發資產價格大幅調整。私募信貸、杠桿收購、軟件SaaS訂閱估值等依賴連續增長的金融結構在這種萎縮場景中暴露出系統性風險。兩種因素協同，其結果指向空前規模的經濟和金融危機。

作者指出，在這種情況下，名義GDP和企業利潤看似增長迅速，生產力創歷史新高，然而大量產出并不轉化為人類收入和消費，也無法代表民眾的生活水平。這與傳統的宏觀經濟框架相反，傳統的經濟觀念認為GDP增長通常意味著生產與消費同步擴張，社會更加繁榮；但在AI驅動之下，AI系統能在沒有人類參與的條件下持續產出經濟活動指標，但這些產出并不轉化為實際消費、就業收入或社會福祉的增長，只在統計學的紙面上存在。這種現象被作者定義為“幽靈GDP”（Ghost GDP）：在紙面上，經濟增長“看得見”；但實際上，人們“摸不著”。人工智能制造了足夠多的產品，提高了足夠多的生產力，但這些與人們無關，與實體經濟無關，人們無法獲得收入，也難以消費產品。除了少數科技巨頭和計算機技術擁有者，沒有任何人享受AI的高生產力帶來的福利。資本進一步集中于擁有計算資源的少數科技公司，財富分配愈發極端，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計，立法者預期人們將能夠順利重新就業，找到與之前報酬相近的工作，因此只需要短期內的協助。但在AI大發展后的時代，失業的人們幾乎不可能找到與之前報酬相近的崗位，因為這些崗位已經全部被AI所替代。在新的AI時代，政府需要向家庭轉移更多資金，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，但向人工智能行業額外征稅本身面臨政治游說的壓力。美國的政治分歧現狀將加劇這一危機：右翼政治人物警告稱轉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管俘獲，雙方爭吵不休。作者不無悲觀地預測，左右翼之間的政治博弈將進一步延緩美國政府應對這些挑戰的速度，而人工智能能力的演進速度已經遠超現有機構的適應能力。

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AI時代。AI時代的人類面對前所未有的難題：經濟中最具生產力的資產正在導致就業崗位減少而非增加，并且沒有任何現有的分配框架是為這種歷史中的新情況設計的。當生產力不再是增長瓶頸時，人類社會必須重新構建經濟分配框架，調整勞動、財富和消費關系，以避免技術紅利集中于少數利益集團而削弱社會整體的經濟活力，這將是人類正確面對新時代經濟的關鍵。因此，真正的挑戰不再是“做大蛋糕”，而是“切好蛋糕”。

人工智能與人類智能：

我們是否已經需要

“立刻”面對AI時代？

人工智能技術的空前發展導致人們面臨失業風險，并不是一種完全新穎的敘事。技術性失業（Technological Unemployment）的含義是，由于技術變革和新興技術突破，已有崗位在新時期內被認為是“不需要的”，面臨被淘汰的風險，因此人們被迫失業下崗。由于技術性失業的存在，是否需要采取新興技術的爭論與沖突早已長期伴隨著人類社會的發展。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%的崗位面臨被大數據、算法、機器學習等“計算機化”（Computerisation）技術取代的風險，這些崗位集中在運輸和物流行業、辦公室和行政支持人員等。

我們是否正直面人工智能技術帶來的技術性失業？在2026年3月的現在，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的初級職位雇傭數量下降。

然而，技術性失業的客觀存在并不意味著短期內人們一定會面臨Citrini報告中所描述的那種AI空前發展的局面，更不意味著AI的發展將決定性地將人們從就業崗位中排擠離開。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，現有AI存在一系列可靠性問題，包括幻覺、基礎性推理失敗等等。在軟件工程領域，AI確實能夠在編寫、評估和調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Bug的問題。在醫療領域，AI確實能輔助醫生進行診斷，但其可靠性問題亦可能導致嚴重危害，AI的故障和錯誤內容的生成可能產生誤診、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工作，節省時間，但仍然需要使用者利用專業知識對AI生成的結果進行審核與修訂。人們的工作效率確實在AI的使用下升高，但從結果而言，AI的應用落地很難如此激進，以至于使大部分人面臨失業風險。

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）的突破有可能為AI落地應用帶來轉機。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，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技術帶來技術性失業的另一面，是它同樣帶來對其他崗位的高度需求。在人工智能技術快速發展的同時，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下滑的過程中為另一部分領域額外提供崗位，改善該領域就業現狀。

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技術引發的技術性失業客觀存在，而隨著AI技術的推廣，應用逐步落地，受影響的行業一定會增加，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形成威脅，進而影響一部分人口就業。類似于蒸汽機、電力與互聯網曾經帶來的結構性變革，AI技術的發展也會經歷“替代，重組，再創造”的過程。在發展初期，標準化、可復制性強的崗位最先受到沖擊；之后，部分知識型、創意型工作也可能在效率和成本壓力下被重構。在政策層面，則需要提前布局，包括完善再培訓機制、優化社會保障體系，以及鼓勵新產業與新業態發展等等，減弱技術性失業和結構性失業對民眾福祉的影響。歷史經驗表明，每一次技術革命都會伴隨陣痛，但也孕育新的增長空間。關鍵在于，社會能否在效率提升與就業穩定之間找到動態平衡。

立場錯位：

激進的美國科技企業

與謹慎保守的美國民眾

Citrini Research的分析報告中，作者強調了其“思考練習而非預測”的立場，但市場參與者和媒體卻在短時間內作出了反應，引發大規模股價下跌。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雜態度密切相關。皮尤研究中心于2025年9月的一項調查顯示，比起對人工智能技術發展感到興奮，更多美國民眾更愿意表示對人工智能技術的擔憂。

美國民眾對人工智能發展的興奮或擔憂態度

（圖源：皮尤研究中心）

Citrini Research報告在投資者中產生如此大的共鳴，實質上折射出的是美國民眾整體對人工智能技術的態度趨于謹慎和警惕。它把握住了美國民眾對人工智能技術的警惕心理，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測，幾乎不使用任何數學模型和量化分析的文章能夠迅速引發市場恐慌――它將一個可能性故事轉換成了貼近現實焦慮的敘事，從而激發出更強烈的情緒反應。

結語

綜上所述，Citrini Research的情景推演之所以引發震動，并不在于其預測數字本身是否精準，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”，那么是否應當將注意力轉移到“切好蛋糕”上去？短期來看，AI的可靠性與應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，設計一套分配框架，從而將人工智能帶來的生產力紅利通過制度設計有效傳導至更廣泛人群，是有必要的。從前瞻性角度出發，如何通過教育、再培訓、稅制改革與社會保障升級，確保技術進步與社會福祉同步擴張，或許將成為未來數十年政策制定的核心議題。

本文作者

焦天佑：前海國際事務研究院實習生。

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