每一代人都相信自己发现了一项终将打破资本主义的技术：

• 织布机曾被认为会摧毁劳动力。
• 电力曾被认为会造成大规模失业。
• 流水线曾被认为会消除人类的价值。
• 计算机曾被认为会消灭中产阶级。
• 互联网曾被认为会掏空经济。

现在，AI 被认为会引发严重的经济冲击，迅速取代白领工人，导致需求萎缩和市场动荡。

这种担忧并非荒谬，但历史表明这种看法并不全面。

生产力与繁荣并进

200 多年来，每一次重大的生产力冲击都提高了生活水平，而不是破坏了生活水平：

• 自 1820 年以来，美国人均实际 GDP 增长了约 8 到 10 倍。
• 从长远来看，实际小时报酬基本上与生产力保持同步。
• 自 1900 年以来，平均年工作时长大幅下降。

农业曾雇佣了约 40% 的美国劳动力，而今天这一比例不足 2%。
制造业就业人数在 20 世纪中期达到顶峰，并随着自动化的改进而下降。在过去的四十年里，文职工作已被系统地自动化。

然而：

• 人均 GDP 上升了。
• 实际消费上升了。
• 预期寿命延长了。
• 闲暇时间增加了。

这种模式非常明显：

生产力 ↑ → 成本 ↓ → 购买力 ↑ → 需求 ↑ → 新行业涌现

如果认为 AI 会导致需求永久性崩溃，那就是在争辩说，这一次生产力的提升不会降低价格，不会扩大购买力，也不会导致新行业的形成。

这可不是一个小主张，而是一个激进的主张。

工业革命不会让曲线变平，而是会让它变得更陡峭：

• 蒸汽动力。
• 电力。
• 大规模生产。
• 计算技术。
• 互联网。

每一波浪潮都加速了人均产出。

AI 更有可能成为另一个拐点，而不是倒退。

取代是现实，崩溃则不然。

技术革命消灭了工作：

• 它们消灭了任务。
• 它们压缩了类别。
• 它们伤害了特定地区。
• 它们造成了不平等的激增。

工业革命取代了手工艺人。全球化取代了制造业中心。
软件取代了文职人员。短期的动荡是真实存在的。

但取代并不等于毁灭。

人类劳动力会重新分配，资本也会重新分配。全新的需求出现在以前不存在的行业中：

• 1900 年，没有人从事软件工作。
• 1950 年，没有人从事数字广告工作。
• 1990 年，没有人从事云基础设施工作。

如果 2000 年有人告诉你，到 2026 年：

• 银行柜员将基本消失。
• 旅行社将面临崩溃。
• 万亿美元的线下零售将转向线上。
• 汽车制造将变得高度自动化。

你可能会预测会出现大规模失业。然而事实是，人均 GDP 大约翻了一番，就业人数上升，全新的行业不断涌现。

行业性的崩溃并不等同于宏观经济的崩溃。

转型过程可能是剧烈的，但很少是瞬间完成的

对生产力论点最强有力的反对意见不是永久性的崩溃。

而是速度：

• 技术发展很快。
• 市场反应更快。
• 制度变革较慢。
• 劳动力转型最慢。

这种差距会产生真正的动荡。

金融市场会立即对未来进行定价，且往往在两个方向上都过度反应。预期在叠加，叙事在传递。在实体经济还没来得及调整之前，资本就已经完成了重新分配。政府的反应往往是滞后的，而工人无法在一夜之间完成转岗培训。

这种错位绝对会导致糟糕的季度，甚至是糟糕的年份。然而，技术能力并不等同于经济替代。我们以前见过这种情况。

十五年前，自动驾驶卡车被认为将消灭美国最大的就业类别之一。在许多州，卡车司机是最常见的工作。技术进步神速，投资者进行推演，评论家预测会出现结构性失业。

今天，自动驾驶系统确实存在，但长途货运业基本保持原样。监管、责任、保险、基础设施、极端情况和经济因素极大地减缓了其在现实世界的普及速度。

同样的模式也适用于更广泛的领域。即使是变革性的技术也遵循扩散曲线。电力、制冷、电话、计算机和互联网并没有在一夜之间普及到千家万户。其采用遵循的是跨越数年甚至数十年（而非数个季度）的 S 型曲线。

每一次技术革命在发生时都让人感觉是瞬间完成的，但数据表明并非如此。

AI 也不例外。

AI 的能力是真实的，并且正在迅速提高。模型在编程、推理、多模态任务、研究辅助和工作流自动化方面越来越胜任。这项技术不是玩具，它已经在特定领域显著提高了生产力，并且在未来十年可能会变得更加强大。

但能力的增长与经济的饱和是不同的现象。一种工具可以是卓越的，但仍需要数年时间才能完全渗透到制度、监管、劳动力市场和全球基础设施中。

尽管叙事非常激烈：

• 全球仍有数十亿人从未用过 AI 系统。
• 只有少数人在使用免费的聊天机器人。
• 只有极小一部分人在为 AI 工具付费。
• 更小一部分人将 AI 作为核心编程框架。

在科技和金融圈，AI 感觉已经饱和。但在全球范围内，一切才刚刚开始。

市场会立即进行推演，而扩散则是逐渐展开的。

这种差距创造了波动，但并不会自动导致崩溃。

这并不意味着取代过程是无痛的。某些角色可能会迅速缩减，某些资产价格可能会剧烈重估，某些地区可能会遭受损失。技术变革与政策响应之间的差距在缩小之前可能会进一步扩大。

但历史表明有两种调节力量：

• 首先，普及所需的时间比头条新闻暗示的要长。
• 其次，劳动力是重新分配而非消失。

危险不在于 AI 会在一夜之间消灭工作。
危险在于市场定价这种“消灭”的速度超过了经济适应的速度。

这是截然不同的风险。

人们会从事什么工作？

一个常见的反对意见很现实：被取代的白领工人不会去当水管工、木匠或按摩师。这没错。从历史上看，被取代的工人并不仅仅是转向现有的蓝领岗位。

他们会进入以前不存在的类别。

• 在 1995 年，“社交媒体经理”还不是一份工作。
• 在 2005 年，“应用开发人员”几乎不存在。
• 在 2010 年，“云架构师”还很小众。

技术革命扩大了“相邻可能”。它们创造了以前看不见的协调、服务、工具和行业的新层级。

这种不安来自于还不知道那些工作会是什么。

但这种不确定性伴随着历史上的每一次重大转变。

真正的风险：转型摩擦

这些都不能减轻动荡。

每一次生产力冲击都会产生：

• 暂时的不平等激增
• 收益的地理集中
• 技能错配
• 政治抵制
• 社会不稳定

赢家和输家很少是同一群人。

技术变革与政策响应之间的差距确实可能在扩大。金融市场也确实可能放大乐观和恐慌。

这些都是合理的担忧。然而，这些是关于转型动态的担忧，而不是关于永久性经济崩溃的担忧。

从历史上看，制度会自我调节：

• 教育系统会扩张。
• 劳动保护会演进。
• 竞争市场会将生产力收益转化为更低的价格。
• 资本会重新分配到新行业。

调整是不平衡的，但它确实在发生。

假设永久性崩溃，就是假设永久性的制度瘫痪。

这虽然有可能，但并不是历史上的常态。

AI 减少了认知摩擦

AI 不仅仅是自动化。

它降低了做几乎任何事情的认知成本：

• 创办公司。
• 编写代码。
• 进行研究。
• 在全球范围内发布产品。
• 服务客户。
• 跨语言翻译。
• 做出复杂的决策。

更低的摩擦会扩大市场：

• 当创业变得更容易时，就会成立更多的公司。
• 当协调成本下降时，市场就会扩大。
• 当信息不对称缩小时，资本分配就会更有效率。

这是扩张逻辑，而非崩溃逻辑。

论点总结

要发生真正的经济崩溃，我们必须相信：

• 生产力的提升不会降低价格。
• 购买力不会扩大。
• 新行业不会涌现。
• 劳动力不会适应。
• 制度不会演进。
• 竞争市场将无法传递收益。

历史表明情况恰恰相反。更可能的未来不是系统性崩溃。

而是一场动荡但强大的生产力加速：

• 会有动荡。
• 会有不平等的激增。
• 会有政治噪音。
• 可能会有残酷的市场周期。

然而，随着时间的推移，生产力的提高往往会扩大产出，提高生活水平，并增加人类的选择权。

AI 不是经济进步的终结，而是下一个篇章。

我将在下一集 Playing with Unicorns 中探讨对市场平台的具体影响。宏观结论是一致的：机会在于理解 AI 如何做大经济蛋糕，而不是假设它会摧毁蛋糕。

我们以前看过这部电影，结局从来不是崩溃。

而是转型，是扩张。而且最常见的是，加速。