2028年金融危機?我倒覺得躺平拿錢的年代要來了
更要命的是，按照文章的說法，我們可能已經站在這條連鎖反應的第壹環上了。而這把扳機，甚至不需要 AI 真強到吊打人類，只要大家開始覺得 " 這玩意兒能用 "，就會有人扣下去。
拿 SaaS 公司舉個例子，他們提供的是壹種訂閱制的軟件服務，比如 Microsoft 365。壹般來說，這類軟件企業不能壹次性買斷，而是按賬號數、按使用規模，每年持續付費。
過去這些公司活得相當舒服。你們團隊已經全員用上了，流程數據都跟著綁定，遷移成本高得嚇人。就算我每年都漲價，買家多數也只能忍著續。
但報告的壹個真實案例顯示，25 年中，某世界 500 強公司的采購經理談續約，銷售還打算照舊漲價 5%。結果對方直接攤牌，我們已經和 OpenAI 牽線，人家能用 AI 工具快速做壹套你們的替代方案，時代變了。
最終續約不止沒能漲價，還打了柒折。你要說 AI 真能搓出來個企業級的軟件嗎？差評君覺得還差得遠。但原本收割別人的 SaaS 企業，依然被 AI 收割了。
而當這些 SaaS 企業賺不到錢，他們估計也只有裁員提效了。
那麼問題來了，如果真像報告裡說的那樣，AI 擠兌人類成了大勢所趨，我們要怎麼救壹下，避免那個經濟末日？
差評君覺得，真正的關鍵其實不在 AI 有多強，而在於生產都不太需要人了。。。錢怎麼還能回到人手裡，讓經濟繼續轉下去。
所以起決定作用的，也許不是技術，而是分配規則。
按照報告的推演邏輯壹路狂飆，財富壹定會向掌握算力和資源的寡頭無限集中。當普通人連出賣勞動力的資格都被剝奪，消費停滯，社會肯定要走向死水壹潭的 Bad End。
可這恰恰也是重塑人類社會的機會。經濟學家黃文政曾和隔壁知危編輯部聊過 " 起點收入 "，如果把它嵌進未來的 AI 時代，本質上是向機器的無盡產能征收 "AI 稅 "。
這事兒簡單來說，就是 AI 每多賺 100 塊，都要按比例拿出壹部分，回流給所有人。這不是救濟，更像壹個可調節的閥門，當社會需要人幹活兒的時候，就調低比例少發點錢，鼓勵參與；而當機器能包攬大部分任務時，就提高分配比例，讓大伙兒體面且安心地去吃喝玩樂，追求詩與遠方。
如果真有那麼壹天，我們很可能會迎來壹個詭異的轉折點：大伙兒現在討厭的上班做牛馬，以後要成奢侈品了。
說白了，以後不是我們想不想卷，可能連卷的資格都沒了。當 AI 把那些搬磚活兒全幹成地板價，剩下的工作只有高質量人類能幹。到那個時候，絕大多數人面臨的困境將不是貧困，而是沒事幹的空虛了。
當然，末日推演之外，我們依然有壹線生機。
《 2028 年全球智能危機 》的創作者之壹 Alap Shah ，就在社交媒體表示，報告不壹定完美。
他自己列舉了叁點：如果裁員是慢慢發生的，給大家留出轉行和適應的時間，對經濟的沖擊就會小很多；或者我們期待 AI 像過去的技術革命壹樣，催生出更多新崗位，機器幹活也離不開人；再或者早點推出 " 起點收入 " 這類政策，用更果斷的手段把風險提前化解。
實際上，報告全篇壹條線直沖經濟末日的預言，可能也低估了人類社會的韌性。
比如它的邏輯是 AI 把活幹完了，人被裁了，需求消失了，經濟就塌了。
但經濟史裡有個老熟人，叫 William Stanley Jevons。他提出的 " 傑文斯悖論 " 說得很直白：當某種資源變得更高效、更便宜，消耗量往往不降反升。
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這條新聞還沒有人評論喔，等著您的高見呢
拿 SaaS 公司舉個例子，他們提供的是壹種訂閱制的軟件服務，比如 Microsoft 365。壹般來說，這類軟件企業不能壹次性買斷，而是按賬號數、按使用規模，每年持續付費。
過去這些公司活得相當舒服。你們團隊已經全員用上了，流程數據都跟著綁定，遷移成本高得嚇人。就算我每年都漲價，買家多數也只能忍著續。
但報告的壹個真實案例顯示，25 年中，某世界 500 強公司的采購經理談續約，銷售還打算照舊漲價 5%。結果對方直接攤牌，我們已經和 OpenAI 牽線，人家能用 AI 工具快速做壹套你們的替代方案，時代變了。
最終續約不止沒能漲價，還打了柒折。你要說 AI 真能搓出來個企業級的軟件嗎？差評君覺得還差得遠。但原本收割別人的 SaaS 企業，依然被 AI 收割了。
而當這些 SaaS 企業賺不到錢，他們估計也只有裁員提效了。
那麼問題來了，如果真像報告裡說的那樣，AI 擠兌人類成了大勢所趨，我們要怎麼救壹下，避免那個經濟末日？
差評君覺得，真正的關鍵其實不在 AI 有多強，而在於生產都不太需要人了。。。錢怎麼還能回到人手裡，讓經濟繼續轉下去。
所以起決定作用的，也許不是技術，而是分配規則。
按照報告的推演邏輯壹路狂飆，財富壹定會向掌握算力和資源的寡頭無限集中。當普通人連出賣勞動力的資格都被剝奪，消費停滯，社會肯定要走向死水壹潭的 Bad End。
可這恰恰也是重塑人類社會的機會。經濟學家黃文政曾和隔壁知危編輯部聊過 " 起點收入 "，如果把它嵌進未來的 AI 時代，本質上是向機器的無盡產能征收 "AI 稅 "。
這事兒簡單來說，就是 AI 每多賺 100 塊，都要按比例拿出壹部分，回流給所有人。這不是救濟，更像壹個可調節的閥門，當社會需要人幹活兒的時候，就調低比例少發點錢，鼓勵參與；而當機器能包攬大部分任務時，就提高分配比例，讓大伙兒體面且安心地去吃喝玩樂，追求詩與遠方。
如果真有那麼壹天，我們很可能會迎來壹個詭異的轉折點：大伙兒現在討厭的上班做牛馬，以後要成奢侈品了。
說白了，以後不是我們想不想卷，可能連卷的資格都沒了。當 AI 把那些搬磚活兒全幹成地板價，剩下的工作只有高質量人類能幹。到那個時候，絕大多數人面臨的困境將不是貧困，而是沒事幹的空虛了。
當然，末日推演之外，我們依然有壹線生機。
《 2028 年全球智能危機 》的創作者之壹 Alap Shah ，就在社交媒體表示，報告不壹定完美。
他自己列舉了叁點：如果裁員是慢慢發生的，給大家留出轉行和適應的時間，對經濟的沖擊就會小很多；或者我們期待 AI 像過去的技術革命壹樣，催生出更多新崗位，機器幹活也離不開人；再或者早點推出 " 起點收入 " 這類政策，用更果斷的手段把風險提前化解。
實際上，報告全篇壹條線直沖經濟末日的預言，可能也低估了人類社會的韌性。
比如它的邏輯是 AI 把活幹完了，人被裁了，需求消失了，經濟就塌了。
但經濟史裡有個老熟人，叫 William Stanley Jevons。他提出的 " 傑文斯悖論 " 說得很直白：當某種資源變得更高效、更便宜，消耗量往往不降反升。
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