渾水創始人:金融危機已夠糟糕?那看看AI危機吧
本文刊發在經濟學人，作者卡森 · 布洛克是渾水研究公司的創始人兼首席執行官 。
未來幾年內，人工智能將取代全球相當壹部分高薪知識工作者 。 總需求將因此減弱，而退休投資賬戶的資金流向也將由淨流入轉為淨流出：工人不僅停止繳款，還不得不開始提取儲蓄 。
這些資金流出主要來自被動投資基金，尤其是追蹤標普 500 指數的指數基金 。 雖然基金贖回會按照指數權重賣出所有成分股，但對股價的影響並不會平均分布 。
推動標普 500 指數不斷創新高的人工智能超級大盤股，例如英偉達 、 微軟和亞馬遜，也正是最依賴被動資金持續流入支撐估值的股票 。
諷刺的是，推動人工智能革命的這些企業，很可能反而遭受最大的股價跌幅 。
人工智能已經來到壹個關鍵拐點 。 大語言模型的能力提升並非線性，而是很快將進入指數級增長階段，因為已經開始編寫下壹代模型的代碼 。
人工智能應用最深入的是科技企業 。 借助當前這壹代模型，許多企業已經把原本需要六柒個人完成的工作縮減為壹個人即可完成 。
可以合理推測，在未來叁到肆年內，人工智能將取代美國整個知識經濟約 15% 的工作崗位 。
對此存在兩種主要反駁意見 。
壹種是 “ 傑文斯悖論 ”，即歷史經驗表明，提高效率的新技術最終會刺激需求增長，並創造新的就業機會，抵消失業影響 。
另壹種則懷疑人工智能的普及速度不會那麼快 。
但這兩種觀點最終都會被證明是錯誤的 。
人類創新和發明的速度，顯然快於適應這些創新成果的速度 。
人工智能模型的能力大約每六個月就會翻壹番 。 這意味著，被淘汰的勞動者，根本來不及掌握利用人工智能作為工具的新技能，而只能被迫與人工智能競爭 。
即使成本和價格下降刺激了商品和服務需求增長，許多失業者依然無法重新找到位置，而且隨著後續模型不斷迭代，還會有更多勞動者被淘汰 。
人工智能對企業成本結構和定價體系的影響將極其深遠，不夠快地采用人工智能，對經濟中大量企業來說將意味著生存危機 。
失業潮將主要沖擊受教育程度高 、 收入較高的勞動者，而正是這些人的退休儲蓄構成了美國股市最重要的資金來源 。
Simplify Asset Management 的邁克爾 · 格林曾指出，被動投資已經讓股票市場變得 “ 失靈 ”。 市場走勢越來越不是由基本面決定，而是由退休賬戶資金流入推動 。
他和其他研究人員發現，被動投資放大了整個市場以及個股對資金流動的敏感度，使得每流入或流出 1 美元，對相關股票產生的影響可能被放大 75 倍至 100 倍，規模最大的企業受到的影響尤其明顯 。
標普 500 指數已經成為壹個不斷強化自身上漲動力的指數 。
由於前拾大公司的市值已經占據市場前所未有的比重，標普 500 指數已經不再是壹個真正分散的投資組合，而更像壹個高度集中的波動陷阱 。
當專業人士為了償還房貸而不得不開始提取退休賬戶資金時，市場沖擊將來得又快又猛 。 為了滿足這些因失業而產生的贖回需求，被動基金只能不斷賣出指數成分股 。
具有諷刺意味的是，目前估值最高 、 最容易受到資金淨流出沖擊的企業，大多正是人工智能產業鏈上的核心公司 。
如果大規模勞動力被人工智能取代的情景成為現實，這些新時代明星企業的股價反而會遭受最沉重的打擊 。
股市暴跌，加上總需求下降，很可能引發壹場至少與 2007 年至 2009 年全球金融危機規模相當 、 甚至更加嚴重的金融危機 。
私人信貸市場和保險公司的資產負債表問題，很可能進壹步加劇危機 。
全球流動性收縮將拖累幾乎所有資產價格，通縮壓力也將不斷加大 。
好消息是，將近 20 年前的金融危機，已經讓政策制定者積累了壹套經過驗證的應對方案，可以重新向市場注入流動性，並推高資產價格 。
壞消息是，對政府而言，穩定金融市場反而是比較容易解決的問題 。
真正困難的是如何應對高生產率勞動者大規模失業之後，整個社會秩序的重構 。
[物價飛漲的時候 這樣省錢購物很爽]
好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
未來幾年內，人工智能將取代全球相當壹部分高薪知識工作者 。 總需求將因此減弱，而退休投資賬戶的資金流向也將由淨流入轉為淨流出：工人不僅停止繳款，還不得不開始提取儲蓄 。
這些資金流出主要來自被動投資基金，尤其是追蹤標普 500 指數的指數基金 。 雖然基金贖回會按照指數權重賣出所有成分股，但對股價的影響並不會平均分布 。
推動標普 500 指數不斷創新高的人工智能超級大盤股，例如英偉達 、 微軟和亞馬遜，也正是最依賴被動資金持續流入支撐估值的股票 。
諷刺的是，推動人工智能革命的這些企業，很可能反而遭受最大的股價跌幅 。
人工智能已經來到壹個關鍵拐點 。 大語言模型的能力提升並非線性，而是很快將進入指數級增長階段，因為已經開始編寫下壹代模型的代碼 。
人工智能應用最深入的是科技企業 。 借助當前這壹代模型，許多企業已經把原本需要六柒個人完成的工作縮減為壹個人即可完成 。
可以合理推測，在未來叁到肆年內，人工智能將取代美國整個知識經濟約 15% 的工作崗位 。
對此存在兩種主要反駁意見 。
壹種是 “ 傑文斯悖論 ”，即歷史經驗表明，提高效率的新技術最終會刺激需求增長，並創造新的就業機會，抵消失業影響 。
另壹種則懷疑人工智能的普及速度不會那麼快 。
但這兩種觀點最終都會被證明是錯誤的 。
人類創新和發明的速度，顯然快於適應這些創新成果的速度 。
人工智能模型的能力大約每六個月就會翻壹番 。 這意味著，被淘汰的勞動者，根本來不及掌握利用人工智能作為工具的新技能，而只能被迫與人工智能競爭 。
即使成本和價格下降刺激了商品和服務需求增長，許多失業者依然無法重新找到位置，而且隨著後續模型不斷迭代，還會有更多勞動者被淘汰 。
人工智能對企業成本結構和定價體系的影響將極其深遠，不夠快地采用人工智能，對經濟中大量企業來說將意味著生存危機 。
失業潮將主要沖擊受教育程度高 、 收入較高的勞動者，而正是這些人的退休儲蓄構成了美國股市最重要的資金來源 。
Simplify Asset Management 的邁克爾 · 格林曾指出，被動投資已經讓股票市場變得 “ 失靈 ”。 市場走勢越來越不是由基本面決定，而是由退休賬戶資金流入推動 。
他和其他研究人員發現，被動投資放大了整個市場以及個股對資金流動的敏感度，使得每流入或流出 1 美元，對相關股票產生的影響可能被放大 75 倍至 100 倍，規模最大的企業受到的影響尤其明顯 。
標普 500 指數已經成為壹個不斷強化自身上漲動力的指數 。
由於前拾大公司的市值已經占據市場前所未有的比重，標普 500 指數已經不再是壹個真正分散的投資組合，而更像壹個高度集中的波動陷阱 。
當專業人士為了償還房貸而不得不開始提取退休賬戶資金時，市場沖擊將來得又快又猛 。 為了滿足這些因失業而產生的贖回需求，被動基金只能不斷賣出指數成分股 。
具有諷刺意味的是，目前估值最高 、 最容易受到資金淨流出沖擊的企業，大多正是人工智能產業鏈上的核心公司 。
如果大規模勞動力被人工智能取代的情景成為現實，這些新時代明星企業的股價反而會遭受最沉重的打擊 。
股市暴跌，加上總需求下降，很可能引發壹場至少與 2007 年至 2009 年全球金融危機規模相當 、 甚至更加嚴重的金融危機 。
私人信貸市場和保險公司的資產負債表問題，很可能進壹步加劇危機 。
全球流動性收縮將拖累幾乎所有資產價格，通縮壓力也將不斷加大 。
好消息是，將近 20 年前的金融危機，已經讓政策制定者積累了壹套經過驗證的應對方案，可以重新向市場注入流動性，並推高資產價格 。
壞消息是，對政府而言，穩定金融市場反而是比較容易解決的問題 。
真正困難的是如何應對高生產率勞動者大規模失業之後，整個社會秩序的重構 。
[物價飛漲的時候 這樣省錢購物很爽]
| 分享: |
| 注： | 在此頁閱讀全文 |
| 延伸閱讀 |
推薦: