奇文共赏 - THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS

citriniresearch.com

THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS

A Thought Exercise in Financial History, from the Future

总结

Summary of the “2028 Global Intelligence Crisis” Scenario

The article presents a speculative macro post-mortem from June 2028, detailing how rapid AI advancements triggered a systemic economic collapse. Rather than a standard sci-fi doomsday, it models a purely financial crisis driven by hyper-productivity and the elimination of human friction.

The Profit Boom & “Ghost GDP” (2025-2026): Agentic AI tools enable massive white-collar layoffs. Corporate margins and productivity explode, driving stock markets to record highs. However, this creates “Ghost GDP”—output that doesn’t circulate through the real economy because AI agents do not consume discretionary goods or pay mortgages. The human-centric consumer economy withers.
Death of the Intermediary (2027): AI agents take over consumer purchasing, perfectly optimizing for price and eliminating friction. This destroys business models reliant on habitual loyalty, information asymmetry, and consumer laziness (e.g., DoorDash, real estate brokers, travel platforms). Agents also route around traditional credit card networks using stablecoins to avoid interchange fees, crushing payment processors.
The Private Credit & Insurance Contagion: The initial crash begins in the software sector as enterprises replace expensive SaaS contracts with in-house AI builds. Defaults spike in private credit markets, which are heavily exposed to loans backed by recurring software revenue. Because large alternative asset managers utilized life insurance annuities as the “permanent capital” funding these private credit loans, the contagion directly threatens the savings of everyday households, triggering a regulatory panic.
The Mortgage Crisis (2028): Displaced white-collar workers in tech and finance can no longer service their debt, leading to a massive wave of prime mortgage defaults and a housing crash in major economic hubs.

Evaluation of Reasoning and Logic

As a macro tail-risk model, the reasoning is highly compelling. It maps out the mechanics of market reflexivity and structural vulnerabilities with a sophisticated understanding of modern financial plumbing.

Where the Logic is Strong:

The Reflexivity of Disruption: The observation that incumbents will be forced to aggressively adopt the very technology destroying their business models—cutting their own headcount to fund AI, thereby accelerating the macro collapse—is a brilliant application of negative feedback loops.
The Destruction of Friction-Based Moats: The argument that much of the modern consumer economy extracts rent from human limitations (brand loyalty, lack of time to price-shop, passive subscriptions) is deeply accurate. Continuous, agentic optimization would mathematically crush margins for aggregators and payment networks.
Correlated Financial Vulnerabilities: The piece accurately identifies the current structural reliance on private credit and the use of life insurance assets as “permanent capital.” Tracing the contagion from SaaS revenue decay to private credit defaults, and finally to insurance balance sheets, highlights a very real vulnerability regarding hidden leverage in the system.

Where the Logic is Vulnerable (Counter-arguments):

Friction of Enterprise Adoption: The timeline (1-2 years from agent introduction to systemic SaaS replacement) heavily underestimates the sheer institutional inertia of Fortune 500 companies. Replacing entrenched systems of record involves immense compliance, data security, and operational drag that agentic coding cannot bypass instantly.
The Jevons Paradox: The model assumes a static pie of economic demand. Historically, when the cost of a foundational resource (like software creation or intelligence) collapses, demand for it explodes, creating entirely new industries and business models. The scenario largely ignores the potential for new value creation to offset displaced white-collar labor.

Ultimately, the piece serves as an excellent framework for stress-testing macroeconomic assumptions. For those building custom market analytics or tracking systematic strategies, the article provides a clear roadmap of leading indicators to monitor for this specific contagion: software vendor churn rates, private credit secondary market liquidity, localized housing inventory in tech-heavy zip codes, and the options flow on major PE/Insurance conglomerates. Until these metrics meaningfully diverge from baseline growth trends, this remains a severe left-tail scenario rather than a high-probability outcome.

这篇文章是本老这个帖子的引子之一
【引用自 未知】:
预测一个今年AI泡沫破灭 股市投资
原因就是过于疯狂。参考去年的币圈，俨然要废除美联储自己上了。
纵观人类历史：一般你觉得他疯了，不要怀疑，他就真疯了。

如果agi成真/大量失业而不重新考虑分配方式的话，ai泡沫破不破灭都算是无足轻重的问题了。因为要上街了

【引用自 折木奉太郎】:
大量失业
短期看来是白领only

中产在哪都是被割的最狠的，现在只是进一步加速

【引用自 折木奉太郎】:
上街
上一次上街的还在水泥柱子里呢

你还指望天天上街

我去年就天天跟人讲这个故事，结果股票蒸蒸日上，最近我自己都不信了，怎么反而开始了

太领先市场了，和本老一样。

白领饭碗生计都没了，蓝领去给谁干活

以后大家都上街无掩体干拉，plumber 的需求会不会下降一大截

【引用自 折木奉太郎】:
要上街了
利好机器人

Gemini

‎Gemini - 直接体验 Google AI 黑科技

此对话是使用 Gemini 创建的

直接甩给gemini 让他总结一下不就知道了

TLDR 这文章 “以错误的假设 散播恐惧”

【引用自 H2TG】:
白领饭碗生计都没了，蓝领去给谁干活
精闢…..

我早三四年之前也对这个叙事感到忧虑

但是后来发现上面的sb还没在座的各位懂 他们没这个能力驾驭最领先的科技

AI真这么牛逼就被高度regulate了。参考核武器和生物武器。

【引用自 cxfcxf】:
直接甩给gemini 让他总结一下不就知道了
我上面就放了Gemini Pro 3.1的summary啊，不是deep research版本而已

华尔街联合写手收割，如果agent这么牛逼，doordash uber都大跌，WMT COST为什么还在涨？以后去中心化厂商把产品上链，agent直接匹配购买，然后tsla无人车来送，还需要超市干什么？

这结论就是只要把人都消灭了就不需要任何东西了。

我以为你的总结是不带评论的 我给的提示词 让他写了对的地方和错的地方 并且提供投资建议

今天刷到 WSJ 的 live coverage，提到最近一波市场 selloff是因为这篇文章

链接在这（WSJ 需要订阅）:https://www.wsj.com/livecoverage/stock-market-today-dow-sp-500-nasdaq-tariffs-02-23-2026/card/the-citrini-substack-selloff-70cWx0scioiLradyuTRa

Substack原文：THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS

文章来自 CitriniResearch，标题叫 The 2028 Global Intelligence Crisis。作者反复强调这不是预测，只是一个假想场景，但写法太狠了，是那种“站在 2028 年回头看今天”的口吻，默认 AI 已经彻底成功。问题在于，他认为一旦 AI 真按现在大家最乐观的路线走，先崩的不是科技，而是整个中产结构。

他的核心逻辑其实不复杂： In every way AI was exceeding expectations, and the market was AI. The only problem…the economy was not. 简单说 AI 越成功，经济越崩盘。

他预测接下来两年AI不只是替代体力劳动，而是直接把白领、知识型岗位一层一层吃掉。分析、客服、运营、市场、法务、HR，甚至产品经理，都不再需要一整个团队。公司不需要裁员降薪，而是直接发现，大部分岗位“从一开始就没必要存在”。结果不是工资下降，是岗位消失。

接下来倒霉的是 SaaS。不是因为竞争激烈，而是因为 AI agent 本身就成了工具。以前一个公司要买一堆订阅软件，现在可能只剩几个人，加上一堆自动运行的 agent，CRM、协作工具、流程管理软件全都显得多余。Seat-based 这种商业模式，在这个假想世界里几乎没有立足之地。

再往下推就是 Visa、Mastercard 这类靠“交易摩擦”吃饭的公司。文章里的设定是，AI agent 之间直接谈判、结算、执行交易，效率高到不需要中介。如果交易不再需要人类参与，那 2%～3% 的手续费到底还有没有存在意义？

最狠的一点其实不是企业端，而是消费端。公司利润可能创新高，效率拉满，股东看起来都赢了，但普通人没工作、没收入，中产阶层被直接掏空。没有稳定白领收入，就没有消费升级，也没有持续的需求。 美国 GDP 里，个人消费占比长期在 65%–70% 左右，而真正能持续拉动消费的，并不是低收入群体，而是这一大块稳定拿工资、信用良好、敢加杠杆的白领中产。他们买房、换车、订阅服务、出国旅游、给孩子付学费，这些才是美国消费最厚的一层。于是出现一个很反直觉的画面：技术史上效率最高的时代，反而伴随着长期需求不足，拖垮GDP。

房市在这个逻辑下基本是补刀。白领失业如果不是周期性的，而是结构性的，那房价靠谁接？高杠杆的中产不在了，房子不再是“工资增长的函数”，而是变成了负担。作者没有把房市写成主线，但顺着逻辑一推，其实挺难自圆其说地乐观。

作为AI从业者我不觉得这一定会发生，至少不会2年之内都发生，作者自己也说这是思考实验。但感觉有点细思恐极。

房价大跌不是本坛喜闻乐见的吗 又可以拉满投资房了

【引用自 hgc】:
公司利润可能创新高
没有消费了公司利润从哪里来

无非是说AI太好用了，效用函数的导数归零啦

【引用自 hgc】:
而是直接发现，大部分岗位“从一开始就没必要存在”。结果不是工资下降，是岗位消失。
经济学101都可以反驳这个。所有人都没需求的时候所有岗位都没必要存在。

这帮搞AI的已经可以划入恐怖分子行列了。和某教差不多，不是他们的人没必要存在。

物质生活极大丰富，跑步进入共产主义

按这个说法是
【引用自 中美合拍】:
物质生活
不一定极大丰富，毕竟AI也不能从屏幕里往外给你套产品，只是市场不再能提供指挥生产的有效信号了

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合理的，中肯的

Agents went looking for faster and cheaper options than cards. Most settled on using stablecoins via Solana or Ethereum L2s

夹带私货露出马脚了吧

这就全仓eth

加速！！！

作者说最后business都变成agent2agent

你把agent想象成最理性的人，买东西不看广告，只会买性价比最高的商品，信用卡只薅羊毛不欠卡贷。总之全世界都是泥潭这种羊毛党的话大部分商业模式真要破产了

【引用自 Haha3】:
大部分商业模式
是所有，agent2agent的商业模式哪有利润可言，但凡agentA想赚一点利润，agentB就决定自己手撸，最后所有东西都是成本价，真是个美好和谐的社会。

【引用自 bumblebee】:
A Thought Exercise in Financial History, from the Future
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人均FIRE了是吧，那也挺好的

We’re equally certain that machine intelligence will continue to accelerate. The premium on human intelligence will narrow.

这个收尾感觉还是有道理的，就像外包到印度IT也是reduce premium on human intelligence的一种

就看AI进步的到底有多快了

84%的人没用过AI，闹麻了

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目前市场蠢到和认为因为太阳迟早要爆炸所以大家全抛了吧差不多。

用上了全人类智慧结晶——AI的人类变得比以前更蠢了

定投大盘的我看着市场鸡飞狗跳的就想笑

A2A 最后还是要满足人们的需求吧。要不然不就是空中楼阁，左脚踩右脚？文章里假设 GDP 被 A2A 吸走了大部分，但是如果人类的需求在萎缩，而 AI 是降本增效的，那我觉得 A2A 那部分 GDP 也会是在不断萎缩的。

资本家是贪婪的，如果是终章，那么这一局他们把自己的底层逻辑（社会责任，让普通碳基生物参与到经济中）也搞死了

现在的东大已经有点像 大家美国挣钱回国花很开心

今天看了篇非常有意思的 2028 年回忆录，描述后 AI 时代股票、房市、私募信贷等各个行业的回忆，原文： THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS

几个有趣的观点中文摘要：

1、一位熟练的开发人员现在可以使用 Claude Code 或 Codex 在几周内复制一款中端市场 SaaS 产品的核心功能。而软件**只是开场。**投资者们在争论SaaS估值倍数是否触底时，忽略了软件行业早已陷入了恶性循环。ServiceNow裁员的逻辑同样适用于所有采用白领成本结构的公司。

2、由于经纪人和消费者之间存在信息不对称，买家几十年来一直容忍着5-6%的佣金，但随着配备MLS访问权限和数十年交易数据的AI经纪人能够瞬间复制知识库，这种不对称的局面迅速瓦解。一篇发表于2027年3月的卖方文章将其标题定为“经纪人之间的暴力”。主要都​​市地区的买方佣金中位数已从2.5-3%压缩至1%以下，而且越来越多的交易甚至完全没有买方经纪人的参与。我们高估了“人际关系”的价值。结果发现，人们所谓的很多关系，只不过是和一张友善的面孔之间的摩擦而已。

3、代码代理的出现大大降低了外卖应用的准入门槛。一个合格的开发者只需几周就能推出一款功能齐全的竞品应用，而事实上，数十家开发者都这么做了，他们通过将90%到95%的配送费直接支付给司机，成功吸引了DoorDash和Uber Eats的司机。多平台集成的控制面板让零工人员可以同时追踪来自二三十个平台的订单，彻底打破了现有平台赖以生存的锁定效应。市场一夜之间碎片化，利润空间被压缩到几乎为零。

代理商加速了这场破坏的双方。他们扶持了竞争对手，然后又利用了他们。DoorDash 的护城河其实就是“你饿了，你懒得动弹，这就是你手机主屏幕上的应用”。而代理商可没有主屏幕。他们会查看 DoorDash、Uber Eats、餐厅官网，以及二十个根据自身喜好筛选的替代平台，以便每次都能选择最低的费用和最快的配送速度。

用户对应用程序的习惯性忠诚度——这种忠诚度是其商业模式的基石——对机器来说根本不存在。这颇具讽刺意味，或许是整个“智能助手”为即将失业的白领们提供帮助的整个故事中唯一的例证。当他们最终成为外卖员时，至少有一半的收入并没有落入Uber和DoorDash的口袋。

4、美国运通（AXP US）受到的冲击最大；白领员工裁员导致其客户群锐减，代理商为规避交易手续费而调整支付方式，也使其收入模式遭受重创。此后几周，Synchrony（SYF US）、Capital One（COF US）和Discover（DFS US）的股价也均下跌超过10%。它们的护城河是由摩擦力构成的。而摩擦力正趋于零。

5、软件抵押贷款从2027年第三季度开始出现违约。私募股权投资组合中的信息服务和咨询公司也相继出现违约。多家知名SaaS公司数十亿美元的杠杆收购案也进入了重组阶段。2022年，Hellman & Friedman和Permira以102亿美元的价格将Zendesk私有化。这笔债务融资包括50亿美元的直接贷款，是当时史上规模最大的以年度经常性收入（ARR）为担保的融资，历史上规模最大的ARR担保贷款，最终却成了历史上规模最大的私人信贷软件违约案。

6、过去十年间，大型另类资产管理公司收购了多家寿险公司，并将它们改造成融资工具。这些公司不仅打造了其保险业的永动机，还构建了一套精心设计的离岸架构，旨在通过监管套利实现收益最大化。美国保险公司承保年金，然后将风险转移给其拥有的百慕大或开曼群岛的关联再保险公司——这些再保险公司设立的目的是为了利用更灵活的监管环境，允许以更少的资本持有相同的资产。该关联公司通过离岸特殊目的公司（SPV）筹集外部资本，这些SPV构成了一个新的交易对手层，它们与保险公司一起投资于同一母公司资产管理部门发行的私募信贷。

7、今天上午公布的失业率为10.2%，比预期高出0.3个百分点。受此数据影响，市场下跌2%，标普500指数较2026年10月高点累计下跌38%。Zillow房价指数同比下跌：旧金山11%，西雅图9%，奥斯汀8%；房利美指出，科技/金融就业率超过40%的邮政编码区域“早期违约率居高不下” | Zillow / 房利美，2028年6月。美国最大规模的房贷违约开始出现，然而这些借款人并非次级借款人。他们的FICO信用评分高达780分。他们支付了20%的首付。他们信用记录良好，就业稳定，收入在贷款发放时均经过核实和证明。他们是金融体系中所有风险模型都视为信用质量基石的借款人。

8、一名 Claude 经纪人每月只需 200 美元就能完成一名年薪 18 万美元的产品经理的工作。

这个分析还不错

2025 - 2030东大经济预测

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大佬你回来了

感觉把疫情当成了人生的垃圾时间才是最大错误

GTO了

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到时候屁民会不会冲击data center，断水断电？:Yao Ming

白領都沒收入了誰來付錢給公司？還是都零元購了

目前的现状就是：AI大幅度优化了效率，减少了人员，但并没有创造新的需求（因为AI解决的是旧的问题）。同时，伴随着裁员，需求会更加的减少（各个消费领域扩散开）。

【引用自 fanhy】:
新的需求
器官捐献 小额贷款

如果镜像一下中国的情况也挺有意思

Saas - 国内没有付费订阅的习惯，本来也没这个产业

外卖 - 现在已经千问送你一杯奶茶了

信用卡 - 费率全世界最低

房贷 - 最少已经去杠杆三年了吧

是时候开始做四休三，甚至做三休四了。大家都去旅游、去消费，自然就有需求了。

【引用自 争取多活两年】:
这帮搞AI的已经可以划入恐怖分子行列了。和某教差不多，不是他们的人没必要存在。
华尔街自说自话，搞AI的躺枪

配合机器人就行了。AI都这么nb了，那自然可以大幅提高机器人的发展速度，都能替代大部分白领了，那机器人产业肯定也高速发展了。

而且照他的逻辑以后都是Agent2Agent，那制造业也少掉了大量沟通成本，设计成本，要生产什么直接Agent自己打通上下游全部搞定，工厂全都无人化，一个Agent值守，订单直接从其他Agent那里拿。物质生产自然就大丰富了。美国甚至可以制造业回归了

真到那一步，配合6G万物互联再搞新时代计划经济呗

这还提到了Agent可以冲击预订网站。

各家OTA做超级无敌严格的反爬虫机制不就好了，Agent到时候直接被block掉就完事了

Agent威胁论的人总假设他们的Agent是能无限访问任何网站任何软件不受限制的。 可目前Agent的一切网络交互基础都和十年前的技术没有任何区别，还是爬虫和反爬虫那一套。

如果这些公司的利润被威胁了，他们更不可能放任AI随意访问他们的网站。OTA搞一个必须登录才能搜价格，Agent就抓瞎了。甚至可以在自己的网站里搞prompt注入，阻止AI访问。实在不行还能上法律手段，逼AI provider限制自己的模型非法访问他们的网站。

就连我的的那个nitan mcp至今还是很容易被泥潭的cloudflare block掉。google flight之类的MCP我也试过，随便搜几下就rate limit，不实用

agent2agent的问题是经济系统对于智人来说等于anal2anal

毕竟吃饭=造粪，不如直接短路到吃答辩。。人类不创造价值也就没法对价值取向进行投票了

【引用自 xxxyyy】:
Agent威胁论的人总假设他们的Agent是能无限访问任何网站任何软件不受限制的。 可目前Agent的一切网络交互基础都和十年前的技术没有任何区别，还是爬虫和反爬虫那一套。如果这些公司的利润被威胁了，他们更不可能放任AI随意访问他们的网站。OTA搞一个必须登录才能搜价格，Agent就抓瞎了。
利好NET?

我觉得cloudflare会很重要，以后互联网上爬虫会越来越多的，必须要有人去限制。

这波他们跌这么狠完全没道理。问题就是华尔街并不会讲我这个故事，所以就算未来他们会赚钱，现在也还是跌

继续进货NET，闷声大发财

【引用自 xxxyyy】:
如果这些公司的利润被威胁了，他们更不可能放任AI随意访问他们的网站。OTA搞一个必须登录才能搜价格，Agent就抓瞎了。甚至可以在自己的网站里搞prompt注入，阻止AI访问。实在不行还能上法律手段，逼AI provider限制自己的模型非法访问他们的网站。
为什么呢 我做一个完全开放爬虫友好的ota其他竞争对手不就傻眼了

再补充一个，现在美国很多服务还是留在web端。等到他们真的被AI威胁了，他们完全可以学习中国互联网，直接舍弃Web，全面转向移动端app。

AI操作移动端App的难度更大，被检测到的几率更高。上一个想在手机上搞Agent自动操作其他App的产品叫豆包手机，出来立马就被腾讯封杀了

因为Agent自己并不能参与机票酒店定价。他们无法凭空变出来一个预定。

其实也就是帮你比价，帮你下单，但这些最后还是要依托于OTA的数据和预订系统。那OTA想要断供简直不要太容易，没做那么狠也只是怕影响普通消费者体验罢了。

我觉得吹嘘Agent能通过比价帮忙压榨OTA的利润率（还有其他包括dealer，保险公司etc）这种说法，就仿佛是在说可以做一个聚合购物网站，自动帮你比价买到最便宜的东西。这个模式很多人尝试过，但基本都是骗钱的，比如泥潭薅过的natural。行得通早有人做了，还等啥Agent出来。那些购物和OTA网站根本不可能放任你这么做。

北美羊毛快报 – 6 Oct 22

首发：Natural App 帮你下单的新应用，可用于 Amazon，免税免运费【注册奖励 $5，10/06 更新：支持 Target 了】

关于 Natural App 我们以前首发过一款神器 Nate，相信大部分读者都已经熟悉了它的模式，就是帮你在其它网站下单。 今天我们再首发介绍一个同类应用：Natural，理念和 Nate 一样，都是试图将众多不同的购物行为集中到一个应用，将购物简单化。Natural 除了网购，还包括订餐、订日用品、订机票、送礼品等…

你好你好

【引用自 258】:
我做一个完全开放爬虫友好的ota其他竞争对手不就傻眼了
行业会联合起来的，OTA基本是就那么几家大的。大家都开放给爬虫利润率都会降低。

就像国内美团饿了么那种？ 想爬数据好难好难

我觉得ai会替代原来互联网平台的生态位 或者错位竞争 或者平台自我革命

不过平台自我革命不符合股东的短视眼光

要世界大战了

打世界大战吧

如果你在俄罗斯或者朝鲜，可以去乌克兰参与

Cybersecurity还能被这篇文章杀是最想不明白的

依我看花街分析师们是最该被agents取代的

所以我坚持认为AI最终的形式还是完全隔离的视觉+点击方案，简化版可能是HDMI采集+模拟外设输入，必须和人类的操作逻辑完全一样。

说实话我现在就想搞这个

能搞出来一个完全读懂网页的视觉模型不容易

支付公司被杀才是更想不明白呢，凭啥有Agent，Visa就赚不到手续费了

文章里说了啊，agent和agent互相协商就行了，直接转稳定币完成交易，不需要visa mc这种第三方了

对，但这是正常人的逻辑吗 ，太抽象了，建议用稳定币给他们发工资。

我说还不如再激进一点，也别拿货币结算了，反正也没有交易friction了，直接原材料换原材料，订单换订单交易，把货币直接去掉

我也无法理解，有种套皮“区块链革命”的感觉

stablecoin确实有机会成为transaction手段，因为费率低，可以给企业增加利润，vendoring也确实在被冲击。别的逻辑链条过于长，这家估计看saas趋势不好于是煽风点火一下，然后捞钱用。

还差很远吗，我还以为已经差不多了

目前也没见到CRCL和COIN有什么动静，真按照这种稳定币叙事早上天了

别急呀，等花街建完仓再拉升。今年这个SaaSpocalypse还没看出来叙事权和时间都完全掌握在花街手里吗？

差挺多的，你去试试OpenClaw自动操作chrome吧。这还是没有专门被设计成反爬虫的网页。

真想解决这些问题，以后完全可以加各种混淆来防止爬虫分析网页元素。再不济可以直接跑去移动端，舍弃web入口。

40岁退休，把岗位留给有需要的人

不是LLM，我是觉得VLM视觉方案才更可靠，只有彻底模拟人类的逻辑，才能绕过各种反制

关键是VLM也很难说底层模拟人类吧。人类的底层是啥还没研究明白呢。

【引用自 xxxyyy】:
我说还不如再激进一点，也别拿货币结算了，反正也没有交易friction了，直接原材料换原材料，订单换订单交易，把货币直接去掉
曾经传说中的世界货币，它成了！

不过小问题是稳定币发行商不是政府没有办法执行灵活的货币政策，那我们可能又要看到布雷顿森林体系复活了

现代金融的问题是你很难把货币锚定到一种商品上

在一个小的供应链里自己搞一个单独的是可以的，比如比亚迪搞的迪链

以后Agent就在自己的供应链里这么玩

https://www.zhihu.com/question/588642208

看起来是不是有点像每家都有自己的“稳定币”

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人人有币发，人人都是自己的央行

别再2028啦，新版本已经是2029了

TL;DR

修复了上一版没有提到中国的bug

总结

这是一篇近未来科幻式的“研究报告”，以 2026–2029 年为时间轴，虚构并推演了一场由 通用人工智能（AGI）普及引发的全球性系统危机，核心对比的是美国与中国在 AI 治理路径上的分化，以及由此导致的经济、社会与地缘政治重组。文章并非预测技术本身，而是在讨论制度、激励与治理失效。

ai-2029.mon3tr.net

2029：智力贬值纪元

当人类智力的成本被无限降低，文明将驶向何方？

有人读过citsec这篇反驳么？挺长的，还需要思考；citirini有人是他们long term sub么，他观点倒是挺一致的，从2025年底就有类似的观点。

Citadel Securities – 24 Feb 26

The 2026 Global Intelligence Crisis - Citadel Securities

Citadel Securities is an award-winning global market-maker across a broad array of fixed income and equity products.

我觉得这里面一堆人转发的SDE岗位数的那张图不靠谱，因为Claude Code 是去年年底才跨过“好用”这个临界点的，听说Meta今年全员all in AI coding了

我看了一些大厂员工采访，现在的问题都是“谁不用AI”；我还没用上openclaw，据说对比skill一个维度的升级。

【引用自 H2TG】:
以后大家都上街无掩体干拉，plumber 的需求会不会下降一大截
你说的对也不对，根据古代的一些记载，人少不会轻易出去拉屎的，因为屎和尿都含有丰富的营养可以用来浇菜，所谓肥水不流外人田。所以以后不需要plumber了，大家都要用天然肥料种菜，不然吃不上饭了

龙虾我觉得还是玩玩的性质比较大，真敢给权限的也是心比较大

2老师说的话总是这么深刻、精辟

【引用自 xxxyyy】:
还是爬虫和反爬虫那一套
【引用自 xxxyyy】:
OTA搞一个必须登录才能搜价格，Agent就抓瞎了
两头都是agent的话

你凭什么假设OTA/CF的agent反爬技术比这头agent的爬技术强呢

到最后网站登陆强制要走人脸认证嘛？
【引用自 xxxyyy】:
以后完全可以加各种混淆来防止爬虫分析网页元素。再不济可以直接跑去移动端，舍弃web入口
无论你用什么前端，只要在用户手里就可以spoof。除非你前端运行在加密内存里，否则spoof一个前端从来没有像现在这样简单过

你再怎么混淆还能挡得住agent直接在前端渲染引擎代码里判定哪个元素是以什么样被看见吗

【引用自 收束观测者】:
你凭什么假设OTA/CF的agent反爬技术比这头agent的爬技术强呢
你先帮我nitan mcp绕过一下cloudflare吧 ，人家看到google cloud IP就直接标注了，有办法的话可以交个pull request，泥潭的大家都会感谢你的。目前最热门的几个框架我都试过了，没办法。就这么简单一个小限制，还是泥潭这种小网站都很难搞，而且泥潭估计也没认真反爬。

然后爬虫的一个经典问题是，对方可以随时改反爬虫机制，但你个人用户不会随时升级agent，也意识不到出了什么问题。等失败几次，就会觉得这玩意不好用了

你们继续讨论 我记笔记
【引用自 收束观测者】:
两头都是agent的话
为啥要防呢 agent端直接给agent开放 人工端限制频率加混淆？如果playwright请求速度和人类快不了多少 如果用ip pool那现在本来也没法防？

【引用自 xxxyyy】:
人家看到google cloud IP就直接标注了
我们不是谈未来么

到时候claude desktop直接内置tor，全美residential ip collectively爬全美2C网站请问您要把claude的客户私家ip全ban了吗

【引用自 收束观测者】:
到时候claude desktop直接内置tor
这有点抽象了，不太现实。IP只是一个例子，随便有个小问题就绕不过去。反正我没看到AI发展了这么几年时间里爬虫有什么进步，还是无头浏览器搞一搞，不成功就上selenium模拟点击继续搞。反而cloudflare之类的CDN的反爬虫技术越来越好了。

他们最近在推专门的反AI爬虫功能

https://www.cloudflare.com/zh-cn/learning/ai/how-to-block-ai-crawlers/

The Cloudflare Blog – 19 Mar 25

Trapping misbehaving bots in an AI Labyrinth

How Cloudflare uses generative AI to slow down, confuse, and waste the resources of AI Crawlers and other bots that don’t respect “no crawl” directives.

To do this, we decided to use a new offensive tool in the bot creator’s toolset that we haven’t really seen used defensively: AI-generated content. When we detect unauthorized crawling, rather than blocking the request, we will link to a series of AI-generated pages that are convincing enough to entice a crawler to traverse them.

爬虫 国内好像是违法行为。。。AI 犯罪人还是要吃官司的吧

瞎爬 很容易 就被限流了

Consumer agents began to change how nearly all consumer transactions worked.

Humans don’t really have the time to price-match across five competing platforms before buying a box of protein bars. Machines do.

Travel booking platforms were an early casualty, because they were the simplest. By Q4 2026, our agents could assemble a complete itinerary (flights, hotels, ground transport, loyalty optimization, budget constraints, refunds) faster and cheaper than any platform.

是不是过几年也没有信用卡毛可以薅了

【引用自 Ss004】:
ong term sub
substack多弄几个也太贵了

泥潭有人愿意每个月付50吗

$900包年吧，之前有活动来着

草，比我买burry还贵

The Information, SemiAnalysis, Citrini Research, The Pragmatic Engineer, 都时不时会有点干货

应该用泥潭数据训练羊毛agent 效果杠杠的

这几个我都关注但是free

Substack 系统太烂了，每月50不贵，只是读不过来，除了几个特别关注的我现在都用ai summary。

他那个系统没办法统manage subscribe 太傻逼了

真的有点扯、现在c1s其实就能做到这个了

这篇写得可好多了，至少薅羊毛那段和泥潭息息相关

第一章
FinTech的裂痕aka 风控系统的系统性失效

历史的转折点往往没有震耳欲聋的轰鸣，它只是一页再也无人维护的风控规则，以及不知名的Telegram群聊里那句轻描淡写的：“不是哥们，Square的风控居然都被裁了，速薅！！！”

A scenario in which productivity surges but aggregate demand collapses while measured output rises violates accounting identities

看到这句话，跟Gemini分析了一下

只能认为这篇文章在放屁

按照它的逻辑1929从“会计”规律上就不可能发生

全要素生产率在1918-1929暴涨，但是measured output到股市爆炸前才开始下行的

也许我们可以反过来思考：agent不能爬到的网站我就懒得去定了反正价格一般不会差到离谱大，那那些愿意开放爬虫甚至接入api的网站就赢了。

不要低估人类的懒惰

【引用自 almighty】:
那那些愿意开放爬虫甚至接入api的网站就赢了。
趋势应该是是每个平台会做自己的Agent，帮你一键定。

很多OTA都做了，比如TripAdvisor

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国内的问题是人口基数太大。在这30年内政府部门都要小心翼翼地控制劳动力，保他们的就业，给他们一个基本的生存条件，靠时间慢慢把多余人口淘汰掉。东大发展到这个水平，不可能再通过战争去清理多余人口了。

房地产泡沫这个东西，再熬个5年，地方债和保交楼就控制的差不多了，现在已经不是问题了。