鲸鱼向Hyperliquid存入669万美元，3倍做空ETH同时买入390万美元现货ETH

编者按：Citrini7 那篇充满赛博朋克色彩的 AI 终局预言引发全网热议，但这篇文章呈现的是一个更具实用主义色彩的反面视角。如果说 Citrini 看到的是数字海啸瞬间吞没文明，那本文作者看到的则是人类官僚体制的顽强抵抗、烂到透顶的现有软件生态，以及被长期忽视的重工业基石。这是一场硅谷幻想与现实铁律的正面交锋，它提醒我们奇点或许会降临，但它绝不会在一天之内发生。

以下为原文内容：

知名市场评论员 Citrini7 最近发表了一篇引人入胜且广为流传的 AI 灾难小说。虽然他承认其中的某些场景发生的概率极低，但我作为一个见证过多次经济崩盘预言的人，想对他的观点提出质疑，并展示一个更具确定性、也更乐观的未来。

2007 年，人们认为在「石油见顶」的背景下，美国的地缘政治地位已宣告终结；2008 年，人们觉得美元体系几近崩溃；2014 年，大家认为 AMD 和 NVIDIA 气数已尽。接着 ChatGPT 横空出世，人们又觉得谷歌药丸……然而每一次，拥有深厚惯性的既有机构都证明了，它们远比旁观者想象的要坚韧。

当 Citrini 谈到机构更迭和劳动力被迅速取代的恐惧时，他写道：「即使是那些我们认为靠人际关系维系的领域也显得弱不禁风。比如房地产行业，几十年来买家之所以忍受 5%-6% 的佣金，是因为经纪人与消费者之间的信息不对称……」

看到这儿我不禁哑然失笑。人们喊「房地产经纪人消亡」已经喊了 20 年了！这根本不需要什么超级智能，有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就够了。但这个例子恰恰证明了与 Citrini 相反的观点：尽管这种劳动力在大多数人眼中早已过时，但由于市场惯性和监管俘获（Regulatory Capture），房地产经纪人的生命力比十年前任何人的预期都要顽强。

我几个月前刚买了一套房。交易过程强制要求我们聘请经纪人，理由冠冕堂皇。我的买方经纪人在这笔交易中赚了大约 5 万美元，而他实际做的工作——填表和多方协调——满打满算也就 10 小时，我完全可以自己搞定。这个市场最终会走向高效，给劳动力合理定价，但这需要漫长的过程。

我深谙惯性与变革管理之道：我曾创立并卖掉过一家公司，核心业务是推动保险经纪公司从「人工服务」转型为「软件驱动」。我学到的铁律是：现实世界中的人类社会极其复杂，任何事情所需的时间总是比你想象的要长——即便你已经考虑到了这条铁律。这并不意味着世界不会发生剧变，而是意味着变化会更温和，给我们留出应对和调整的时间。

最近软件板块走势低迷，因为投资者担心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的后端系统缺乏护城河，极易被复制。Citrini 等人认为 AI 编程预示着 SaaS 公司的终结：一是产品变得同质化、零利润，二是工作岗位消失。

但大家都忽略了一点：现在的这些软件产品简直烂透了。

我有资格这么说，因为我在 Salesforce 和 Monday 上花过几十万美元。诚然，AI 能让竞争对手复制这些产品，但更重要的是，AI 能让竞争对手做出更好的产品。股价下跌并不奇怪：一个靠长期捆绑、缺乏竞争力、充斥着劣质老牌企业的行业，终于要重新迎来竞争了。

从更广义的角度看，几乎所有现有的软件都是垃圾，这已是不争的事实。我付钱买的每一个工具都充满了 Bug；有些软件烂到我想付钱都付不了（过去三年我一直没法用花旗银行的网银汇款）；大多数 Web 应用连移动端和桌面的适配都搞不定；没有一个产品能完全实现你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 这样的硅谷宠儿之所以能收获大量拥泵，仅仅是因为它们做得不像竞争对手那样令人发指地难用。如果你问一个资深工程师：「给我看一个真正完美的软件」，得到的只会是长久的沉默和茫然的对视。

这里隐藏着一个深刻的真相：即使我们迎来了「软件奇点」，人类对软件劳动力需求也近乎无限。众所周知，最后几个百分点的完善往往需要投入最多的工作。按这个标准，几乎每个软件产品在达到需求饱和前，其复杂度和功能至少还有 100 倍的提升空间。

我觉得那些断言软件行业即将消亡的评论员，大多缺乏开发软件的直觉。软件行业存在 50 年了，尽管进步巨大，但它永远处于「不足」的状态。作为 2020 年的程序员，我的生产力抵得上 1970 年的几百人，这种杠杆极其惊人，但结果依然留有巨大的优化空间。人们低估了「杰文斯悖论」（Jevons Paradox）：效率的提高往往会带来总需求的爆炸式增长。

这并不意味着软件工程是个永远不倒的铁饭碗，但这个行业吸收劳动力的能力和惯性远超想象，饱和过程会非常缓慢，足以让我们从容应对。

当然，劳动力转移必然发生，比如驾驶领域。正如 Citrini 所言，许多白领工作会经历震荡。对于像房地产经纪人这种早已失去实质价值、全靠惯性拿钱的岗位，AI 可能是压死骆驼的最后一根稻草。

但我们的救命稻草在于：美国在再工业化方面有着近乎无限的潜力和需求。你可能听说过「制造业回流」，但这远不止于此。我们已经基本丧失了制造现代生活核心构建模块的能力：电池、电机、小型半导体——整个电力产业链几乎完全依赖海外。如果发生军事冲突怎么办？甚至更糟，你知道中国生产了全球 90% 的合成氨吗？一旦断供，我们连化肥都造不出来，只能挨饿。

只要你把目光投向物理世界，你就会发现无穷无尽的工作机会，这些都是造福国家、创造就业的基础设施建设，且在政治上能获得跨党派的支持。

我们已经看到经济和政治风向在往这个方向转——谈论制造业回流、深科技、以及「美国活力」。我的预测是，当 AI 冲击白领层时，政治阻力最小的路径将是资助大规模再工业化，通过「就业巨型工程」来吸纳劳力。幸好，物理世界不存在「奇点」，它受制于摩擦力。

我们会重新修桥铺路。人们会发现，看到实实在在的劳动成果，比在数字抽象世界里打转更有成就感。那个失去 18 万美元年薪的 Salesforce 高级产品经理，或许会在「加州海水淡化厂」找到新工作，去终结那场持续 25 年的干旱。这些设施不仅要建成，还要追求极致，并且需要长期的维护。只要我们愿意，「杰文斯悖论」同样适用于物理世界。

大规模工业工程的终点是丰饶。美国将重新实现自给自足，实现大规模、低成本的生产。超越物质匮乏是关键：长远来看，如果我们真的因为 AI 失去了大部分白领工作，我们必须有能力维持民众高质量的生活。而由于 AI 将利润率压至零，消费品将变得极其廉价，这部分目标会自动实现。

我的观点是，经济的不同部门会以不同的速度「起飞」，而几乎所有领域的转型都会比 Citrini 预想的要慢。澄清一下，我极度看好 AI，也预见到有一天我的劳动也会过时。但这需要时间，而时间给了我们制定良策的机会。

在这一点上，防止 Citrini 想象中的市场崩盘其实并不难。美国政府在疫情期间的表现证明了其应对危机时的积极与果敢。一旦需要，大规模刺激政策会迅速介入。虽然承认其效率低下让我有些不快，但这并非重点。重点是保障民众生活中的物质繁荣——一种能赋予国家合法性、维系社会契约的普遍福祉，而不是去死守过去的会计指标或经济教条。

如果我们能在这场缓慢但确定的技术变革中保持敏锐和响应，我们终将安然无恙。

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