百億富豪Michael Saylor的策略增加1,287 BTC，將美元儲備提升至22.5億

編者按：Citrini7 那篇充滿賽博朋克色彩的 AI 終局預言引發全網熱議，但這篇文章呈現的是一個更具實用主義色彩的反面視角。如果說 Citrini 看到的是數位海嘯瞬間吞沒文明，那本文作者則看到的是人類官僚體制的頑強抵抗、爛到透頂的現有軟體生態，以及被長期忽視的重工業基石。這是一場矽谷幻想與現實鐵律的正面交鋒，它提醒我們奇點或許會降臨，但它絕不會在一天之內發生。

以下為原文內容：

知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低，但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人，想對他的觀點提出質疑，並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。

2007 年，人們認為在「石油見頂」的背景下，美國的地緣政治地位已宣告終結；2008 年，人們覺得美元體系幾乎崩潰；2014 年，大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世，人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次，擁有深厚惰性的既有機構都證明了，它們遠比旁觀者想像的要堅韌。

當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時，他寫道：「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業，幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金，是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」

看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了！這根本不需要什麼超級智能，有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點：儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時，但由於市場惰性和監管俘獲（Regulatory Capture），房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。

我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人，理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元，而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時，我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效，給勞動力合理定價，但這需要漫長的過程。

我深諳慣性與變革管理之道：我曾創立並賣掉過一家公司，核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是：現實世界中的人類社會極其複雜，任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變，而是意味著變化會更溫和，給我們留出應對和調整的時間。

最近軟體板塊走勢低迷，因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河，極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結：一是產品變得同質化、零利潤，二是工作崗位消失。

但大家都忽略了一點：現在的這些軟體產品簡直爛透了。

我有資格這麼說，因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然，AI 能讓競爭對手複製這些產品，但更重要的是，AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪：一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業，終於要重新迎來競爭了。

從更廣義的角度看，幾乎所有現有的軟體都是垃圾，這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug；有些軟體爛到我想付錢都付不了（過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款）；大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定；沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵，僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師：「給我看一個真正完美的軟體」，得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。

這裡隱含著一個深刻的真相：即使我們迎來了「軟體奇點」，人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知，最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準，幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前，其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。

我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員，大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了，儘管進步巨大，但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員，我的生產力抵得上 1970 年的幾百人，這種槓桿極其驚人，但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」（Jevons Paradox）：效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。

這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗，但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像，飽和過程會非常緩慢，足以讓我們從容應對。

當然，勞動力轉移必然發生，比如駕駛領域。正如 Citrini 所言，許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位，AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。

但我們的救命稻草在於：美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」，但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力：電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦？甚至更糟，你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎？一旦斷供，我們連化肥都造不出來，只能挨餓。

只要你把目光投向物理世界，你就會發現無窮無盡的工作機會，這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設，且在政治上能獲得跨黨派的支持。

我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是，當 AI 衝擊白領層時，政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化，通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好，物理世界不存在「奇點」，它受制於摩擦力。

我們會重新修橋鋪路。人們會發現，看到實實在在的勞動成果，比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理，或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作，去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成，還要追求極致，並且需要長期的維護。只要我們願意，「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。

大規模工業工程的終點是豐饒。美國將重新實現自給自足，實現大規模、低成本的生產。超越物質匱乏是關鍵：長遠來看，如果我們真的因為 AI 失去了大部分白領工作，我們必須有能力維持民眾高品質的生活。而由於 AI 將利潤率壓至零，消費品將變得極其廉價，這部分目標會自動實現。

我的觀點是，經濟的不同部門會以不同的速度「起飛」，而幾乎所有領域的轉型都會比 Citrini 預想的要慢。澄清一下，我極度看好 AI，也預見到有一天我的勞動也會過時。但這需要時間，而時間給了我們制定良策的機會。

在這一點上，防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要，大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快，但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉，而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。

如果我們能在這場緩慢但確定的技術變革中保持敏銳和響應，我們終將安然無恙。

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