合約交易預測市場並不好做：真正能活到年底的，可能不到一成
原文標題：《只有一成預測市場能活到年底，並非危言聳聽》
原文作者：Azuma，Odaily 星球日報
最近兩天 X 上對預測市場 Yes + No = 1 這個公式的討論非常多，起因可追溯到大佬 DFarm（@DFarm_club）寫了一篇對 Polymarket 共享訂單簿機制的拆解文章，引發了群體對於數學力量的情緒共鳴——原文鏈接《一文講透 Polymarket：為什麼 YES + NO 必須等於 1？》，強烈推薦閱讀原文。
在衍生討論中，包括藍狐（@lanhubiji）在內的多位大佬都提到了 Yes + No = 1 是繼 x * y = k 之後的另一個極簡但極有力的公式創新，有望解鎖萬億規模的信息流交易市場，這一點我完全認同，但同時卻也覺得部分討論有些過於樂觀。
關鍵在於流動性的構建問題，可能有蠻多人會認為 Yes + No = 1 解決了普通人下場做市的門檻限制，所以預測市場的流動性就會像有了 x * y = k 的 AMM 那樣水漲船高，但事實遠非如此。
預測市場的做市难度天然更高
實操環境下，能否入場做市並構建流動性，不只是如何參與的門檻問題，更是個能否盈利的經濟問題。橫向對比以 x * y = k 公式為基石的 AMM 市場，預測市場的做市难度其實要遠遠高於前者。
舉個例子，在完全遵循 x * y = k 公式的經典 AMM 市場（比如 Uniswap V2），如果我想圍繞著 ETH/USDC 這個交易對去做市，我需要根據流動性池內兩種資產的實時價格關係，以特定比例向池內同時投入 ETH 和 USDC，之後當該價格關係波動時，我能拿回的 ETH 和 USDC 數量會隨著波動此消彼長（即大家熟悉的無常損失），但同時也能賺取交易手續費。當然業界後續又圍繕著 x * y = k 這個基礎公式又做了很多創新，比如 Uniswap V3 允許做市商通過將流動性堆積在指定的價格範圍來追求更大的收益風險係數，但本質上模型未變。
在這種做市模式下，如果在一定的時間範圍內交易手續費可覆蓋無常損失（且往往是需要更長時間去累積手續費的），那就是有利可圖的——只要價格範圍只要別太激進，我完全可以比較惰性地去做市，隔三差五想起來了再去看看。然而在預測市場上，如果你想要以類似的態度去做市，結局大概率是虧得褲襠子都不剩。
圍繞 Polymarket 再舉個例子，我們先擬設個最基礎的二元市場，比如我想在某個「YES 實時市價為 0.58 美元」的市場內進行做市，我可以在 0.56 美元掛 YES 的買單，0.6 美元掛 YES 的賣單——DFarm 在文章中解釋過，這本質上也是在 0.4 美元掛 NO 的買單，0.44 美元掛 NO 的賣單——即以市價為標準，在上下稍寬的具體點位提供訂單支持。
現在單子掛上了，我可以躺著不管了嗎？那等我下次想起來查看時，可能會看到以下四種情況：
· 雙邊掛單均未成交；
· 雙邊掛單均已成交；
· 某一方向的掛單已成交，市價仍在原掛單區間內；
· 某一方向的掛單已成交，但市價已向距離剩餘掛單更遠的方向偏離——比如在 0.56 買到了 YES，0.6 的賣單還在，但市價已跌至 0.5。
那麼什麼樣的情況才能賺錢呢？我可以告訴你的是，在低頻次的嘗試中不同情況可能會帶來不同的損益結果，但若在現實環境下長期以如此惰性地去操作，最終結局基本上只能是虧損。為什麼會這樣？
究其原因，是因為預測市場本就不是 AMM 的流動性池做市邏輯，而是更接近 CEX 的訂單簿做市模型，二者的運作機制、操作要求以及風險收益結構完全不同。
· 運作機制上，AMM 做市是將資金投入一個流動性池內去共同做市，流動性池會基於 x * y = k 及其變種公式在不同的價格區間攤散流動性；訂單簿做市則需要在具體的點位上掛出買、賣訂單，必須有掛單才有流動性支持，成交必須通過訂單的匹配來實現。
· 操作要求上，AMM 做市僅需在特定價格區間內向池內投入雙邊代幣，只要價格沒跑出區間就能持續生效；訂單簿做市則需要主動且持續的掛單管理，不斷調整報價以應對市場變化。
· 在風險收益構成上，AMM 做市主要會面臨無常損失風險，賺的是流動性池的手續費；訂單簿做市則需要面對單邊行情下的庫存風險，收益則來源於買賣價差與平台補貼。
繼續上文案例中的假設，已知我在 Polymarket 上做市面臨的主要是庫存風險，收益則主要來源於買賣價差與平台補貼（Polymarket 會對部分市場內貼近市價的掛單給予流動性補貼，詳見官方主頁），那麼四種情況的可能面臨的損益情況如下：
· 第一種情況，吃不到買賣價差，但能吃到流動性補貼；
· 第二種情況，已通過買賣價差獲利，但不會再吃到流動性補貼；
· 第三種情況，已接了一手的 YES 或 NO，變成了方向性的持倉（即庫存風險），但在部分情況下還能吃到一定的流動性補貼；
· 第四種情況，同樣已變成方向性持倉，且持倉已出現浮虧，同時已吃不到流動性補貼。
這裡還需要注意兩點。其一是第二種情況實際上總是由第三種或第四種情況演變而來，因為往往只有一邊的掛單會先行成交，所以也曾階段性變成方向性的持倉，只不過風險最終未能落地，市價往反向波動後觸發了另一端的掛單；其二是與相對有限的做市收益相比（價差收益與補貼規模往往是固定的），方向性的持倉風險往往是無限的（上限就是手中的 YES 或 NO 會全部歸零）。
綜上，如果我想作為做市商去持續性地賺錢，就需要儘量去捕捉收益機會，規避庫存風險——所以我必須通過主動優化策略來儘量維持第一種情況，或是在某一邊的掛單觸發後快速調整掛單範圍，讓其儘量變成第二種情況，避免長期處於第三種或第四種情況。
想要長期做好這一點並不容易，做市商需要先去理解不同市場的結構差異，對比補貼力度、波動幅度、結算時間、判定規則等等；接著需要根據外部事件以及內部資金流動來更精準、更快速地追踪甚至預測市價變化；繼而及時地根據變化去主動調整掛單，同時針對庫存風險做好預先設計與執行管理……這顯然已經超出了普通用戶的能力範圍。
更狂野、更跳躍、更不講武德的市場
如果僅是這樣似乎倒也還好，畢竟訂單簿機制也不是新鮮產物，在 CEX 以及 Perp DEX 上，訂單簿依然是主流做市機制，活躍在這些市場上的做市商完全可以將策略遷移至預測市場來繼續獲利，同時為後者注入流動性，但現實情況也沒有如此簡單。
一起來想想這個問題，做市商最怕的情況又是什麼？答案很簡單——單邊行情，因為單邊行情往往會持續放大庫存風險，進而擊穿配置平衡，造成巨額虧損。
然而相較於傳統的加密貨幣交易市場，預測市場本就是一個更狂野、更跳躍、更不講武德的地方，單邊市場總是會更誇張、更突兀、更頻繁地出現。
更狂野的意思是，在常規加密貨幣交易市場中，若將時間線拉長，主流資產依然會呈現一定的震盪態勢，漲跌趨勢往往會以周期為單位輪動；而預測市場中的交易標的本質上是事件合約，每個合約都有著明確的結算時間，且 Yes + No = 1 的公式決定了最終只有一項合約的價值會變成 1 美元，其他的選項都將歸零——這意味着預測市場內的押注最終會從某個時間點開始以單邊行情的形式收場，因此做市商需要更嚴格地設計並執行庫存風險管理。
更跳躍的意思是，常規交易市場的波動系由情緒與資金的持續博弈決定，哪怕波動再劇烈，其價格變化也是連續性的，會給做市商留以調整庫存、控制價差、動態對沖的反應空間；但預測市場的波動往往由離散的現實事件驅動，價格的變化往往是跳躍性的——前一秒價格可能還在 0.5，下一秒一則現實動態就能給直接幹到 0.1 或 0.9，且很多時候你就是很難預知盤口會在哪一時間因哪一事件而劇變，留給做市商的反應時間極小。
更不講武德的意思則是，預測市場中存在著大量接近消息源或者本身就是消息源的內鬼玩家，他們不是帶著對後市的預測來與交易對手博弈，而是帶著明確的結果來下場收割——在這些玩家面前，做市商天然處於信息劣勢，其所鋪設的流動性反而成為了他們變現的通道。你可能會問，做市商就沒有內幕了嗎？這也是個典型悖論，我都知道內幕了還做個鳥市，直接下場押注方向不賺得更多。
也正是因为這幾個特性，長期以來我一直比較認同「預測市場的設計在結構上對做市商不太友好」的說法，也很不建議普通用戶輕易下場做市。
那麼在預測市場做市就無利可圖了嗎？這倒也不是，Buzzing 創始人 Luke（@DeFiGuyLuke）曾披露過，根據市場經驗，一個相對穩健的預期是 Polymarket 的做市商大概能吃到交易量 0.2% 的收益。
所以說白了這就不是一個能夠輕鬆賺錢的生息，只有能夠精準跟踪市場變化、及時調整掛單狀態、有效執行風險管理的專業玩家，才能在較長的時間周期中持續運轉，靠真本事賺錢。
預測市場賽道，或許很難百花齊放
預測市場的做市難題，一方面對做市商的能力提出了更高要求，另一方面對於平台而言也是構建流動性的挑戰。
做市的難度意味著流動性構建的受限，而這則會直接反饋到用戶的交易體驗之上。為了解決這一問題，Polymarket 以及 Kalshi 等龍頭平台的選擇是灑出真金白銀來對流動性進行補貼，以吸引更多的做市商入場。
專注預測市場賽道的分析師 Nick Ruzicka 在 2025 年 11 月曾援引 Delphi Digital 的研報撰文表示，Polymarket 已在流動性補貼方面投入了約 1000 萬美元，一度每天支付超過 5 萬美元以吸引流動性，而隨著其龍頭地位及品牌效應的鞏固，Polymarket 已大幅降低了補貼力度，但平均算下來對每 100 美元的交易額仍需補貼 0.025 美元。
Kalshi 也有著類似的流動性補貼計劃，且已為此灑出了至少 900 萬美元，除此之外，Kalshi 還曾在 2024 年利用其合規優勢（Kalshi 是首個獲 CFTC 監管許可的預測市場平台；2025 年 11 月 Polymarket 也拿到了許可）與華爾街頂級做市服務商 Susquehanna International Group（SIG）簽訂了做市協議，極大幅度地改善了該平台的流動性狀況。
無論是可用於資金儲備還是合規門檻，這些都是 Polymarket 與 Kalshi 等龍頭平台實打實的護城河——幾個月前，Polymarket 剛剛以 80 億美元估值接受了紐交所母公司 ICE 的 20 億美元注資，且有消息稱還在以上百億美元估值籌劃下一輪融資，另一邊 Kalshi 也已以 50 億美元估值完成 3 億美元融資，兩大龍頭現在手中的子彈儲備相當充裕。
當下預測市場已成為了整個市場的創業熱點，各路新項目在不斷湧現，但我卻實在不太看好。原因正是預測市場的龍頭效應實際上要比許多人想象的更強，在 Polymarket 和 Kalshi 等龍頭真金白銀的持續補貼以及源自合規世界的降維級合作夥伴面前，新項目們拿什麼來正面對拼？又有多少資本來和他們耗？不排除部分新項目背靠真爸爸可以爆金幣，但顯然並非每一家都是。
Dragonfly 的大光頭 Haseeb Qureshi 前幾天發文貼出了自己對 2026 年的預測，他寫了一句「預測市場發展迅猛，但 90% 的預測市場產品將完全無人問津，並在年底前逐漸消失」，我不知道他的判斷邏輯是什麼，但卻認同這並不是危言聳聽。
很多人在期待預測市場賽道的百花齊放，並暢想著以過去的經驗從中獲利，但這種情況可能很難出現，與其分散押寶，不如直接聚焦龍頭。
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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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關鍵要點 亞瑟·海耶斯預測大型加密貨幣反彈，主要受益於美國財政部的流動性增加，總額達到5720億美元。 透過將財政一般賬戶的資金釋放到經濟體系中，再加上美國財政部的回購操作，這被海耶斯形容為「貨幣嗎啡」。 這種流動性的注入實際上充當了隱性刺激措施，儘管美聯儲不斷強調緊縮政策。 增加的美元供應通常會推動比特幣等稀缺資產的價格上漲，海耶斯更是預測比特幣有望重回歷史高點甚至達到10萬美元。 WEEX Crypto News, 2026-02-19 09:06:31 比特MEX聯合創始人亞瑟·海耶斯最近宣布了一場即將到來的大型加密貨幣市場反彈，而這其中的關鍵在於來自華盛頓的龐大流動性注入。根據海耶斯的觀察，美國財政部將通過財政一般賬戶(TGA)和買回操作向市場重新注入資金，合計達到5720億美元的規模。這種被海耶斯稱為「貨幣嗎啡」的流動性增強，對於已經歷經下行周期的加密市場無疑是一款強心劑。 為何海耶斯認為這是一場流動性事件？ 要理解海耶斯所說的流動性事件，首先需要對財政部的運作有一個清晰的認識。簡單來說，TGA是政府在聯邦儲備系統中的支票賬戶。當這一賬戶的餘額處於高位時，意味著資金僅處於帳戶中未被使用；而當賬戶資金耗盡時，這些資金就會流入銀行系統，從而推動整體流動性。 海耶斯表示，這是一種隱性刺激。儘管美聯儲一直在宣傳緊縮政策，但實際上，美國財政部正在默默地將資金重新注入市場以穩定債務市場。這種話語與行動之間的差距正是海耶斯看到的機會所在。 從本質上講，這些流動性雖然並未被標註為寬鬆政策的形式，但其效果卻相似。對於像比特幣這樣的風險資產，如果流動性的大門打開，它們往往會有響應。 分析數據：一萬億美元的問題 對於這一流動性的影響力，海耶斯毫不掩飾。目前，TGA的餘額大約為7500億美元，而財政部的指導方針目標接近4500億美元。這意味著，大約有3000億美元會流入系統。此外，再加上買回計劃：財政部已經開始回購舊債券以支持市場運行。按照目前的速度，海耶斯估計，每年還會再注入2710億美元。 海耶斯認為，這種流動性流向抵消了美聯儲的量化緊縮政策的影響，儘管表面上來看並未冠以寬鬆的名義，但其效應卻相似。當流動性增加時，風險資產通常不會保持沉默。…
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擊碎AI崩潰論：為什麼建制慣性與軟體荒原將拯救我們
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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