然而，在這股幾乎一邊看的樂觀情緒中，做空機構渾水Muddy Waters Research 創始人 Carson Block 最近卻給出了一個完全相反的判斷，如同一盆冷水澆向了狂熱的市場。
在邁阿密舉行的 Future Proof 財富管理會議上，這位以揭露財務造假聞名的做空大師公開表示，自己在短短一個月內完成了一次180 度立場反轉，從全麵看多美國市場轉向整體看空。原因並不是傳統的經濟衰退信號或利率政策變化，而是一個被市場普遍忽視的變量AI 驅動的就業衝擊。
Block 預計，未來三年美國約 15% 的知識工作者崗位可能被替代。這場白領就業結構的重構，一旦通過消費、養老金和資本市場傳導，可能對股市形成係統性衝擊。換句話說，AI 也許不是下一輪牛市的燃料，而是一次潛在的宏觀衝擊。
AI 改變了華爾街的宏觀判斷
從數據來看，美股確實處在一個典型的科技周期擴張階段。過去一年，標普 500 指數中科技公司的利潤增速遠高於整體市場，大型科技股市值甚至占據指數權重的三分之一以上。華爾街的共識是：AI 將提升全要素生產率，降低運營成本，從而推高利潤率。
但 Block 認為，這種繁榮背後隱藏著一個被忽視的深刻矛盾。
AI 的價值邏輯，本質上建立在替代人類勞動之上。當企業開始用自動化係統取代員工時，短期財務報表確實會更好看工資支出減少，利潤率提升。但一旦這種趨勢在宏觀層麵擴散，消費能力與就業結構就會受到衝擊。
這是一個經典的宏觀經濟學悖論：對於單個企業而言，裁員是降低成本的正確決策；但對於整個經濟體而言，大規模裁員意味著總需求的萎縮。
換句話說，AI 對企業是效率革命，但對經濟可能是需求衝擊。當無數企業同時做出優化人力的理性決策時，宏觀結果可能是非理性的衰退。這也是 Block 從看多轉向看空的核心原因。他擔心市場正在錯誤地為利潤增長定價，而忽略了需求崩塌的風險。
白領崗位正在被重寫
法律助理、稅務谘詢、會計支持以及金融後台崗位，都屬於高度流程化、基於規則的工作。隨著生成式 AI 和自動化工具的普及，這些崗位的生產效率正在被大幅提升。一個初級分析師原本需要一天完成的報告，現在 AI 可能在幾分鍾內生成初稿。
這意味著企業不再需要同樣規模的人力。原本需要十個人的團隊，現在可能隻需要兩個人加上 AI 工具即可完成。
在對衝基金行業，這種趨勢已經開始顯現。過去需要一整支團隊處理的 IT 支持、數據整理和運營流程，如今可以由自動化係統完成。大型金融機構或許仍會保留傳統招聘體係以維持品牌形象，但利潤空間較薄的中小機構，很可能更快轉向自動化以生存。
這種結構分化帶來的影響，並不僅僅是就業數量的變化。更重要的是，它會改變勞動力市場的收入結構。
一旦中低層白領崗位減少，原本屬於這部分群體的收入將轉化為資本收益，流向科技巨頭和股東。然而，富人的邊際消費傾向遠低於中產階級。當大量中產白領麵臨降薪或失業風險時，整體社會的消費能力和財富積累路徑都會受到衝擊。
對於依賴居民儲蓄持續流入的資本市場而言，這意味著一個潛在問題：投資資金來源可能被削弱。當人們擔心飯碗不保時，首先削減的就是 discretionary spending（可選消費）和投資定投。
牛市還能持續嗎？
每個月，大量工資的一部分會自動進入這些賬戶，並持續流入股票市場。這種結構性資金為美股提供了長期穩定的買盤，無論市場漲跌，這筆錢都會定期入場。這是一種被許多投資者忽視的隱性流動性。
但 Block 認為，如果 AI 衝擊導致失業率上升，這種資金結構可能發生變化。
失業者不僅無法繼續向退休賬戶繳費，甚至可能需要提前動用儲蓄來維持生活。在極端情況下，他們可能被迫從 401(k) 賬戶中取款，這意味著股市將麵臨一種新的壓力：資金流出，而不是資金流入。
當最大的買方力量開始減弱甚至逆轉，估值支撐將變得脆弱。
與此同時，他還指出當前市場定價已經過於樂觀。在信用市場中，企業債利差處於曆史低位，而信用波動率也處在異常平靜的水平。這意味著投資者仍然在用低風險環境的邏輯給資產定價，完全忽視了潛在的違約風險。
如果就業市場惡化，企業盈利下滑，信用利差必然走闊，這將引發資產價格的重新定價。
因此，Muddy Waters Research已經開始建立新的交易布局，包括押注信用利差走闊，並尋找 ETF 結構中的流動性錯配機會。這種策略的核心不是押注單一公司，而是押注宏觀風險重新定價。他們相信，市場尚未意識到 AI 對就業市場的衝擊速度會快於預期。
效率革命與需求危機的博弈
但 Carson Block 的觀點提出了一個值得深思的悖論：AI 帶來的效率革命，也許會在宏觀層麵削弱消費與就業。
在微觀層麵，企業利潤可能上升；但在宏觀層麵，需求可能下降。這種微觀理性與宏觀非理性的衝突，是本次 AI 周期最大的不確定性。
如果這一邏輯成立，資本市場未來將麵對一種全新的周期：技術繁榮與就業壓力同時存在。股市可能不再單純反映經濟增長，而是反映資本與勞動之間的分配博弈。
對於投資者而言，這意味著一件事AI 不僅是新的增長敘事，也可能是新的係統性風險。當市場都在歡呼生產力提升時，或許更應該關注那些被生產力提升所優化掉的人，他們的消費能力消失後，誰來購買這些企業生產的產品？
在金融曆史上，每一次技術革命都會經曆陣痛。但這一次，由於 AI 滲透速度極快，陣痛可能來得更猛烈。當神經開始緊繃時，行情也許還沒結束，但風險已經在路上。對於普通投資者而言，在擁抱 AI 紅利的同時，或許也該為這場結構性變革可能帶來的波動，預留足夠的安全邊際。
畢竟，在資本市場裏，意識到風險的存在，往往是規避風險的第一步。
