TS Lombard首席宏观策略师Dario Perkins在10月22日发布了一份对AI资本开支热潮的“终极推演”研报，本周在中文互联网上密集刷屏。据追风交易台消息，TS Lombard首席宏观策略师Dario Perkins在10月22日的研报中称，根据终极推演，这场AI资本支出狂欢极有可能在2028年初走向终结，并引发一场剧烈的市场重置。推演的数字相当刺眼：标普500指数下跌30%，科技股断崖式暴跌40%，约20万亿美元市值蒸发，新兴云服务商和独立模型开发商这些生态上游的弱势群体，将留下1250亿至1900亿美元的信贷损失。微博
但这份报告同样给出了另一半结论：由于私营部门资产负债表健康、美联储有充足的降息空间，这不会演变成2008年式的系统性金融危机，而是一场与1990年或2001年相当的温和衰退。对普通人来说，真正要回答的问题因此变了——不是“AI是不是没用”，而是这场重置会先伤害哪些岗位，哪些技能反而在余波里保值。现在值得囤的四类硬技能，说句反直觉的话，没有一类叫“会用AI”。
先看清要破的是什么：资金结构，不是AI本身
这场推演的前提是一个机制。报告称，当前AI生态系统的收入增长，在很大程度上仍是"资本支出循环"（capex recycling）的产物——一家公司的资本支出，就是另一家公司的营收。美国科技公司每年在AI建设上投入约1万亿美元，只要巨头持续注水，生态内的“收入”就年年新高；但报告同时点出最大的悬念：OpenAI和Anthropic约80%的收入来自仅1%的客户，而这些客户大多是依赖风险投资持续输血的亏损AI初创企业。真正能证明可持续性的外部客户——普通消费者和非科技企业——的付费占比几乎没有改善。知乎
而推演的引爆方式不是断崖，是减速。报告特别强调了AI繁荣的“二阶导数问题”（second derivative problem）：AI资本支出不需要绝对下降，只需增速放缓，就足以引发金融压力。超大规模云服务商此前主要依靠自有现金流投资，但债务已成为AI建设的边际融资来源。仅2027年一年，AI公司预计将发行约7000亿美元新债券。翻译成职场语言就是：最先出险的不是“用AI的人”，而是“吃资本周期饭的人”——靠融资续命的套壳创业公司、新兴云厂商、绑定单一硬件供应链的岗位。微博知乎
市场其实已经考过一次“模拟卷”
这套警告并非空谈，2026年10月的行情已经预演了一轮。但本月以来，该指数成分股市值已经蒸发2.2万亿美元，英伟达一家就少了约3277亿美元，引发市场担忧的重要因素之一，是Meta自由现金流直接转负。10月23日，苹果股价上涨0.84%，报351.132美元/股，总市值报5.12万亿美元；英伟达股价下跌0.19%，报211.800美元/股，总市值报5.10万亿美元，苹果重新坐上市值头把交椅。东方财富新京报贝壳财经
但“模拟卷”不等于“正式考试”：科技板块当前市盈率约30倍，远低于互联网泡沫时期70-75倍的峰值。报告自己的操作建议也很有意思——现阶段做空美国科技股或大幅增加久期均不可取——若AI繁荣仍有数年可持续，过早布局将导致严重跑输。这也是普通人最容易犯的两个错：在泡沫里加满杠杆，以及因为怕泡沫而彻底离场。微博
技能一：让生态外的客户为AI买单
Perkins判断行业生死的标尺只有一条：生态之外的收入。所以谁能把AI做成传统企业的真实订单和成本削减，谁就是牛熊通吃的人才。而多数公司眼下缺的恰恰是这种闭环——36氪观察到，不少打工人已经开始了AI提效表演，不会用AI不要紧，别让老板觉得你不会。注意这项技能的落点不在工具熟练度：是算得清ROI、谈得下销售、交得了付——售前、实施、业务运营这些“脏活”，才是模型能力涨十倍也吃不掉的环节。36氪
技能二：物理世界的通用手艺，别绑在“给AI盖楼”上
推演显示，AI资本支出的骤降将导致美国GDP下降约2个百分点，并造成约80万个数据中心建设相关岗位流失。物理劳动也怕周期，但怕的是“为AI盖楼”这一条单一链路。报告判断衰退温和的理由恰恰在于：降息会重新激活住宅市场、消费耐用品和被压抑的底层需求。电气、水电、暖通、设备维修、养老护理这类“必须人到现场”的手艺，吃的是这块周期红利，而且大模型再强，也递不了扳手、接不了电线。选行逻辑只有一条：手艺要绑向社会运转的物理刚需，而不是某个资本故事的施工队。知乎
技能三：审计AI、为自动化兜底
报告列出的最大尾部风险，是崩盘反而加速企业用AI自动化砍成本——其援引的历史表明，互联网相关自动化的大规模推进发生在2009年经济衰退期间，而非繁荣时期。自动化越猛，越需要能验证它的输出、给数据挑错、堵住安全漏洞的人。报告援引2026年IBM/Ponemon数据泄露成本报告：全球四分之一的恶意企业数据泄露事件涉及某种形式的AI辅助攻击；同时约55%的美国人希望放缓AI发展，监管收紧几乎必然跟进。模型评估、数据核验、AI安全与合规——这是骑在自动化马背上的人，而不是被自动化碾过去的人。
技能四：管好自己和家庭的资产负债表
这份报告本质上是一份“债务体检”：其估算AI相关债务总规模约为2.9万亿美元，其中约25%面临风险敞口。企业如此，家庭同理：不加杠杆押注AI概念股、不把所有储蓄换成单一赛道的资产、留足现金流缓冲。对普通投资者，报告给出的路径也不是择时猜顶，而是全球分散配置的“易泡沫”框架——繁荣时不掉队，崩盘时少流血。能活过周期的从来不是预言，是仓位和现金流。
别等2028，先盯住这几个信号
“2028年初破裂”始终是情景推演而非事实，判断该不该调整，要看报告自己给出的验证窗口。Anthropic和OpenAI均计划IPO（后者已推迟至2027年）。历史经验表明，IPO浪潮往往标志着周期顶部。招股书将第一次把AI行业被美化的收入指标摊开在阳光下；除此之外值得盯的还有三件事：明年7000亿美元债券发行的实际执行、巨头资本开支增速是否拐头，以及生态外收入占比有没有真实改善。微博
退一步说，就算推演成真，破裂的是资产价格，不是能力——模型、算力和基础设施仍会继续被使用，就像互联网泡沫之后互联网并没有消失。囤硬技能从来不是为了赌泡沫哪天破，而是确保它破的时候，你手里的东西还在被需要。
