Honghub 鸿鹄汇 × 墙裂坛联合推出特别节目「AI背后的经济学」

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小红书：鸿鹄汇Honghub

■ 特别节目 ■

最近，Citrini Research 发布的《2028全球智能危机》（The 2028 Global Intelligence Crisis）火了，全文以一种冷静到近乎残酷的方式，假设自己站在2028年6月回望过去两年。

那是一场并非由银行挤兑或地产泡沫引发的衰退，也是一次智能冲击：AI系统在企业内部完成结构性替代，白领岗位大规模收缩；劳动收入下滑压制消费，需求侧塌陷；资本市场提前定价未来现金流的萎缩，标普500自2026年高点回撤38%，失业率升至10.2%。

作者以传导机制的连锁反应展开：成本优化——收入转移——需求萎缩——资产重估。

这篇文章真正令人不安之处，不在数字本身，而在逻辑的“熟悉感”。技术替代并非新现象，需求收缩与资产重估更是宏观经济教科书里的标准路径。

当企业用AI提高效率，却未同步重构收入分配；当资本市场为"无人工厂"欢呼，却忽略消费者同样来自劳动力市场——问题已经不再是科技行业的故事，而是经济结构本身的压力测试。

许多答案依然留在经济学的历史里，这些问题并不新。这也是Honghub鸿鹄汇与知名播客节目「墙裂坛」联合推出本期特别系列节目的原因之一。

Honghub 鸿鹄汇 × 墙裂坛的特别系列「AI 背后的经济学和经济学家们」共五集。

EP.1杰文斯：效率的诅咒— 工具越多，为何越忙？

EP.2索洛：一万亿美金的沉默— AI的钱，去了哪里？

EP.3哈耶克：如果AI成了上帝— 算力能终结不确定性吗？

EP.4马克思：机器做了所有的活— 钱，该给谁？

EP.5凯恩斯：写给2030年的信— 不工作之后，你会做什么？

我们试着回答：

效率提升反而让人更累？19世纪的杰文斯就说过了。1865年，他观察到蒸汽机效率提升之后，英国煤炭消耗不降反升——效率释放了需求，需求反过来吞噬了效率带来的节约。今天，每一个装了十个AI工具、却发现自己比以前更忙的知识工作者，都是这个悖论的现代注脚。问题从来不是工具不够好，而是效率的红利永远不会留在原地。

技术革命为何不体现在增长数据里？索洛在1987年就困惑了。他写下那句后来被无数次引用的话："计算机时代到处可见，唯独在生产率统计数据里看不到。"四十年后，当企业在AI上的投入以万亿美元计，这个谜题再次浮现，答案依然悬而未决。生产率去了哪里？还是说，我们根本没有合适的尺子来量它？

当AI无所不知，谁来做决策？哈耶克一辈子都在想这个问题。他的核心论断是：知识是分散的，没有任何中央系统能够真正聚合所有信息以做出最优判断。但当一个AI模型能够实时处理数十亿个数据点，这个前提还成立吗？或者，它只是以另一种形式，放大了哈耶克最深的那个担忧——权力向信息集中者倾斜，而我们浑然不觉。

机器干了所有的活，钱该给谁？马克思举手了。如果生产性劳动被机器承担，利润流向资本所有者，劳动者的议价能力趋近于零，这套分配机制将走向何处？这不是意识形态问题，这是一道算术题。Citrini 报告里"消费侧塌陷"的传导路径，不过是这道题的其中一个解。

不用工作之后，你会做什么？凯恩斯1930年就写了信给未来。他预言技术进步将让人类在百年内实现每周工作15小时。他真正的担忧不是失业，而是更难回答的那个问题：当人们不再需要为生计劳作，他们将用什么填满剩余的时间？在他看来，那才是文明真正的考验——而我们甚至还没开始准备。

节目于本周上线，欢迎在小宇宙、Apple podcast等音频平台搜索“一人创业_”或“墙裂坛”收听。

Intro

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Honghub鸿鹄汇为单个项目提供5万美金、1-20人工作空间、计算网络等资源。社区采用滚动入驻、不限批次的运营方式，既不限制申请人背景、项目领域，也不要求提前锁定估值和优先投资权利。这与全球知名的孵化营、加速器模式都截然不同。

Honghub鸿鹄汇在正式开业前，已入驻了十多位代码、数据、语音、增长、影像、情绪等方向的智能体创业者。其中既有大厂离职员工、海归毕业生、也有连续创业者。