一波与人工智能发布相关的股票市场抛售潮，正在重塑投资者对整个行业板块的估值方式，因为交易员正快速将 AI 可能压缩知识密集型行业利润率的风险计入价格。
近期几轮与全新 AI 产品发布相关的抛售，已蒸发约 8000 亿美元市值，据市场分析显示，其中部分单日最大跌幅在能力发布后的数小时内就已出现。
此轮重定价的速度和规模表明，公开市场正主要将 AI 视为对既有商业模式需求的“破坏者”。
不过，越来越多策略师认为，这种反应忽视了二阶效应——生产率扩张，长远来看可能不是压缩，而是扩张经济活动。
AI 能力发布触发行业即时重定价
近期交易模式显示，AI 产品发布与相关行业的急剧回调之间存在直接关联。
IBM 在新工具展示可自动化大部分 COBOL 相关工作流后，录得自 2000 年 10 月以来最糟糕的单日表现。
某款自动化代码漏洞检测产品发布后，网络安全公司在几分钟内出现抛售，仅 CrowdStrike 在两个交易日就蒸发约 200 亿美元市值。
Adobe 今年也持续承受压力，因为生成式 AI 工具正在压缩创意生产的经济账。
这些走势反映出一种理性的“一阶”市场反应。
当软件可以复制高成本的人类任务时，定价权向客户倾斜，对未来收入的预期被下调。
但这轮重定价主要基于公司层面的利润率挤压，而不是基于成本下降会如何改变整体经济体量。
从劳动力冲击到服务价格通缩
当前主导的悲观叙事是假设一个负向反馈回路：自动化导致裁员，消费走弱，引发进一步自动化。
这一框架依赖一个关键假设：需求保持不变。
从历史看，成本急剧下降的时期往往产生相反结果。计算、分发和基础设施变便宜后，总体使用量扩大，并催生了新产业。
如今 AI 的瞄准对象，是发达经济体中占比最大的部分——服务业。通过降低合规、市场营销、客户支持、法律文书和基础软件开发等职能中认知劳动的边际成本，AI 正在重塑这一板块，而服务业在美国 GDP 中占比接近 80%。
如果这些成本下降，最直接的冲击就是 incumbents 的利润压力。
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更广泛的效果则是：服务通胀走低，家庭和小企业的实际购买力提高。
在这种情境下，生产率收益是通过价格下降而非工资上涨传导的。一些分析人士将这种动态描述为从“幽灵 GDP”向“丰裕 GDP”的转变——在生活成本下降的同时，经济产出仍在增长。
SaaS 与知识工作面临结构性重定价
这轮重定价在软件领域尤为明显。
采购团队正在重新谈判合同，长尾工具面临被替代风险，传统按席位计费模式备受挤压。
不过，这种扰动越来越被视为软件价值交付方式的转型，而非数字化支出整体崩塌。
建立在静态工作流上的公司风险最大，而掌握数据、算力、分发以及信任层的企业，可能会捕获下一阶段市场红利。
与此同时，运营成本的下降降低了新公司的进入门槛。
当单个经营者就能自动化会计、客服、开发与营销时，创业变得不那么资本密集，这种转变可能在一定程度上对冲大型组织中的岗位流失。
生产率成为核心宏观变量
长期市场走向，取决于 AI 驱动的效率提升，能否在医疗管理、物流、制造和能源等行业转化为持续的生产率增长。
即便每年仅 1%–2% 的生产率提升，十年下来也会产生显著复利效应，而历史上这通常与生活水平提高相关。
最新数据显示，美国劳动生产率已加速至两年来的最快增速，这强化了一个观点：AI 的经济影响，可能不只体现在企业盈利被压缩上。
市场在定价崩溃还是定价转型
目前，股票市场仍在将 AI 视为对现有收入模式的直接威胁。
更深层的问题在于，这项技术究竟是在缩小经济“蛋糕”，还是通过降低服务价格、提升交易量、催生新型创业活动来扩大“蛋糕”。
如果当前这轮抛售主要反映的是对短期利润压力的关注，那么生产率渠道以及更低结构性通胀的潜力，仍然被低估。
最终结果，与其说取决于技术进步的速度，不如说取决于各类机构、公司和劳动力市场适应这一转变的速度。
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