一波与人工智能产品发布相关的股市下跌，正在重塑投资者对整个行业板块的估值方式，交易员正迅速将人工智能可能压缩各类知识型行业利润率的风险计入价格。
最近几次与新AI产品发布相关的抛售中，大约8,000亿美元的市值被抹去，据市场分析显示，其中一些最大单日跌幅在能力发布后的数小时内便已出现。
这轮重定价的速度和规模表明，公开市场当前主要将AI视作对现有商业模式需求的“摧毁者”。
不过，越来越多的策略师认为，这一反应可能忽视了二阶效应——一场生产率的扩张，最终或许会让经济活动走向扩张而非收缩。
AI 能力发布触发行业即时重定价
近期交易模式显示，AI产品发布与受影响行业的剧烈回调之间存在直接相关性。
IBM在新工具展示出大规模自动化COBOL相关工作流的能力后，录得自2000年10月以来最糟糕的单日表现。
在一款自动化代码漏洞检测产品发布几分钟内，网络安全公司股价便大幅下挫，仅CrowdStrike在两个交易日内就蒸发了约200亿美元市值。
Adobe今年也一直承受压力，因为生成式AI正在压缩创意制作的经济回报。
这些走势反映出一种理性的“一阶”市场反应。
当软件能够复制高成本的人类任务时，定价权会向客户倾斜，未来收入预期被下调。
但这类重定价主要基于公司层面利润率被压缩，而非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
主流偏空叙事假设存在一个负向反馈循环：自动化导致裁员、消费走弱，进而推动进一步自动化。
这一框架建立在一个关键前提之上：需求保持不变。
历史上，成本大幅下降往往带来相反结果。当计算、分发和基础设施变得更便宜，总体使用量扩大，新产业随之涌现。
如今，AI正瞄准发达经济体中最大的一块——服务业。服务业约占美国国内生产总值的80%，而AI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”的边际成本来改变这一格局。
如果这些成本下降，直接后果是 incumbents（既有企业）面临利润压力。
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更广泛的效果则是服务通胀回落、家庭和小企业的实际购买力提升。
在这种情形下，生产率提升更多通过价格下跌而非工资上涨来传导。一些分析师将此描述为从“幽灵GDP”向“丰裕GDP”的转变——经济产出增长的同时，生活成本下降。
SaaS 与知识工作面临结构性重估
这轮重定价在软件行业尤为明显。
采购团队正在重新谈判合同，长尾工具面临被替代风险，传统的按席位收费模式承受压力。
然而，这种冲击越来越被视作软件价值交付方式的一次“转换”，而非数字化支出的崩塌。
建立在静态工作流之上的公司最为脆弱，而掌控数据、算力、分发和信任层的企业，则可能在下一阶段市场中占据优势。
与此同时，运营成本下降正在降低新公司的进入门槛。
当单个操作者就能自动化会计、客服、开发和营销时，企业创建变得资本需求更低，这种变化在一定程度上可以对冲大型组织中的岗位流失。
生产率成为核心宏观变量
长期的市场结果取决于：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。
即便只是每年1%到2%的温和生产率增幅，在十年维度上也会产生可观复利，并在历史上与生活水平提高相伴出现。
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对经济的影响可能远超企业盈利被压缩这一维度。
市场在定价崩塌还是过渡
当前，股市仍在将AI视为对既有收入模式的直接威胁。
更深层的争论在于：这项技术到底是在缩小“经济蛋糕”，还是通过压低服务价格、提高交易量并催生新型创业来扩大“蛋糕”。
如果说当下这波抛售反映的是对短期利润压力的聚焦，那么生产率渠道以及结构性通胀走低的潜力，仍然被低估了。
最终结果，与其说取决于技术进步本身的速度，不如说取决于各类机构、公司与劳动力市场适应这场转变的速度。