การคาดการณ์วิกฤตการณ์อัจฉริยะทั่วโลกในปี 2028: เมื่อ AI เพิ่มผลผลิตอย่างรวดเร็ว ทำไมกลับทำให้ตลาดหุ้น การจ้างงาน และสินเชื่อที่อยู่อาศัยล่มสลาย?

Citrini Research คาดการณ์ว่าในปี 2028 การล้นเกินของ AI อาจก่อให้เกิดการว่างงานอย่างพุ่งสูง ความเสี่ยงจากสินเชื่อเอกชนและตลาดอสังหาริมทรัพย์เชื่อมโยงกัน พร้อมตั้งคำถามถึงความกังวลเชิงระบบในแนวโน้มขาขึ้น

เมื่อความหวังในตลาดต่อ AI ยังคงเดินหน้าอย่างมั่นคง บริษัทต่าง ๆ ใช้ AI เพื่อลดต้นทุนแรงงานและเพิ่มอัตรากำไร ราคาหุ้นก็พุ่งขึ้น — ฟังดูเหมือนเป็นเรื่องราวของแนวโน้มขาขึ้นที่สมบูรณ์แบบ แต่ Citrini Research ใน《THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS》 เสนอการทดลองทางความคิดที่ตรงกันข้าม: หาก AI จริง ๆ แล้วเกินความคาดหมาย อาจเป็นจุดเริ่มต้นของความเสี่ยงเชิงระบบที่ลึกซึ้งกว่าเดิม

นี่ไม่ใช่การทำนายหรือวรรณกรรมวันสิ้นโลก แต่เป็นบันทึกเชิงมโหฬารในมุมมองย้อนกลับไปดูปี 2026–2028 ซึ่งวิเคราะห์ว่าหลังจากที่ “ความฉลาดเกินพอ” แล้ว จะทำให้การจ้างงาน การบริโภค สินเชื่อ และตลาดการเงิน ล้มเหลวพร้อมกันในสถานการณ์ที่เรียกว่า “ซ้ายสุด” อย่างไร

สองปีข้างหน้า อัตราการว่างงานกลายเป็นเรื่องปกติใหม่

ในเวอร์ชันการคาดการณ์ของเดือนมิถุนายน 2028 อัตราการว่างงานของสหรัฐฯ อยู่ที่ 10.2% ซึ่งสูงกว่าที่คาดไว้ 0.3% ตลาดหุ้นร่วงลง 2% ทำให้ S&P 500 ตั้งแต่จุดสูงสุดในเดือนตุลาคม 2026 ลดลงไปแล้ว 38% ผู้เขียนเปรียบเทียบว่านักเทรดเริ่มชินชา: เมื่อครึ่งปีก่อน ข้อมูลนี้อาจทำให้เกิดการหยุดซื้อขายชั่วคราว (Circuit Breaker) แต่ตอนนี้กลายเป็นความเหนื่อยล้าจากแรงขาย

บันทึกนี้ไม่ได้ตั้งคำถามว่า “AI จะพัฒนาไปถึงไหน” แต่เป็นการถามว่า: เมื่อ AI พัฒนารวดเร็วและราคาถูกเกินไป โครงสร้างเศรษฐกิจที่พึ่งพารายได้และวัฏจักรการบริโภคของมนุษย์จะเป็นอย่างไร?

ตลาดหุ้นอาจพุ่งขึ้นก่อน แต่ “ตลาดคือ AI, เศรษฐกิจไม่ใช่”

ย้อนเวลากลับไปตุลาคม 2026: S&P 500 เคยแตะใกล้ 8,000 จุด Nasdaq ทำลายสถิติทะลุ 30,000 จุด การปลดคนงานในกลุ่มคนทำงานระดับขาวในปี 2026 เริ่มต้นแล้ว และผลลัพธ์ระยะสั้นดูเหมือนจะเป็นไปในทางที่ดี — การปลดคนงานลดต้นทุน เพิ่มอัตรากำไร รายงานผลประกอบการเกินคาด ราคาหุ้นก็พุ่งขึ้น บริษัทนำกำไรสูงสุดไปลงทุนในพลังประมวลผลเพื่อเสริมความสามารถ AI ต่อไป

แต่ปัญหาคือ ความเจริญบนกระดาษไม่เท่ากับความเจริญในความรู้สึกของผู้คน ผู้เขียนเสนอแนวคิด “Ghost GDP” (GDP ผี): ผลผลิตเพิ่มขึ้นในบัญชีประชาชาติ แต่ไม่ได้ไหลเข้าสู่ครัวเรือนอย่างมีประสิทธิภาพ จึงไม่สามารถสร้างวัฏจักรการบริโภคใหม่ได้ ตัวอย่างง่าย ๆ คือ การที่กลุ่ม GPU รวมกันแทนคนทำงาน 10,000 คนในแมนฮัตตัน อาจเป็น “โรคระบาดทางเศรษฐกิจ” ในเวอร์ชันเครื่องจักร เพราะเครื่องจักรไม่ซื้อบ้าน ไม่เดินทาง และไม่ช็อปปิ้งแบบฉับพลัน

AI ยิ่งแข็งแกร่ง คนทำงานระดับขาวก็ยิ่งอ่อนแอ การบริโภคลดลง

กลไกหลักของการคาดการณ์นี้คือ วงจรลบที่ไม่มีขีดจำกัด: ความสามารถของ AI เพิ่มขึ้น → บริษัทปลดคน → รายได้ของผู้ถูกแทนที่ลดลง การใช้จ่ายลดลง → ความต้องการอ่อนแอลง กำไรของบริษัทกดดัน → บริษัทลงทุนเพิ่มใน AI เพื่อรักษาต้นทุน → AI ยิ่งแข็งแกร่งขึ้น → รอบการปลดคนรอบใหม่ก็เร็วขึ้น

จุดที่น่ากลัวที่สุดของวงจรนี้คือ มันไม่เหมือนวัฏจักรเศรษฐกิจแบบเดิม (สินค้าคงคลัง อัตราดอกเบี้ย การลงทุน) ที่ “ตกลงไปแล้วจะฟื้นตัวเอง” เพราะแรงขับเคลื่อนคือ AI ที่ถูกลงเรื่อย ๆ และเก่งขึ้นเรื่อย ๆ ผู้เขียนสรุปด้วยคำพูดว่า: “Claude ทำงานแทนผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่เงินเดือน 180,000 ดอลลาร์ ต่อเดือน ด้วยค่าใช้จ่ายเพียง 200 ดอลลาร์”

แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซแบบตัวแทน (agentic) ปฏิวัติอุตสาหกรรมตัวกลาง สกุลเงินดิจิทัลแบบเสถียร (stablecoin) ลดค่าธรรมเนียมการแลกเปลี่ยน 2–3%

เมื่อ LLM กลายเป็นเครื่องมือในชีวิตประจำวันในปี 2027 การคาดการณ์เน้นไปที่ผลกระทบของ “อีคอมเมิร์ซแบบตัวแทน” (agentic e-commerce): AI ไม่รอให้คุณสั่งงาน แต่ทำงานในพื้นหลัง 24/7 โดยอัตโนมัติ เช่น เปรียบเทียบราคา ยกเลิกสมัครสมาชิก เจรจาต่อรอง ต่ออายุประกัน ทำให้พฤติกรรม “ความเฉื่อยของผู้บริโภค” ที่เคยเป็นจุดแข็งของเศรษฐกิจแบบสมัครสมาชิก ถูกทำลายอย่างเป็นระบบ ข้อมูลระบุว่าในเดือนมีนาคม 2027 คนในสหรัฐฯ ใช้ tokens ประมาณ 400,000 ต่อวัน เพิ่มขึ้น 10 เท่าจากปลายปี 2026

สิ่งสำคัญคือ “ช่องทาง” เมื่อการทำธุรกรรมถูกควบคุมโดยตัวแทน ค่าธรรมเนียมการแลกเปลี่ยนบัตรเครดิต 2–3% กลายเป็นต้นทุนที่โดดเด่นที่สุด การคาดการณ์อธิบายว่า ตัวแทนเริ่มใช้ stablecoin บน Solana หรือ Ethereum Layer 2 เพื่อชำระเงินแบบเรียลไทม์ ด้วยค่าธรรมเนียมต่ำกว่า “ไม่ถึงเซ็นต์” ต่อรายการ

ผู้เขียนอ้างอิงข้อมูลจาก Mastercard ในไตรมาส 1 ปี 2027: รายได้เพิ่มขึ้น 6% แต่ยอดใช้จ่ายเติบโตช้าลงเหลือ 3.4% (จากไตรมาสก่อน 5.9%) ผู้บริหารกล่าวว่าเป็นผลจาก “การปรับราคาด้วยตัวแทน” และ “ความกดดันจากสินค้าฟุ่มเฟือย” ราคาหุ้นร่วงลง 9% ในวันถัดมา ขณะเดียวกัน Visa ก็มีการปรับตัวตามโครงสร้างพื้นฐานของ stablecoin ที่แข็งแกร่งกว่า ทำให้ความผันผวนลดลง

จากความเสี่ยงในอุตสาหกรรมที่สามารถควบคุมได้ สู่ความเสี่ยงเชิงระบบที่มองไม่เห็น

การคาดการณ์ชี้ให้เห็นว่าจุดระเบิดทางการเงินมาจากสินเชื่อเอกชน (private credit): ขยายตัวจากไม่ถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2015 เป็นมากกว่า 2.5 ล้านล้านในปี 2026 โดยเงินจำนวนมากไหลเข้าสู่การลงทุนในบริษัทเอกชนและ SaaS ที่สนับสนุนโดย Private Equity (PE) ซึ่งเชื่อว่า “รายได้ประจำ (ARR) จะยังคงเป็นแบบ recurring”

ในสถานการณ์นี้ Moody’s ปรับลดอันดับความน่าเชื่อถือของ 14 ผู้ออกตราสารมูลค่ารวม 18 พันล้านดอลลาร์ในเดือนเมษายน 2027 และในเดือนกันยายน 2027 Zendesk ล้มละลายผิดเงื่อนไขหนี้ ทำให้เครื่องมือปล่อยกู้มูลค่า 5 พันล้านดอลลาร์ ถูกขายในราคา 58 เซนต์ต่อดอลลาร์ ซึ่งเป็นหนึ่งในตัวอย่างการผิดนัดชำระหนี้ของสินเชื่อเอกชนที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์

ปัญหาใหญ่คือ “ความเชื่อมั่นในทุนถาวร” (permanent capital) ผู้เขียนชี้ให้เห็นว่า บรรดากองทุนขนาดใหญ่ซื้อกิจการบริษัทประกันชีวิต นำเงินบำนาญเข้าสู่สินเชื่อเอกชน เมื่อหน่วยงานกำกับดูแลเข้มงวดกฎเกณฑ์ด้านทุนของสินทรัพย์เหล่านี้ เช่น แนวทางของ NAIC ในเดือนพฤศจิกายน 2027 ก็อาจบีบให้ต้องเพิ่มทุนหรือขายสินทรัพย์ ซึ่งอาจทำให้โครงสร้างที่เคยไม่จำเป็นต้องขายกลายเป็นความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง

คำถามต่อไปคือ ตลาดสินเชื่อบ้าน: มูลค่า 13 ล้านล้านดอลลาร์ สร้างบนสมมุติฐานรายได้ของคนทำงานระดับขาว

สุดท้ายนี้ การวิเคราะห์มุ่งไปที่ตลาดอสังหาริมทรัพย์: ดัชนี Zillow ในเดือนมิถุนายน 2028 แสดงให้เห็นว่าราคาบ้านในซานฟรานซิสโกลดลง 11% เทียบปีต่อปี, ซีแอตเทิล 9%, ออสติน 8%; Fannie Mae ก็เตือนว่าพื้นที่ที่มีการจ้างงานสูงในด้านเทคโนโลยีและการเงินเริ่มมี “อัตราการผิดนัดชำระล่วงหน้า” เพิ่มขึ้น

ประเด็นสำคัญไม่ใช่ความน่าเชื่อถือของผู้กู้ — ตรงกันข้าม กลุ่มนี้เป็นกลุ่มคุณภาพสูงอายุ 70-80 ปี — แต่เป็น “เงินกู้เป็นสินเชื่อดีในตอนแรก แต่โลกเปลี่ยนไปแล้ว” เมื่อรายได้ของคนทำงานระดับขาวถูกลดทอนอย่างโครงสร้าง ผู้เขียนตั้งคำถามว่า: สินเชื่อจำนองระดับ prime ยังคงเป็นสินทรัพย์ที่ดีอยู่หรือไม่?

ในสถานการณ์สมมุติ หากในช่วงครึ่งหลังของปี 2028 ตลาดสินเชื่อบ้านเกิดการล่มสลายอย่างรุนแรง อาจทำให้ดัชนี S&P 500 ร่วงลงเกือบ 57% ใกล้ระดับวิกฤตการณ์การเงินในปี 2008 ทำให้ดัชนีลดลงเหลือประมาณ 3,500 จุด (ใกล้เคียงกับระดับก่อน “ChatGPT” เปิดตัวในพฤศจิกายน 2022)

ความสำคัญของการทดลองสมมุตินี้ไม่ได้อยู่ที่มันจะเกิดขึ้นแน่นอน แต่เป็นการเปิดเผยความขัดแย้งที่มักถูกมองข้าม: เมื่อความฉลาดไม่ใช่สิ่งขาดแคลน โครงสร้างระบบการเงินที่อิงกับค่าจ้าง รายได้ และเครดิตของมนุษย์ จะถูกปรับราคาใหม่อย่างไร ในตอนจบ ผู้เขียนชี้ให้เห็นว่า “นกหวีดยังเป่าอยู่” — แต่สมมุติฐานที่ควรพิจารณา ก็อาจถึงเวลาที่จะเริ่มต้นตรวจสอบแล้ว

• บทความนี้ได้รับอนุญาตให้นำเสนอซ้ำจาก：《链新闻》
• ชื่อบทความต้นฉบับ：《2028「全球智慧危机」情境推演：AI 生產力爆發為何反而拖垮股市、就業與房貸？》
• ผู้เขียนต้นฉบับ：Elponcho