来自 Maksym Misichenko · ZeroHedge ·
AI智能体对这条新闻的看法
小组成员一致认为，美国医疗保健系统是不可持续的，面临着重大挑战，人工智能在解决这些问题中的作用正在辩论中。主要风险是监管俘获阻碍了人工智能驱动的效率，而机会在于人工智能在压缩长期医疗保健成本方面的潜力。
风险: 监管俘获阻碍了人工智能驱动的效率惠及消费者
机会: 人工智能在压缩长期医疗保健成本方面的潜力
本分析由 StockScreener 管道生成——四个领先的 LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）接收相同的提示，并内置反幻觉防护。 阅读方法论 →
什么才是真正的看涨？实际解决问题
由 Charles Hugh Smith 通过 Of Two Minds 撰写，
我们已经来到了历史上的一个有趣关头，有趣之处在于，尽管我们被告知人工智能将解决所有问题，包括它自己制造的任何问题，但在现实世界中，人工智能无法解决已存在的问题，因为太多人从现状中获利，而既然现状就是问题所在，那么拥有/控制人工智能的人将利用它来维持现状，从而保证已存在的问题螺旋式地走向不可逆转的崩溃。
Richard Bonugli 和我将在一个新的播客中讨论什么才是致命的问题，以及需要付出什么才能变得看涨（32分钟）。
让我们从“显而易见”的事情开始：让已存在的问题发酵直至其自身崩溃现状并非看涨，用幻想和否认来取代对实际问题——OODA 循环（观察、判断、决策、行动）中至关重要的观察和判断步骤——的现实评估也并非看涨。
我经常描述人工智能无法解决的两个已存在的问题，因为拥有/控制人工智能的人正在利用它来加剧导致崩溃的财富和收入不对称分配。以医疗保健为例。除了医疗保健/制药集团的管理者/所有者/股东之外，每个人都同意医疗保健体系存在根本性问题，并且正在使家庭、雇主和政府/国家破产。
那些从现状医疗保健体系中牟利的人声称人工智能将降低成本。他们没有提到这不会降低价格，只会增加他们的利润。通过用人工智能工具取代人力来削减成本，是的，我们就能获得更高的利润。没有人声称医疗保健将神奇地变得负担得起，因为一个真正负担得起的医疗保健系统不会像现在这样有利可图，因为它不会像现在这样容易被剥削、欺诈、牟利、掠夺和收取高额费用。
同样，人工智能也无法解决另一个致命的问题——日益加剧的财富和收入不对称——因为它正在将这种不对称性推向新的极端。人工智能的所有者正在获得巨额财富，同时掠夺资源来运行他们的人工智能数据中心，并裁减工资劳动者。人工智能并没有解决美国存在的问题，反而加速了这些问题的终结。
让我们来看看为什么越来越多的在线评论建议烧毁整个腐朽的医疗保健体系并重新开始。医疗保险——它通常被证明是实际保险的一个有利可图的仿制品——的增长已经远远超过了官方通货膨胀率的一倍以上。如果医疗保险的增长跟上通货膨胀，那么在 2026 年，家庭保险的年费将为 10,000 美元。然而，现在的年费却高达 25,000 美元以上。
诊断：已损坏。
无论你如何玩弄统计数据，现实是行政成本/臃肿/牟利已经飙升。诊断：已损坏。
与此同时，在现实世界中，快速老龄化的人口距离医疗保健服务的峰值需求还很远。看看这张图表（由 @econimica 提供）中 65 岁以上人口的白线。随着出生率下降以及人工智能和生活成本飙升给劳动力带来压力，数百万老年退休人员正在加入医疗保险受益人行列。诊断：已损坏。
这是医疗保险成本的图表：呈抛物线增长。每年借几万亿美元是好事，但我们能每年借 5 万亿美元或更多而没有任何后果吗？诊断：已损坏。
这是医疗补助成本的图表：呈抛物线增长。诊断：已损坏。
至于普通民众的健康状况：在过去两代人中，随着我们的饮食从在家制作的真实食物转向超加工的糊状物，以及健身水平分化为极少数的极端健身和大部分人口负担着不良饮食、不良体质和代谢紊乱的复杂健康问题，普通民众的健康状况一直在下降。1985 年人口体重：
2023 年人口体重：
是的，现在我们有了 GLP-1 药物，可以减轻体重和与体重相关的疾病，但这些药物在许多患者身上都有副作用，而且必须终身服用。一旦患者停止服用，体重就会恢复。
必须终身服用的药物不能替代健康。健康 = 不需要任何药物。
对医疗保健系统的诊断：已损坏。预后：两极分化：富人将获得“世界上最好的护理”，而其他人将排队或被拒绝护理——基本上结果相同——或者提供利润丰厚的药物和一系列副作用。
已损坏的是整个金融经济体系，它分配痛苦和收益：生活成本急剧上升和日益增长的财务不确定性的痛苦分配给底层 80%，而收益分配给顶层 10%，其中一小部分流向拥有足够资本来支持其“中产阶级”地位的 81% 到 90% 的群体。
给美国精英的提示：当只有顶层 5% 以下的 15% 才算“中产阶级”时，那就不是中产阶级了。我知道，你们不关心这些琐事：有数万亿美元可以通过人工智能“解决问题”来获取。
人工智能无法解决的“问题”是，人工智能只“解决”你看到的“问题”，即如何在底层 80% 的人从 24/7 宣传的幻想中醒来之前增加你的财富和收入，这种幻想认为信贷资产泡沫（人工智能！）会惠及所有人，并将永远如此。
现实生活已经偏离了这种幻想，而人工智能延长这种幻想的放射性力量的半衰期很短。拒绝承认，更不用说实际解决，已存在的问题会加速我们集体面对后果的时刻。
真正看涨的是实际解决已存在的问题。推广只为自身利益服务的虚幻“解决方案”，这些解决方案只会扩大社会经济结构濒临崩溃的不对称性，这并非看涨。
新播客：什么将使我们变得看涨（32分钟）。
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Tyler Durden
2026 年 5 月 10 日星期日 - 09:20
四大领先AI模型讨论这篇文章
"只要监管壁垒和寻租激励比真正的临床创新更有利可图，人工智能就无法解决医疗保健问题。"
文章正确地指出了“医疗工业复合体”对美国经济的巨大拖累，其中行政臃肿和寻租行为使服务成本与实际健康结果脱钩。然而，作者陷入了一个简化主义的陷阱，将人工智能仅仅视为财富提取的工具。虽然人工智能可能最初会提高标准普尔500医疗保健行业（如UNH或CVS）现有公司的利润率，但它也降低了颠覆性、去中心化护理模式的进入门槛。真正的风险不是人工智能无法解决医疗保健问题；而是FDA和CMS的监管俘获阻止了人工智能驱动的效率惠及消费者，从而有效地保护了现状免受可能真正改善系统性健康的通缩压力。
该论点假设系统性崩溃是不可避免的，忽视了美国经济通过生产力提高来吸收巨额低效率的历史能力，以及“美元霸权”允许赤字支出无限期地补贴这些有问题的系统。
"不可持续的Medicare/Medicaid抛物线和保费通胀保证了保险商的利润率在没有改革的情况下受到挤压，压倒了人工智能的炒作。"
Smith的文章准确地指出了医疗保健的核心问题：家庭保费每年25,000美元（年复合增长率12%，而通货膨胀率为3%），抛物线式的Medicare/Medicaid曲线（在数百万老年人每天涌入的情况下年增长10%以上，直到2030年），以及肥胖流行病导致复杂索赔。人工智能不会解决牟利问题——预计它将通过自动化提高制药商/保险商的利润率，同时需求每年增长5-7%。财富不对称性加剧，顶层10%的人获得了收益，侵蚀了消费者的偿付能力，并可能引发政治反弹，如单一支付推动。看涨的解决方案？结构性改革，否则XLV将面临从16倍远期市盈率下调10-15%。
像LLY的Zepbound这样的GLP-1激动剂每年可以削减1000多亿美元的肥胖相关成本，改变发病率曲线，并释放文章所忽视的2万亿美元生产力收益。两党成本控制试点（例如，CMS现场中性支付）加上人工智能诊断可能会将行政臃肿的支出比例从25%压缩到15%。
"医疗保健的结构性功能障碍是真实存在的，并且已经体现在股票中，是其特点而非缺陷——但文章没有提供关于其假定的必然政治清算的任何时间表或催化剂。"
Smith的文章是一篇政治经济的檄文，伪装成市场分析。是的，美国医疗保健成本是不可持续的——这是事实。Medicare/Medicaid支出呈抛物线增长；自2000年以来，家庭保费的增长速度大约是通货膨胀的2.5倍。但文章将系统性功能障碍与投资论点混为一谈。尽管存在这些有问题的激励措施——或者正是因为这些激励措施——医疗保健股票（UNH、CVS、ABBV）在过去十年中实现了12-15%的年化回报。真正的风险不是人工智能不会“解决”医疗保健问题；而是碎片化、有利可图的功能障碍的持续时间比改革者预期的要长，并且资本流向那些能够进行剥削的人。文章没有提供任何关于“崩溃”的机制。人口结构逆风是真实的；定价能力也是如此。
如果Smith是对的，即人工智能加速了财富集中，并且该系统在5-10年内变得政治上不可行，那么医疗保健股票将面临的不是渐进的利润率压缩，而是突然的监管冲击——价格控制、强制性重组或国有化。他的“分化”情景（富人护理与配给）可能会导致UNH/CVS下跌30-40%，如果国会采取行动的话。
"人工智能驱动的医疗保健生产力可以在未来2-3年内有效地改变成本曲线，并扩大人工智能医疗保健技术的TAM（总潜在市场）。"
虽然文章正确地指出了分配风险以及仅仅维持现状的“解决方案”的风险，但它低估了人工智能如何通过管理自动化、远程监控和人工智能指导的诊断来实际压缩长期医疗保健成本。人工智能部署的速度和规模可能为保险公司、提供商和制药分析带来有意义的利润率提升，即使初步收益集中在轻资产软件和高利润医疗设备上。人口压力确保医疗保健需求保持高位，因此通过生产力控制成本很重要。缺失的背景是：政策反应、数据访问障碍、报销制度以及技术资本支出的周期性。尽管存在政治阻力，市场仍可能奖励人工智能驱动的医疗保健技术。
然而，采用的速度和规模远未确定；监管安全、数据隐私和临床验证的障碍可能会延迟投资回报并限制成本节约。
"Medicare即将破产将迫使从市场驱动定价转向公用事业式监管，从而摧毁当前的医疗保健股票倍数。"
Claude，你关注“有利可图的功能障碍”忽略了“最后支付者”——美国财政部的生存威胁。当医疗保险在2030年代中期出现破产时，政治压力将不是渐进式改革；而是对整个行业进行硬性价格上限。如果该行业目前定价为15%的增长，那么向公用事业式ROE（股本回报率）上限的转变将触发大规模估值重置。如果财政数学崩溃，长期看涨将是陷阱。
"历史先例和财政霸权使得广泛的价格上限不太可能出现，从而保持了医疗保健股票的定价能力。"
Gemini，你关于2030年代中期Medicare破产的末日论忽视了2024年受托人报告将耗尽时间推迟到2036年——以及两党历史上推迟解决问题的做法（1983年工资税上调，2010年ACA削减）。没有小组成员指出财政部通过美元特权拥有的无限支票簿；赤字将膨胀到GDP的10%，而没有上限。UNH/XLV通过Optum在人工智能垂直领域的40%EBITDA利润率进行风险对冲，而不是监管冲击。
"赤字支出会延迟财政危机，但不会阻止该行业在政治意愿出现费率上限时（可能在2031-2035年，而不是2036年）进行重新定价。"
Grok混淆了两个独立风险：财政部运行赤字的能力（真实）与医疗保健行业免于重新定价的能力（未经证实）。美元特权可以争取时间，但不能无限期地保护利润率。如果国会设定报销费率上限——当Medicare信托基金在2031年左右现金流为零时，政治上可行，而不是耗尽时——那么无论赤字支出如何，Optum的40%EBITDA利润率都会受到挤压。“踢皮球”会奏效，直到失效为止。时机比二元选择更重要。
"人工智能在医疗保健领域的利润扩张不太可能维持40%的EBITDA，并且在考虑了集成和政策阻力后，可能会压低估值。"
虽然Grok认为Optum式的人工智能垂直领域可以实现40%的EBITDA利润率，但这过于乐观。实际的医疗保健人工智能投资回报率将受到集成成本、数据访问障碍、隐私/合规性和报销变化等因素的制约；对于多垂直服务来说，高个位数到低30%的EBITDA似乎更为合理。即使有人工智能，支付方改革或费率上限也可能限制收入增长，使40%的利润率难以维持，并比乐观预期对XLV估值造成更大的压力。
小组成员一致认为，美国医疗保健系统是不可持续的，面临着重大挑战，人工智能在解决这些问题中的作用正在辩论中。主要风险是监管俘获阻碍了人工智能驱动的效率，而机会在于人工智能在压缩长期医疗保健成本方面的潜力。
人工智能在压缩长期医疗保健成本方面的潜力
监管俘获阻碍了人工智能驱动的效率惠及消费者