巨頭裁員背后真相：AI是否是主要原因？

咨詢公司Challenger, Gray & Christmas數據顯示，2025年以來美國裁員總數已達117萬人，創2020年新冠疫情以來新高。

其中，已有5.5萬個崗位裁撤被歸因于人工智能。在通脹壓力與成本上升背景下，人工智能成為企業降本的短期解決方案。

麻省理工學院研究指出，人工智能已能勝任美國勞動力市場11.7%的工作，在金融、醫療等領域節省高達1,200億美元工資支出。

然而有觀點認為，人工智能僅是企業在疫情期間過度招聘后調整的“替罪羊”。

多家科技巨頭已將人工智能納入裁員與重組策略。

亞馬遜10月宣布史上最大規模裁員，削減1.4萬個企業崗位以投資人工智能轉型；微軟累計裁員約1.5萬人，強調向“人工智能時代”重新定位；Salesforce首席執行官證實人工智能已承擔公司半數工作，客戶支持團隊因此裁減4千人；IBM稱人工智能聊天機器人取代數百名人力資源員工，同時在軟件工程等領域增加招聘；網絡安全公司CrowdStrike將5%的裁員歸因于人工智能提升效率；Workday亦為加大對人工智能投資而裁減1,750個崗位。

企業普遍表示，裁員旨在構建更精簡的組織以適應技術變革。

1.裁員的“完美替罪羊”

人工智能確實已經對我們的工作造成較大影響，這一點毋庸置疑。

但一家又一家科技巨頭宣布“因AI而裁員”，其實也有更納悶的問題，因為按照普世邏輯，一個新技術的出現，按理是不會瞬間造成大范圍內的動蕩的。

在許多案例中，人工智能扮演的角色，與其說是一個揮舞著自動化鐮刀的無情取代者，不如說是一個極具分量的戰略敘事符號。

它的象征價值和對內外部輿論的塑造力，常常遠超過其當下作為具體工具的直接替代能力。

簡單地將崗位消失歸咎于AI，可能掩蓋了更復雜的商業現實。

在經濟周期轉向、資本市場耐心消退的今天，企業高管們面臨巨大的壓力，他們需要向投資者、向公眾講述一個清晰有力、指向增長的故事。

宣布“為了投資人工智能而進行組織優化”，恰恰是一個近乎完美的劇本。這個敘事瞬間傳遞出多重關鍵信息——我們不是被動收縮，而是主動擁抱未來；我們不僅關注當下利潤，更敢于為長遠顛覆性技術押注；我們的管理團隊具備果斷革新的勇氣；我們的公司將在新一輪競爭中變得更快、更精干、成本更低。

相比之下，承認“因為此前過度擴張而需要裁員糾偏”，或者坦白“某些業務線增長乏力必須重組”，這些故事顯得蒼白且充滿管理失誤的暗示，對股價和士氣的打擊是立竿見影的。

牛津學者提出的“替罪羊”理論，相對就顯得犀利很多了。

它尖銳地指出，人工智能為許多公司在疫情期間的“過度招聘”提供了一個體面的下臺階。當宏觀環境變化，那些曾經激增的崗位顯得冗余時，將人員調整包裝成一項面向技術革命的、前瞻性的戰略抉擇，無疑是一種更聰明、阻力更小的溝通策略。

這不僅僅是一種公關話術，更是一種深刻的戰略溝通行為，它將可能的批評焦點，從管理層的具體決策失誤，巧妙地轉移到了無人可以抗拒的、宏大的技術演進規律之上。

這種敘事還具備一種獨特的“政治正確性”或“社會可接受性”。

在公眾認知中，因“外包”裁員可能引發對壓榨勞工的指責，因“業績不佳”裁員直接打擊品牌信心，而因“AI”裁員，則被裹挾在一股全球性的、中性的科技浪潮之中。

它似乎在說，這不是任何個人的錯，也不是公司不行了，而是時代變了，我們所有人都必須適應。這種說法更容易被內部員工（尤其是留下的員工）和社會輿論所消化，它營造了一種“非戰之罪”的無奈感，極大地緩沖了裁員本身帶來的道德沖擊和聲譽風險。

所以，從這一點去再去看所謂“AI導致裁員”的新聞時，我們至少可以思考兩個方面的內容。

一方面，AI確實在自動化特定任務，提升生產率，客觀上減少了對某些重復性、模式化工種的人力需求，這是真實發生的技術性替代。

但另一方面，尤其在大規模、高調的企業重組公告中，“AI”這個詞本身就是一個強大的戰略資產和溝通工具。它被用來合理化一系列復雜的內部調整，包裝成本控制行為，并重塑公司在資本市場的故事線。

理解這一點，并非否認AI的影響力，而是讓我們能更清醒地分辨哪些是技術滲透帶來的靜悄悄的崗位演化，哪些是借用技術之名進行的戰略性組織重塑。忽略其中任何一股力量，我們都無法完整理解這場正在發生的變革。

2.你的籌碼還值錢嗎？

機器人來了，工作就沒了。

這是最近裁員消息里經常聽到的一種說法。

簡單，甚至有點誤導人。

尤其是在裁員消息不斷的時候，這種焦慮很容易蔓延。

但如果我們只看消失了多少崗位，其實錯過了這場變革真正關鍵的部分——它更像一次“新陳代謝”，淘汰一些舊的，同時生長出一些新的，而且新生長的部分和消失的部分，本質完全不同。

那么，哪些崗位容易被影響？往往是那些每天工作內容差不多、重復性強、主要靠按照固定流程做事的崗位。比如，對照模板審核單據的會計、用標準話術回答問題的客服、反復輸入同類數據的文員，甚至按照明確要求寫基礎代碼的程序員。這些工作的核心是“執行”：按照清晰的指令和規則把事情完成。

而這正是當前 AI 技術最擅長、且成本更低的地方。

AI 可以更快、更準、不知疲倦地處理這些任務，所以企業從效率出發，壓縮這類人力需求，是自然而然的。

但故事的另一面更重要。很多公司一邊減少某些崗位，一邊又在大力招聘另一些崗位。比如，IBM 在削減部分人事崗位的同時，卻大量招聘軟件工程師、解決方案架構師和戰略營銷專家。這說明市場正在瘋狂爭搶另一類人，他們的價值不在于“執行”，而在于“創造”和“判斷”。

他們需要處理模糊復雜的問題、提出創新方案、整合不同領域的知識、在與人打交道時建立信任和理解深層需求，或者為公司做出長遠且有風險的戰略決定。

這些是 AI（至少目前）難以替代的。

所以，更準確的描述不是“機器換人”，而是“價值鏈條的重組”。

AI 把人類從大量重復、可編碼的勞動中“推開”，同時又把人類推向更需要批判性思維、創造力、情感智慧和戰略眼光的工作前線。

在這個過程中，AI 的角色從一個可能的“替代者”，變成了人類的“能力放大鏡”。比如，程序員可以用 AI 助手快速寫基礎代碼，自己則專注系統設計和難題解決；市場分析師可以讓 AI 處理數據生成報告，自己負責解讀趨勢和制定策略。

伴隨著這種重組，錢和人的流向也在發生巨變。

企業因為使用 AI 節省的人力成本，并不會消失，而是和大量新資金一起，投向了新的地方：購買昂貴的 AI 算力與基礎設施、高薪聘請頂尖的 AI 人才和懂 AI 的產品經理、投資探索全新的商業模式。

資金開始從傳統的“人力成本”池子，大規模流向“智能資本”投資。

這一切對每個人意味著什么？

一個很現實的詞叫“技能通脹”。

就像貨幣發多了錢會貶值一樣，AI 的普及會讓那些容易被自動化的“通用技能”迅速貶值。而駕馭 AI 的能力、解決復雜問題的能力、創造和溝通的能力，則會越來越“值錢”。

未來可能不是人和 AI 競爭，而是會用 AI、具備高階認知能力的人，和那些技能停留在重復性勞動層面的人之間的競爭。

這意味著，一輩子只靠學校學的知識吃飯已經行不通了。

持續學習、不斷適應新工具、在新環境中定義和解決問題的能力，變成了最基本的生存策略。

就算按企業的體量而言，其競爭規則也變了。

未來的核心競爭力，不再是看有多少人能熟練執行流程，而是看能不能設計出高效的“人機協作”系統——讓 AI 的處理能力和人類的判斷力、創造力完美結合。

管理也要升級，從管人變成管好人機團隊。

這場技術變革一定會沖擊到整個社會。

如果很多人因為技能跟不上，長期找不到合適工作，那么我們熟悉的社會保障、稅收制度甚至“工作”本身的意義，都可能需要重新思考。

我們甚至可能不得不討論一些以前覺得遙遠的話題。

比如要不要對 AI 征稅來資助職業培訓？要不要普遍縮短工時來分享技術提高帶來的收益？如果很多人無法通過傳統工作維持生活，“全民基本收入”會不會成為一個選項？

AI 實際上，是在倒逼我們去解決一些早就存在的深層問題。

真正的應對，不是抵制科技，而是在利用它提升效率的同時，以同樣的決心去提升人的能力，并改革那些已經不適應的舊規則。

未來的社會是否更繁榮、更公平，就看我們能不能在社會層面駕馭好這次轉型，讓技術進步的好處能被大多數人分享，而不是只讓少數人獲益。

這是我們這個時代現階段，或未來很長一個時段里最重要的一張考卷。

3.說在最后

關于人工智能與就業的討論，最終指向一個比“崗位”或“技能”更根本的問題——在一個機器日益“聰明”的時代，人類的價值究竟錨定何處？

我們當前感受到的陣痛與焦慮，本質上是一場文明意義上的重新校準，我們正在被迫重新定義“工作”與“人”之間的關系。

這場變革的終點，不應是一個人類在效率上被全面超越、被動依附于算法的社會。

恰恰相反，其真正的潛力在于，將人類從作為“生產工具”的單一維度中部分解放出來，讓我們有機會更專注于那些使我們之所以為“人”的特質，例如對意義的追尋、對美的創造、對倫理困境的深刻權衡、對他人情感的細膩體察，以及在不確定性中做出富有遠見和擔當的抉擇。

AI的強大，挖出了我們以往經濟體系中大量“偽裝成思考的執行”活動。

它的“替代”，實則是一種強迫性的升級邀請，邀請我們停止成為龐大系統里一顆顆更高效、更廉價的“人肉螺絲釘”，而去成為那個設計系統、賦予系統以方向和意義的人。

因此，這場轉型的最高階挑戰，并非技術或經濟，而是文化與哲學層面的。

我們需要一場全社會的認知重啟。

將衡量個人價值的標尺，從“你執行了什么流程”，轉向“你解決了什么復雜問題”、“你創造了何種獨特意義”、“你建立了何種深度連接”。

教育的目標，要從培養“標準答案的熟練工”，徹底轉向培育“善于提出新問題的探索者”和“富有同理心的協作者”。

企業的成功標準，也需超越財務報表，納入其如何利用技術賦能員工成長、如何促進更富創造力的人機協同。

這無疑是一條艱難的路，充滿了分配不均的風險和轉型的陣痛。

但也唯其如此，我們才能避免滑入一個技術先進但人性褪色的未來。

人工智能帶來的終極叩問是，我們想建造一個讓人類生活得更像機器的世界，還是利用機器，去建造一個讓人類更能綻放其獨特光輝的世界？

本文作者 | 蘇萊1984

審校 | 童任

配圖/封面來源 | 騰訊新聞圖庫

編輯出品 | 東針商略

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