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      “美國支付寶”連夜裁掉4000人,卻把鍋甩給AI

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      作者|Hayward

      原創首發|藍字計劃

      太嚇人了,一夜之間打工人的天塌了。

      大洋彼岸的“美國支付寶”「Block」,CEO Jack Dorsey宣布一次性裁員約4000人,將公司的人數從約1萬人削減至6000人以下,裁員比例接近一半。

      這是Block成立以來,規模最大的一次裁員。



      為了官宣裁員這件事,Jack Dorsey還專門在社媒上發布了一篇全員信,強調裁員并非因為公司“揭不開鍋”,又或者是利潤下降、營收惡化等等,僅是因為:

      “AI工具配合更精簡扁平的團隊,正在從根本上改變公司的運作方式。”

      簡而言之,這4000人的活,用AI給替代了。

      不過,對打工人來說,相比司空見慣的裁員,更寒心的是資本市場的態度:

      一下子干掉了4000多個崗位后,Block的股價不降反升,甚至盤后一度暴漲27%——就像是在拍手稱快。



      外媒Reuters的分析師稱,這是“AI時代的一個seminal moment(標志性時刻)”,因為Block把AI嵌入運營、主動重構組織,股價因此大漲。

      Bloomberg說,這是企業史上最大規模AI驅動裁員,標志著從“AI輔助”轉向“AI核心運營”的轉折點。

      只是,面對“AI替代4000人”“標志性時刻”這種級別的驚天言論,我只想喊一聲:

      我要驗牌。



      他們家的AI真有那么神?

      Goose引發鬼故事

      要想知道Block手里的AI是不是真的神通廣大,就得先看清楚他們手里到底有什么牌。

      根據公開信息,Block最核心的AI工具叫Goose



      它不是那種陪你聊天寫段子的機器人,而是一個“能動手”的代理式AI。它被接入公司內部上百個服務模塊,擁有對核心代碼庫的讀寫權限,可以直接掃描微服務、修改接口、生成Pull Request、自動補測試、甚至修bug。

      簡單來說,它是一個真正能幫你敲代碼、干實事的“虛擬程序員”。

      一些海外媒體介紹,Goose不僅能干活,而且還能干得非常好:

      工程師只要用自然語言說一句:“把跨境支付接口改成支持新風控規則。” Goose就會自己去找相關依賴、分析調用鏈、生成修改代碼、跑測試、發起合并請求。

      過去需要5個工程師開兩周會的事情,現在可能只要一個人盯著屏幕看幾分鐘。

      聽到這里,你是不是已經開始替碼農捏把汗?但還沒完。

      除了Goose,Block還在內部部署了像Moneybot這樣的主動式智能工具在App中,主要面向運營和用戶側場景。



      它不是等你問問題,而是提前預測用戶行為,自動生成風控提示、理財建議、交易提醒,把原本由數據分析師和運營同學反復拉報表、開評審會的工作,直接前置成算法決策。

      商家后臺也嵌入了AI模塊,庫存分析、排班建議、菜單優化,一秒出結果。原本需要運營、數據、商家顧問三方對齊的流程,現在鼠標點一下就搞定了。

      這套東西加起來,確實不像“AI輔助”,更像“AI接管”。

      連他們的CFO Amrita Ahuja也說:自2025年9月大規模部署AI工具以來,工程師人均產出提升40%以上。

      于是,我們就得到了一筆極具誘惑力的效率賬:既然代碼產出提升40%,既然中臺協調損耗被算法抹平——那么,是不是只要保留6000人,就能維持甚至超越過去1萬人的產出規模?

      這就是“鬼故事”的成型方式。

      但是,工程師提效40%,真的能彌補4000名員工離職帶來的勞動力缺失嗎?

      工程效率提效集中在技術條線,而裁員是覆蓋全公司的結構性動作。

      復雜組織的協作成本,不會因為代碼生成變快就憑空消失。產品決策、風險判斷、合規審核、跨部門博弈,這些不是多寫幾行代碼就能解決的。

      與此同時,綜合Block的官方口徑、外媒的報道來看,被裁的4000人并非全部是純執行崗,而是涉及產品、運營、管理等多個層級。

      很多崗位的價值,本來就不建立在重復勞動上,而建立在判斷、溝通和責任承擔上。

      還有一個細節更值得玩味——公司一邊裁員,一邊仍在招聘AI相關的高級工程師。



      這說明什么?說明這套系統本身仍然需要大量人類去訓練、維護、調參、兜底。它不是一個“自我進化、自我運轉”的機器,而是一套高度依賴人類專業能力的工具。

      Goose確實厲害,Moneybot也確實在提效。但它們的作用,大概率是讓一個團隊更強,而不是在短時間內,取代4000個真實崗位。

      這才是這次被包裝成“AI時代的標志性時刻”最詭異的地方。

      或許,看似“聰明到能改變公司架構”的AI,只是一個背鍋俠。

      硅谷得了肥胖病

      其實,只要再多了解一下Block這家公司的發家史,很容易發現,這次“史上規模最大的裁員”背后,確實有貓膩。

      口罩那幾年,全球央行大規模放水,市場資金成本降到歷史低位,科技公司融資幾乎不設門檻,線上經濟被重新定價;支付、數字金融、電商、遠程服務,全都被資本按下了快進鍵。

      作為“美國支付寶”的Block,自然也在浪潮中心。招聘像開閘放水,組織一層層疊加,項目一條條鋪開。

      在2019年,Block的員工才3835人,業務已經覆蓋支付、硬件、貸款等,營收47億美元;僅僅過去三年,2022年Block的雇員人數就瘋漲了3倍,達到12428人,營收也水漲船高到了175億美元。



      問題是,時代不會一直站在同一邊。

      當利率抬頭,資本收緊,增長曲線變平,曾經被鼓勵的“戰略冗余”,開始變成報表上的“結構負擔”。

      分析師和Block的前員工指出,口罩時代招聘很多是“中低層冗余”——批量招“bootcamp畢業生”,也就是速成的程序員,寫簡單代碼、成為項目經理。

      Dorsey全員信里也隱晦承認“過去幾年過度擴張,中層臃腫”。

      于是,從2024年開始,Block已經開始削減人數,從1.2萬人的高位,降至1萬人左右;最終在2月的大裁員里,讓雇員人數重新回到6000人左右。

      最終,Block一來一回的人資動作,像極了一場體重管理失敗的循環。

      這場暴風驟雨般的裁員,本來就是時間問題。

      AI當然提供了一個新的變量,但組織規模的回調,本身就在宏觀環境變化后成為必然。口罩期間的擴張節奏,本來就遠高于自然增長速度。

      區別只在于——怎么講這個故事。

      直接說“當年招多了”?那是防御性敘事,是承認判斷偏差,是對資本市場的示弱。

      但如果說“我們進入AI核心運營時代,需要更小更強的團隊”,那就是主動進化,是組織升級,是站在未來一側。

      前者是糾錯,后者是主動革新——資本市場顯然更愛后者。

      而且,這種劇情在硅谷并不新鮮,而且數字比4000更殘酷。

      亞馬遜(Amazon)曾是硅谷擴招最激進的公司。從2019年底到2020年,亞馬遜的全球員工從79.8萬人暴增到129.8萬人,單年多了50萬人



      但在隨后的2022年底到2023年,亞馬遜卻經歷了先后兩輪裁員。

      第一次在2022年11月宣布約1萬人,第二次在2023年1月追加1.8萬人,總規模達到2.7萬人。

      2025年10月開始,為了緩解過度招聘遺留的“官僚層級過多、決策慢”,亞馬遜開啟了第二次大規模裁員,預計裁員人數達到3萬,是成立以來最大規模裁員。

      再看Twitter(現在的X)。

      2022年11月,被收購后第一周就裁掉約3700人,接近公司員工的一半。隨后又有多輪主動離職與裁撤,團隊規模從約7500人迅速縮水到2000人左右。

      Block、亞馬遜和Twitter,三家的人員變動時間線幾乎一致:

      2020—2021年高速擴張;

      2022—2023年開始瘋狂裁員。

      說到底,這更像是硅谷的一種周期病——

      先在狂歡中發胖,再在寒風里減重。

      于是,一場對過度擴張的結構性回調,被講述成一次技術躍遷;一次成本重估,被描述為組織革命;一次人事清算,被改寫成效率神話。

      淘汰人類的不是AI

      最后,AI在這里既不是完全的借口,也不是全部真相,它更像一個極具誘惑力的時代標簽。

      Goose和Moneybot確實在改變生產方式,這一點毋庸置疑。但在絕大多數現實案例中,決定一個崗位生死的,從來不是代碼生成的效率,而是組織策略的轉向與資本周期的冷暖。

      所謂“AI淘汰人類”的宏大敘事,很容易把復雜的決策過程簡化成一種必然趨勢。

      仿佛一切都是技術進步的自然結果,很容易讓人忽略了是否是管理層在權衡成本、風險和未來路徑之后作出的選擇。

      技術提供了可能性,真正按下按鈕的,始終是人。

      也許真正發生的,從來不是AI淘汰人類;而是人類借AI之名,重新分配人與人之間的位置。

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