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      為什么科技行業越繁榮,崗位越少?

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      圖片由AI生成

      一邊利潤創下歷史新高,一邊瘋狂大規模裁員。這是一個與過去幾十年科技行業周期完全不同的現象。

      上周三,Meta開啟了自2022年“效率之年”啟動以來,最大規模的單輪裁員,受本輪裁員影響的大約有8000人,約占員工總數的10%。正值Meta剛交出破紀錄的亮眼財報之時,因此加劇了員工的不滿情緒。

      本周,《連線》(WIRED)報道稱,裁員引發了內部信任危機,現階段士氣跌至歷史低點,幸存員工面臨極大的留存壓力與心理負擔。

      進入5月的最后一周,根據追蹤機構Layoffs.fyi最新數據,2026年前五個月,全球科技行業裁員人數已經超過了11萬人,涉及152家科技公司。而在去年全年,裁員總數約12萬,涉及的科技公司有275家。

      裁員主要劇集在美國的科技巨頭。4月,甲骨文、Meta和微軟在同一時期集中行動,一個月合計裁減約4.67萬個工作崗位。

      截圖來自layoffs.fyi

      也就是說,更少的公司裁掉了更多的人,這也側面印證了今年裁員的一個趨勢是:大公司、大規模。

      大公司快速上新業務、試水、賽馬,再快速裁撤,已經是一種基操,但與過去幾年同期相比,2026年上半年的科技行業顯得極其寒冷。全球科技行業的裁員潮,并沒有如外界此前預期的那樣隨宏觀環境好轉而平息,反而呈現出強度更高、目標更精準和結構性更強的特征。

      更值得注意的是,這輪裁員浪潮,并未發生在企業虧損、現金流崩塌或互聯網流量衰退時期。大量裁員企業正處于利潤增長、AI業務擴張,股價上漲和市值提升的階段。

      一個悖論:利潤創新高,裁員更猛烈

      與2022年至2023年那輪“疫情后去泡沫化裁員”相比,今年的裁員已經呈現出完全不同的新特征,“AI替代”第一次成為科技巨頭公開裁員理由。

      Meta裁掉了約8000人的同時,把7000人重新轉向AI崗位。據《華爾街日報》,Meta公司高管承認,裁員目的是抵消Meta不斷增長的AI基礎設施支出,盡管旗下的Instagram、WhatsApp和Facebook等社交媒體平臺正取得創紀錄的利潤。

      Meta計劃今年投入最高1450億美元資本支出,主要用于建設AI數據中心并配置芯片。Meta希望借此為其35億日活用戶打造所謂的“個人超級智能”。

      不只是Meta,大多數企業裁員時表示,正在將原本用于人力成本的預算,大規模撥付給AI基礎設施,比如,算力集群和數據中心建設。

      目前裁員比例最高的是金融科技公司Block,其首席執行官杰克·多西(Jack Dorsey)透露,計劃裁減近40%的員工,影響超過4000名員工, 他直言,是AI工具改變組織運作方式。

      在裁員數量上,最引發關注的是甲骨文。3月31日,甲骨文開啟了突襲式大規模裁員。這是甲骨文史上規模最大的裁員,也是今年截至目前,全球科技行業規模最大的單次裁員動作。

      甲骨文未對外公布具體數據。據投資銀行TD Cowen評估,這次裁員人數在2萬至3萬之間,受影響員工總數約占其全球員工總數的18%,此舉將為甲骨文節省人力成本,每年可釋放80億至100億美元的自由現金流用于AI基建。

      為全力投入AI,甲骨文已背負巨額債務。彭博社3月報道,甲骨文在年初新增了約580億美元(約合人民幣3944億元)債務,并計劃在本財年投入500億美元(約合人民幣3400億元)建設AI數據中心。

      4月的裁員潮呈現出極高的巨頭集中度。甲骨文、Meta和微軟,幾乎在同一時期集中行動。進入5月,這一趨勢并未有暫緩的節奏。

      據彭博社,5月5日,PayPal計劃在未來兩到三年內裁員約20%,裁員人數超4500人。第一季度財報電話會議上,剛就任兩個月的公司首席執行官恩里克?洛雷斯(Enrique Lores)向投資者表示,他正推動“回歸經營根本”與AI技術重構,計劃裁員并精簡管理層,聚焦AI與支付平臺現代化。

      5月9日,Cloudflare宣布了公司成立以來的首次大規模裁員,共計裁減1100個崗位。Cloudflare CEO馬修·普林斯(Matthew Prince)在內部郵件中坦承,決定直接源于AI帶來的效率提升,許多傳統的支持性角色已不再被需要。

      誰在危險?大廠工作不香了

      有意思的是,本周一,英偉達創始人、CEO黃仁勛在接受新加坡亞洲新聞臺采訪時,對一些公司將裁員因素歸于AI的CEO提出了批評,認為這種說法“太敷衍”。

      “AI才剛剛興起,怎么可能就已經在導致失業了?”黃仁勛反問道。

      但這無法阻止,企業第一次不約而同地認為,未來可以用更少的人創造更多的收入。

      這也就意味著,對于大多數普通人而言,2026年,“大廠工作”恐怕不是一個好標簽了。

      2026年前5個月的裁員,很重要的一個特征是,被幾起科技巨頭的超大規模的“單點爆發”撐高,也意味著美國科技行業正式進入了“AI替代元年”。當然,很多觀點也如黃仁勛那樣,認為AI是企業能夠合理化裁員的新敘事。

      但這或許是科技行業普通從業者過去十年來最嚴峻的就業環境,尤其是初級開發者和職能管理崗,面臨著前所未有的替代壓力。

      截至目前科技行業裁員行動中,企業軟件(SaaS)、金融科技和消費者互聯網受影響最大,集中體現在初級工程師、中層管理和支持性崗位。

      還有一個重要的變化是,本輪裁員重點不再只是因為績效。過去,美國科技企業裁員,主要是邊緣業務、低績效與冗余崗位。

      2026年,科技公司的裁員已經從“末位淘汰”到“職務清理”,最先被壓縮的,是普通軟件工程師、中后臺運營、數據標注、客服支持、初級產品經理、內容審核等崗位,因為這些崗位的流程化程度高,目前AI擅長的是處理流程化的工作。

      企業普遍認為,可以用更少的人完成更多的事,于是形成了一個新的現象——收入沒崩,但崗位在消失。

      不過,在人力開支上,科技公司的基層和普通中層被大量壓縮,頂級AI人才和核心業務骨干卻更貴了。

      比如,持續引發熱議的,頂級AI研究院姚順雨和郭達雅,均被傳出以近億的年薪加入騰訊和字節,即便是消息被官方否認。

      據《晚點》爆料,2025年下半年,DeepSeek就有部分人收到過Meta的邀請,開出了數千萬美元甚至更多的offer。這也是為何后來梁文鋒重啟融資,核心是留人,給員工們更強的確定性。

      AI改變組織經濟學,“超精英公司”的崛起與隱憂

      互聯網時代偉大的科技公司,從車庫里、民居里出發,最后總不可避免地走向膨脹,人員和架構規模擴大,長出“大公司病”。

      互聯網消除了地理限制,帶來了邊際成本趨近于零的網絡效應。用戶爆發式增長,倒逼業務瘋狂擴張。當一個APP從單一的功能膨脹為超級平臺時,便生長出電商、廣告、內容、本地生活等龐雜的業務單元。為了承接這些業務,公司必須不斷地塞入更多的人力。團隊增多,又催生更多管理層與協作體系。

      于是,大廠逐漸形成了一種典型組織架構:龐大的中層、復雜的流程,以及,無數會議。

      在這樣的體系內,很多時候,團隊為了爭取年終晉升或證明自身價值,主動尋找不必要的業務痛點,發起冗余的項目;產品界面一個簡單的按鈕修改,需要跨產品、研發、設計、風控、法務等多個部門進行多輪對齊;員工將大量精力耗費在撰寫精美的PPT、OKR和周報上。

      這種現象被大衛·格雷伯(David Graeber)稱為“狗屁工作”(Bullshit Jobs)。

      既然如此,為什么這些大廠依然風光無限,甚至市值連創新高?

      很大程度上,是因為過去十多年里,全球科技行業活在“躺賺”的世界里。熱錢瘋狂尋找出路,VC/PE手握巨量廉價資金,熱衷于為每一個“改變世界”的故事買單。資本市場的估值邏輯是,用戶增長高于一切,虧損某種程度上被視為未來的投資。

      大廠為了防止競爭對手獲得優秀人才,往往采取防御性招聘——即使部門沒有足夠的工作,也要把頂尖名校、熱門專業的畢業生招進來、養起來。只要增長還在,臃腫會被視為增長的必要代價。

      當潮水退去,資本市場的審美也發生變化,它們開始嚴厲地審視人均創收、自由現金流和組織利潤率。

      正是在這個組織轉折的關鍵節點,AI來了。

      AI意味著新增長,也意味著高效率。少雇人,多買卡,成為AI行業的集體偏好。

      傳統互聯網大廠最大的開支之一是薪酬福利。程序員、產品經理、運營人員的工資和股票期權構成了高昂的固定成本,裁員成本高昂,還伴隨著法律風險與公關危機。AI時代,企業的主要資本支出轉向了CAPEX(資本支出)主要是買卡、租算力,隨時按需縮減、增加算力套餐。

      當一個熟練掌握AI編程工具的頂級工程師,其產出可以匹敵過去一個5-10人的研發小組,人人都是全棧開發者時代就要來臨。流程減少了,等待協作的時間消失了,需要開會溝通的情況變少了,組織的邊界急劇內收。

      AI對企業組織的影響,不僅僅是“降本增效”,它正直接沖擊組織存在的結構。

      2012年,Instagram被Facebook收購時,只有13名員工,創造了10億美金的奇跡。AI時代,“小團隊、巨體量”或將成為常態。典型如不久前被叫停的Meta對Manus AI的收購,僅憑約20-40人的核心團隊就被以超過20億美元的高價拿下。交易的快速達成,也側面印證了科技對頂尖AI團隊的戰略焦慮。

      AI會重新定義一個公司需要多少人,也可能會催生出新的公司形態——“超精英公司”。

      但需要看到的是,AI狂飆突進的進程里,也有著被普遍忽視的隱憂。

      如果公司不再雇用初級人員,那么未來的資深架構師和高級決策者從哪里來?畢竟,一個人的職業成長,是通過做基礎工作,從不斷犯錯中積累經驗,最終成長為行業專家。這些過去被視為苦力的基層工作,實際上是人才成長不可或缺的學徒期。

      AI擅長處理統計學意義上的高頻標準問題,那些高度個人化、根植于特定情境、難以用文字或公式清晰表達的經驗與直覺,又能否被Agent真正習得?

      邊緣“無用”地帶正在快速消失,但人類商業史上幾乎所有的顛覆性創新,最初往往誕生在組織的邊緣,誕生在那些不被主流看好、被視為“浪費公司資源”的閑散項目里。這些創新在萌芽期的數據是難看的,無法通過常規ROI評估的。

      以大規模裁員來追求“超精英化”,這根杠桿如果使用不當,其反作用力足以掀翻最堅固的商業帝國。(本文首發于鈦媒體APP,作者|李程程,編輯|楊林)

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