裁员不是因为AI

好久没线下社交，每次和这位好友都有聊不完的话题，互相分享，就非常开心，一不小心就晚了。

这篇文章早就想写，标题写好了后一直在想从哪个角度开始，去年在公司和同事就聊过这个话题，AI并不是导致裁员的关键原因，换句话说就是裁员不是因为AI。管理层投资计策失误，需要找个理由吧。

就像三年多前 2022 年下半年各大互联网相关企业降低校招人数或者不招，甚至有的发了 Offer 又放鸽子的，当时就把锅甩给了疫情，在互联网的同行们都知道那三年，有多少互联网公司恰恰因祸得福的？而甩给疫情的裁员，本来就是计划中的，多少公司的管理层 2019 年就做好计划了吧？那些因决策失误而立项的项目，招聘的团队，本来就没有产出，并不是因为疫情才没有的。

今天打着AI 旗号在裁员的，又有多少是真的只是因为 AI 导致项目失败？没有 AI 这些项目照样失败，没有 AI 这些管理层决策的失误，也会找个别的借口。

今天看到《我真的真的特想嫁给姚顺宇！》这篇文章中有句话讲到姚顺宇观点的底层逻辑：当AI规模大到一定程度的时候，个体力量不再是决定性变量。系统、组织、执行力等比任何一个天才的想法都重要。他参与过的Claude 3.7，亲眼目睹把一件事做成的关键，不在一个天才的灵光一现，而在一整个团队能否把"简单的事做到比谁都干净"。这是工程化的真相。

AI 确实让许多超级个体变得更强大了，还产生了一人公司 OPC 的概念，但如果商业模式需要一定规模的，一人还是做不到，毕竟肉体凡身还是需要睡觉，体力精力都有限，就算全部靠 AI 数字员工去完成，人用于处理异常，规模到一定程度后，一个人一天 24 小时不睡觉也还是有上限吧？

AI 技术变革中一个非常关键但被掩盖的真相：AI替代的不是“人力”，而是“人力中可被标准化、数据化的部分”。而人类真正的护城河，恰恰在于那些无法被数据化、难以被“蒸馏”的能力。

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下文是个人所关注的信息总结：

1. 看清裁员的本质——亚马逊营收1677亿、微软净利增27% 照样裁人，裁员是经营决策不是技术必然

2. AI是放大镜不是替代者 —— 理想汽车的Token消耗实验很有说服力

3. 盲目裁员的组织代价 —— 按旧人才标准裁员，可能裁掉最适配AI生产力的人

4. 人才评估的范式转移 —— 从"会表达"到"会思考"

1. 看清裁员的本质，AI 不背锅

2025年，科技行业迎来史上最密集的裁员潮。Layoffs.fyi数据显示，2024年全球科技行业裁员超过15万人。Crunchbase追踪显示，2025年美国科技公司裁员约12.7万人。亚马逊、微软、Meta、英特尔等每次都是万人级别的优化。

一个有趣的现象：业绩最亮眼的公司，往往也是裁员最坚决的公司。

亚马逊2025年第二季度营收1677亿美元，同比增长13%，净利润大幅增长，却在同一时间宣布裁员1.4万人。
微软2025财年净利润223亿美元，同比增长27%，同样裁员超过1.5万人。
Meta在净利润增长32%的高光时刻，宣布约8000人的裁员计划。
英特尔一边裁员约2.7万人（占员工总数20%），一边在AI芯片制造领域加大投入。

一家正常经营的公司，选择在业绩最好的时候大规模裁员。显然不是因为活不下去，那裁员为什么？

亚马逊在裁员声明中说得直白：公司要"像世界最大初创公司一样运营"，"减少官僚作风"，"移除管理层级"。CEO安迪·贾西在内部备忘录中解释得更清楚：AI正在重塑工作方式，部分岗位需求减少，同时新的岗位需求在增加，公司预计"企业部门员工规模会下降"。

微软的纳德拉在多个场合强调，AI帮助公司实现了前所未有的效率提升。微软呼叫中心部署AI后，每年节省5亿美元成本；约20%至30%的新代码由AI生成。裁员节省的人力成本，被重新投入到数据中心和AI基础设施建设——2025财年，微软在这方面的投入高达800亿美元。

裁员作为一个商业决策，一般发生在企业战略重组、组织转型的时候。AI只是恰好出现在这个时间窗口，成为了最好听的解释，最便利的借口。

2. AI是放大镜，不是替代者

罗永浩在其播客节目《罗永浩的十字路口》第二十七期中，与理想汽车创始人李想进行的一场深度对话，对话中CEO李想有讲到理想汽车内部在推广AI工具的过程中关注的Token消耗量，把公司内部使用AI最频繁的员工排了个序，发现了一个极其反常识的现象：

按照传统标准，公司里最顶尖的员工，通常是汇报能力强、能搞定各种资源的明星员工，而他们发现Token消耗量最大的前20名员工，并不是这些人。他们可能平时不擅言辞、不懂搞资源，但给了他们足够业务场景和工具（AI Token），他们却有了不一般的创造力。

李想的原话是这么说的：“专业的人只要能用好AI，就会走上一个前所未有的新高度。”，“在AI时代的人才和上个时代的标准大概率是不一样的，一上来就裁人很容易按照上个时代的标准把最好的人裁掉。”

个人赞同这段采访中李想的观点，与姚顺宇的观点不冲突，共同点就是 AI 时代组织协同能力依然重要，但组织架构是一定会重构了，组织管理的方式都将发生变革。

这段采访内容如下：

罗永浩：AI时代企业应该如何看待裁员？现在很多用AI的企业都在裁人，是不是因为有的人不愿意学或者拒绝学新知识？

李想：我直接建议所有公司不要裁人。因为AI时代的人才标准和上个时代完全不一样了。如果一上来就按照过去的标准裁人，很容易把最好的人裁掉。我们在公司内部做了个实验，放开AI软件权限后，Token消耗量排在前20名的员工中，很多并不是传统意义上最顶尖的人。有些同事以前不太会表达、争取不到资源，但脑子特别好用。给他们工具和真实的业务场景，他们就能改造很多东西。我们还没有发现给了AI以后他不用的，我们发现大家都是喜欢去用的，只是过去没让他们迈出这一步。

罗永浩：普通人用AI能替代专业工作吗？

李想：这是我最不靠谱的说法之一。普通人用AI写出来的程序质量差得没法用。AI能提高效率，但没法让外行变成真正的专家。专业人才在AI时代依然具有巨大价值，但价值的体现方式发生了变化。专业的人只要能用好AI，就会走上一个前所未有的新高度。AI非但不是普通人的“庇护所”，反而会像“放大镜和显微镜”一样，让能力差异更加透明化。原来是两三倍的优势，现在其实是十倍百倍。

罗永浩：现在很多人说AI可以让一个人开公司，您怎么看？

李想：我们试了半年，发现“一个人的公司”根本跑不通。网上那些宣称试验一人开公司的人，每天发的内容都是“某某工具又更新了”“某某AI又厉害了”，但真实的生产环境一个都没建起来。建立稳定的生产环境太难了。三五个或者十几个人，靠人工智能做一家大公司，是可行的；但一个人，不行。这是经过实践验证的结论。

罗永浩：您如何看具身智能和人形机器人的未来发展？

李想：具身智能会有两个阶段：自动驾驶是具身智能的上半场，通用人形机器人是具身智能的下半场。这两个阶段的连接非常清晰，这也是为什么做机器人的公司会从做自动驾驶的公司挖人——技术路径绕不开。未来的汽车和通用人形机器人，各自都会是一个五万亿美元的市场。未来L4自动驾驶用户与机器人用户的重合度高达90%。

罗永浩：无人驾驶普及后，大家还会愿意自己买车吗？

李想：我的判断是：买车的人会更多。

李想总结道：理想汽车不会主动裁员。AI会自然优胜劣汰——觉得自己不行的人会自己走，觉得公司不行的人也会自己走。这种基于自我认知与组织适配度的自然流动，比强制裁员更符合未来组织的发展逻辑。

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理想的这次实验也应证了一点：AI不是能力的替代者，而是能力的放大器。

黄仁勋在英伟达GTC 2026大会上说过："AI不是让人没有工作，只会让人越来越忙。"他拿自己举例：比起半年前，现在更忙了。不是事情变多，而是AI加快了反馈和推进速度，让他能同时推进更多项目。忙碌是真实的，裁员也是真实的。但两者之间，没有必然的因果关系。

顶尖工程师使用AI后，生产力提升可以达到十倍甚至百倍。但一个不懂代码的人，即使拥有最好的AI工具，生成的代码质量依然差得没法用。

我5/15在医院做的检查，把CT结果和呼吸功能结果给了好几个AI，回答也是乱七八糟。

普通人用AI 也无法替代一些专业工作的。

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斯坦福大学经济学家布林约尔松的研究发现，AI对就业的影响呈现年龄分化——高AI暴露行业中22-25岁年轻人就业率下降13%，而35岁以上群体反而增长6%-9%。他强调：技术一直在毁灭岗位，也一直在创造岗位。

这不是简单的替换，而是结构性的重组。

诺贝尔奖得主、人工智能教父辛顿在接受《财富》杂志专访时，表达了一个深刻的担忧：

"most industry leaders aren't asking themselves this question about the endgame of AI"、"Big Tech is less interested in the long-term consequences of the technology"

"For the owners of the companies, what's driving the research isshort-term profits"

"Researchers are interested in solving problems that have their curiosity. It's not like we start off with the same goal of, what's the future of humanity going to be?"

大概意思是：科技行业对AI长期影响缺乏系统性思考，企业与研究机构普遍将短期商业回报置于首位，公司所有者推动技术发展的核心动力是短期利润，研究人员也习惯于解决具体问题而非思考终极命题。

当企业在裁员时总提到"AI替代"，这是对技术变革的真实反应，还是在借技术之名，行降本之实？答案不言而喻。

3. 盲目裁员的组织代价

如果你是一家公司管理层，正在考虑裁员，值得认真思考：你用什么标准来评判谁该离开？

大多数企业依然沿用的是工业时代甚至互联网时代建立的人才评估体系：表达能力、资源协调能力、汇报能力、跨部门影响力。这些标准在过去的商业环境中被验证有效，帮助企业识别出了一批批优秀员工。但这些标准，在AI时代还适用吗？

理想汽车的实验数据告诉我们：不适用。

消耗Token最多的这些人，都有个共同点：积极主动，思维能力强，能在AI的辅助下快速找到问题并解决。

李想的观察极具洞察力："专业的人在今天仍然有巨大的价值，只是不是原来标准化地做一些文档的价值。如果专业的人能用好AI，可能价值会达到新的高度。"

这意味着什么？

如果按照旧标准裁员，最有可能离开的，恰恰是那些沉默的实干者。而那些汇报做得精彩的"明星员工"，很可能继续留在组织里，享受着AI带来的效率红利，却未必能在真正的业务变革中发挥价值。

AI时代组织形态的还有个变化，团队规模在缩小，每个人承担的责任在扩大，留下来的人需要变得更强，而且这个但更强的定义也变了。

AI相关岗位招聘一直在增长，各大公司抢AI算法工程师、Prompt专家、数据科学家等新角色，薪资待遇也给的很高，但依然找不到合适的人选，一边是大量找工作的能力不达标，我个人的感受是冰火两重天。

据说斯坦福大学做了个研究，我没有考证，自2022年ChatGPT面世以来，七大科技巨头（Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉）应届毕业生招聘比例下降超过50%，今年招的更少，但有的公司却又去高中选人，国内大公司也有去初高中直接选好苗子的。初级岗位减少，普通新人难进，选人的标准也在调整。

对于大多数企业而言，确实是两难局面：

一边是传统岗位的冗余，需要通过裁员来降本增效；另一边是新兴岗位的短缺，需要通过高薪来吸引人才。

如果用旧标准来裁员，很可能把本该留下的人送走了，把本该离开的人留了下来。这种认知偏差的风险，已经在一些企业身上得到了验证。

Meta在2025年在AI整体裁员600名涉及产品应用研究PAR、基础设施Infra、基础研究FAIR三个部门，内部认为AI组织过于拥挤，扎克伯格决定集中资源到AGI，即将资源向塔尖聚集。

问题是：在这种情况面前，有多少公司有能力进行快速战略调整，能够区分？现有的人才评估体系又是否能够真正识别出AI时代的核心人才？

4. 人才评估的范式

传统的人才评估体系，建立在一个隐含假设之上：人才的价值可以通过可见的行为来衡量。

汇报做得好，说明思路清晰；跨部门协调能力强，说明具备协作精神；资源整合做得好，说明有商业头脑。这些假设在工业时代和互联网时代被反复验证，成为企业晋升和裁员决策的重要依据。

AI的出现，打破了这个假设，AI把能力差异透明化了。AI既像放大镜又像显微镜，原来两三倍的优势，现在变成十倍百倍。

一个人能否高效使用AI工具，正成为衡量其价值的关键指标。Token消耗量、模型产出质量、自动化流程搭建能力——这些可量化、可追溯的AI使用痕迹，可能成为新的指标，而目前企业管理者们并不知道如何评估这些新指标。

大家仍然习惯于用旧标准来衡量。报表做得多漂亮，汇报有感染力，领导就认为这人能力强，至于这个人真正产出如何，大多数管理者缺乏判断的能力和工具。

这种错位，正像李想所说 "替代原来的东西没什么难度，但专业的人有了AI之后会进入另一个高度，是无法替代的。"

人类真正的护城河，在于那些无法被数据化、难以被蒸馏的能力：判断力、审美力、共情力、跨领域整合能力。

创造新事物、解决复杂问题、连接人与人，可能成为将来的重要价值能力。

这几项能力的共同特征是：没有标准答案，没有可复制的流程，每一次都是独特的。

对于企业而言，这意味着人才评估体系需要彻底重建，比如是否新增：利用AI重构业务逻辑的能力，利用AI创造新价值的潜力。

"人"与"机器"之间关系如何重新定义？（个人还在寻找更有说服力的研究说明）

结语

面对AI带来的不确定性，很多公司的第一反应是裁员。这可以理解。但是

第一，裁员解决不了问题。

如果一家企业的核心竞争力正在衰退，裁员只是延缓了死亡，而不是找到了出路。亚马逊在业绩最好的时候裁员，不是因为活不下去，而是因为要重新分配资源，把更多资金投入到最重要的战略领域，这是主动的战略选择，不是被动的生存挣扎。

公司的裁员，是主动的战略调整，还是被动的降本求生？两者的区别决定了后面的出路。

第二，用AI重新定义工作，而不是用AI替代人。

微软AI帮助其呼叫中心每年节省5亿成本，20%至30%的新代码由AI生成，将节省的成本投入到更核心的业务领域。

通过AI升级实现自然优胜劣汰：能力跟不上的人会主动离开，觉得公司不行的人也会主动离开。这种自然的流动模式，比强制裁员更符合未来组织的发展需求。

第三，重新审视过去明星员工的评价体系

加入对AI使用能力、问题解决能力、业务重构能力的评估。否则，裁员决策很可能是在误伤核心人才。

第四，投资于人，而不是取代人。

如何把AI带来的效率提升，转化为员工的技能升级机会，而不是简单的岗位替代，将成为未来公司之间竞争的关键因素之一。

裁员是因为AI吗？不是。

AI 加速了企业的转型需求，放大了能力之间的差距。而裁员的根本原因，从来都是经营压力和战略调整。

AI成为了一个便利的借口，公司用它来解释裁员，来安抚市场，来转移批评的焦点。

真正决定企业未来的，不是AI取代了多少人。

在AI时代，人才的价值不是降低了，而是更高了。关键在于，有没有能力识别真正的人才，有没有机制留住他们，有没有体系让他们在AI的辅助下发挥更大的价值。

当潮水退去，你才会发现谁在裸泳，谁已经建好了堤坝。

参考资料：

Layoffs.fyi 2024全球科技裁员数据
Crunchbase Tech Layoffs Tracker 2025
亚马逊2025年第二季度财报及裁员声明（2025年10月）
微软2025财年财报及裁员公告
Meta 2025年裁员计划（2025年4月）
世界经济论坛《2025年未来就业报告》（Future of Jobs Report 2025，2025年1月发布）
麦肯锡《Superagency in the Workplace: Empowering people to unlock AI's full potential》（2025年1月）
李想×罗永浩《罗永浩的十字路口》第27期（2026年5月13日）
英伟达GTC 2026大会黄仁勋发言
Salesforce CEO Marc Benioff The Logan Bartlett Show播客（2025年8月）/CNBC报道
IBM CEO Arvind Krishna接受《华尔街日报》采访（2025年5月）/Entrepreneur报道
Coinbase CEO布莱恩·阿姆斯特朗社交媒体发言
Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar & Ruyu Chen, "Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence", Stanford University, 2025
杰弗里·辛顿《财富》杂志专访