夜雨聆风这不是段子。是 CEO Matthew Prince（Cloudflare 创始人兼首席执行官）今天亲自在《华尔街日报》写了一整篇专栏来解释的。
更诡异的是——公司营收还在同比涨 30%。不是活不下去要瘦身，是活得挺好但要换血。
一个年营收超 20 亿美金的公司，CEO 亲自下场写文章解释为什么裁人，这事本身就不寻常。他在解释什么？
我在大厂做 AI 产品，每天跟各种组织变动打交道。看完 Prince 那篇文章，我觉得他其实回答了一个所有公司都在偷偷想、但没人敢公开说的问题：AI 时代，哪些人该多招，哪些人该少招？
他给出了一个分类法。而这个分类法，居然跟 70 年前德鲁克说的东西几乎一模一样。
一个 70 年前的分类法，突然变得很好用
1954 年，Peter Drucker（彼得·德鲁克，现代管理学之父）在《管理的实践》里提过一个朴素的想法：企业里的人做的事，归根结底只有三类——造东西、卖东西、量东西。
Prince 在他的 WSJ（《华尔街日报》）专栏里几乎用了同一个框架，只是换了个说法：
Builder（建造者，造东西的人）——工程师、设计师、产品开发。他们从零创造新东西。AI 让他们效率翻倍甚至十倍，但人类创造力本身不可替代。结论：越多越好。
Seller（销售者，卖东西的人）——销售、BD（商务拓展）、客户成功。掏钱的是人，人信任人。你见过有人跟一个 chatbot（聊天机器人）签了份 200 万美金的合同吗？结论：基本安全。
Measurer（度量者，量东西的人）——审计、财务、合规、中层管理、运营分析、市场研究。他们的核心工作是汇集信息、比对数据、分发结论。高度结构化、可重复。结论：AI 正面冲击。
我看完觉得这个分类粗暴但有效。然后想了一步——为什么过去企业里"量的人"会这么多？
答案其实挺简单：因为"协调"很贵。
一个总监存在的核心价值是什么？不是他的判断力多强，而是他能把 7 个下属的信息汇总成一页纸递给 VP（副总裁）。这就是信息路由。过去路由全靠人肉，所以组织必须一层层叠上去。一个人管 7 个人，7 个人各管 7 个人——你很快就能堆出一个五层八层的科层制。
AI 改变的不是"要不要管理"，而是路由效率。
我管这叫协调税——过去为了让信息在组织里流通，你不得不付出的人力成本。AI 让这个税率骤降。税降了，养不养这么多"收税的人"就是个选择题了。
四种正在发生的组织重构策略
如果只是一家公司这么干，你可以说是个案。但把视线拉开看——全球正在同时发生同一件事。而且仔细看，企业的应对策略可以归纳为四种模式：
策略一：腾笼换鸟——裁 Measurer（度量者），招 Builder（建造者）
Cloudflare 是典型。裁掉 1100 个财务、运营、中层管理岗，同时招 1111 个实习生，全是工程和销售方向。CEO 的原话："这些实习生无一例外，全都是建造者或销售者。"
国内对标：腾讯 2025 年宣布 3 年新增 2.8 万校招实习岗，AI 技术岗占 60% 以上，同时在收缩非核心业务线。一边瘦身一边扩招，钱从"量"的人身上省下来，砸到"造"的人身上。
策略二：压扁层级——砍掉中间的信息路由层
Meta（Facebook 母公司）新组建的 AI 工程团队，管理幅度直接拉到 1:50——一个经理管 50 个工程师，行业极限通常是 1:25。Gartner（全球最大的IT研究与咨询公司）预测到 2026 年底，20% 的组织将用 AI 消除 50% 以上的中层管理岗位。Gallup（盖洛普，全球知名调研机构）实测数据也印证了这一点：美国经理人平均管理幅度已经从 2024 年的 10.9 人升到 2025 年的 12.1 人。
国内对标：出门问问 CEO 李志飞去年提出"组织 AI 化"，管理层从三层压到两层，取消传统中层，研发人员减少三分之二。结果亏损收窄 90.5%。他说了句狠话："干掉的不是中层，而是只干以前中层那些活的人。中层得进化成超级个体。"
地产央企也在做同样的事——保利、招商蛇口、中海、金茂集体取消区域公司，从"总部→区域→城市"三级变成"总部→城市"两级。两年间行业减员 5.1 万人。不是 AI 直接驱动，但逻辑一样：中间层的信息路由价值在缩水。
策略三：AI before headcount（先用 AI，再考虑加人）——把 AI 能力变成招聘前置条件
Shopify（全球最大的电商 SaaS 平台）CEO Tobi Lütke（Shopify 创始人）在内部备忘录里写得很直白：团队必须先证明 AI 无法完成某项任务，才能申请加人头。Salesforce（全球最大的 CRM 公司）CEO Marc Benioff（马克·贝尼奥夫）更激进——直接宣布 2025 年不再招聘软件工程师，因为 AI 已经让现有团队产出提升了 30% 以上。
这不是裁员，而是把 AI 能力变成组织的默认基础设施。就像你不会为"公司要不要用电子邮件"开个会一样，未来也不会为"这个任务要不要用 AI"专门讨论。
策略四：反表演式勤奋——不砍人头，砍伪工作
美的是这个策略的标杆。方洪波（美的集团董事长）提出"以简化促增长"：禁止下班后开会、非必要不做 PPT、不允许代写材料。结果工作时长从 10.1 小时降到 7.6 小时，效率反升 20%，研发专利增长 37%。
这个思路跟前三种不同——不是直接替换人，而是先把"协调税"里最荒谬的部分砍掉。省出来的 2.5 小时原来花在哪了？开会。而会议的本质就是人肉信息路由。不用 AI 替代人，先用制度替代无效协调。
四种策略，激进程度递增：反伪工作 → AI 前置 → 压扁层级 → 腾笼换鸟。
从硅谷到深圳，从 AI 公司到制造业到地产，同一个力量在起作用。不是"AI 要替代人"这么简单粗暴——是协调税在坍缩，组织在重新长出该有的样子。
三种翻车模式：什么情况下会出问题
别以为砍中层是万能药。翻车的也不少，而且归纳起来就三种模式：
翻车模式一：把 Seller（销售者）当 Measurer（度量者）砍了
Klarna（瑞典"先买后付"巨头）是最典型的。2024 年底高调宣布 AI 客服替代了 700 个全职员工，CEO 到处讲这个故事。结果呢？服务质量明显下滑，客户投诉飙升，2025 年又开始招人补窟窿。
你打过多少次"转人工"？就那个感觉。国内各平台的 AI 客服同样被消费者吐槽"听不懂人话"。
为什么翻车？因为客服的工作里有一部分确实是"量"（查订单、核对信息、走退款流程），但还有一大部分是"卖"——建立信任、安抚情绪、挽留客户。前者 AI 能做，后者不行。一刀切全换，就是把路由-信任切割线画错了位置。
翻车模式二：扁平化过度，信任税爆表
字节跳动一直以极致扁平著称——基层到 CEO 仅 3-4 级。但 2021 年就有大量离职员工吐槽"扁平的组织架构，让中层格外疲惫"。Meta 的 1:50 管理比也被组织行为学教授直言"会以悲剧收场"。
为什么？因为协调税虽然降了，但信任税不减反增。一个经理管 50 个人，物理上不可能跟每个人建立信任关系。结果就是：初级员工被忽视、管理者过劳、团队缺乏方向感。
历史上也有前车之鉴。Zappos（美国知名鞋类电商，亚马逊旗下）2015 年推行 Holacracy（合弄制，一种消灭所有管理层级和职位头衔的激进管理体系），最终失败，不得不重新引入管理者。1980 年代个人电脑普及时也裁了一波"信息处理"岗位，十年后中层管理反而爆炸式增长——因为新技术创造了新的协调需求。
教训：扁平化有物理极限。协调税可以降，但降到零就崩溃。
翻车模式三：只省成本，不重新投入
出门问问研发砍三分之二，短期亏损确实收窄了。但如果竞争对手疯狂投入研发呢？省钱不等于赢。
Cloudflare 做对的一点是：裁 1100 人的同时招 1111 人，省下来的钱全部重新配置到 Builder（建造者）和 Seller（销售者）上。如果只是裁了人把钱装口袋——那就不是组织进化，只是缩水。
教训：裁 Measurer（度量者）不是目的，加注 Builder（建造者）才是。省下来的协调税必须花出去，否则就是在慢性失血。
三种翻车模式，本质上都是同一个错误：没画对路由-信任切割线。
我管这条线叫组织重构的生死线——你要替代的到底是信息路由（汇总、分发、比对，AI 很擅长），还是人际信任（说服、激励、共情，AI 做不了）？切割线画对了，裁员是组织进化。画错了，就是自残。
说回到你我
我不想贩卖焦虑。"中层要完蛋了"这种标题我在 2023 年就见过，三年了中层还好好的。
但变化确实在发生，只是比标题党预言的慢，比很多人感知到的快。
一个实用的自测：你每天的工作时间里，多少花在"量"（汇总数据、写报告、开对齐会、传递信息），多少花在"造"（做新东西、写代码、设计方案），多少花在"卖"（说服客户、谈合作、建立关系）？
如果超过 60% 在"量"——你的岗位正在被重新定义。不是明天就消失，但未来两三年里，这部分工作会被 AI 工具逐步吃掉。到时候老板问的不是"你还能不能做这份工作"，而是"你把做路由的时间省下来之后，还能做什么？"
答案可能是往"造"靠——自己动手做产品、写方案、做原型。也可能是往"卖"靠——更深地嵌入客户关系、做更多需要面对面信任的事。
路是两条。但原地不动不是选项。
