2025年10月28日,亞馬遜的裁員風暴正式拉開帷幕。這家電商與云服務巨頭計劃砍掉高達3萬名公司職員,相當于其企業部門近10%的規模。
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這不是一場普通的“優化調整”,而是史上最大規模的職場地震,比2022年那波27,000人的“行業收縮”還要猛烈。消息從上周五開始在華爾街和硅谷流傳,周一(10月27日)多家媒體確認:裁員將從周二(10月28日)啟動,波及物流、支付、游戲和云業務等多個部門。
經理們已收到內部備忘錄,準備迎接“艱難對話”。與此同時,Meta在10月22日悄無聲息地砍掉了AI超級智能實驗室(Superintelligence Labs)約600名員工,這家社交帝國的一年內已將未來18個月的AI容量計劃上修三次,卻仍覺得“不夠用”。
如果你是科技行業的軟件工程師(SDE)、產品經理或運營專員,這波浪潮很可能已擦過你的肩膀。為什么?因為這次不是簡單的經濟周期或疫情后遺癥,而是AI驅動的產業轉型——一場從人力(opex)向算力(capex)的激進再分配。 hyperscalers(超大規模云提供商)如亞馬遜AWS、Meta、微軟和谷歌,正將創紀錄的資金砸向數據中心建設。2025年第二季度,全球數據中心capex已飆升至歷史新高,預計全年增長超過30%, hyperscalers的capex支出占其運營現金流的60%。
客戶需求火爆:AWS的未完成訂單(backlog)達1950億美元,同比增長25%。但GPU供應跟不上爆炸式增長,公司寧可犧牲工資單,也要搶購芯片,確保AI服務器產能。
另一個層面來說,據統計,很多互聯網大廠都減少了初級程序員的招聘但并沒有減少資深程序員,說明這些崗位正在被AI所取得。
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但從大模型應用之后,總的用量卻呈現下降趨勢
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耶魯的研究更指出,Ai時代,一半人不工作,經濟都不會受到影響。
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繁榮背后的蕭條:資本的鐵律
這不是傳統意義上的經濟衰退,而是一種“詭異的繁榮性蕭條”。公司財報亮眼,股價節節攀升——拿Nvidia來說,盡管2025年其股票僅漲36%,但仍是華爾街寵兒。
Meta和亞馬遜的市值仍在萬億級別盤旋,AI敘事讓投資者蜂擁而至。可底層員工呢?人心惶惶。亞馬遜的績效評估(perf review)從7月拖到8月中下旬,RTO(返回辦公室)政策成了裁員的“完美借口”。AGI(通用人工智能)團隊紋絲不動,PXT(人力資源科技)、設備服務和運營崗位成重災區。
Meta則在AI org之外,還悄然清理了多名總監級“冗員”,邏輯相同:數據中心容量追不上野心。
為什么會這樣?
簡單說,AI時代的核心瓶頸不是代碼或創意,而是算力。過去,互聯網公司靠招人堆效率;現在,一臺H100 GPU的計算力頂得上成百上千小時的人工調試。管理層面臨市場懲罰:如果AWS增速放緩,股價就崩。結果?opex成了“軟柿子”——砍掉3萬人,就能騰出數十億美元,換成GPU訂單,讓財報看起來“AI增速觸底反彈”。這不是陰謀,而是資本的鐵律:在需求爆炸的時代,資本會毫不留情地懲罰任何不把“人力換算力”路線貫徹到底的企業。
更廣義地說,這次轉型波及每個人。不是只限于硅谷白領:供應鏈工人、內容審核員、甚至營銷專員,都在AI agent的“一鍵部署”浪潮中顫抖。大廠內部已成戰場:KPI強制各部門AI使用率達標,匯報“學習案例”,目標僅提升20%效率,卻耗費海量人力開發工具。
招人預算一砍,留守者壓力倍增。世界經濟論壇預測,AI將在未來三年消滅8000萬至8500萬個崗位,但同時創造1.7億個新機會——但那些新崗位,需要的不是“碼農”,而是懂AI架構的稀缺人才。
無能為力的現實:轉型的漩渦
面對這股洪流,你幾乎無能為力。
個人技能迭代?有用,但杯水車薪——AI提效已從“輔助”變“取代”。跳槽?大廠間互換,裁員潮一波接一波。政策干預?政府忙著補貼芯片。甚至宏觀經濟:美聯儲降息周期下,AI capex仍是唯一增長引擎,hyperscalers的支出正拖累自由現金流增長,卻換來估值泡沫。
這不是宿命論,是現實。
2000年互聯網泡沫破滅時,滲透率達43%-52%就崩盤;如今,大廠genAI日常用戶從50%沖向90%,但行業整體采用率卻不足10%。增速保障期還有幾年,最猛階段是10%到50%的躍遷,那時候我們所有的行業都會受到AI的沖擊。
屆時,如果token需求增速放緩(哪怕不是崩盤),VC和 hyperscalers的砍單會如多米諾骨牌,傳導速度遠超半導體投產周期。
唯一的對沖:買點它的股票
既然無力逆轉,不如押注贏家。每一個打工人,都該考慮買入Nvidia或AMD或AI產業鏈的股票,作為“被GPU擠出價值鏈”的風險對沖。2025年,AMD已成黑馬:年迄今漲幅93%,遠超Nvidia的36%。
OpenAI開始多元化芯片采購,AMD的MI300X正蠶食市場份額。
這不是賭博,而是理性配置:你的工資可能被capex蠶食,但半導體股的紅利,能部分彌補。別all in——分散到AI基礎設施ETF,或學點邊緣計算技能。但至少,持股能讓你從“受害者”變“旁觀者”,甚至小賺一筆。
當然,風險猶在:峰值AI支出增長已過,經濟影響有限。
但相比被動等待裁員通知,行動起來總好。
凱恩斯說過,市場能保持錯誤的時間比你資金長——在AI時代,這“錯誤”或許就是下一個萬億機會。
這次轉型如潮水,淹沒舊世界,也孕育新大陸。保持警惕,迭代不止。誰知道呢?也許下一個泡沫,不會那么慘烈,因為我們已有警醒:信息充足,懷疑論者遍地。
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