大廠員工們開始焦慮，巨頭裁員

是次史否正在幫助AI不斷進步最終取代自己

作為國內一家互聯網大廠一支推薦算法團隊的負責人，李亞在程序員生涯中一直在跟人工智能（AI）打交道。無前最好股票配资今年，巨頭裁員他開始面對AI帶來的次史困惑。

以前，無前在面試時他會提出某個需求，巨頭裁員讓應聘者現場寫代碼實現，次史這是無前應聘程序員崗位的常規操作。如今，巨頭裁員李亞開始懷疑：如果應聘者能借助AI編程工具完成同樣的次史工作，為什么還要讓他手敲代碼？無前未來對于程序員寫代碼能力的要求是不是沒有必要那么嚴苛？

“AI正在改變行業。”與李亞一樣，巨頭裁員這是次史互聯網大廠很多員工的共同感受。大廠一方面在驅動AI進步，無前另一方面也在積極擁抱AI。這種“擁抱”轉而變成大廠員工們的一種焦慮：“自己是不是正在幫助AI不斷進步，最終取代自己？”

2025年年末，國內外數家互聯網大廠裁員的消息更是助推了這種焦慮，這些裁員或多或少都與AI有關。

AI惹的禍？

10月28日，亞馬遜宣布進行新一輪裁員，削減1.4萬個崗位，是2022年底以來最大規模的一輪裁員。

裁員對于任何一家互聯網大廠而言都是常規動作，亞馬遜一直有PIP機制（Performance Improvement Plan， 績效提升計劃），會定期進行末位淘汰。不過，這一次裁員顯得有些不同。

亞馬遜員工在一處倉儲中心內備貨。本文圖/視覺中國

亞馬遜中國區是此次裁員的重災區。“原本以為這次裁員與年中績效考核相關，但是一些團隊里考核靠前的員工也被裁員。”一位亞馬遜中國區員工王祥告訴《中國新聞周刊》，自己僥幸沒有被裁，在全員信發出后團隊經理召集了線上會議，只是表示團隊暫時安全。

當天早上來到公司后，他發現工位鄰近的一個團隊全員“消失”，“杯子還留在桌子上”。通知裁員的全員信發出后，一些中國區員工在凌晨就收到裁員郵件，最好股票配资或是一覺醒來發現自己無法登錄企業通信軟件Slack，被裁的員工會和HR開一個快速的會議，也會得到三個月的內部轉組時間，可以申請平級的崗位，但是開放的崗位數量不多。

在王祥看來，這次裁員突如其來，充滿“隨機性”，公司內部甚至有段子流傳：“這次裁員是按樓層裁的。”而根據亞馬遜公布的信息，此次調整涉及人力資源、云計算、廣告及設備與服務等多個核心部門。

外界很快將這輪裁員與AI的應用聯系在一起。早在今年6月底，亞馬遜CEO安迪·賈西在公司官網發布的一篇長文中寫道，隨著AI效率的提升，未來幾年公司員工規模將會縮減。

這篇文章以郵件的形式發送給亞馬遜全體員工，賈西在其中解釋道，亞馬遜有超過1000個生成式AI服務和應用正在開發或已開發，而這只是最終要構建的總量中的一小部分，未來將進一步簡化智能體（Agent）的構建，并在所有業務部門和行政管理領域構建新的智能體，未來完成同樣工作將不再需要這么多員工。“Use AI or Bye-bye（要么用AI，要么走人）”成為公司內部的一句口號。

王祥屬于賣家管理團隊，是這次亞馬遜中國區裁員的“重災區”。他在今年明顯感受到公司正在鼓勵員工、用戶以及賣家使用更多AI工具。他的日常工作就是對接各種賣家的需求，雖然已經有人工智能客服，但在他看來，機器客服不可能精準回應賣家的各種疑問，“一些問題連人都搞不定”。不過他還是被要求在各種工作場景中使用AI工具，在例會上也要不斷反饋自己對于這些工具的意見。

“大家更多是‘走過場’，AI最大的作用還是幫著做PPT。”直到這次裁員，王祥依然不認為AI替代是主要原因。“裁員應該不是AI替代的結果，而是一些傳統業務不再擴張，需要降本增效。”

亞馬遜人力資源負責人貝絲·加萊蒂將裁員歸因于技術變革，必須快速響應需求精簡架構、減少層級，“我們需要記住世界正快速變化。生成式AI是互聯網之后最具變革性的技術，讓公司以前所未見的速度創新”。

賈西也否認了這輪裁員由AI導致。雖然AI沒有大規模地取代人，卻在改變互聯網“大廠”的業務邏輯。

就在亞馬遜宣布裁員后不久，其公布了今年三季度業績，云計算部門收入同比增長超過20％，遠超市場預期，貢獻公司超六成營業利潤。這顯然得益于AI對于云計算需求的增長，但是如此增速卻難以讓投資人滿意。

今年7月底，亞馬遜召開第二季度財報電話會議時，賈西曾遭投資人質疑，原因就是亞馬遜云服務營收增速遠低于微軟、谷歌，相比于擁有OpenAI和Gemini大模型的兩家公司，亞馬遜在人工智能領域的發展也顯得落后。

顯然，以電商起家的亞馬遜需要更加讓人信服的AI故事。根據2024年亞馬遜財報，國際零售業務營收約占22％，利潤只貢獻約5.5％。而云服務業務雖僅占總營收約17％，卻貢獻了近60％的營業利潤。在電商這樣的傳統業務領域降本增效，轉而投入AI領域似乎是必然選擇。

“傳統的電商行業其實是勞動密集型產業。”中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長歐陽日輝告訴《中國新聞周刊》，對于亞馬遜而言，今年迎來一個重要的拐點，亞馬遜在AI基礎設施上的投入超過1500億美元，首次超過人力成本支出，同時宣布大規模裁員。這一趨勢并非單純的“降本”，而是一種“資本結構重組”——企業以算法和算力替代部分人力，以實現更高的邊際生產率和運營靈活性。

就在亞馬遜宣布大規模裁員后，其股價在11月3日創下每股258.6美元的歷史新高。

與亞馬遜的裁員相似，國內互聯網某大廠也在近期開啟裁員。11月底，該公司內部多個部門開始裁員，裁員比例10％—25％不等，是公司近年規模最大的一次裁員，主要波及游戲、直播、短視頻等部門。

背后是傳統業務承壓，連續第五個季度出現下滑，且今年以來跌幅不斷擴大，近兩個季度同比跌幅均超15％。

一位獵頭公司負責人告訴《中國新聞周刊》，該公司當下的問題就是AI投入占比營收過高。其每年營收1000多億元，但是近年一直在維持高強度的AI投入。2023年3月，該公司推出大模型后，已經累計在人工智能領域投入超過1000億元。而主營業務收入又在萎縮，裁員成為必然。簡單來說就是，在AI上多花錢，就要在人力上多省錢。

這位獵頭公司創始人表示，這家公司對于AI的重視也可以從組織架構調整中看出端倪，就在宣布新一輪裁員的同時，他們新設立基礎模型研發部和應用模型研發部，將兩個部門從基礎架構工程群組（TPG）獨立出來，負責人繞過CTO（首席技術官），直接向CEO匯報，一是凸顯了大模型對其的重要性，二是說明大模型業務放在CTO體系的模式，可能已經不太適合時代的發展了。

他認為，在此之前，國內互聯網大廠中只有字節跳動將大模型作為“一把手工程”，可謂激進，像阿里、騰訊等公司還是將其交給CTO負責。

人力成本支出與AI投入此消彼長，同時，大廠也在嘗試用AI取代人，這是當前大廠裁員的共同考慮。盡管后者短期內還難以大規模實現，但是公司已經在做嘗試。

2025年7月，2025世界人工智能大會上的百度展區。

“沒有銀彈”？

程序員，這對于任何一家互聯網大廠而言，都是最為重要的崗位。被視為互聯網產業“基石”的碼農，一度是高薪的代名詞，如今可能成為大廠最希望用AI替代的崗位。

因為寫代碼是大模型與生俱來的優勢，早在2021年，OpenAI和微軟旗下開源代碼平臺GitHub便合作推出AI編程軟件GitHub Copilot，谷歌、微軟、Meta和亞馬遜等大型科技公司均推出了自研的AI編程平臺，Cursor等獨立AI編程工具也在硅谷大受歡迎。程序員只需用自然語言描述期望的結果，AI即可通過編程實現，編程的門檻正在降低。

國內互聯網“大廠”的程序員開始習慣與AI一起工作。

“所有大廠、所有人都在用AI編程。”江豐是一家互聯網大廠的程序員，他自己和身邊絕大多數“同學”都在用AI編程，“實際效果還可以，但是不可能完全替代程序員”。

對于他們來說，使用AI編程已經不是可選項，某種程度上已經成為一項工作任務。2025年，江豐經歷了大廠對于AI編程從過分“癡迷”到逐漸“克制”的過程，“年初，大家在使用AI編程上都表現得很激進，現在已經冷靜，AI編程還不是‘銀彈’，它確實帶來很多改變，但是又沒有那么有用”。

“銀彈”之說最初來自IBM大型計算機之父弗雷德·布魯克斯，指一項技術或方法，它可以讓軟件工程的生產力在十年內提高十倍。在20世紀80年代，弗雷德·布魯克斯的觀點是，“沒有銀彈”。AI編程被寄希望于成為這枚“銀彈”。

“國內大廠都投入了大量人力構建自己的AI編程工具，代碼屬于公司核心的商業機密，如果使用Cursor這樣的外部AI編程工具，相當于把業務信息交給對方，泄密的風險極高。大廠紛紛‘封禁’Cursor等AI編程工具，不允許程序員在工作環境使用，只能使用公司自研的工具。”

各家公司此前就在研發一些讓編程更為便利的工具，在江豐所在的大廠，有專門的團隊負責開發AI編程工具，每位程序員都要使用這些工具，不斷提出意見，幫助他們把工具打磨得更好，這已經成為他們日常匯報工作的重要內容之一。

這多少有些尷尬，程序員們在幫助公司不斷優化一款未來可能取代自己的工具。當然，如江豐所言，它目前還不是“銀彈”。

在人類程序員的幫助下，AI編程的能力提升得很快。不過，李亞給這種能力加上了一些限定，它更適合完成簡單、獨立的任務，但是人們日常使用的App是一套極其復雜的系統，即使AI目前能參與一些工作，但是需求往往是復雜并且模糊的，不能被直接“投喂”給AI產出結果，仍然需要依賴程序員將需求拆解，再“投喂”給AI。但是如果設計一款小游戲，或是實現特定目的的提效工具，AI能很快實現，只是還需要程序員把關。

2025年4月，AI編程工具開發商Anthropic發布《AI對軟件開發的影響》報告，其中分析了50萬次與編碼相關的交互，結果顯示，開發簡單應用程序和用戶界面的崗位，可能比那些純粹從事后端工作的崗位更早受到AI的沖擊。

對于AI是否真能提升工作效率，李亞難以給出明確的答案。有時他想要實現某個簡單的算法，但是一時不知道從何下手，他就會把需求扔給AI，它能迅速實現。但是日常面對復雜任務，他發現AI還是難以派上用場。

一項復雜的需求涉及不同團隊之間的協作，如果AI過多參與，哪怕它寫出的代碼可以實現需求，但是很可能并不符合公司已有的代碼規范，這會讓團隊之間的協作變得困難，也使得整套系統的可迭代性和可維護性變差，而這就需要更多人工干預，反而增加了成本。

美國研究機構METR在今年2月至6月進行的一項隨機對照試驗顯示，實驗組開發者使用了市面上最先進的Cursor Pro、Claude 3.5/3.7 Sonnet兩款代碼工具開發軟件，盡管開發者自認為AI工具幫助提效了20％，但實際工作時間比不使用AI增加了19％。

在互聯網大廠，以降本增效為名的裁員一直存在，但是目前不會因為AI編程工具的出現，導致大規模裁員。李亞認為，反倒是一些初創公司對于程序員的需求受到更大沖擊。

與人們想象的不同，AI取代程序員，更有可能發生在初創公司。Anthropic報告呈現的一個趨勢是，大量個人和小企業正在使用AI編程，自動化水平更高的編程智能體降低了使用門檻：“學生、學者、個人項目開發者以及教學和學習用戶的使用量，占了總交互的一半。”

雖然AI編程工具暫時還無法取代大廠的程序員，但是以AI為名的降本增效已經展開。

AI降本增效，誰更危險？

據美國裁員統計網站Layoffs.fyi統計，2025年以來，已經有200多家科技公司宣布裁員，大約11萬名科技從業人員失去了工作。

還不能說這些裁員與AI直接相關，但是通過AI取代人力，從而實現降本增效，已經是必然趨勢，而科技行業一定是擁抱AI最為積極的行業之一。

麻省理工學院今年7月發布的《AI在商業中應用狀態2025》，評估了應用AI對于不同行業的影響，其中科技、媒體兩大行業出現了明顯的結構性變革。

諾獎得主杰弗里·辛頓表示，生成式AI一定是通過取代就業才能賺錢，大公司押注AI必然導致大規模裁員，這使得生成式AI不一定會像以往的顛覆性創新一樣創造新就業機會。

在一些互聯網公司的傳統業務范疇，AI正在加速滲透。在國內，它可能還沒有大規模取代人工，但是已經開始幫助人工提升效率，電商就是其中之一。

過去，電商對AI的使用主要在搜索、推薦和客服環節，新一輪AI大模型算力大幅提升，突破自然語義理解難題，甚至可以直接生成圖文、視頻等多模態內容，意味著各環節的AI使用程度加深，比如更高能力的AI客服。

2024年7月，亞馬遜就推出AI購物助手Rufus，目前活躍用戶已達2.5億人，這一數字已和亞馬遜2024年美國的活躍用戶數持平。亞馬遜稱，Rufus 2025年有望帶來超過100億美元的增量銷售額。

國內大廠也開始在電商業務全流程落地AI應用，并且已經在改變電商行業。“智能客服是大模型最好的落地場景之一。”淘天客戶運營部店小蜜業務負責人開鋒在11月初淘寶商家端AI產品媒體溝通會上表示，大語言模型多輪對話、多模態理解、推理和文本生成能力非常契合電商客服場景。

他介紹，原來的客服機器人依靠人工配置答案，只能回答配置了答案的問題，而生成式AI賦能的新智能客服有自主學習能力，可以快速、準確地回答更多問題，已覆蓋售前、售中、售后。“雙11”期間的10月15日至11月2日，店小蜜AI客服累計接待3億人次，全自動接待1億人次，轉人工率同比下降20％。

根據歐陽日輝的觀察，AI在電商平臺承擔了大量重復性、可預測任務，如客服問答、庫存調度、訂單審核與數據錄入，使這些崗位的任務密度與人力需求同步下降。與此同時，亞馬遜新設立了AI系統戰略總監、數據公平性審計師等崗位，這些高技能職位平均薪資較傳統中層崗位高出一定比例。

只不過相比于單純的替代，未來的情況更多是“與AI一起工作”，歐陽日輝稱之為“崗位重組”而非“崗位削減”。

微軟CEO納德拉認為，生成式AI最終還是會增加就業，大公司都在整理架構以將AI融合進各個業務流程，每個員工都需要重新學習，在這個過程中員工會有結構性調整，調整完成后員工會增加。“我認為這個過程將貫穿明年，之后員工數量才能最大限度地提升。”

在AI降本增效的過程中，基層員工可能并非最危險的那部分人。

歐陽日輝提醒，亞馬遜等企業已率先進行“AI去中層化”組織改革。在2024至2025年的裁員中，亞馬遜削減了大量中層項目經理與人力主管崗位，僅華盛頓總部就有約20％的被裁員工來自管理序列。“這一變革并非單純的壓縮管理層，而是AI系統在實時監控績效、分配任務與生成報告方面逐步替代了一些中層管理崗位的功能。”

在歐陽日輝看來，AI雖然在算法層面取代了部分管理與分析功能，但仍無法完全覆蓋人機互動與現場執行任務，特別是在倉儲、配送與客服等環節。

麥肯錫發布的報告也顯示，全球電商行業中，需與AI系統協作的基礎崗位占比上升至總就業的48％，其中就包括物流調度員、設備維護員、AI客服監控專員等新型“AI伴生崗位”，他們負責糾正算法偏差、監督異常輸出、保障服務連續性。

歐陽日輝認為，隨著AI的滲透，勞動力市場出現明顯的“啞鈴化”趨勢：一端是高技能、高決策的智力崗位迅速擴張，另一端是依賴人機協作的基礎性崗位保持增長，中層職能崗位正被系統性擠壓、削弱乃至消失。

（文中李亞、王祥、江豐為化名）