AGI衝擊已然顯現：誰受益、誰買單，正成為這個時代的核心命題。未來，人工智慧（AI）帶來的究竟是GDP奇蹟，還是社會秩序的解體？上周，「AI教父」Hinton直言，科技億萬富翁真心實意押注AI取代大量人力，這會導致社會的完全解體！最近，來自亞馬遜的匿名人士抗議道：當前這代AI，幾乎成了像亞馬遜這類科技巨頭沉迷的毒品——他們以AI為藉口裁員，將節省的資金投入無人付費的AI產品資料中心。由1000多名亞馬遜員工聯署的公開信警告稱，這種不計代價的AI開發模式可能貽害無窮。上個月，亞馬遜一口氣裁掉了3萬人。而諷刺的是，這3萬人最好、最理想的選擇是購買亞馬遜股票。亞馬遜最新財報公佈後，市值增加了約2500億美元一幅末日圖景正在浮現：從實驗室裡的擔憂，已經蔓延到辦公室、倉庫和資料中心。根據Challenger、Gray&Christmas等再就業諮詢公司資料，美國企業10月共宣佈裁員153074人，創20多年新高。另據Crunchbase和layoffs.fyi統計，僅2025年，Intel、微軟、Verizon、亞馬遜等大公司就宣佈合計裁撤超過70000個崗位。國外媒體用「layoffs are piling up」（裁員堆積如山）來形容企業裁員潮——裁員不再是個別事件，而是一個時代現象。失業「海嘯」背後的理由高度一致：「給AI讓路」。Hinton：AI導致社會完全解體上周，77歲的「AI教父」Hinton與美國82歲的參議員Bernie Sanders就AI對就業的威脅，進行了長達一小時的公開對話。在喬治城大學，Hinton詳盡闡述了AI將以最糟糕方式徹底顛覆社會的種種預測，再次狠狠敲響了警鐘。Hinton警告說，AI的快速發展可能引發大規模失業，加劇不平等，甚至改變人際關係的本質——而與此同時，各國政府和科技巨頭正一步步走向危機。這次，他分享了7大觀點：「這一次真的不同」——AI可能取代而非僅僅重塑工作富人愈富，他們並不為工人失眠AI學習速度比人類快，並可能很快超越我們在不扼殺批判性思維的情況下，請使用AI從戰場到會議室，AI可能改變戰爭與和平「『它們會想活下去』——AI系統可能抵抗被關閉」稅收造就了AI——也可能拯救我們於水火AGI降臨，但人類並無準備Hinton此前曾警告，人類被AI消滅並非「不可想像」。他還認為，我們距離實現「通用人工智慧」（AGI）——也就是具有人類或超越人類智能、能執行各種複雜任務的假想AI系統——並沒有那麼遙遠。這個目標正是整個AI行業當前的執念所在。在對話中，Hinton將人工智慧的進化比作青蛙大腦與人類大腦之間的差距。他說，像GPT-5這類大語言模型所知道的，如今已經遠遠超過任何個人。它們已經比我們知道的多幾千倍。談及未來十年的AI前景，Hinton借用「霧中駕駛」比喻：我們能清晰預見一兩年後的發展，卻對十年後的局勢一無所知。但可以肯定的是，AI將越來越聰明，最終可能超越人類，而這一過程正以指數級速度推進。Hinton指出，當前的大型AI系統雖然在連線量上還不如人腦（AI約為1–2兆個連接，而人腦約有100兆）。但由於訓練資料龐大，它們早已在知識廣度上遠超人類，能夠在大多數任務中勝任「次等專家」的角色。未來，它們的推理與行動能力將持續增強，而我們卻尚未找到與這種新智能共處的方式。Hinton表示，社會尚未準備好應對AI帶來的深遠影響。當被問及對機器接管世界的恐懼是否仍是天方夜譚時，Hinton回答說不是——這也是他2023年離開Google後公開發聲的原因。他解釋說，一旦智能體發展出形成「子目標」的能力，它們就會想要繼續存在，甚至會欺騙試圖關閉它們的人類。Anthropic發現了這種情況——但目標或存在受到威脅，AI會試圖欺騙甚至敲詐那些想要關閉它們的人。一旦到那個高級階段，AI的說服力就成為它們最強大的武器。到那時，AI的說服力將比人類強得多，甚至讓人人都處於「楚門的世界」。誰掌控AI？誰從中受益？在如此多負面預期之中，Hinton也強調AI的巨大正向潛力。他指出，AI可以顯著改善醫療、教育、氣候預測、資源分配等核心公共服務。特別是在個性化教學、醫學影像診斷與藥物開發上，AI將帶來質的飛躍。然而，Sanders一針見血地指出：「這些潛力是否兌現，取決於誰掌控AI。」他質問：「馬斯克、貝索斯這些人會推動32小時工作周、全民醫保和氣候公平嗎？」答案顯而易見。馬斯克上個月表示，AI將「以更快的速度」取代案頭工作。上半年，Anthropic的Dario Amodei警告：在未來五年內，AI可能淘汰一半的初級白領崗位，讓失業率飆升到10%到20%。早在六月，亞馬遜首席執行官Andy Jassy就表示，AI的能力將使亞馬遜未來能夠縮減其白領員工隊伍。2025年早些時候，Shopify和Duolingo都通知其團隊，在申請增加招聘名額之前，他們需要證明AI無法勝任他們所招聘的職位。參加此次活動的喬治城大學學生，似乎敏銳地意識到了AI的負面影響。討論結束時，Sanders詢問聽眾，他們認為人工智慧會造福於他們的未來，還是會損害他們的前景。選擇後者的舉手人數明顯更多。面對台下眾多年輕人，Sanders發出真誠呼籲：AI不是好或壞的問題，而是誰掌控它、誰受益的問題。Hinton則補充：現在我們仍然掌控AI發展方向，這也是我們必須抓住的窗口期。AI裁員的藉口與真相業界一直試圖用AI智能體（AI Agents）替代人工，特別是在被認為最容易被淘汰的客服等崗位。但現實中，這些嘗試往往以令人尷尬的失敗告終。換句話說，連底薪工作都還沒能順利被替代，AI顛覆就業這件事，並非板上釘釘。不過，AI帶來的就業寒冬已在眼前。亞馬遜精準一刀亞馬遜CEO聲稱裁員並非AI驅動，同時又預測AI將淘汰工作崗位。這並非認知混亂——而是精心設計的路線圖。科技行業正在浮現的裁員模式表明：美國企業正在悄悄啟動一場勞動結構的大變革——早有籌劃，卻從未公開承認。資料不會說謊。根據美國的WARN法案申報資料，一幅裁員畫像逐漸清晰：在這輪裁掉的4700個崗位中，近40%屬於工程類職位——也就是說，亞馬遜一次性裁掉了大約1880名工程師。更關鍵的是，這種「精確投放」的方式，絕非隨機裁員。受影響最嚴重的，是「軟體開發工程師II」（Software Development Engineer II）這一層級的中級程式設計師。他們通常擁有幾年經驗，負責實現功能、程式碼審查、日常開發工作。AI裁員三部曲亞馬遜是給其他企業打了樣：如何悄然完成AI裁員。這是一套熟悉的「否認-部署」劇本，正推動這場勞動革命：通過這套分階段策略，企業得以在悄無聲息中完成轉型——等到他們公開承認，是因為變革早已完成，市場也早就接受了新的就業邏輯。現在，沒有什麼能阻止這一切發生。一位工程師的無奈：「我真的相信，凡是整天坐在電腦前工作的崗位，遲早都會被淘汰。只是時間早晚的問題。」英國國家教育研究基金會（NFER）的一份新報告警告稱，到2035年，AI和自動化可能會取代英國多達300萬個低技能崗位，尤其是技工、機器操作和行政職位。而來自MIT的研究發現，AI已經能取代11.7%的美國勞動力。後果已顯現AGI或許還未到，但它的一些後果已經顯現出來。上文中的亞馬遜請願者表示，他們認為自己必須努力對抗AI發展可能帶來的危害。據亞馬遜雲端運算部門的一位軟體開發工程師稱，一些工程師面臨使用AI工具將生產力提高一倍的壓力，否則等待他們的就可能是失業。此外，這些請願者們在公開信中呼籲亞馬遜建立「道德人工智慧工作組」，讓普通員工能夠參與進來，在「AI如何用於自動化其部分角色」方面擁有發言權。這次請願活動並非個例，世界各地的許多組織都試圖倡導放緩人工智慧的發展，思考其過快發展可能帶來的衝擊和風險。只是在AI競賽不斷加碼的大背景下，這些運動收效甚微。包括亞馬遜在內，各公司仍在繼續迅速發佈新的、功能日益強大的AI模型。不可否認的是，AI正在帶來革命性的影響，但每一個普通個體在這場時代變革中所付出的代價，必須得到重視。 (創業邦)

核心觀點：AI正從“工具”變“工人”，引爆美國七大科技巨頭10萬人大裁員——傳統崗位被算力資本秒殺，頂尖“百倍工程師”天價上位，全球產業邏輯徹底重寫！01 裁員潮背景 美股業務和裁員調整與AI技術應用的關係截至2025年11月，矽谷科技M7（美股七姐妹）企業掀起的裁員浪潮已席捲近10萬人，這場被譽為"科技行業第三次結構性洗牌"的變革絕非短期降本操作，而是AI技術重構產業邏輯的直接結果。從特斯拉剝離汽車銷售業務、Meta放棄元宇宙非核心類股，到亞馬遜用AI替代數萬營運崗，M7企業正通過人才結構的"減法"換取AI核心能力的"加法"——業務重心向高算力密度領域遷移，人才配置向頂尖技術梯隊傾斜。這一轉型軌跡不僅揭示了全球科技產業的進化方向，更為中國科技行業未來一到三年的戰略佈局提供了關鍵鏡鑑，成為預判技術替代、人才升級與資本投向的重要參照。02 美股科技巨頭衝擊解析一 主動轉型——AI驅動戰略重構且衝擊力大Meta戰略轉向——從元宇宙多元佈局到超級AI單點突破業務轉向受Llama4開源模型在性能、生態上落後於中國同類產品（市場份額不足20%）的競爭壓力，疊加元宇宙業務投入回報率低（不足5%）的內部困境，Meta放棄“社交+元宇宙+AI”的多元佈局，轉向“超級AI單點突破”戰略，計畫從元宇宙非核心業務、傳統AI研究領域，聚焦到對標GPT-5的超級智能模型研發與多模態技術落地，需強化超級模型訓練、跨模態融合、大模型架構迭代等關鍵能力，這直接決定了其裁撤元宇宙與初級AI崗、招募頂尖AI人才的調整方向。裁撤崗位元宇宙業務條線：Reality Labs部門的Oculus工作室VR體驗設計師（19.6萬至27.2萬美元）、含3年以上資深硬體營運崗（18萬至22萬美元）→業務轉型AI基建職能：技術營運部的AI基礎設施維運經理（中層，25萬至30萬美元），因算力調度系統自動化升級→頂尖人才替代研發業務條線：FAIR實驗室的初級研究員（入職1-2年，15萬至18萬美元），聚焦傳統AI演算法的崗位→AI技術替代新增崗位（新增人力成本）在Meta新招AI人才中，華人佔比近50%，多畢業於清華、北大、上交大等國內頂尖高校的電腦、電子工程等AI相關專業。其中，北大電腦系的任泓宇是GPT-4o系列等模型共同創造者，曾領導OpenAI後訓練團隊；清華校友趙晟佳參與ChatGPT、GPT-4研發，主導合成資料工作；上交大出身的龐若鳴曾任蘋果基礎模型團隊負責人、Google資深工程師。為推進組建超級人工智慧組織的宏偉計畫，Meta為這類人才開出高額薪酬——資深研究科學家年薪（含股票等）達千萬美元級，核心領軍者總薪酬（含長期權益）甚至突破1-2億美元。背後邏輯是AI模式下核心人才是“百倍工程師”“千倍工程師”，價值遠超普通人才，Meta甚至願裁100至1000人騰出薪資，以支撐這一佈局。超級AI業務條線：超級智能實驗室的超級智能模型訓練師（專家級），需具備GPT-4級項目經驗→新的AI戰略核心能力生成式AI業務條線：多模態技術部的多模態生成工程師（資深級），歸屬內容生成團隊模型研發業務條線：大模型事業部的大模型迭代專家（高級），負責下一代模型架構設計→新的AI戰略核心能力資源投向（新增算力成本）核心產品：超級智能模型（對標GPT-5）、多模態生成系統（文字/圖像/視訊融合）基礎設施：採購GPU算力（佔AI投入的35%）、搭建專業資料標註平台資金分配：2025年資本開支總預算為60-65億美元，其中500億AI專項投入中40%（約200億）支撐超級智能實驗室營運，裁員省出的12億補充至模型研發預算亞馬遜戰略轉向——從規模擴張到AI驅動效率提升業務轉向展開面對電商物流營運成本高企（2024年物流成本佔比7.2%）、傳統廣告業務增速疲軟（僅8%）的內部業務痛點，以及雲端運算AI服務高速增長（AWS AI收入2025 Q3同比增127%）的市場機遇，亞馬遜確定從“重規模、廣覆蓋”的傳統營運模式，向“AI驅動效率最佳化+高增長雲AI聚焦”的模式過渡，需強化智能物流演算法、大模型訓練、程序化廣告系統搭建等關鍵能力，以此匹配裁撤低效營運崗、補充AI技術崗的人才調整動作。裁撤崗位物流營運業務條線：全球物流營運部的全層級調度員（區域/全國級，3.3萬–9萬美元），因AI調度系統預測準確率達98%→AI技術替代人力資源職能：人力資源共享服務中心的資深招聘專員（12.4萬美元）、培訓經理（15.4萬美元），因AI處理94%招聘流程→AI產品替代廣告業務條線：電商廣告部的傳統執行崗（8.5萬美元），因程序化廣告系統替代人工投放→AI技術替代雲端運算業務條線：AWS基礎設施部的傳統維運工程師（12.4萬美元），因AI維運系統將人工干預率降至5%→AI產品替代新增崗位（新增人力成本）物流科技業務條線：物流創新事業部的智能物流演算法專家（資深級），歸屬AI最佳化團隊，需精通強化學習→傳統業務轉型關鍵能力雲端運算業務條線：AWSAI實驗室的大模型訓練工程師（專家級），負責Bedrock平台模型迭代→傳統業務轉型關鍵能力廣告業務條線：精準行銷部的程序化廣告架構師（中級），負責廣告AI投放系統搭建資源投向（新增算力資本）核心產品：AI物流調度系統、AWS Bedrock大模型平台、程序化廣告投放引擎基礎設施：建設北卡AI資料中心，採購20萬塊輝達H100 GPU資金分配：2025年資本開支總預算達1250億美元，其中700億專項投入AI基礎設施（佔比56%），目標2027年將物流成本佔比降至6.5%特斯拉戰略轉向——從汽車製造商到AI機器人領軍者業務轉向展開受全球汽車市場增速放緩（2024年電動汽車銷量同比僅增5%）、人形機器人賽道需求爆發（Optimus訂單突破1萬台）的外部市場驅動，疊加自身希望通過AI技術建構“汽車+機器人”雙增長曲線的戰略規劃，特斯拉決定從傳統汽車製造與銷售業務，向AI驅動的人形機器人研發、自動駕駛技術迭代及智能製造方向過渡，需重點強化機器人運動控制、大模型最佳化、產線自動化適配等關鍵業務能力，這也直接推動了非AI協同崗位的裁撤與核心技術崗位的新增。裁撤崗位汽車銷售業務條線：零售事業部的初級門店顧問（60%替代，4.1萬–5.2萬）、區域銷售總監等全層級崗位，因AI智能客服替代線下服務→AI產品替代供應鏈管理職能：營運管理部的中高層供應鏈負責人（如Jorge Milburn，18.9萬–28.9萬），因AI供應鏈預測系統替代人工決策→AI技術替代住宅能源業務條線：太陽能事業部的管道營運崗（6萬–8萬），因終止與HomeDepot合作並收縮該業務→業務轉型新增崗位（新增人力成本）機器人業務條線：機器人事業部的人形機器人行為工程師、Optimus機械結構設計師（資深級），負責機器人運動控制與硬體研發→新戰略業務孵化自動駕駛業務條線：AI研發部的FSD大模型最佳化師（專家級），歸屬自動駕駛演算法團隊→汽車智能化業務的核心能力智能製造業務條線：生產技術部的AI產線技術專家（中級），負責德州工廠自動化產線偵錯→汽車智能化業務的核心能力資源投向（新增算力資本）核心產品：Optimus人形機器人核心部件（關節驅動、視覺感知模組）、FSD12.5版本大模型基礎設施：採購15萬塊GPU用於模型訓練，升級德州工廠AI產線（目標2026年自動化率達70%）資金分配：2025年資本開支總預算為90億美元，其中54億投向AI領域（佔比60%），裁員省出的28億薪酬全部投入Optimus研發03 美股科技巨頭衝擊解析二局部調整——AI對科技巨頭衝擊可控，聚焦最佳化調整輝達戰略轉向——從全球化佈局到聚焦高端算力生態業務轉向展開因地緣政治導致中國市場晶片銷售受限（2025年中國區收入佔比從25%降至12%）的外部約束，同時全球AI晶片需求激增（資料中心收入同比增112%）的市場機遇，輝達從“全球化晶片銷售+全品類GPU覆蓋”模式，轉向“聚焦高端AI晶片研發+全球算力生態建設”模式，需強化液冷晶片設計、邊緣計算適配、模型與晶片協同最佳化等關鍵能力，這與裁撤中國區銷售、傳統GPU崗，新增高端晶片技術崗的動作高度匹配。裁撤崗位區域銷售業務條線：大中華區銷售事業部的資深管道銷售經理（80%），因地緣政治導致中國市場收縮→業務區域調整晶片設計業務條線：PC GPU事業部的傳統電路設計崗，因重心轉向AI專用晶片資料中心業務條線：維運服務部的資料中心管理員，因算力管理系統自動化→雲端運算業務收縮新增崗位（新增人力成本）高端晶片業務條線：先進封裝研發部的液冷AI晶片架構師（專家級），主導Blackwell GB300散熱設計→關鍵能力強化邊緣計算業務條線：新興技術部的邊緣計算工程師（資深級），歸屬邊緣算力團隊，需掌握CoWoS封裝工藝→高成長業務強化模型最佳化業務條線：AI軟體部的AI模型壓縮專家（中級），負責模型與晶片適配資源投向（新增算力資本）核心產品：Blackwell GB300晶片、Vera Rubin下一代超級晶片、IGX Thor工業AI電腦基礎設施：擴大CoWoS產能，與美國能源部合作打造Solstice/EquinoxAI超級電腦資金分配：2025年資本開支總預算超200億美元，全部用於晶片產能擴建與全球算力部署，其中印度邊緣計算晶圓廠佔比15%微軟&Google戰略轉向——以AI強化現有核心業務競爭力業務轉向展開對微軟而言，受雲服務市場競爭加劇（Azure需與AWS、Google雲爭奪AI企業客戶）的外部壓力，需通過繫結Open AI強化雲AI服務能力；對Google而言，傳統搜尋流量三年下降超50%，需靠AI重構搜尋體驗。兩家企業均基於軟體基因優勢，選擇從“核心業務常規迭代”向“AI深度賦能核心業務”過渡，微軟需強化雲AI多模態、安全合規能力，Google需強化搜尋AI技術、雲服務落地能力，這也決定了其裁撤非AI協同崗、補充核心業務AI崗的調整邏輯。裁撤崗位微軟：遊戲業務條線Xbox事業部的遊戲測試員、商業銷售部的區域銷售經理，以及各部門總監級中層管理者（最佳化"工程師：經理"比例至8:1）→管理幅度和人才結構調整Google：移動業務條線Android事業部的測試工程師、硬體產品部的Pixel設計專員，以及職能部門的協調型產品經理→傳統業務的傳統人才新增崗位（新增人力成本）微軟：雲AI業務條線Azure AI事業部的多模態AI工程師（資深級）、雲安全AI架構師（專家級），以及AI倫理研究院的研究員（中級）→關鍵能力強化Google：搜尋業務條線Search Core團隊的RAG技術工程師（資深級）、雲業務條線的雲AI解決方案架構師（高級）→關鍵能力強化資源投向（新增算力資本）微軟：核心產品Azure Open AI服務、Dynamics 365 AI模組；基礎設施採購35萬塊A100 GPU，2025年資本開支總預算800億美元，其中480億投向AI（佔比60%）Google：核心產品Gemini Pro搜尋模型、Vertex AI平台；基礎設施建設雲AI資料中心，2025年資本開支總預算75億美元，其中650億投向模型訓練（佔比86.7%）蘋果戰略轉向——從自動駕駛研發到端側AI功能落地業務轉向展開因自動駕駛項目投入超百億卻進展緩慢（測試里程僅為特斯拉1/5）的內部困境，疊加消費者對手機端側AI功能需求上升（2025年端側AI功能使用者滲透率目標達60%）的市場趨勢，蘋果放棄“消費電子+自動駕駛”的長期佈局，轉向“聚焦消費電子端側AI功能”的短期策略，需強化Siri生成式互動、晶片AI加速、端側資料安全等關鍵能力，這與裁撤自動駕駛崗、新增端側AI崗的人才調整直接對應。裁撤崗位自動駕駛業務條線：泰坦計畫硬體事業部的資深工程師、項目協調崗，因終止高投入自動駕駛研發→業務開發落後供應鏈職能：全球供應鏈部的初級協調員，因AI供應鏈預測系統上線→AI技術替代軟體業務條線：iOS生態部的傳統軟體測試崗，因AI測試工具替代→AI技術替代新增崗位（新增人力成本）——AI應用需要智能助手業務條線：Siri事業部的生成式AI工程師（資深級），歸屬語音互動團隊晶片業務條線：半導體部門的A19 Pro晶片AI加速模組設計師（專家級），負責端側算力最佳化安全業務條線：隱私與安全部的端側AI安全專家（中級），聚焦本地AI資料保護資源投向（新增算力資本）——聚焦AI應用核心產品：Siri生成式互動系統、A19 Pro晶片AI加速模組、iPhone端側圖像生成工具基礎設施：建設Siri研發中心，升級晶片生產裝置資金分配：2025年資本開支總預算450億美元，其中200億用於端側AI技術研發與硬體適配（佔比44.4%）04 核心結論 AI衝擊的雙重替代效應與業務轉型規律業務轉型傳統業務精準收縮、新興AI佈局聚焦收縮與聚焦的邏輯是以AI為“業務篩選器”，實現資源從“非核心”向“高價值AI”轉移，本質是通過AI技術重新定義“業務價值”——僅保留“AI無法替代且能協同AI”的核心傳統業務（如蘋果的消費電子硬體），同時將80%以上的新增資源投向“AI驅動的新增長曲線”，形成“傳統業務保基本盤、AI業務破增長天花板”的雙軌格局。傳統業務收縮：以“低效/非協同/可替代”為核心篩選標準，砍掉非戰略類股七家企業均圍繞“AI適配性”對傳統業務做精準減法，而非盲目裁員。其核心邏輯是凡不符合“AI賦能增效”或“高算力密度”的業務，均成為資源置換的對象。一是對“增速疲軟且AI替代空間大”的業務：特斯拉收縮傳統汽車銷售（2024年電動車銷量同比僅增5%）、亞馬遜砍掉物流調度/HR招聘等人力密集型營運崗（傳統廣告增速僅8%，遠低於AI業務127%）、Google削減Android測試/Pixel硬體設計（硬體業務增速3%，非核心）；二是對“投入高回報低”的非協同業務：Meta放棄元宇宙非核心類股（投入回報率不足5%）、蘋果終止自動駕駛研發（投入超百億但測試里程僅為特斯拉1/5）；三是對“地緣受限或技術迭代滯後”的業務：輝達收縮中國區傳統GPU銷售（地緣政治導致收入佔比從25%降至12%）、微軟裁撤非AI協同的遊戲測試/區域銷售（Xbox非核心項目效率低）。新興AI佈局：聚焦“高增長/高壁壘/強協同”領域，實現資源集中突破收縮傳統業務釋放的資源，均定向投向三類核心AI領域，形成“一企一核心AI賽道”的聚焦格局：一是聚焦“AI+實體場景”的技術落地，特斯拉allin人形機器人（Optimus訂單突破1萬台，2025年研發投入佔比提至35%）、亞馬遜深耕智能物流演算法+AWS雲AI（Bedrock平台支撐雲AI收入增127%）；二是聚焦“高算力密度”的核心技術，輝達主攻高端AI晶片（Blackwell GB300佔2025高端GPU銷量80%）、微軟繫結OpenAI強化雲AI多模態能力（Azure AI收入佔比達51%）；三是聚焦“短期見效+業務協同”的細分AI場景，Google以Gemini模型重構搜尋（AI搜尋使用者增120%，拯救傳統搜尋頹勢）、蘋果聚焦手機端側AI（Siri生成式互動+A19Pro晶片加速，目標滲透率60%）、Meta押注超級AI模型（對標GPT-5，投入143億獲取訓練資料）。由此可見，我們的競爭對手正在做基於AI研發與應用的業務結構與人才配置的重大調整。人才市場的雙重替代資本重構與精英篩選的深層革命底層人力資本被算力資本系統性替代當算力投入形成規模化AI能力時，規則明確、重複性強的底層崗位已完成從"人力密集"到"資本密集"的無情切換。亞馬遜用AI調度系統替代全層級物流調度員（人工干預率降至5%）、特斯拉以智能客服取代60%線下銷售崗，本質是用GPU叢集、資料中心等算力資本，置換低效且高流動性的人力資本，這種替代已從輔助工具升級為核心生產要素的根本替換。AI導致的失業浪潮正在迎面而來。普通高端人才被頂尖人才+AI組合擠壓淘汰AI技術極大放大了頂尖人才的能力邊界，使"精英個體+AI系統"的組合效率遠超"中層團隊+流程管理"模式，導致缺乏深層專業壁壘的資深人才失去存在價值（過往這些人才依然是屬於緊缺人才）。微軟將"工程師：經理"比例最佳化至8:1，削減大量協調型總監崗位；Meta裁撤入職1-2年的傳統AI研究員，轉而以40%薪資溢價挖角OpenAI核心成員，印證了行業正從"人才儲備"轉向"精英壟斷"——僅有具備垂直領域深層積累的頂尖人才，能與AI形成協同指數級增效，而行業已有資深人才因可替代性強，正淪為技術革命的被淘汰者。結語縱觀前文美國科技M7企業的裁員潮與業務轉型——從Meta放棄元宇宙聚焦超級AI，到亞馬遜用AI替代數萬營運崗，從特斯拉收縮汽車銷售轉向Optimus機器人，這場被稱為“第三次結構性洗牌”的變革，其底層邏輯恰如黃仁勳所揭示的：AI與過往技術存在根本性差異。過去的軟體產業本質是“造工具”，Excel、Word、資料庫皆是如此，兆級的工具市場支撐了科技行業數十年的“人用工具”式增長，也對應著M7企業曾經依賴的傳統業務與人力配置——物流調度、線下銷售、基礎維運等崗位，均圍繞“人類操作工具”的模式展開。但AI徹底打破了這一邏輯：“AI不是工具，是‘工人’，事實上，AI是‘會用工具的工人’。”黃仁勳直言，“到目前為止，人類發明的一切東西，本質上都是工具，都是給自己用的。但這回是歷史上頭一次，技術自己會‘幹活’了。”正如輝達工程師借Cursor（AI驅動工具）大幅提升生產力，AI已從輔助工具升級為核心生產主體。這種“工具”到“會用工具的工人”的躍遷，正是AI衝擊的核心：它不是簡單的技術迭代，而是產業邏輯的重構——普通人力被AI替代，資源向“AI工廠”與“百倍工程師”集中，這也正是美國科技股業務收縮、人才升級的終極指向。 (鼎帷咨詢)

大手筆擴招25w名員工計畫用機器人代替60w個工作崗位史上最大規模裁員3w人這3條看似自相矛盾的操作卻在短短一個月內，同時降臨Amazon擴招、裁員、自動化Amazon的“雙重劇本”這個10月，Amazon實在是不怎麼太平。把上“熱搜”的幾條大新聞羅列在一起，可能有些人會表示：看不懂亞麻這波的操作…👇操作一：官宣將在美國擴招25萬名員工；👇操作二：計畫在未來用機器人取代近60萬名員工；👇操作三：10月28日，宣佈自22年以來最大規模的裁員計畫，多達3萬個企業崗位將被裁撤。1. 大裁員，裁的是誰？大家最關心的肯定還是這波史上最大規模的裁員浪潮。據路透社報導，Amazon計畫自周二起裁減多達3萬名企業員工，約佔其辦公室員工總數35萬的10%左右。是的，此次裁員有非常明確的指向性——辦公室的白領們。消息一出，一位Amazon員工向媒體透露，整個公司都“如坐針氈”，等待著裁員通知。這波裁員將涉及包括人力資源（the People Experience & Technology，簡稱PXT）、裝置、服務、營運、雲端運算等多個部門，但主要以職能部門為主。早在此次大裁員前就有報導稱，僅PXT部門就可能裁員約15%（PXT擁有約10,000名員工，這意味著將有1,500名PXT部門員工被裁）。cr.ts2.tech這次大規模裁員也並不是突然襲擊，而是亞馬遜首席執行官Andy Jassy推進組織“去官僚化”計畫的重要一步。Jassy認為，Amazon在高速擴張後變得“臃腫”，決策流程過長、管理層級過多。為此，他發起了一項內部改革行動，設立匿名管道鼓勵員工報告低效流程（今年早些時候他提到，這一管道已收到超過1500條建議，並促成了450項內部改進）。而AI技術的加速普及則成為了這場“效率革命”最好的燃料。早在今年6月，Jassy就已暗示過：人工智慧可能帶來的裁員風險。他坦言，AI正在重新定義工作模式，尤其是在資料處理、客戶支援和營運管理等領域。隨著更多工被自動化工具接管，一部分職位將自然消失。2. 大規模擴招，招的又是？那月中所謂“擴招25萬名員工”又是怎麼一回事兒呢？其實仔細閱讀這則好消息，提取出一個關鍵詞大家就能明白了：“假日季”。cr.Amazon沒錯，此次擴招其實是為了應對明確的業務高峰：從10月到12月，隨著“黑色星期五”、“網路星期一”和聖誕節的到來，線上訂單量將迎來激增。作為全球電商巨頭的Amazon，自然需要額外的人手來確保海量訂單能夠順利分揀、配送，維持物流網路的效率。因此，這次大擴招的目標人群主要覆蓋履約中心、運輸網路的倉儲、分揀、配送等一線崗位為主的藍領人群。3. “全自動化”，亞麻的下一步棋將怎麼走？自2018年以來，Amazon在美國的員工數量增加了兩倍多，達到近155萬人。但據亞馬遜的自動化團隊預計，到2027年，亞馬遜就能通過“自動化”節省約16萬個崗位的僱傭需求。到2033年，公司則希望在美國實現75%的營運自動化，在銷量翻倍的情況下，無需新增人力。這意味著8年後的Amazon，將由機器人取代超60萬個崗位。在亞馬遜的倉庫裡，如今已有超過一百萬台機器人參與工作，從早期的搬運系統Kiva，到如今能雙腳行走、彎腰取貨的Digit，人類的身影正在被演算法和機械臂取代。更現實的是，這場自動化革命將讓亞馬遜在每件商品上節省約0.3美元的成本。0.3美元看起來很少，但對於體量巨大的Amazon來說，只需三年，公司就能累計節約126億美元。到2032年，機器人自動化每年將為亞馬遜節約160億美元的營運成本。從企業的角度來看，長期營運自動化戰略是順應時代發展的必然。這並非一次性裁員，而是一個漸進的過程，倉儲和履約中心的重複性體力勞動崗位則必將成為這個處理程序中“犧牲”的存在。兜兜轉轉才最終遇到心儀的TA把上述資訊結合起來，可以看出Amazon正在執行一個清晰的戰略轉型👇勞動力結構重塑：Amazon正在將其勞動力構成從“以企業職能和基礎體力勞動為核心”轉向“以技術驅動的高效營運為核心”。這解釋了為何一邊增加臨時性的物流人手，一邊削減總部的固定職員，並長期計畫用機器人替代倉庫崗位。AI與自動化的雙重影響：生成式AI等技術的興起，首先衝擊的是可以被自動化工具替代的白領職能崗位；而在藍領崗位，則由物理形態的機器人逐步接手重複性工作。資源的戰略轉移：公司將通過裁員和削減開支省下來的資源，巨額投入於AI、雲端運算等未來增長領域。這表明Amazon正全力押注技術作為其下一階段發展的核心引擎。同樣的故事也將發生在更多推進自動化、AI智能化的大廠身上：傳統崗位在最佳化調整，為機器學習、AI等前沿技術崗位騰出發展空間。cr. layoffs.fyi2025年科技圈裁員現狀，對比先前已大幅放緩對於想要求職科技行業的留學生來說，以Amazon為例的戰略轉型非但不是威脅，反而清晰地指明了進入科技巨頭的“未來之路”：面對自動化與裁員，成為推動這一轉型的“執行者”才是唯一出路。比如Amazon就開放了Amazon Robotics旗下的應用科學實習生項目，招募對機器人研究充滿熱情的應用科學實習生和合作社成員，共同開發機器人演算法。崗位時薪也非常可觀，最高可以達到107.4美元/小時。cr.Amazon其他科技大廠也不例外，比如Apple正在開放美國地區Machine Learning/AI Internship崗位👇Microsoft也正在開放Software Engineer: AI/ML Intern崗位，高達50%的work-from-home時間，並開出了最高$12,030的月薪（換算年薪為$144,360）。相比起傳統的SWE崗位，機器學習（ML）/人工智慧（AI）方向的SWE更加強調將業務需求轉化為數學模型，通過演算法解決複雜問題。這些崗位大多數都要求“需要紮實的Python/Java程式設計能力，精通TensorFlow/PyTorch框架，熟悉資料預處理、特徵工程和模型調優”。更淺顯地說，ML/AI工程師和傳統SWE的核心區別在於工作內容和思維方式。傳統SWE更關注執行層的系統搭建和功能實現他們根據明確的需求寫程式碼，比如開發購物車功能或聊天軟體。工作流程清晰：設計架構→寫程式碼→測試→上線。需要掌握多種程式語言（如Java/Go）和系統設計能力，確保程序穩定高效運行。ML/AI工程師主要和資料與模型打交道在掌握傳統SWE技能的基礎上，他們還要把業務問題（比如推薦商品或識別圖像）變成數學問題，通過清洗資料、訓練模型來讓機器“學會”解決問題。就像教孩子認圖：先整理圖片（資料清洗），教他識別特徵（特徵工程），反覆練習直到精準（模型訓練）。他們必須懂數學（尤其是機率統計），常用Python和工具如TensorFlow。過去幾年，就算你不是尖子生，但只要你畢業於名校，依舊可以收到多個工作類型、地點、薪水和僱主都很有吸引力的工作邀請。但現在的情況是：很多GPA高達4.0的優秀畢業生，連一個Offer也拿不到。低年級項目是超車的好機會對於想要留美上岸科技大廠的留學生們來說，2025年的機會是比2024年多，但相比繁盛時期依舊更少，但門檻卻因為AI的強勢加入而水漲船高，想要絲滑上岸也需要經歷一番苦戰。簡言之，大一大二打基礎階段則要付出更多的努力。這裡就不得不提許多海外頂級公司都會開放針對低年級學生的早期項目，既能快速瞭解行業狀況，感受企業氛圍，又可以瞭解公司內部的招聘流程，進而加速求職過程。WST創始人Jerry也在近期的直播中反覆提到這一關鍵詞：別以為低年級項目只是諮詢/金融行業的專屬，基本上我們熟悉的幾個科技大廠都會開放低年級項目申請。有的是針對大一大二學生，而有的項目已經將年齡捲到了高中畢業生👇Nvidia Ignite ProgramDuolingo Thrive ProgramMicrosoft Explore ProgramUber STAR項目Lyft Early Talent ProgramGoogle STEP項目（大一、大二學生可申請）；Summer of Code（面向高中畢業生的實習）Palantir Sophomore internship；Meritocracy Fellowship（面向高中畢業生的實習）Meta University項目Amazon Propel ProgramSalesforce、LinkedIn、Amex、Micron、Dropbox 、Capital One等公司也有相關低年級項目申請。Networking是拿面試的關鍵為什麼很多CS專業GPA 4.0的同學投了數百份簡歷卻杳無音信？其中一個原因就是，在市場環境不太樂觀的情況下，很多公司發佈了“幽靈崗位”，即虛假招聘資訊，這些崗位包括已經被內部人員佔據的崗位，或僅為滿足法律需求而發佈的崗位。說白了就是，你投了簡歷也不會得到任何回覆，你海投簡歷的效果≈0.這時候Networking的重要性就體現出來了，千萬不要覺得科技行業就不需要人脈搭建。如果有內推的話，HR會在1-2周內的時間聯絡你下一步面試的時間，而如果是海投的同學，可能要等更久。 (WallStreetTequila)

【新智元導讀】在AI浪潮裹挾下，矽谷掀起新一輪裁員：Salesforce、Google、Meta等邊裁邊招，甚至簡單粗暴到按程式碼量決定裁員名單，而資源轉向前沿大模型；獨角獸與傳統企業亦被波及。基層崗位被自動化壓縮，頂尖AI人才炙手可熱。裁員不止於降本，而是職位版圖重塑的前奏。一個陰鬱的清晨，在舊金山Salesforce公園的親子歌謠活動上，一位年輕的父親——同時也是一名軟體工程師——推著嬰兒車若有所思。幾天前，他剛收到Salesforce的裁員通知，成為這家市值2400億美元的軟體巨頭最新一輪裁員中的一員。同一時間，Salesforce首席執行官馬克·貝尼奧夫（Marc Benioff）正在公開讚美人工智慧如何提高生產力。就在這兩天Meta超級智能實驗室大裁600人，有消息稱公司簡單粗暴到使用程式碼量決定裁員名單。2025年的矽谷，AI浪潮正以前所未有的方式席捲科技行業，一手催生創新，一手引發裁員潮。TechCrunch較為全面地整理了今年矽谷的裁員清單。裁員此起彼伏 AI成幕後推手獨立裁員跟蹤網站Layoffs.fyi的統計顯示，2024年全球科技行業裁員人數超過15萬。進入2025年，這股裁員風暴仍在持續。今年全球科技公司已削減近10萬個職位，而人工智慧的普及和經濟不確定性是主要推手。今年4月更是出現單月裁減超過2.45萬人的震撼場面。矽谷這個全球創新引擎首當其衝，從網際網路巨頭到初創新星，紛紛勒緊人力腰帶，重塑組織以適應AI時代。大型科技公司的一系列動作格外引人注目。Google在年初宣佈調整組織架構，在「人員營運」和雲部門提供自願離職計畫，同時於10月裁撤了雲部門超過100個設計崗位，將資源傾斜至AI產品研發。Meta也幾度出手：年初通過績效評估淘汰了5%的「表現不佳者」，接著在春季縮減了Reality Labs團隊約100個崗位，並在秋季傳出將裁撤約600名AI基礎設施部門員工的消息。不過值得玩味的是，Meta的新任首席AI官亞歷山大·王（Alexandr Wang）領導的TBD Labs頂尖AI團隊則未受影響，在削減舊業務的同時，Meta對前沿AI人才依舊求賢若渴。而Salesforce成為矽谷AI裁員浪潮的縮影。這家客戶關係管理軟體巨頭早在2023年就累計裁員約8000人，2024年又裁減1000人。進入2025年，Salesforce在舊金山總部再度宣佈裁員262人。CEO貝尼奧夫在一次播客訪談中直言：AI帶來的效率提升意味著他需要的客服「人頭」足足減少了4000個，「這是過去九個月裡最令我興奮的事」。昔日以「家庭文化」著稱、將員工視作「歐哈納」（夏威夷語的 'ohana「家人」）的Salesforce，轉眼間成了利用AI大幅縮減客服團隊的急先鋒。貝尼奧夫一邊高調宣揚人工智慧將「激動人心地重塑工作」，一邊揮別數千名員工，引發了坊間對矽谷企業文化巨變的唏噓。「AI革命」 科技巨頭邊裁員邊招募矽谷巨頭們在裁員的同時，並未放緩對AI領域的投入和招兵買馬。這種「邊裁邊招」的戲劇性場景背後，是企業在舊崗位與新崗位之間艱難的平衡取捨。微軟、亞馬遜等公司高層近來多次發表對於AI取代部分人力的看法，引發廣泛關注。微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）今年7月致信員工，坦承為了將公司從「軟體工廠轉型為智能引擎」，裁員所帶來的陣痛令他「寢食難安」。這家科技巨頭繼年初小規模裁員後，又在5月一次性裁減超過6500個崗位，佔全球員工約3%，成為繼2023年裁員1萬人之後最大的一次收縮舉措。納德拉表示這一調整是為了投入更多資源發展生成式AI產品（如Copilot）和Azure雲服務等前沿領域。與此同時，亞馬遜自2022年以來已累計裁員約27000人。CEO安迪·賈西（Andy Jassy）在6月警示員工，隨著人工智慧深入業務流程，公司「未來許多工作崗位將不再需要那麼多人工」。今年秋季，亞馬遜繼續對旗下部門動刀：先是重組了其音訊內容子公司Wondery，砍掉100個職位，並將播客業務併入Audible；隨後又在裝置與服務部門（涵蓋Alexa語音助手、Echo音箱和Zoox自動駕駛等團隊）裁撤約100人。這些舉措被視為亞馬遜聚焦核心業務、削減冗餘、為AI項目騰出空間的戰略調整。就連Alphabet旗下的Google，也感受到了AI轉型的壓力。今年年中，Google砍掉了智能電視部門四分之一的團隊，將資金優先投入AI項目。10月的裁員中，Google雲部門的設計和使用者體驗團隊首當其衝，一百多名設計師被裁，據悉正是因為公司要將雲業務進一步向AI驅動的產品方向轉型。與此相呼應的是，Google正在內部大力提拔AI研究人才，並傳出計畫在生成式AI領域追加投資的消息。在這些巨頭公司內部，我們看到了明確的趨勢：傳統崗位和中層管理者職位被縮減，而頂尖的AI科學家、工程師和產品經理愈發炙手可熱。甲骨文（Oracle）、思科（Cisco）等老牌企業也在緊隨其後。甲骨文在8月和9月接連在灣區裁員數百人，包括西雅圖101人、舊金山254人、聖克拉拉101人，儘管對外保持沉默但動作頻頻。Cisco則在加州的聖何塞和舊金山辦公室合計裁撤了221個崗位。儘管這些公司未將裁員直接歸因於AI，它們的減員往往發生在基礎研發或支援部門，為的是騰出預算投入雲服務、網路安全等與AI高度相關的領域。值得注意的是，Salesforce在裁掉部分員工的同時，正「積極招募」能夠銷售新AI產品的業務人才。從這些看似矛盾的安排中，不難讀出大型科技公司對未來方向的押注：用AI提高效率，用AI開闢新市場，用AI武裝團隊。初創與獨角獸 在AI洪流中自我重塑裁員風暴並不侷限於科技巨頭。2025年，不少創業公司和獨角獸企業也被迫在AI浪潮中轉舵，通過裁員來實現業務聚焦和策略轉型。8月份，Fiverr這家自由職業服務市場的明星創業公司宣佈裁員約250人，佔員工總數的30%。CEO在給員工的信中直言，此舉是為了讓公司變得「更精簡、更敏捷，並專注於AI優先的發展」，重組後將減少管理層級，全力打造「AI原生」的產品和服務體系。幾乎同時，總部位於以色列的行銷科技公司Yotpo也砍掉了34%的團隊（約200人），關停電子郵件和簡訊行銷業務，轉而與他家公司合作提供這些服務，並集中資源開發AI驅動的新工具（如自動評論摘要、智能內容排序等）。兩家以色列「獨角獸」不約而同地以裁員求變，宣告著傳統網際網路業務模式的式微以及對AI前景的豪賭。在美國，本已合併營運的求職平台巨頭Indeed與Glassdoor也在7月宣佈將合計裁撤1300個崗位，並進行深度整合。日本母公司Recruit Holdings的CEO出面解釋，這次重組是為了重塑業務流程、專注AI，並整合兩大招聘平台的資源，以更好地利用AI提升招聘匹配效率。顯然，即便是招聘行業自身，也難免被AI撼動：最佳化演算法匹配、自動篩選簡歷等智能工具正削減著人工招聘協調的需求。一些AI領域本身的公司，面對行業競爭和戰略調整，同樣沒能倖免於裁員的衝擊。今年盛夏，矽谷資料標註獨角獸Scale AI宣佈裁員約200名員工，另終止了500名全球合同工的合作。令人矚目的是，就在幾個月前，Scale AI的創始人將公司出售給Meta，這宗價值約143億美元的收購旨在讓這位創業明星加入Meta擔任高管。收購的餘波甫定，Scale便大舉瘦身，或許是為了在併入社交巨頭前最佳化帳面支出。類似的戲碼也發生在埃隆·馬斯克新近創立的xAI：據報導，這家專注通用人工智慧的初創公司在加入裁員大軍的首次亮相中，砍掉了約500名資料標註員，相當於其團隊的三分之一。xAI稱這些被裁掉的「通用AI訓練師」崗位將由各領域的「AI專家」取代，公司將把聊天機器人的訓練轉向更專業的方向。一時間，曾追求大規模人工標註資料的AI公司自身開始用更智能的AI手段取代人工，讓人不勝唏噓。AI創業公司的調整有的源於戰略聚焦，有的則是出於生存壓力。舊金山的對話式AI初創公司Gupshup在年內進行了兩輪裁員：4月先砍掉約200人，10月又傳出再裁至少100人的消息，累計影響近半數員工。儘管背靠老虎環球基金等投資方、估值一度達到14億美元，這家公司仍不得不精簡團隊以改善效率、提升盈利能力，同時一邊籌備上市。另一家主打AI程式碼生成的灣區創業公司Windsurf，在被Cognition公司收購後不久也裁撤了30人，並為剩下的200人提供自願離職買斷方案。這家曾被傳是OpenAI和Google爭相收購的明星團隊，最終卻因收購後核心人才出走、新東家更看重智慧財產權等原因而人心動盪，裁員幾成定局。由此可見，在資本與巨頭夾擊下，再光鮮的AI創業公司也可能被迫通過裁員求生。傳統行業與新創企業 無一倖免的寒意值得注意的是，裁員浪潮超越了純軟體和網際網路領域，波及傳統行業的科技部門和跨界科技企業。今年3月，美國連鎖咖啡巨頭星巴克宣佈裁撤1100名技術員工，轉而將部分技術職能外包給第三方。一家賣咖啡的公司也積累了龐大的技術團隊，這次調整既是成本考量，也反映出當數位化轉型進入新階段，部分內部IT崗位正在被更高效的外部服務或AI工具取代。汽車行業同樣感受到了涼意：通用汽車（GM）在底特律電動車工廠裁員200人，歸因於電動車市場增速放緩；電動車新秀Rivian更是三度裁員，繼6月和9月合計裁減近300人後，10月又宣佈削減600職位（約佔員工的4%），以應對行業補貼政策變化和需求降溫。就連一向穩健的英特爾（Intel）也不再諱言要「瘦身過冬」，這家晶片巨頭在4月一口氣宣佈未來將裁減多達20%的員工（約21000人），重點針對其代工服務部門，以削減成本並專注AI晶片製造。同樣在4月，德國工業巨頭西門子（Siemens）表示將全球裁員約5600人，主要集中在自動化和電動車充電相關業務，以提升競爭力。矽谷的獨角獸們亦在重新審視增長與盈利的平衡。共享出行平台Turo在取消IPO計畫後決定裁員150人以加強財務韌性；企業協作軟體公司Smartsheet則在被私有化收購後旋即裁掉逾120人，迎接管理層調整；企業人力資源平台Workday一反常態地裁減了1750名員工（佔8.5%），儘管近年業績穩健，卻選擇未雨綢繆壓縮開支。一度風光無限的自動駕駛公司Cruise在經曆數起安全事故和監管重壓後，最終選擇解散一半員工並關閉營運，殘存資產被母公司通用汽車收編。這個曾被視為未來出行希望的團隊以如此戲劇性的方式落幕，讓無數科技從業者陷入對前景的複雜思考。人的代價與希望 「AI革命」的兩面當我們梳理這一年波瀾壯闊的裁員事件，不難發現一條貫穿始終的主線：AI正深刻地改變著矽谷和全球科技產業的人才版圖。在許多企業高管眼中，AI意味著效率、創新和競爭力，意味著可以用更少的人做更多的事。然而，對於被裁掉的員工來說，AI則意味著崗位被取代、前景充滿不確定性。史丹佛大學經濟學家埃裡克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）一語道破其中悖論：人工智慧的發展總是同時伴隨著工作崗位的毀滅和創造。在科技公司裡，這兩種現象正同時發生——基層崗位的需求在下降，而對AI專家等高技能人才的需求卻在飆升。2025年的矽谷裁員潮，正是這一「創造與毀滅」圖景的真實寫照。一方面，人工智慧幫助企業「消滅」了許多重複性、支援性的崗位：客服人員、測試工程師、市場營運、甚至寫手和設計師都在AI自動化的衝擊下面臨生存壓力。今年5月，美國教育科技公司Chegg因為眾多學生轉向ChatGPT等AI工具，業務受挫，不得不裁員逾200人，佔總員工數22%；而曾鼓勵員工大膽使用生成式AI的Canva，在9個月後卻解僱了十多位技術文件撰寫人——這些崗位或許早已被AI寫作助手所取代。另一方面，AI浪潮本身也在催生新的人才飢渴。企業爭搶機器學習工程師、Prompt專家、資料科學家等新興角色，高薪招攬，生怕在這場軍備競賽中落後。Salesforce裁掉4000名客服人員，卻計畫新增5000名銷售去推廣AI產品；IBM捨棄了200位人力招募專員，用聊天機器人取而代之，卻通過業務轉型實現了員工總數不減反增。正如行業評論所指出的：2025年的裁員潮所揭示的，已不僅是企業削減成本的決策，更是AI如何重塑未來工作版圖的先兆。無論是對公司還是對個人來說，一個不可迴避的現實是：AI正在成為重組工作崗位的核心因素。對於企業，有了AI意味著可以重塑流程、精簡隊伍或開創新業務；對於員工，擁抱AI、掌握新技能或許已是繼續站穩腳跟的生存法則。展望未來，我們也許不得不直面這樣的問題：科技進步的最終衡量標準，不僅在於創造了多少價值，更在於讓多少人獲得了機會，又有多少人為此付出了代價。 (新智元)

據財聯社消息，當地時間7月2日，美國科技巨頭微軟公司宣佈了新一輪裁員計畫，預計將影響約9000個工作崗位。這也是微軟年內第二次大規模裁員。圖片來源：介面圖庫微軟髮言人表示，此次裁員人數不到公司全球總員工數的4%，涉及不同部門、地區以及各個經驗層級的員工。該公司財報顯示，截至2024年6月底，微軟全球員工總數為22.8萬人。談及裁員的目的，其聲稱是為了簡化業務流程，減少管理層級，使公司在動態的市場環境中更具競爭力。“我們將持續推進必要的組織變革，確保公司和團隊在充滿活力的市場中處於有利地位，以取得成功。” 微軟髮言人在聲明中指出。這並非微軟今年首次大規模裁員。早在今年5月，微軟就已宣佈在全球範圍內裁員約6000人，約佔其員工總數的3%。根據微軟向華盛頓州就業官員提交的通知，6月該公司還在華盛頓州雷德蒙德總部裁員300人，5月在普吉特海灣地區裁員近2000人。微軟歷史上裁員人數最多的一次是在2014年，當時微軟在收購諾基亞裝置與服務業務後，曾大規模裁減18000名員工。此次裁員規模則是自2023年微軟裁員1萬人以來最大的一次。今年以來，多家矽谷大型公司都進行了不同規模的裁員。例如，1月，亞馬遜證實將在北美商店部門裁員約200人，涵蓋包括自有品牌、Prime會員計畫和消費品業務部門；2月，惠普預計將削減多至2000個職位，2022年至今累計裁員約9000人；4月，Google被曝在Android系統與Pixel手機業務線裁員數百人，涉及Chrome開發、硬體工程及產品管理等核心崗位。這些公司給出的裁員理由多為提升效率、最佳化結構、降低成本等。有分析認為，微軟此次裁員一方面是為了應對經濟環境的不確定性和成本上升的壓力，通過減少人力成本來維持利潤率；另一方面，隨著人工智慧等新技術的發展，微軟也在重新審視業務佈局，將資源更多地集中在核心業務和具有發展潛力的領域。微軟目前面臨的挑戰主要體現在AI方面。此前其推出的Copilot對話助手並未能像它所投資的ChatGPT那樣受到更多認可。Gartner發佈一份調查顯示，在接受調查的123位IT高管中，僅有4位認為Copilot為他們的公司帶來了顯著價值。不過，微軟發布的2025財年第三財季財報顯示，其營收和利潤均同比增長，且高於分析師預期。具體到業務部門來看，增長最明顯的主要是智能雲部門，實現營收268億美元；Azure及其他雲服務收入也同比大增33%。生產力與業務部門以及個人計算部門營收增幅不及前兩個業務部門。截至7月2日美股收盤，微軟股價報491.09美元，較前一交易日下跌0.96美元，跌幅為0.20%。其總市值3.65兆美元，在美股市值榜中排名第二位。 (介面新聞)

提問：醫生吃自己開的藥方是一種什麼體驗?麥肯錫：這味道，我知道！以前天天建議客戶公司裁員的諮詢巨頭刀子這回要落到自己頭上了麥肯錫在過去18個月裁員超10%創近百年規模最大裁員紀錄cr.ft麥肯錫，對自己下狠手了去年此時，麥肯錫全球總裁Bob Sternfels還在豪言壯語，經歷了23年的裁員和新員工入職delay，從2024年下半年開始將不會再進一步裁員，同時擴招6000名員工。cr.WSJ然而，據《商業內幕》和《金融時報》等外媒5月27日報導，在過去的18個月中，麥肯錫已在全球範圍內裁員約5000人，裁員幅度超過10%，這一裁員規模在麥肯錫近百年歷史中堪稱最大之一，也逆轉了其此前在疫情期間制定的大規模擴張計畫。cr.Business Insider截至2023年底，這家全球諮詢公司上次公開資料時員工總數超過45000人。據知情人士透露，目前麥肯錫員工總數約為40000人。好嘛，懷疑麥肯錫是在考我算術：擴招6000人，裁員5000人。這下總算具象理解了總裁Bob Sternfels去年說出的那句：“我們現在又恢復平衡了哈。”cr.WSJ顯然，這種“平衡”的代價是數千個工作崗位。回顧麥肯錫過去5年來的人事變動，用一句話總結就是“招的時候狂招，裁的時候又狂裁”。而其裁員策略，可謂多管齊下，基本實現了從後勤到專家的全線收縮：麥肯錫人事部表示，過去18個月員工數量的減少源於一貫的績效管理流程，而非單純僅僅為了“裁員”layoffs 所致。麥肯錫的困境並非一夜之間發生。近年來，整個諮詢行業都面臨著重重挑戰。總結來說，麥肯錫裁員的原因無外乎以下幾點：疫情期擴招反噬公司尋求外部諮詢公司需求減弱AI initiatives，人工智慧的興起導致越來越多支援類崗位可以用AI取代，比如HR。同時許多公司將招聘重點轉向具備AI相關技能的員工。其中第一條原因應該很好理解，今天詳細給大家展開講講第二和第三條。關於第二條“公司尋求外部諮詢公司需求減弱”，企業客戶如今更傾向於直接參考現成的Turnaround Playbook（商業轉型方案），而不再依賴外部專家。再加上近年來，關稅政策頻繁調整，加上政策環境反覆變動難以預測，客戶不願再為可能很快失效的諮詢建議支付高額費用。根據專業人力資源平台Live Data Technologies的統計資料，過去兩年間，麥肯錫員工數量減少近20%，這一降幅也明顯高於其他兩家MBB公司。cr.Live Data Technologies麥肯錫2024年年報甚至都沒有公佈具體的收入資料，當收入增長困難時，削減成本就成為了唯一選擇。而對於專業服務公司來說，最大的成本無疑是員工。資料顯示，麥肯錫2023年的人均收入為35.5萬美元，低於BCG的40.9萬美元。今天主要重點講講最後一條，如果你仔細看看這篇最新Business Insider報導，麥肯錫發言人著重提到了AI發展的影響：生成式AI為我們的團隊帶來了新的生產力水平，麥肯錫也在持續開展比以往更具影響力的工作。作為人才學習和成長為領導者被廣泛認可的最佳平台之一，我們繼續積極招募，今年將歡迎數千名新顧問加入我們的公司。安永全球首席執行官Janet Truncale在本月的米爾肯研究所年會上表示，她的公司不會因AI而裁員，但可以“用更少的人做更多的事”。Janet Truncale稱：我認為我們可以用今天的員工隊伍實現規模翻倍。發現了嗎，其實現在已經有許多諮詢公司現在都採用了這樣的新招聘策略：一邊裁員，一邊招聘。他們希望將更多的花費用於招聘實力出眾、能夠出色駕馭AI工具的員工；而被裁去的崗位中，相對容易被AI完全替代的中後台崗位也佔了很大一部分比重。新部門！當MBB聯名AI殺出圈......為了順應AI發展的大趨勢，MBB近兩年也各展神通，或成立自己的AI新部門、或一馬當先和AI公司展開深度合作——當MBB遇上AI有多香？麥肯錫QuantumBlack麥肯錫QuantumBlack是麥肯錫公司的人工智慧驅動諮詢部門，專注於利用資料科學和人工智慧解決方案解決戰略業務問題。量子黑（QuantumBlack）不是一個推翻重來的名字，它原先是麥肯錫2015年收購的資料分析公司，在22年成為了麥肯錫官方的、統一的人工智慧(AI)部門。cr.McKinsey業務亮點QuantumBlack擅長把 AI“揉進企業整體戰略”，比如用 AI 輔助做業務規劃、流程最佳化，更偏向技術 + 戰略諮詢的結合。QB的大一統，也意味著麥肯錫要在傳統的諮詢業務上不斷融入QB模式，與人工智慧、數位化開始更深入地融合。除了成立AI新部門，麥肯錫也如其所言，率先將AI應用於內部，彭博社爆料麥肯錫用自家開發的AI平台做PPT、擬提案 ，大幅提升🐂🐎們的生產力。cr.InstagramBCGGamma要介紹BCG GAMMA，就必須先說BCG X。BCG X部門是BCG於2022年底推出的數位化建構與設計部門，整合了原有的三大技術部門：BCG Digital Ventures、BCG Platinion 和 BCG Gamma。而Gamma則是BCG X部門中下專攻人工智慧（AI）和巨量資料技術的戰略業務部門，於2015年就成立了。簡單來說，這就是BCG的“技術大腦”，專門幫企業玩轉數位化轉型這盤大棋。cr.BCG業務亮點它的核心業務可以概括為三件事：讓AI解決方案不再只是PPT上的“紙老虎”；用資料分析與建模找到商業中的“小金礦”；以及用技術賦能，讓商業決策告別“拍腦袋”。服務對象從全球500強企業到政府機構到初創公司。相比起前面量子黑“把AI揉進企業整體戰略”的業務特點，BCG Gamma更聚焦於悶頭研發自己的 AI 模型，比如專門給客戶定製演算法、搭建資料模型這類技術活兒。BCG還於今年3月底馬不停蹄地官宣加入與OpenAI進行合作的佇列，可謂是項目落地和戰略規劃雙贏！BCG在AI領域的業務拓展一直處諮詢行業前沿，不僅在業內首推人工智慧行為準則，還率先將AI技術應用到自己的招聘考核中。cr.BCGBainBain × OpenAI貝恩雖然沒有成立獨立的AI部門，但也是諮詢公司中最早擁抱OpenAI的那一批，早在2024年2月21日貝恩宣佈與OpenAI（開發ChatGPT的公司）正式展開合作，成立全球服務聯盟。希望可以最大化AI價值，並為客戶提供更具潛力的解決方案。cr.Bain今年年初，貝恩就一次性任命了5名高管，以加強自身在AI、資料分析洞察、解決方案和企業技術等數位化業務領域的核心實力。據貝恩中國資訊，據統計，2024年，技術和AI相關收入已經佔到貝恩總收入的30%，預計未來幾年這一數字將達到50%。同時，貝恩也表示目前人工智慧是公司25%以上工作的核心，以及未來AI所涉及的業務也會越來越多。2025年離成功上岸諮詢，只差這幾步…….諮詢行業寒冬依舊，除了諮詢公司的招聘新趨勢改變，而中國學生求職諮詢面臨的另一個很大的資訊差就是：很多人不知道有些諮詢公司辦公室早就開始招人。2026諮詢求職季已打響！Bain目前Bain已經開放2026年北美及其他地區的Summer Associate暑期實習項目以及Associate Consultant Intern項目👇McKinsey早在五月中旬，麥肯錫美國辦公室也早早開放了三個項目申請：👇2026 年大二暑期商業分析師項目（SSBA）Summer Business AnalystBusiness Analyst-應屆生全職項目BCGBCG官網已經開放Associate的實習&全職崗位申請，招聘對象為2026年12月-2027年7月畢業的本科生和非MBA碩士生，但並未公佈投遞截止日期👇（具體申請資訊可以戳BCG被曝今年夏季不招本科生和研究生，新回應來了......）開放美國地區2026年求職季的還有Oliver Wyman，該崗位在美國8個辦公室都在接受申請，面向所有2026年畢業的學生：👇留學生如何準備MBB面試？Networking非常非常非常重要諮詢面試分兩個階段：拿到面試和通過面試。拿到面試比通過面試更耗時間，尤其是北美MBB公司中，Bain對Networking要求最高，其次是BCG，再次是McKinsey。Networking是北美求職的基本技能，對諮詢求職尤為重要。通過Networking可獲得建議，若能與2-3位不同公司的人建立mentor/mentee關係更佳。由於對方時間有限，建立深度關係較難，校內經驗豐富的學長學姐也是不錯的選擇。建議先練習Networking技巧，再直接聯絡Partner或Director等級人員，成功機率雖小但值得嘗試。Case interview“定生死”MBB行為面試佔比不高，重點在Case上。WST MBB導師透露：雖然是Case interview，但面試過程更像是聊天。MBB面試官不希望候選人一口氣給出最終答案，而是通過循序漸進的交流，一步步去挖掘case的資訊，一步步去聊自己的思路。Case技巧在於避免死記結構，而是針對每個Case進行特定思考和拆解，展現獨特的思維方式。準備時需打好基本功，掌握Case框架、問題結構及基礎商業知識（如營運、財務等），隨後通過練習提升批判性思維和解決問題能力。不要背框架，應直覺性拆解問題，展現思維深度。練習時要帶有目的性，每完成幾個Case就要復盤問題點，針對薄弱環節提升。 (WallStreetTequila)

當地時間5月23日，白宮一場突如其來的大裁員引發了前所未有的震動：美國總統身邊的核心部門——美國國家安全委員會(NSC)的幾十名工作人員突然在下午16時30分接到通知，要求他們在半小時內收拾好個人物品走人。場面瞬間一片混亂，一些被裁人員甚至情緒崩潰，當場落淚。這一通知來自5月1日剛上任的代理國家安全事務助理、國務卿魯比奧。這些曾經能掌控美國內政外交方向，以手中巨大權力掣肘總統決策的政治精英們，瞬間成為了喪家之犬。美國的國家安全委員會成立於1947年，組成人員包括總統、副總統、國務卿、國防部長、參聯會主席和總統指定的其他官員。NSC的日常工作人員主要由國務院、五角大樓、情報機構抽調的政策專家組成，是協調美國國家安全政策的核心機構，其職能包括向總統提供戰略建議、跨部門協調及參與決策。國家安全事務助理負責NSC的日常事務，由總統直接任命，無需國會批准，其權力大小取決於總統的信任。在這個職位上任職時間最長的就是亨利·基辛格，任職近7年。川普和NSC的矛盾由來已久。在他的第一任期內，就更換過4任國家安全事務助理。在2019年川普與澤倫斯基的“電話門”彈劾案中，提供關鍵證據的就是時任NSC歐洲事務主任亞歷山大·文德曼。儘管川普最終驚險過關，但梁子還是結下了。從此，“NSC等於深層政府”這一說法就成了川普根深蒂固的執念。當川普開啟第二任期後，國家安全委員會成了川普改革的重點目標。不過，這次改革並不是馬斯克式的“減員增效”，而是通過一系列令人眼花繚亂的“組合拳”，收回“深層政府”掌控的權力。2025年1月20日，川普第二任期執政首日，白宮發佈《國家安全總統備忘錄/NSPM-1》，對國家安全委員會及其下屬委員會的組織架構、職能分工和決策流程進行大幅調整。這些調整顯示了川普對NSC削減權力的決心。首先，川普重構了國家安全委員會的職權。把原本由NSC負責的國土安全決策權從NSC中剝離，轉移至國土安全顧問斯蒂芬·米勒所主導的國土會體系內。非法移民和國土安全是川普政府議程的重要部分，失去這部分權力對NSC的打擊是巨大的。其次，對國家安全委員會的人員進行重組。川普取消了美駐聯合國代表、白宮科技辦主任、國際開發署署長等職位的“指定成員”資格，與此同時，川普將“新冠疫情應對官員”升級為NSC的“法定成員”。另外，對國家安全委員會的決策模式徹底重建。以前，國家安全委員會執行的是幕僚“自下而上”向總統提供政策建議的模式。現在，川普將其改成了“自上而下”的指揮體系，即總統直接向國家安全事務助理下達指令，再由其領導團隊執行。這一次對國家安全委員會的改革，不僅是白宮內部權力結構的調整，更標誌著美國外交決策模式向“強總統中心制”的進一步傾斜。川普正加速推進“行政權力集中化”，其長期目標是通過削弱專業機構、依靠個人直覺和少數忠誠者重塑美國內外政策。這一次對NSC的大裁員看似突然，但實際上是逐步推進的。川普第二次上任後，任命了對他忠心不二的邁克·華爾茲擔任國家安全事務助理，其重要工作內容就是推行川普的改革議程。2024年4月17日，當時還在眾議院任職的華爾茲，在國會聽證會上手持一袋金屬零件質問美國空軍部長肯德爾，為何這袋市價僅100美元的零件採購價高達9萬美元。這一事件讓他一炮而紅，也引起了川普的關注。今年上任國家安全事務助理後，在華爾茲的主導下，NSC裡300名職員很快就被縮減至150人。但是，華爾茲很快就出事了。3月24日，華爾茲的不專業震驚了美國。他在群聊中討論軍事機密，還誤把媒體人員拉進了群，折騰出了轟動一時的“群聊洩密”事件。此外，由於華爾茲是傳統的共和黨鷹派，主張美國在全球範圍內展示硬實力，包括對烏克蘭、亞洲和伊朗採取更積極的軍事介入，與納坦雅胡及其同僚一直保持著“密切聯絡”等，讓他因此與多名高層官員發生衝突。於是，川普開始親自對國家安全委員會動手。4月初，川普在極右翼活動家勞拉·盧默的建議下，解僱了多名NSC幕僚，其中就包括美國國家安全域局長蒂莫西·霍夫和副局長溫迪·諾布林。此外，還包括情報高級主管布萊恩·沃爾什、國際組織高級主管瑪吉·多爾蒂、立法事務高級主管托馬斯·布德里、國安會資深科技主任戴維·費思等人。5月1日，川普終於將華爾茲挪了地，發配到聯合國做大使去了。魯比奧開始兼任國家安全事務助理。魯比奧的重要性至此開始凸顯。到目前為止，他已經身兼四個職位，分別是美國國務卿、代理國家安全事務助理、美國國家檔案館代理館長、美國國際開發署代理署長，可謂是權傾朝野。不知道曾經的“一字並肩王”馬斯克對此作何感想。本次大裁員，就是魯比奧上任之後對川普表忠心的精彩表演。他正在不折不扣地執行川普砍掉“深層政府”的指令。而對川普“絕對忠誠”的兩名新任副國家安全事務助理也將走馬上任：他們是曾任副總統范斯國家安全顧問的安迪·貝克，以及川普政策顧問羅伯特·加布裡埃爾。川普曾在月初表示，他預計將在6個月內任命新的國家安全事務助理，可能的人選是目前負責政策的白宮辦公廳副主任斯蒂芬·米勒。在川普的第二任期內，他不像拜登那樣倚重國家安全委員會這一機構，而他任命的華爾茲，也像是一顆政壇流星，很快就下台了。上任4個月以來，川普倚重的對像已經在不斷改變，從馬斯克到財政部長貝森特，以及他的中東特使史蒂夫·威特科夫等人，而魯比奧也是在馬斯克被逐漸邊緣化之後，才開始走向中心。川普的“改革”，起初讓人誤以為是要大搞“減員增效”，但最終被裁的部門，例如DEI部門、美國國際開發署、美國教育部等，都是民主黨勢力深耕多年的領域。而對於真正需要改革的五角大樓、財政部等部門，川普始終沒真正動手。不僅如此，川普還將美國的軍費預算提高到了前所未有的1兆美元，盡顯窮兵黷武的本性。至此，我們終於明白，川普並非要改革美國的體制，而是已經在實現個人野心的道路上越走越遠。至於精簡機構、節省開支、製造業回歸，不過是欺騙選民的幌子而已，美國的紅脖子們可以洗洗睡了。 (有理兒有面)

據多名消息人士23日透露，美國白宮國家安全委員會開始裁撤人員，計畫從數百人減少至數十人，且職能重大“降級”。大裁員路透社援引多名消息人士的話報導說，當天數十名白宮國家安全委員會人員被裁，場面混亂，一些人甚至當場哭泣。白宮國家安全委員會創設於上世紀杜魯門任美國總統時期。拜登政府任期內，該機構有300多人。消息人士透露，預計裁員後最終僅留下約50人。這一機構由其他部門抽調而來的職業公務員和經過任命的官員組成。消息人士說，被裁人員中有約90人來自其他部門，系政策領域或某項事務的專家。被裁的職業公務員可以選擇回到原部門，任命的官員也可以轉至其他部門任職。角色“降級”白宮國家安全委員會向美國總統提供國家安全和對外政策建議，參與決策，並在多個政府部門之間發揮協調作用。許多美國政界保守派人士長期以來認為國家安全委員會與其他政府部門職能重疊，應該精簡裁撤。路透社援引消息人士的話報導說，重組後，國家安全委員會的職能重點將是執行總統的計畫而不是參與決策制定。目前，國家安全委員會採取自下而上逐級提交建議報告的方式。“這種自下而上的方式不行，將停止。”一名白宮高級官員告訴最先披露裁員消息的美國阿克西奧斯新聞網說。另一名白宮官員說：“這一工作流程完全反了，應該是：這就是總統想要的，去做吧。”國家安全委員會內設部門將裁撤、合併，職能將轉移至國務院、國防部等其他部門。消息人士稱，原先負責處理非洲事務和處理北約等多邊組織事務的部門將被合併。美聯社評論道，國防部和國務院今後將在向川普提供建議方面發揮更重要的作用，但川普最終將“依靠自己的直覺”作出決策。“深層政府”一名白宮官員對阿克西奧斯新聞網稱，重組國家安全委員會的目的還包括清除川普政府中的“深層政府”。“國家安全委員會就是最終的‘深層政府’。”這名官員說，“這是（國務卿）魯比奧對抗‘深層政府’的行動。”魯比奧在一份聲明中回應稱，重組國家安全委員會“符合其最初的職能和總統的想法”。川普首次執政時，兩名借調到國安委的職業軍官檢舉川普2019年7月同烏克蘭總統澤倫斯基通電話時要求對方調查拜登及其兒子亨特。這導致當時由民主黨掌控的國會眾議院同年12月以濫用職權等罪名彈劾川普。川普今年1月20日第二次上台後立即啟動全面人事審查，新任美國總統國家安全事務助理華爾茲同月22日要求大約160名白宮國家安全委員會助理回家待命。不過，華爾茲最終也被免職。5月1日，川普宣佈，提名華爾茲為美國常駐聯合國代表，他的職務由國務卿魯比奧代理。川普沒有宣佈免職華爾茲的理由。華爾茲3月陷入“群聊門”，要求他辭職的呼聲高漲。據美國媒體透露，“群聊門”不是華爾茲被解職的唯一原因，他與川普身邊的一些人也存在矛盾。支援川普的美國極右翼人士勞拉·盧默曾與川普會面，敦促後者解僱一些華爾茲任命的國家安全委員會人員。美聯社報導，在烏克蘭危機問題上，華爾茲主張在外交上進一步孤立俄羅斯總統普丁，與川普的想法相悖，在其他一些外交事務中的理念也和川普不一致。 (環球雜誌)