#裁員計畫
已裁員2000人!貨代巨頭戰略轉向,加碼中國預付貨源市場
在全球物流需求承壓與行業競爭加劇的背景下,全球頭部貨代企業正加速調整經營策略。貨代巨頭Kuehne+Nagel近日披露,已完成約2000人的裁員計畫,並同步明確下一階段將加大中國預付貨源市場佈局,以穩住利潤並尋找新增量。在最新舉行的投資者電話會議及一季度財報發佈會上,德迅管理層確認,公司已完成本輪人員最佳化,這是其整體降本計畫中的關鍵一環。公司首席財務官Markus Blanka-Graff表示,企業在年初即已在成本控制方面取得進展,目前已實現全年2億瑞士法郎節約目標的一半以上。資料顯示,一季度公司實現約3000萬瑞士法郎的成本節約,表現好於預期。但管理層也指出,隨著勞動力成本上漲及通膨壓力持續,後續季度的改善節奏可能趨於平緩,難以維持一季度的推進速度。與此同時,公司首席執行長Stefan Paul表示,本輪裁員措施已全面落地,預計第二、第三季度不會再因該項目繼續削減員工規模。這也意味著,企業在組織結構調整方面已進入相對穩定階段。據瞭解,該成本削減計畫啟動於2025年下半年,彼時航運與物流行業面臨運力過剩、運價回落及部分需求疲軟等多重壓力,企業盈利能力受到擠壓。為此,德迅通過壓縮人力成本、整合網路佈局及最佳化營運結構,推動年度成本節約目標落地。同時,公司還加快自動化與集中化管理處理程序,以提升整體營運效率。市場分析機構Bernstein認為,此次計畫中風險較高的人員調整部分已基本完成,而公司在削減成本的同時仍保持業務動能,這為未來利潤率修復提供了支撐。從業績表現來看,成本控制已開始對盈利產生實質影響。德迅一季度實現息稅前利潤(EBIT)3.43億瑞士法郎,低於去年同期的4.02億瑞士法郎;營收為56億瑞士法郎。公司表示,本季度利潤改善主要來自費用壓縮,而非業務量顯著增長。同時,“轉化率”(毛利潤向營業利潤的轉化水平)由18%降至16%。儘管短期盈利承壓,公司仍維持全年業績預期不變,預計2026年經常性EBIT將在12.5億至14億瑞士法郎區間。管理層強調,成本最佳化效果將在全年逐步體現,但節奏不會呈線性增長。值得注意的是,在本輪調整中,面向中小企業客戶的銷售體系基本未被削弱。公司高層此前已明確,將優先保障商業端能力,特別是在中小客戶市場,以確保收入端的持續拓展。在收縮成本的同時,德迅也在積極尋找新的增長方向。管理層在會議上透露,公司正加大海運業務拓展力度,並採取多項措施穩住亞洲空運類股,以避險中東局勢帶來的不確定性影響。其中,中國市場被視為下一階段的重點。德迅表示,將進一步擴大在中國的預付海運物流服務能力,吸引更多本土製造及貿易企業通過其平台安排出口運輸。Stefan Paul指出,越來越多中國新興企業正在尋求專業物流支援,這為公司帶來了“非常可觀的增長機會”。此外,公司還通過在中國增加航油補給等方式,提升空運網路的穩定性,以應對東南亞潛在的燃料供應風險。整體來看,德迅正通過“降本+拓展”的雙線策略應對行業周期波動:一方面完成組織瘦身、穩住利潤基礎;另一方面加碼中國等關鍵市場,尋找新的業務增長點。在全球物流格局持續調整的背景下,這一戰略轉向或將成為其未來競爭力的重要支撐。 (掌鏈)
一邊All In AI,一邊瘋狂裁員!美股科技巨頭們的那些崗位正在被AI加速"吃掉"?
如果說2023年是全球科技巨頭們高喊"AI All In"、股價因AI概念一路狂飆的一年,那麼2024年和2025年,這場聲勢浩大的AI浪潮則開始顯露出更為複雜的另一面——冰冷的裁員計畫逐漸加速。我們Finhub財經梳理了2024-2025年美股科技公司 AI 相關裁員事件,清晰地展示了在AI大潮席捲下,科技巨頭們正在用AI重塑內部人力資源,快來看看那些崗位被最先吃掉了。從零星試水到集中爆發:AI裁員加速了從2024年初,Salesforce先有兩次小規模裁員,官方解釋是為了"重組業務並加大人工智慧領域投入"。然後,Apple進行數字服務部門裁員,也官宣"業務重點轉向人工智慧"。這些早期動作,更像是在AI轉型初期,科技巨頭們謹慎嘗試人力資源的"微調"。然而,貫穿整個2024年的是IBM,雖然沒有大張旗鼓地宣佈裁員,但在內部利用AI工具AskHR實現了大量HR流程的自動化,逐步替代了近8000個支援和人力資源崗位。CEO最終在2025年公開證實了AI Agent替代了數百名HR員工,並將資源投入更具創造性的崗位。這預示了一種新的裁員"畫像":AI讓標準化、重複性的白領崗位"不必要了"。2025年的AI裁員不斷加速,Meta在"效率年"的尾聲淘汰了約5%的員工(約3600人),雖然官方定調為績效淘汰,但同時大舉招聘機器學習人才,其背後的人才結構調整意圖不言而喻。Amazon在多個部門進行精簡,管理層反覆強調為未來技術(包括生成式AI)鋪路。時間進入2025年5月,已經達到了一個峰值。Google、Microsoft、Amazon、IBM幾乎同時宣佈了重大調整或裁員:Google削減了平台與裝置部門及全球業務部門的崗位;Microsoft宣佈了涉及數千人的戰略性裁員;Amazon裝置與服務部門在推出搭載AI的新版Alexa後也進行了裁員;IBM則再次高調展示AI在HR自動化上的成果,並伴隨著部門人員的縮減。與AI相關的裁員事件:2024年1月約3,700人,2月約6,950人,5月約6,248人,7月約1,620人,8月因英特爾大規模宣佈計畫而達到約19,500人的峰值,9月約650人。其他2024年月份基於現有資訊,大型AI相關裁員事件較少,數值相對較低。對於2025年上半年,估算資料顯示:1月約8,900人,2月約7,950人,3月約4,600人,4月因英特爾再次大規模宣佈計畫而激增至約23,868人,5月約7,873人,6月約4,460人。裁員不是目的:AI轉型下的"組織架構迭代"如果簡單將上述事件解讀為"AI來了,工作沒了",那就過於片面了。透過官方措辭(重組、聚焦、效率、戰略調整)和實際行動(裁撤舊崗、新增AI崗、巨額投入AI基礎設施),我們可以看到科技巨頭們正在施展一種"組織架構迭代":1AI自動化帶來的效率迭代這是最直接的影響。IBM的HR自動化是典型案例,AI代理可以處理94%的常規諮詢,效率提升帶來的數千崗位縮減是必然結果。Microsoft CEO透露AI生成了30%的程式碼,這暗示未來對基礎或重複性編碼工作的需求可能減少。Amazon在提升Alexa的AI能力後精簡相關硬體、服務團隊,也指向了AI對部分裝置互動或服務環節人力的替代。這部分裁員,是AI作為生產力工具,直接擠壓了原有的白領工作空間。2戰略重心轉移帶來的資源迭代這是更宏觀的層面。科技巨頭們正將天文數字般的資金和資源砸向AI晶片、資料中心、大模型研發、AI產品商業化。Microsoft本財年計畫投入800億美元建設AI資料中心;Google將更多資源從硬體平台轉向AI和雲服務;Salesforce在狂推AI虛擬客服平台。為了支援這些昂貴的、高優先順序的AI項目,公司需要在非核心或增長放緩的部門"開源節流",將人力和資金"騰挪"到AI前線。Apple、Google在非核心服務或傳統業務部門的裁員,很大程度上屬於此類。誰的崗位更危險?被AI衝擊的立體"畫像"那麼,在這場由AI主導的迭代中,那些類型的崗位首當其衝,成為第一批被"最佳化"的對象?我們可以勾勒出一個初步的"AI高危崗位"畫像:重複性、流程化的後台及支援崗位如IBM的HR諮詢、後台支援等。因為AI在處理結構化資料、執行固定流程方面效率驚人,這些崗位的自動化潛力最高。資料收集、整理、基礎分析類崗位AI和自動化工具在資料處理上的能力顯著提升,正在壓縮這部分基礎性工作的人力需求。非核心、增長放緩的業務部門崗位比如Apple的數字服務、Google的平台或硬體團隊、Amazon的線下零售或PR部門。當公司全力聚焦AI時,這些"戰績弱"的前線資源會被自然擠壓。涉及基礎編碼或高度標準化的技術崗位未來,那些只負責實現標準功能、維護遺留程式碼的工程師可能會面臨更大壓力,而專注於架構設計、演算法創新、複雜問題解決的崗位則更吃香。依賴傳統互動模式或管道的銷售/服務崗位Salesforce推廣AI虛擬客服,意味著部分傳統客服代表的需求會減少,取而代之的是需要銷售和部署AI解決方案的人才。本質上,AI最先衝擊的是那些"可預測、可分解、可最佳化"的任務和崗位。更為殘酷的事實是,很多過去被認為是穩定的、白領的工作,其本質包含大量可自動化元素,正暴露在AI的"降維打擊"之下。陣痛與新生:AI裁員更深遠影響"AI裁員"絕不僅僅只發生在幾家美股科技巨頭身上。它是一場產業底層邏輯變遷的縮影,對整個科技行業乃至更廣闊的就業市場,都將產生深遠影響:加速行業洗牌與人才結構重塑領先的公司通過AI提升效率和戰略聚焦,可能進一步拉開與追隨者的距離。同時,對"AI原生人才"(懂演算法、懂模型、懂AI工程)的需求將指數級增長,而傳統IT技能的價值面臨重估。激發全行業"AI效率競賽"科技巨頭的示範效應將迫使其他公司也加速引入AI提升效率,這意味著未來更多行業的流程性崗位都將面臨被AI替代的風險。加劇職場焦慮與技能鴻溝很多人會擔心自己的工作是否安全,以及是否能跟上AI時代所需的技能。如何進行有效的在職培訓、技能升級和跨領域轉型,成為個人和企業都必須面對的嚴峻挑戰。重新定義"有價值的工作"當AI能夠高效完成重複性、分析性任務後,人類的價值將更多體現在創造力、複雜決策、跨領域整合、情商溝通以及那些需要深刻人類理解和共情的工作上。不過,AI的發展並非只帶來失業恐慌。它同時也創造了大量新崗位:AI提示詞工程師、資料科學家、AI訓練師、AI解決方案架構師等。最終的對決並非是"人類vs AI",而是"懂AI的人類vs不懂AI的人類"。 (FinHub)