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人工智能与自动化 11 分钟阅读 Will Lennox 作者：Will Lennox
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55% 的老板后悔因 AI 裁员。扎克伯格并不后悔。

两股 AI 裁员潮正同时发生，且从外部看完全相同。超大规模云服务商正在裁减数万名员工，以资助 7250 亿美元的芯片采购。而为了部署 AI 而解雇员工的中型企业，则在悄悄地重新雇回员工。Forrester 和 Orgvue 的调查均显示后悔率高达 55%。Klarna 已经做出了调整。扎克伯格则不会。

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本文由英文原文自动翻译而成。 阅读英文原文

一张分屏纪实摄影剧照——左半部分是发出嗡嗡声、亮着蓝色灯光的超大规模数据中心大厅，右半部分是黄昏时分空无一人的开放式办公室，桌上只有一盏台灯和一个装了一半的纸箱，硬朗的编辑照明风格，35毫米镜头拍摄，无文字，无人物

要点

  • 55% 这个数字是真实的：Forrester 的《Predictions 2026》报告和 Orgvue 对 1,163 名高管的调查都得出了相同的数字。 大多数为引入 AI 而裁减人力的老板现在都后悔了。
  • 两波裁员，结局相反：中等市场企业为部署 AI 而裁员，正在悄悄重新招聘；而超大规模企业为建设 AI 而裁员，不会回头。
  • 裁员就是融资：Meta、Microsoft、Amazon 和 Alphabet 计划在 2026 年投入高达 $725 billion 资本支出。 削减薪资账单，正是为了不撕裂利润表而为这笔支出提供资金。
  • Klarna 已经转向：在宣称其 AI 能完成 700 名员工的工作、并将员工总数从 3,800 人缩减至约 2,000 人后，Klarna 的 CEO 承认裁员过度。 服务质量下滑，人类员工正在回归。
  • 这种不对称不会消失：建设者在资产负债表上将芯片成本分摊到多年；购买者却会在一个季度内看到 ROI 落空。这就是为什么一波会逆转，而另一波不会。

两波裁员，被混为一谈

2026 年 4 月 23 日，Meta 宣布将从 5 月 20 日起裁员约 8,000 人，并取消另外 6,000 个未填补的职位空缺。 几乎同时，Meta 将 2026 年资本支出指引上调至 $125 to $145 billion，其中绝大部分用于 AI 基础设施。 到 5 月 8 日，财经评论的定性已趋于明确：裁员是公司 AI 账单上的一项支出。Microsoft 在 4 月 23 日推出了首次自愿买断计划，允许多达 8,750 名美国员工——约占其 125,000 名美国员工的 7%——选择拿钱离职。 自 2025 年 10 月以来，Amazon 已分两轮裁撤约 30,000 个公司职位（2025 年底约 14,000 人，2026 年 1 月 16,000 人），同时在一个季度内就支出了 $44.2 billion 资本支出，同比增长 77%。

再加上 Alphabet 计划在 2026 年投入的约 $180 to $190 billion 资本支出，四大超大规模企业一年内将把约 $725 billion 投向芯片、光纤和混凝土，同时总共裁掉数万个公司职位。2026 年全行业科技裁员已超过 90,000 人。

这是一个裁员故事。另一个是：

Forrester 于 2025 年 10 月发布的《Predictions 2026》报告显示，55% 的将裁员归因于 AI 的雇主已经后悔。 人力资本分析公司 Orgvue 于 2025 年 2 月至 3 月委托 Vitreous World 对 1,163 名高管进行的另一项调查，也得出了完全相同的数字。 55% 的受访者承认，为了让 AI 进入劳动力队伍而让员工冗余是“错误决定”。

瑞典“先买后付”公司 Klarna 在 2024 年宣传称，AI 正在完成约 700 名员工的工作，其总员工数在 2022 年至 2024 年间从约 3,800 人缩减至 2,000 人。 到 2025 年中，CEO Sebastian Siemiatkowski 承认裁员过度。客户满意度已经下滑。Klarna 开始重新招聘人类员工。IBM CEO Arvind Krishna 告诉《华尔街日报》，尽管 AI 被广泛采用，IBM 的总员工数实际上有所增加。在他看来，AI“让你有更多资金投入到其他领域”。

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它们的标题相同（“AI is replacing workers”），结局却截然相反。一波是结构性的，不会逆转；另一波已经在实时逆转。

为何数字相同，结局不同

主流叙事把两波浪潮混为一谈：AI 大替代。这种叙事是错误的，它混淆了裁员两种完全不同的用途。

超大规模企业并不是因为聊天机器人取代了客服代表才裁掉他们。 它们裁掉的是招聘人员、中层项目经理以及重叠的基础设施团队，目的是腾出资金用于资本投资。这笔钱用于购买 Nvidia GPU、Corning 光纤、燃气轮机和土地。新的 AI 能力被卖给其他公司，这些公司再用它们来裁掉自己的客服代表。两组人都出现在裁员统计中。但只有一方押注的是必须在十二个月内兑现的生产力。

Meta 是最清晰的案例研究。该公司 2026 年计划 AI 资本支出为 $115 to $135 billion，约为其年度现金薪酬支出的四到五倍。 裁掉 8,000 个岗位，按全负荷成本计算可削减约 $1.5 to $2 billion 薪酬。相对于 AI 账单，这只是个零头。裁员在财务上的意义不在于省下的钱。它传递的是一种信号：当公开市场的投资者看到同一季度资本支出上升而员工人数下降时，他们会认为这是纪律，而非绝望。股价因此稳住。

Klarna 没有这种选择。它的 AI 部署本应改善客服的近期单位经济。当客户问题升级、收入风险增加时，生产力假设在一个季度内就破灭了，唯一的应对措施就是把人重新招回来。服务质量没有四年的摊销表。

会计把戏：运营支出变成资本支出

这是 headline 忽略的部分。在美国通用会计准则（GAAP——美国公司报告财务的标准规则手册）下，工资属于运营支出（opex），会立即计入利润表，每一美元都直接拉低报告利润。服务器、光纤和数据中心建设则属于资本支出（capex），按多年计划折旧，根据 IRS Publication 946 指引，IT 设备通常为五到七年，每年只有一小部分进入利润表。

一家公司如果从工资单上省下同样金额的钱，并把它投进数据中心，从纸面上看，它做出了同样的经济决策。 但在利润表上，利润会跳升。每股收益（EPS）上涨。股价反弹。实际流出公司的现金并没有变化。

这就是为什么即使 AI 生产力的说法被夸大，超大规模企业也不会掉头。资本支出已经上了资产负债表。逆转意味着减记，这与它们刚刚完成的利好 EPS 的交易正好相反。因此裁员成为定局，芯片已经买下。至于这些投入能否产生与支出相匹配的收入，则被推迟到未来某个季度再说。

本站此前两篇文章已经涉及这场交易的下半段。The capex unlock 解释了降息如何打开了融资窗口。The dark silicon thesis 解释了有相当一部分芯片将躺在仓库里折旧，而电力和封装瓶颈使它们无法开机。本文补上了闭环：裁员就是支付那些可能永远不会运算的芯片的明细项。

Klarna 看到了 Meta 尚未看到的东西

买方侧的逆转并非边缘故事。它在数据集中占更大比例。

Vitreous World 受 Orgvue 委托对 1,163 名企业高管进行的调查发现，55% 的受访者承认与 AI 相关的冗余决定是错误的。 Forrester 得出相同数字，说明这并非调查噪声。独立报道的返聘率更高：约三分之一进行 AI 驱动裁员的公司，返聘了被裁岗位的四分之一到一半；另有三分之一返聘了一半以上。 Forrester 预测，到 2027 年，一半归因于 AI 的裁员将被悄悄逆转，常以离岸或更低薪酬的形式出现。 同一时期的报道和分析师评论指出，大多数以 AI 为由裁员的公司并未看到整体回报改善。

为何买方侧逆转得如此之快？三个原因。

生产力声称可以在短期内验证。聊天机器人要么能在服务级别协议内解决工单，要么不能。净推荐值（NPS）和客户流失在数周内就会变化，而不是数年。

其次，替代者实际上并非替代者。Forrester 分析师指出，AI 能较好地处理常规咨询，但在“人对人信任”互动上表现不佳，而这恰恰是高价值客户决定是否续约的关键时刻。裁掉这些人，等于裁掉维系收入的人，而非削减成本。

第三，没有资产负债表可以藏身。中等市场企业无法把被裁客服团队的成本资本化为一项多年资产，假装节省是真实的。利润表会在 90 天内说出真相。

Klarna 同时看到了这三点。客户满意度下降，公司正在准备美国首次公开募股（IPO），而 AI 部署悄然反转。Siemiatkowski 的话术从“AI 正在完成 700 人的工作”转向混合模式：AI 处理常规咨询，人类负责升级。700 人这个数字被悄悄重新归类为岗位调整，而非纯粹替代。

1990 年代 ERP 的押韵

这种模式并不新鲜。看看 1990 年代的企业资源规划（ERP——像 SAP 和 Oracle 的 Financials 这样的集成商业软件）浪潮。供应商向企业客户推销后台自动化。随后出现了一波会计、薪资文员和采购专员裁员。供应商拿到了多年合同。到 2000 年代初，许多被裁岗位已悄然回归，常被重新贴上“ERP analyst”“process owner”或“systems accountant”的标签。

结构性教训在当时适用，现在亦然。技术建设者赢得合同。技术购买者承担返聘成本。标题层面的“automation replaces jobs”叙事，到头来部分属实、部分逆转、部分重新包装。这些职能的总体就业并没有崩溃，只是转移了。

Foxconn 的数据点暗示了这波浪潮的流向。这家 Nvidia 合作伙伴报告称，受 AI 服务器需求推动，2026 年 4 月收入同比增长 29.74%。 仍有人在招聘，那就是制造业供应链——它们生产超大规模企业用裁员省下的钱所购买的芯片。总劳动力池没有消失，只是被重新配置。

最强辩护：也许超大规模企业是对的

认真对待建设者一方的观点是有价值的。Microsoft 的自愿买断计划面向“年龄加司龄达到 70 或以上”的员工。这针对的是资深、高薪员工，更像是提前退休计划，而非绝望之举。Meta 重组为“AI pods”是真正的结构性转变，不只是人数戏法。Amazon 在裁撤公司职位的同时，继续在战略 AI 和云计算领域招聘工程师和开发者。变化的是人员构成，而不只是数量。

Azure、AWS 和 Google Cloud 都报告了可归功于 AI 的收入增长，如果这种增长持续，从贴现现金流角度看，足以证明相当大一部分资本支出是合理的。 即便只有一半的 GPU 最终产生效益，计算也可能成立，因为有效的那一半带来的利润率是传统云工作负载从未达到的。

诚实的答案是，建设者论题在一年的时间窗口内尚无法证伪；而购买者论题已经可以。这种不对称性正是本文的全部。

2027 年大概会是什么样子

预测相当清晰。Forrester 预计到 2027 年，约一半 AI 驱动的裁员将被逆转，通常以离岸薪资水平实现。 超大规模企业的资本支出增速会从 2026 年的变化率放缓，但不会收缩，因为与芯片厂商和公用事业公司的合同义务不允许在不减记的情况下收缩。

Klarna 的剧本（裁员、部署 AI、部分逆转为混合模式）将成为中等市场企业的标准模板。Foxconn 继续增长。Nvidia 继续出货。被裁员工以更低的工资水平被重新吸纳到返聘岗位中，这就是 Forrester 所说的“lower pay”。

政治后果将在稍后显现。超大规模企业的公司裁员与供应链招聘增长、买方侧的悄然返聘同时发生；对科技行业整体就业的净影响，不太可能是裁员标题所暗示的全面崩溃。相比总量，分布的转变更为明显：拿固定薪水的中层公司职位减少，合同制和离岸服务职位增加，少数资本密集度极高的大型雇主消耗着越来越多的计算和能源。这与裁员标题所描绘的劳动力市场并不相同。

标题说 AI 正在抢走工作。数据说，AI 抢走了一部分工作，超大规模企业为了芯片又抢走了一部分工作，而这两部分中相当大比例会悄悄以更低薪酬回归。 55% 的后悔数字正在追上叙事。Zuckerberg 不会把它当作警告。Klarna 已经这么做了。

资料来源 (18)
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本文由 Trendy Tech Tribe 编辑团队撰写。

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