大规模裁员是因为AI吗？ 探索科技巨头的大规模裁员，其真相是什么：AI时代的新篇章吗？

2025年10月底，Amazon宣布在全球裁员约1.4万人。教育科技公司Chegg宣布裁员45%，Salesforce计划裁减约4,000名客户支持职位，物流巨头UPS自去年以来已净减少4.8万人。在这些声明中，“AI”和“机器学习”成为关键词，社交媒体上关于“AI开始抢走工作”的讨论愈演愈烈。然而，数据揭示了更复杂的现实。本文将冷静地整理各公司的动向及现场变化、社交媒体的反应，以及员工当前应采取的实际措施。

1) 发生了什么：简短的时间线

• 10月28日（当地时间）：Amazon确认了削减约1.4万个职位的计划，理由包括“效率化”“组织重组”，并暗示AI应用的进展。

• 10月27日：在线教育公司**Chegg宣布裁员45%**，解释称生成AI的普及迫使其重新审视现有模式。

• 上个月：Salesforce宣布裁减约4,000名客户支持职位。管理层表示“AI代理正在处理”相关工作。

• 10月底：UPS自去年以来已减少4.8万人。总裁早前曾暗示，需求波动的应对和机器学习的优化产生了影响。

注：以上是根据各公司官方解释和报道提及的数字和论点整理。AI并非“唯一原因”，而是多重因素之一。

2) “AI是主因”是误解还是部分正确

企业的大规模裁员总是涉及多个因素。在2025年秋季的背景下，以下四点相互交织。

1. 宏观环境：利率和资本成本居高不下，利润率和现金创造成为首要任务。

2. 后疫情调整：过去数年的过度招聘（需求激增期的提前应对）导致的人员正常化。

3. AI提高了“单位人员生产力”：能够用更少的人数完成相同工作量的情况增多。

4. 投资组合的调整：从传统业务向AI/自动化管道转移资源的过程中进行职位重组。

也就是说，虽然“AI是触发因素”的情况确实存在，但在现金创造和投资者期望的优化问题中，AI也被用作**“合理化的解释变量”**。

3) 现场正在发生的“工作再设计”

易被替代的领域与扩展的领域正在如下分化。

• 客户支持：初步响应由AI代理高精度完成。人类集中于升级处理（复杂/高价值案件）。

• 运营/物流：需求预测、路线优化、班次设计由机器学习持续运行。现场转向异常处理和安全管理。

• 后台办公室：会计、法律、招聘的重复任务实现自动化。人类转向审查/决策和治理。

• 数据/产品：提示设计、评估指标设计、数据整理、AI安全性验证等新职务增加。

关键词是**“替代”而非“再设计（Redesign）”**。同样的KPI，通过不同的工作流程来实现的设计竞争已经开始。

4) 四家公司的简要说明（帮助理解本次的宏观趋势）

• Amazon：在履行、客户服务、广告、云计算的各个领域加速AI实施。裁员主要集中在消除冗余和整合流程。

• Chegg：生成AI对学习问答模型的渗透产生了直接影响。急需转向以AI为前提的新定价/价值设计。

• Salesforce：CRM的自动响应和建议功能缩短了商谈前阶段。“人类的角色”被重新分配到高难度领域。

• UPS：需求的季节性和通过机器学习的平衡。正在探索自动化投资和劳务成本的最佳点。

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5) SNS的反应：三种温度

(A) 警惕/反对（X、Reddit）

• “AI直接削减就业”—特别是在客户服务和后台办公室的初级职位上，悲观论调盛行。

• “成果归于股东，痛苦留给劳动者”—关于利润分配的讨论再次升温。

• “AI引入是‘借口’”—真正的目标是股价和成本削减，带有讽刺意味。

(B) 谨慎的现实主义（LinkedIn）

• “人×AI改变了业务设计的团队，也可能重新开始招聘”—分享技能再培训的具体案例。

• “初级响应由机器处理，异常处理由人处理”—建议以角色分配为前提重构职业生涯。

(C) 前沿乐观主义（技术社区）

• “新的AI运营职位（评估、审计、护栏设计）将增长”

• “中高层次人才在AI中更具杠杆效应”—少数精英团队的成功案例正在传播。

总结来说，SNS上的讨论正从**“就业总量”转向“工作内容的变化”。职业的再设计能力**成为分水岭。

6) 易受影响的职位和“保留/增长”的技能

增长的跨领域技能

• 提示/工作流程设计（保留人类决策的分支设计）

• 评估/审计（不仅关注准确性，还关注责任、安全、可解释性）

• 数据理解（元数据、来源、质量定义）

• 共识形成/沟通（以AI为前提的角色分配设计）
  
  
  

7) 对企业的启示：为数字赋予“故事”

裁员不仅影响短期的损益表，也影响长期的雇佣品牌。如果以AI为理由，

1. 应展示重新设计了哪些流程，2) 人类角色重新分配到哪里，3) 能力再培训的机会，通过具体例子来说明。只有这样，内部和外部的信任才会恢复。
   
   
   

8) 2026年的展望：三种情景

• 软着陆：AI引入的生产力提升推高了利润率，选择性地重新开始招聘。

• K型复苏：只有适应AI较快的企业和个人获得增长，两极分化加剧。

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