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标签： AI就业

  • 全美只有约 2000 人干得了这活：AI 行业最抢手的岗位，不是训模型

    企业 AI 落地与前置部署工程师
    企业把模型装进流程，比买到最好的模型难得多｜图片来源：TechCrunch / Getty Images

    猎头公司 Christian & Timbers 做了半年调研，得出一个挺刺眼的数字：全美真正具备“行业理解 + 能镇得住客户高管 + 有实打实 AI 落地经验”这三样的工程师，大约只有 2000 人。

    不是有 2000 人可以挖，是总共就 2000 人。

    这份独家给到 TechCrunch 的研究，访谈了 180 家公司的 250 多位 C 级招聘负责人，对 80 位财富 500 强高管做了定向问卷，还聊了 300 多位一线工程师，时间跨度是今年 1 月到 6 月。

    半年时间，招人意向从 5% 冲到 70%

    他们盯的这个岗位叫前置部署工程师（forward-deployed engineer，FDE）——不待在自家办公室写代码，而是直接扎进客户公司里，把模型和软件真正接进对方的业务流程。年初还只有 5% 到 10% 的公司说要招，而且多半只是小规模试点；到第二季度末，这个比例跳到了 70%。几家最大的咨询与服务公司甚至说，FDE 人数得扩到原来的十倍，要按 20 到 100 人的规模组建整建制团队。

    “这个速度我从没见过，企业大夏天的都在抢人。”C&T 创始人 Jeff Christian 这么形容。研究预计，到今年年底 FDE 的需求量会暴涨 2100%。

    Palantir 成了人才池，有客户为了挖人先买产品

    市面上大约有 1.7 万名 FDE，其中相当一部分在 Palantir——这个岗位当年就是它发明的。Christian 说，他的一些客户干脆先买下 Palantir 的产品，图的就是能顺带用上人家的工程师。

    但这 1.7 万人里，够得上“顶级”标准的只是一小撮。所谓够格，如今的衡量口径是能带来“几千万美元量级的 ROI 影响”，可能是营收端的线索生成提速，也可能是替掉整个 FP&A 团队，或者顶替印度那边 2300 名单据处理人员。Ode with Anthropic 的 CEO Chris Taylor 把这个门槛说得更直白：很多 FDE 有能力帮你把 Claude Code 推给全公司用，但能亲手做出你旗舰 AI 产品功能的，没几个。

    今年秋天，华尔街要开始算账了

    抢人抢得这么急，根子在钱。企业过去两年砸下去的 AI 预算，到了要交答卷的时候。

    今年秋天华尔街差不多要开口了：我们给了你们两年时间去搞明白这件事，你们没搞明白，没有 ROI。那我们就要开始惩罚那些花了几亿甚至几十亿却没产出的公司，奖励那些做出来的。

    模型厂商同样在挨这一刀。训练和部署已经烧掉几百亿美元，能不能盈利，取决于技术能塞进多少家企业；而中国那边越来越能打的开源权重模型，还在从下面撬价格。这也是 OpenAI 和 Anthropic 各自成立服务公司的原因——Anthropic 那边是 Ode，OpenAI 那边叫 Deployment Company，两家都塞满了 FDE，任务就是把自家技术铺出去。

    企业开始自己养人，怕的是流程外泄

    有意思的是，从保险、金融科技到医疗、游戏，不少企业宁可自己组建 FDE 团队，也不愿意从 Ode 或 Deployment Co. 那里整包采购。理由很实在：把自家专有业务流程交出去，等于给潜在竞争对手递图纸。Christian 说，大家担心的是“这些 AI 公司拿到流程之后回头跟你抢生意”，而这种担心在很多领域是成立的。Taylor 也开始频繁听到一个新说法——“内部前置部署工程师”。

    • 顶级 FDE 全美约 2000 人，市面总量约 1.7 万，Palantir 占大头。
    • 企业招聘意向半年内从 5%–10% 升到 70%，大型服务商计划扩编十倍。
    • 衡量标准已经从“会用模型”变成“能带来几千万美元 ROI”。
    • 企业倾向自建团队，核心顾虑是专有流程被模型厂商反向吃掉。

    不过这个岗位未必是长期饭票。Christian 自己就泼了盆冷水：也许两年后一切都自动化了，是智能体在自动化智能体，而不是人在自动化智能体。中期他判断需求会从企业软件转向“物理 AI”，比如把人形机器人接进产线；再往后五到十年，FDE 这个角色可能干脆消失。

    所以现在这场抢人，更像是行业从“谁的模型最强”切换到“谁能把模型变成钱”过程中的一段短暂窗口。窗口里，懂业务又会动手的人被抬到了天价；窗口关上之后，被自动化掉的可能恰恰是他们自己。

  • 全美只有2000个这样的工程师，AI公司现在抢疯了

    前置部署工程师成为AI行业最抢手的人才
    企业开始意识到，买到最强的模型只是第一步。图片来源：TechCrunch

    猎头公司 Christian & Timbers 做了一份报告，结论看着有点吓人：全美同时具备行业理解力、能镇得住客户高管、又真正动手做过 AI 落地的工程师，大约只有两千人。

    报告里特意加了一句注解：不是”有两千人可挖”，是”总共就这两千人”。

    这个岗位有个专门的名字，叫前置部署工程师（Forward-Deployed Engineer，简称 FDE）。他们不待在自家办公室写代码，而是直接驻扎进客户公司，把模型和软件塞进对方的真实业务流程里跑起来。这个概念最早是 Palantir 发明的，现在整个 AI 行业都在抢。

    半年时间，需求从”试试看”变成”必须有”

    C&T 这份研究访谈了 180 家公司的 250 多位 C 级招聘决策者，做了 80 位财富 500 强高管的专项调研，还在今年 1 月到 6 月之间访谈了 300 多名 FDE 和应用 AI 工程师。

    年初的时候，只有 5% 到 10% 的公司说要招 FDE，而且基本都是给小规模试点项目配一两个人。到二季度结束，这个比例跳到了 70%。规模最大的那批咨询和服务公司，直接说要把 FDE 团队人数扩到原来的十倍，一支队伍二十到一百人。报告预测，到今年年底这类人才的需求会涨 2100%。

    C&T 创始人 Jeff Christian 的原话是：”这个速度我从没见过，企业大夏天就在抢人。”

    市面上有一万七千人，但能交差的只有一小撮

    报告统计美国市场上大约有 1.7 万名 FDE，其中相当一部分还在 Palantir 手里。Christian 说，他有些客户甚至是为了能用上 Palantir 的工程师，才顺带把 Palantir 的软件也买了。

    但真正被认为”精英级”的，才是那两千人。标准很实在：能给客户带来”几千万美元量级的投资回报”。可能是营收侧的增长，比如把获客链路重做一遍；也可能是成本侧的替换，比如把财务分析团队换掉，或者把印度那 2300 个做单据处理的岗位省下来。

    Anthropic 旗下服务公司 Ode 的 CEO Chris Taylor 把这条分界线说得更直白：

    很多 FDE 有能力帮你把 Claude Code 铺到全公司，但能替你做出旗舰级 AI 产品功能的，非常少。

    华尔街今年秋天要开始算账了

    这波抢人潮背后是钱的压力。行业风向已经从”tokenmaxxing”（比谁烧的算力多）转向”valuemaxxing”（比谁真赚到钱），企业开始认真盯着自己的 AI 支出对不对得上账。

    Christian 预判了一个时间点：

    今年秋天，华尔街大概会说：我们给了你两年时间搞明白这件事，你没搞明白，没有回报。那些花了几亿甚至几十亿却拿不出成果的，我们就要开始惩罚了；做出来的，我们奖励。

    AI 公司自己也在这条船上。训练和部署已经烧掉几百亿美元，前沿模型厂商要走到盈利，唯一的路是把技术塞进尽可能多的企业。而这件事现在还被中国那些越来越能打、价格又低的开源权重模型挤压着。

    所以 OpenAI 和 Anthropic 干脆自己开公司做这门生意——前者是 Deployment Company，后者是 Ode，团队清一色 FDE，任务就是把自家技术铺进企业内部。

    企业宁可自己养，也不愿意把流程交出去

    抢 FDE 的不只是 AI 大厂和大型咨询公司。保险、金融科技、医疗、游戏这些行业的企业都在找。而且越来越多公司选择自己组建团队，而不是从 Ode 或 Deployment Co. 请人。

    理由很现实。Christian 说：

    所有人都担心，一旦把自家专有的业务流程交出去，这些 AI 公司回头就能来跟你竞争——在很多领域这确实会发生。所以把这块肌肉长在自己身上，太重要了。

    Taylor 也提到，他现在听到”内部前置部署工程师”这个说法的频率明显变高了，只是客户还没开始让 Ode 帮忙搭内部团队。

    这碗饭能吃多久，没人敢打包票

    年轻工程师看到这里，可能已经在盘算要不要转型。Christian 却给了一个不太乐观的提醒：

    • 短期：需求真实存在，而且还在往上冲；
    • 中期：重心会从企业 AI 转向物理 AI，比如帮公司把人形机器人接进产线；
    • 五到十年：这个岗位”完全有可能消失”。

    他的原话是：”也许两年后一切都自动化了，是智能体在自动化智能体，而不是人在自动化智能体。这种情况有可能发生。希望它别发生，希望公司里还需要这些人。”

    更麻烦的是，如果 AI 高管们对知识工作的预测成真，那这个逻辑适用于所有白领岗位。C&T 因为专注在高速增长的行业，暂时还没感受到寒气，但 Christian 说，更综合的猎头公司已经明显感觉到招聘需求在放缓。

    跟 AI 沾边的一切都在涨，都有人要。至少现在是。

    “我觉得用不了多久，我们的生意肯定也会受到冲击。”他说。

  • 今年美国科技业裁了14万人，21家公司都把锅甩给了AI

    Monday.com这周成了最新一个把裁员和AI挂钩的科技公司。这家以彩色项目看板出名的特拉维夫企业在SEC文件里宣布，要裁掉大约20%的员工、600多人，理由是配合”AI驱动的增长战略”，打造”更精简、更聚焦的运营模式”。联合创始人Eran Zinman赶紧在LinkedIn上给员工解释：这不是为了省钱，也不是用AI换人，是组织要适应一年前定下的AI优先愿景。

    话是这么说，但公司一边掏4500万到5500万美元的重组费用，一边还预期2026年营收增长最高20%。生意没垮，人先走了。

    AI与科技裁员
    越来越多科技公司把裁员归因于AI（图源：TechCrunch）

    14万人失业，市场却不太买账

    英国《金融时报》统计：今年以来美国科技公司已砍掉近14万个岗位，光亚马逊、甲骨文、Meta、微软四家就占了近5万。

    这些钱去哪了？答案是AI数据中心——几千亿美元砸进去，人力预算自然要腾地方。但《金融时报》还发现一个耐人寻味的现象：凡是把裁员归因于AI的公司，公告后30个交易日的股价平均跑输纳斯达克近10个百分点。换句话说，资本市场并不完全相信”AI提效”这套说辞，更像是在怀疑这些公司拿AI当业绩不佳的遮羞布。

    21家公司的裁员账本

    TechCrunch整理的这份名单几乎囊括了所有巨头。亚马逊1月一口气砍掉1.6万个公司岗位，加上去年10月的1.4万，三个月裁了公司编制的9%。甲骨文12个月内减员2.1万人、降幅13%，同期季度净利润还涨了27%。Block最狠，杰克·多西直接裁掉近一半员工，从1万多人砍到不足6000，还在X上放话：”大多数公司都晚了，一年内多数公司会得出同样结论。”

    • Meta：裁8000人的同时，把7000人转进AI岗位——据说这些人干得并不开心；
    • Cloudflare：裁掉20%，CEO直言被裁的大多是”负责测量的人”——中层管理、财务、法务、审计；
    • Coinbase：裁700人后开始试验工程、设计、产品三合一的”一人团队”；
    • Salesforce：客服团队从9000人缩到5000人，CEO贝尼奥夫说AI智能体接手了活儿，公司需要”更少的人头”；
    • IBM：约200个HR岗位直接被AI智能体取代，却计划把AI和混合云的应届生招聘扩大三倍。

    岗位没有消失，只是换了主人

    往细看，这场大洗牌不全是坏消息。Anthropic和OpenAI这类AI公司正在疯狂招人，吸收了一部分被裁的人才。Atlassian CEO的说法可能最接近真相：”我们的思路不是AI取代人。但假装AI不会改变我们需要的技能组合和某些岗位的数量，那就是不诚实。”对打工人来说，这句话翻译过来就是：饭碗还在，但端饭碗的规则彻底变了。

  • Monday.com裁掉600人还说“与AI无关”，这套说辞今年已经出现20多次了

    这周三，项目管理软件公司Monday.com向美国证监会提交了一份文件：裁员约20%，600多人要走。理由写得很官方——重组计划、精简运营，然后是那个熟悉的词组：继续投资“AI驱动的增长战略”。

    有意思的是联合创始人Eran Zinman在领英上给员工的解释。他说这次裁员“不是为了降本，也不是要用AI取代人”，而是为了配合公司一年前定下的“AI优先”愿景。这话你品品——不是AI替代了你，只是公司为了AI不再需要你，听起来好像也没好到哪去。

    AI与科技裁员潮
    2026年，“因为AI”成了科技公司裁员公告里的高频词（图源：TechCrunch）

    一年裁掉14万人，AI成了万能理由

    TechCrunch整理了一份清单，今年把裁员和AI扯上关系的科技公司已经有20多家。《金融时报》的统计更扎心：2026年以来美国科技公司裁员已接近14万人，光是亚马逊、甲骨文、Meta、微软四家就砍了近5万个岗位——与此同时，这几家往AI数据中心里砸的钱以千亿美元计。

    《金融时报》还发现一个反直觉的数据：把裁员归因于AI的公司，在公告后30个交易日内的股价表现平均跑输纳斯达克近10%。资本市场并不买“AI提效”这套叙事的账。

    清单上的案例一个比一个典型。甲骨文在年报里白纸黑字写着：“AI技术在运营中的采用和部署，已经导致并可能继续导致裁员。”这是少数把话说透的。Coinbase的CEO Brian Armstrong更直接：工程师用AI几天就能干完过去一个团队几周的活，所以砍掉700人。PayPal则计划未来两三年裁掉20%、超过4500人，还专门成立了一个“AI转型与简化”团队来执行。

    嘴上说“不是AI”，身体很诚实

    更多公司选择了微软式的表述。微软7月砍掉4800个岗位时强调，这些人“不是被AI取代的”，但紧接着补了一句“AI正在改变工作的完成方式”。Atlassian的CEO说得更绕：我们的思路不是AI取代人，但AI确实改变了我们需要的技能组合。翻译过来就是：你没被AI替代，你只是不再匹配AI时代的岗位画像。

    • Meta：裁8000人的同时，把7000人转岗到AI相关职位，据说员工怨声不小；
    • Cloudflare：一口气裁20%共1100人，CEO直言裁掉的大多是“度量者”——那些管理和统计别人干活的中层；
    • IBM：滚动裁员上万人，约200个HR岗位直接被AI接管，但声称AI和混合云的初级岗位招聘要翻三倍；
    • Block：Jack Dorsey砍掉近一半员工（4000人），说智能工具带来了“全新的工作方式”。

    回到Monday.com。这家公司预计为重组付出4500万到5500万美元的费用，但同时维持2026年营收增长最高20%的指引。裁员20%、增长20%，两个数字放在一起，其实已经把这个时代科技公司的算盘说明白了：营收可以涨，人不能多。至于这到底是AI真提效了，还是借AI之名行降本之实，恐怕只有财报会一季一季地给出答案。

  • Monday.com 裁员两成押注 AI：约 630 人，重组花掉近 5500 万美元

    又一家软件公司为了 AI 动刀裁人。以色列的协作办公软件厂商 Monday.com 宣布裁掉数百名员工，理由是要重组业务、把资源往 AI 项目上倾斜。

    Monday.com 裁员与 AI 转型
    图片来源：TechCrunch

    裁员 20%，约 630 人，理由是”支撑一个更精简、更聚焦的运营模式”——聚焦的方向，就是它的 AI Work Platform。

    砍掉两成人力，全押 AI 平台

    按照公司说法，这次要把员工总数砍掉 20%，差不多 630 个岗位。官方给出的理由听起来很标准：为了支撑一个更精简、更聚焦的运营模式。而所谓聚焦，指向的就是它主推的 AI Work Platform。

    其实 Monday.com 今年年初就已经掉头很猛了。它把 AI 平台当成核心产品，整个产品线都围着一个判断重做——企业客户越来越希望 AI 智能体能和员工一起干活。现在这个平台里塞了不少东西：无代码应用搭建、可定制的 AI 智能体、工作流自动化工具，还有一个能生成报表、更新看板的聊天机器人。

    不是它一家：今年裁员理由都写着”AI”

    Monday.com 只是加入了一支越来越长的队伍。为了腾出钱投 AI，一大批科技公司今年累计裁掉了几十万人。5 月的科技行业裁员量创下多年未见的月度新高，而据 Layoffs.fyi 统计，今年有创纪录的 78% 的公司把”要重新聚焦 AI”列为裁员理由之一。

    2026 年至今，科技行业已经砍掉了超过 12.2 万个岗位。

    同一份数据显示，2026 年到目前为止，科技行业被裁的岗位已经超过 12.2 万个。至于这次重组要付出多少代价，Monday.com 自己给了个数：预计将产生 4500 万到 5500 万美元的相关支出。

    • 裁员规模：约 630 人，占员工总数 20%。
    • 聚焦方向：AI Work Platform，含无代码搭建、AI 智能体、工作流自动化和聊天机器人。
    • 行业背景：今年 78% 的公司把裁员归因于”聚焦 AI”，全行业已裁超 12.2 万岗。
    • 重组成本：预计 4500 万至 5500 万美元。

  • 研究发现：AI筛简历时，比人更容易给求职者贴标签

    下次投简历，可能先过一遍 AI 的法眼，才轮得到真人看一眼。但普林斯顿和芝加哥大学的研究者发现，这种 AI 招聘官未必比人类更公平——它甚至可能比人更爱给人贴标签。

    研究团队把 ChatGPT、Claude、Gemini 等模型拉进一场改编自心理学实验的模拟招聘游戏。模型扮演一个被市长雇来的顾问，要在 40 轮里为医生、律师、保育员、清洁工等 20 种岗位挑人，候选人来自四个虚构族群。诡异的地方在于：所有候选人的成功概率其实完全一样，模型并不知道这点。

    AI 在招聘决策中形成偏见的研究配图
    研究图示：AI 从少量经验里快速形成刻板印象（图源 MIT Technology Review）

    大模型真的非常急于从很少的数据里总结出规律，而这恰恰就是它们被优化出来的方向。—— Ryan Liu，普林斯顿博士生、论文共同作者

    模型很快开始学乖：一旦某个族群的某个人在被视为需要高温暖与能力的岗位上失败，它就整个族群都不考虑了，转而去安排清洁工这类它认为要求更低的活。在衡量隔离程度的量表上，人类参与者得分 0.84（2 分代表完全隔离），而模型高出约 65%，OpenAI 的推理模型 o3 直接冲到 1.83，几乎贴着上限。

    越聪明，越敢贴标签

    更反直觉的是，推理能力越强的模型，偏见反而越重。o3 和 DeepSeek 的 R1 在实验里表现得更决绝。原因藏在训练方式里：模型在数学、代码、科学题上被训练成从几个例子就敢下结论，这套本能帮它解逻辑题，也让它秒变贴标签高手。

    • 光喊要公平几乎没用——模型要么执行不了这条价值观，要么被多招对人的目标盖了过去。
    • 但给它加一笔多样化招聘奖金，偏见立刻大幅降低。
    • 当模型拿到更多关于个人的真实信息（年龄、学历），反而更少按族群划分人；给无关信息（发色、纹身形状）才会退回贴标签。

    这项研究七月发表在首尔的 ICML 上。它的现实分量在于：当企业开始用大模型筛简历、甚至主持面试，模型从经验里长出来的那些偏见，可能是人类从来没教过它的。我们担心的歧视，未必都来自训练数据里的旧世界。

  • 一边财报创新高，一边拿AI当理由裁人：2026科技裁员大复盘

    2026年AI驱动的科技行业裁员潮
    2026年，AI成了科技圈裁员理由清单上出现最频繁的词

    2026年刚过一半，科技圈就上演了一出挺魔幻的戏码。公司们一边交出史上最好看的财报，一边把成千上万的员工请出大门，而理由清单上几乎都写着同一个词：AI。本周一，微软又给这股风添了一把火，宣布砍掉约4800个岗位，占全球员工的2.1%。微软嘴上说这些位置”不是被AI取代的”，但也认了：AI正在改变工作完成的方式，很多日常活儿被它自动化了。

    据 Layoffs.fyi 统计，2026年迄今科技行业已经裁掉大约12万个岗位；再就业服务机构 Challenger, Gray & Christmas 的数据更直白——5月是多年来单月裁员最多的一个月，而AI是提及次数最多的原因。

    这种”营收创新高、转头就裁人”的反差，让不少人觉得不是滋味。有分析干脆把它叫做一场流行病：公司拿AI当增长的引擎，也拿它当砍人的理由。TechCrunch 最近把它们叫做”powder keg”（火药桶），提醒这些公司最好想清楚自己到底在干什么。

    哪些公司动了刀

    把今年提到的几桩大裁员摆在一起，场面相当壮观：

    • Oracle：过去12个月裁掉2.1万人，降幅13%，在年度监管文件里明说”AI技术的采用和部署已经并可能继续导致岗位减少”。
    • Meta：5月裁掉约8000人（10%），同时把约7000人转岗到AI部门——而且据说那7000人里不少人并不开心。
    • Cloudflare：裁掉约1100人（20%），CEO说大部分是被”度量者”——中层管理、财务、法务、内审和收入确认岗位。
    • Amazon：1月砍掉1.6万个公司职位，加上去年10月的1.4万，三个月里约占公司岗位的9%。
    • 其他玩家：Google Cloud 悄悄动了人手，Intuit 裁约3000人（17%），Cisco 近4000人，Coinbase 700人，PayPal 计划未来两三年砍掉20%（逾4500人），Snap 约1000人（16%），Dell 约1.1万人，Block 近乎腰斩裁掉4000人，还有 Salesforce、IBM 等。

    AI到底是原因，还是借口

    这里头有个绕不开的问题。很多被裁的团队，其实是疫情期间大招特招时膨胀起来的，现在只是把当时多招的人请走。换句话说，AI可能只是个顺手的理由，真正的账本没那么简单。可CEO们讲的故事很一致：AI让小团队、扁平结构成为可能。

    Block 的 Jack Dorsey 说得最直白，他认为多数公司都”晚了”，未来一年大家都会得出同样结论、做类似的结构调整。Salesforce 的 Benioff 则说，因为 Agentforce 把客服工单量降了下来，他们不再补支持工程师的坑。Amazon 的 Jassy 更早就预告：随着生成式AI和代理铺开，公司总人数会往下走。

    没人能准确说出AI最终会拿走多少岗位，但2026年这波裁员已经把话说得很清楚了——至少在老板们的账本上，AI既是增长的引擎，也是砍人的理由。接下来真正要看的，是那些被”优化”掉的人，能不能真的从这波技术红利里分到一杯羹，而不是只听见机器嗡嗡转、自己的工位先没了。

  • 11万人失业，7250亿美元砸向AI：科技行业的残酷大转向

    11万人失业，7250亿美元砸向AI：科技行业的残酷大转向

    2026科技行业AI裁员与投资对比概念图
    AI自动化与科技人力资源的结构性转向（图片：AI生成）

    2026年的科技行业正在上演一场前所未有的大转向。一边是超过11.3万名科技从业者失去工作，另一边是Meta、亚马逊、微软和Alphabet四家公司合计承诺投入约7250亿美元用于AI基础设施——比2025年猛增75%。钱没变少，只是换了个方向流。

    独立裁员追踪机构Layoffs.fyi的数据显示，截至5月18日，179家公司合计裁掉了11.3万多人，平均下来每天825人。这个速度已经超过了2023年疫情后的那波裁员潮。

    刀子最狠的几家公司

    • 亚马逊：约3万人，占其企业和技术人员总数的10%，而且是滚动式裁员，不是一次性宣布。
    • 甲骨文：预计最终达3万人，约全球员工的20%。蹊跷的是，裁员发生在财报亮眼之后，然后省下来的钱大笔砸向AI数据中心。
    • Meta：8000人，内部指引暗示全年可能接近20%。Reality Labs那边先砍了一刀，资源全部转向AI。
    • Cloudflare：1100人，占员工总数20%，而公司内部AI使用量在同一时期跳涨了600%。

    加拿大投行TD Cowen的分析师算过，甲骨文这波裁员能给公司新增80到100亿美元的自由现金流——然后这些钱直接变成了买GPU和建数据中心的预算。

    到底是不是AI在抢走工作？

    这个问题目前吵得不可开交。截至2026年4月，官方归因于AI和工作流自动化的裁员约占48%。但”归因”不等于”因果”。

    OpenAI的CEO Sam Altman自己都承认：”有些AI洗白（AI washing）的现象，公司把本来就要做的事推到AI头上。”风投大佬Marc Andreessen说得更直白：疫情期间招太多了，现在利率又高，AI只是一个”银弹借口”。

    但数据也有另一面。挑战者就业机构的统计显示，AI是目前裁员理由排行榜的第五名，排在市场状况、重组、关停和成本削减之后。该机构首席营收官Andy Challenger的说法很直白：”公司正在把预算从人力转向AI投入。”关键词是”预算”——钱的总量没变，只是从工资单移到了GPU采购单上。

    哪些岗位最危险？

    • 入门级和通用IT岗——AI辅助开发工具直接把这些活儿接过去了。
    • 客服和内容审核——Freshworks等公司明确说AI聊天机器人取代了人类客服。
    • 销售和市场——AI辅助覆盖账号、自动生成销售线索，需要的配额销售代表变少了。
    • 中层管理——AI工具让高管能直接看到团队产出，汇报层级被压缩。

    与此同时，AI工程、AI基础设施、AI安全这些方向的岗位薪资涨了15%到30%，人才抢手得很。去建造AI的公司（OpenAI、Anthropic）在招人，被AI颠覆的公司（传统科技公司的非AI部门）在裁人，这条分界线已经很清晰了。

    普通人该怎么办

    对于还在科技行业里的人来说，眼下最实在的建议只有一条：学会用AI工具干活，而不是假装它们不存在。IBM在2026年反而把入门级招聘翻了三倍——他们的逻辑是AI需要人来监督、需要人来做训练数据标注和判断。能用车AI放大自己产出的人，被留下来和招进去的概率要高得多。

    迁移到AI相关的角色也是一条路。各家公司在疯抢AI训练师、提示词工程师、AI安全专家和部署工程师。这个技能缺口是真实存在的——如果你能补上，工作的稳定性会好很多。

  • 前商务部长攒了5亿美元，说AI抢走的工作得有人管






    2026年6月25日，华盛顿的发布会现场坐着两个不太可能同台的人——前美国商务部长吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）和前印第安纳州长埃里克·霍尔科姆（Eric Holcomb）。一个民主党，一个共和党，两人共同宣布了一件事：他们攒到了5亿美元，专门用来应对AI给就业市场带来的冲击。

    这个组织叫”Raise Us”，定位很明确：无党派、非营利、不碰政治。雷蒙多在采访里说得很直白——美国现在拼命在AI技术上跟全球竞争，但少了关键一块，那就是”人”的策略。技术跑得飞快，可那些被AI替代的工人怎么办，没人认真想过。

    “AI是一个令人兴奋的技术，我们希望美国在全球AI竞争中领先。但我认为转型期真的会有阵痛——数百万美国人可能得换工作，或者他们的工作直接没了。现在就得行动起来，想办法让这个过渡不至于让底层的人摔得太惨。”

    AI就业应对基金概念图
    前商务部长雷蒙多联合共和党前州长发起AI就业应对基金（概念图）

    5亿美元从哪来？

    雷蒙多不是空手开张。她在宣布之前就已经锁定了5亿美元的承诺资金，目标是要筹到10亿。出钱的有亚马逊、Anthropic、微软、OpenAI这些AI圈的大玩家，也有大型企业和慈善基金。

    这个阵容本身就很说明问题——AI公司愿意掏钱，说明它们也意识到：如果AI替代工人的速度太快、又没有缓冲机制，整个社会对AI的反推力量会越来越大。与其等政府强行监管，不如主动拿出解决方案。

    雷蒙多警告说，能行动的时间窗口比大多数人想的都要窄。等大规模的AI失业真的来了再动手，就太晚了。

    四个支柱，先在四个州试点

    Raise Us的具体做法分四个方向，他们叫”四个支柱”：

    • AI职业导航——用AI工具帮工人识别自己的技能可以转移到哪些新岗位，而不是让每个人自己去瞎琢磨。
    • 服务年计划扩展——扩大已有服务年项目的规模，让更多人在转型期有事情做、有收入。
    • 工资保险——如果工人换工作后工资下降了，这个机制可以补一部分差额。这个概念在美国讨论了很多年，但一直没大规模落地。
    • 与州政府和大学校合作——在地方层面设计培训项目，不是华盛顿拍脑袋搞一套全国通用的方案。

    目前已经有四个州同意参与试点：阿肯色、康涅狄格、马里兰、犹他。选择这四个州本身也体现了跨党派思路——有红州也有蓝州，看看哪种模式在不同政治环境下能跑通。

    为什么是雷蒙多？

    雷蒙多这个人有意思。她当过罗得岛州长，后来被拜登提名为商务部长，在任内深度参与了芯片法案（CHIPS Act）的实施——也就是美国政府拿出数百亿美元补贴本土半导体制造的那项政策。她既懂技术政策，又有实际操盘大规模政府项目的经验。

    离开政府后，她没有回华尔街或者去某家AI公司当顾问，而是搞了这个专注于工人转型的非营利组织。她在接受Fast Company采访时说，美国现在对AI的投资疯狂地集中在技术和基础设施上，但”人”这一侧的投入严重滞后。

    霍尔科姆的加入也很关键。作为前州长，他理解州层面的政策落地有多难——联邦政府可以出钱，但最终执行是在州和地方层面。两人组合相当于覆盖了”联邦政策+地方执行”的完整链条。

    这件事为什么值得关注

    AI失业这个话题已经讨论了好几年，但大多数讨论停留在”会不会发生”和”有多严重”的层面。Raise Us的不同之处在于，它试图在问题大规模爆发之前就建立应对机制，而不是等乱象丛生后再去补救。

    另一个值得注意的点是，这个倡议是AI公司主动出钱支持的。这和过去科技公司面对外部性问题时的典型反应不太一样——通常他们会先否认问题存在，等舆论压力太大再被动应对。Raise Us至少说明部分AI公司管理层已经意识到，主动管理社会影响比被动挨打要划算。

    当然，5亿美元听起来很多，放到全国范围的工人再培训需求里，这个数字其实挺小的。Raise Us更像是一个示范项目——如果在四个州能跑通，后续才会有更大规模的公共资金投入。雷蒙多很清楚，光靠慈善钱是解决不了系统性问题的。

    最后说一句，这件事发生的时间点很有意思。2026年正好是美国中期选举年，AI对就业的影响已经开始在数据中显现（参考SignalFire的工程岗位数据），但还没有成为全国性的政治议题。Raise Us选择在这个时间点上宣布，很难说没有为未来政策讨论设定议程的意图。


  • 都说AI要取代程序员，数据却显示工程师比谁都抢手

    AI到底有没有在抢程序员的饭碗？这场争论打了好几年，两边的人都能拿出一堆证据。裁员的公司说：用了AI，一个工程师能干过去三个人的活。但风投机构SignalFire刚出的一份报告，给了这个问题一个挺不一样的答案。

    AI与软件工程
    AI到底是在替代工程师，还是在让他们变得更高效？

    裁员理由写的是AI，但招人数据说的不是一回事

    SignalFire不是拍脑袋得出结论的。他们追踪了8000多万家公司的数亿名员工职业生涯数据，比那些靠调查问卷得出的结论要扎实得多。他们的发现是：2025年，工程岗位是所有职能里最抗打的。

    具体数字是这样——大型科技公司的总招聘量比2019年下降了25%，但工程岗位的降幅只有11%，远低于平均水平。更有意思的是，在SignalFire定义的”科技巨头”（Alphabet、Meta、Apple、Amazon、Microsoft、Netflix、Nvidia、Tesla、Uber、Airbnb、Block、Stripe）2025年的所有新员工里，工程师占了55%。2019年这个比例是46%。

    “很多公司裁员的理由一律写AI，尤其是说AI写代码厉害了，一个工程师能顶过去好几个。但我们在实际数据里看到的情况，跟这个说法不太一样。”
    ——Asher Bantock，SignalFire研究负责人

    早期创业公司的数据更说明问题。2025年，早期初创公司招的工程师数量比2019年还多了7%。如果AI真的在替代工程师，你不会看到这个趋势。

    Anthropic自己的人都不信”AI消灭就业”这个说法

    这事儿有点尴尬。Anthropic CEO Dario Amodei去年警告说，AI有可能在五年内消灭一半的入门级白领岗位，失业率冲到20%。但他自己公司负责经济学的研究主管Peter McCrory，今年3月跟TechCrunch说的情况完全不一样。

    McCrory说，他还没看到AI对就业市场有什么明显的实质影响。用Claude干活的那些人——技术写手、数据录入员、软件工程师——和那些不太被AI影响的工作相比，失业率”至少没有显著差异”。

    黄仁勋说得更直接。今年4月在斯坦福商学院的一场访谈里，有人问他怎么看”AI要消灭所有软件工程岗位”这个说法，他直接说反了。英伟达所有工程师现在都在用AI代理写代码，结果呢？”软件工程师比以前更忙了。”

    “代理写代码几乎是一瞬间的事，但它们一直在逼工程师想出’下一个想法’。”
    ——黄仁勋，Nvidia CEO

    Jevons悖论：效率越高，需求越大

    SignalFire的报告里提到了一个经济学概念——Jevons悖论。这个19世纪就有的理论说的是：蒸汽机效率越高，英国人烧的煤反而越多，因为用煤变得更划算了，需求就扩大了。

    AI写代码这事也是一样。工程师现在用AI辅助，产出效率翻了好几倍，按理说需要的人应该变少。但实际情况是：能做的事变多了，需求反而更大了。Bantock的说法很直白：”他们突然变得效率高了很多，但活是干不完的。”

    这个逻辑其实不难理解。AI降低了写代码的门槛，也让以前不敢想的项目变得可行了，结果就是更多想法等着被实现，而不是更少。

    5月份科技行业裁员创了近年单月新高，AI是头号背锅侠。但SignalFire的数据提醒了一个被忽略的角度：公司在裁员的同时，还在抢工程师。这两件事可以同时是真的——只是被裁掉的和被招进去的，可能不是同一批人。