科技公司裁員潮加速 AI 取代人力成為新常態

當科技公司一方面用「AI 革命」講述萬億市值的資本故事，另一方面卻悄然裁掉曾經為之歡呼的員工，一個無法迴避的問題擺在所有人面前，那就是 AI 取代人類勞動力的速度，到底有多快？誰在從中獲益，誰在承擔代價？99%的高管，已經在帳本上寫好了你的名字。

2026 年第一季度，一份針對 825 名企業高管的調查報告，拋出了近乎殘忍的數據：99%的人預計，AI 將在未來兩年內導致至少一定程度的裁員。這不是預測，而是已經寫進預算表的執行計劃。同一時期，美國科技行業裁員人數突破 10 萬人。Salesforce 裁減 4000 個客户支持崗位，以 AI 客服替代；Block 在 2026 年初宣佈裁員幅度達 40%，創始人傑克·多西撂下一句話：原因就是人工智能。

渣打集團更直接，將 AI 替代寫進了五年戰略，2030 年全球企業職能及後台支持崗位裁減超過 15%。

數字不會撒謊。在美國勞動力市場，新入職員工從事客户支持類崗位的比例，在不到兩年內從 8.3%驟降至不足 3%。金融業職位空缺數量已跌至 2008 年金融危機以來的最低點。一邊是 99%的資本在提前宣判，一邊是 66%的員工被蒙在鼓裡，在這場 AI 革命裏，憑什麼是少數人決定多數人的命運？麥肯錫的報告指出，到 2026 年全球將有近 8000 萬個工作崗位被自動化技術取代——數據錄入員替代概率 85%，銀行櫃員 75%，客服專員 70%。

但這份報告同時又提到，AI 會創造 9500 萬個新崗位。

AI 取代人類勞動力的速度加快

問題在於：這 9500 萬個新崗位，和那消失的 8000 萬個崗位，是同一批人嗎？一個在縣城銀行工作了十五年的櫃員，被裁後能轉型去訓練 AI 模型嗎？答案顯然是否定的。新崗位集中在一線城市，要求完全不同的技能組合。而被替代的人，往往正是技能最單一、轉型成本最高、議價能力最弱的那羣人。

AI 企業賺走萬億，卻要勞動者承擔代價。事實上，在大多數企業決策者的算盤裏，AI 從來不是什麼「賦能工具」，而是一款人力資源替代方案。一名初級員工的年薪，加上社保、管理、辦公空間，大約在 10 萬至 20 萬元之間。而同等工作量的 AI 服務，年成本可能只有十分之一，且不知疲倦、不請病假、也不會抱怨。更關鍵的是，AI 不會在三十歲之後要求加薪。

從資本的視角看，AI 可以説是一款近乎完美的人力替代品，因為它讓企業得以在維持甚至擴大產出的同時，將人力成本壓縮到原來的十分之一甚至更低。每一家宣佈「戰略轉型 AI」的企業，在公告的另一段落裏，幾乎都能找到削減員工規模的計劃。那麼，AI 創造的價值，憑什麼只流向資本，而不是參與創造的每一個普通人？

英偉達的市值從 3000 億到 3 萬億美元，用了不到四年。OpenAI、Anthropic 的估值一再突破想像空間。每一輪融資故事裏，都有同一核心敍事：AI 將改變世界，創造無限價值。但在這個敍事裏，有一個角色始終缺席，就是那些被 AI 替代的普通人。他們在企業財報的角落裏被稱為「重組成本」，在公關辭令裏被包裝成「轉型陣痛」，在 AI 企業的商業模型裏，根本不在計算範圍之內。

AI 的發展對普通人的影響

AI 公司賣的是效率工具，賣的是「降本增效」的方案，至於增效之後多出來的利潤去了哪裏，節本省下來的錢是否用於補償被裁掉的人，不在任何一款 AI 產品的定價邏輯裏。人不再是值得付費的勞動力。英國政治經濟學家菲爾·瓊斯在《後工作時代》一書中，對這一進程做出了更尖鋭的判斷：「由資本控制的人工智能並非讓人失業，而是讓工作不再是’工作’，讓工人不再是’工人’。」在 AI 的陰影下，人變成了「人機合體」的客體，變成了數據機器，人不再是值得資本付費的勞動力。

瓊斯的觀察一針見血地指出，當下的經濟體系已經無法為越來越多進入資本領域的人創造足夠的新就業機會。創造就業的速度越來越慢，依賴工資的工人羣體擴大速度卻越來越快。更殘酷的是，許多看似「新增」的工作，本質上是在「自掘墳墓」。一個典型案例是 AI 訓練師。他們通過整理語音、文字、圖像等 AI 暫時無法識別的信息，將乾淨、有效的數據投餵給 AI。在這樣的訓練下，AI 會越來越準確地生成內容，直到最後，AI 可以不斷迭代自我升級，最終替代訓練師的工作。

人類用自己的勞動，親手訓練出替代自己的機器。瓊斯還揭示了一個更諷刺的現實：當大公司發現原始人工的成本低於 AI，且識別精確度遠高於 AI 時，廉價的人類勞工就變成人工智能的末端，從事最枯燥重複的外包工作。一方面系統不再創造有發展前景的新工作機會，另一方面，人類被困在最底層的勞動形式中，既沒有被完全替代，也沒有被真正賦能。這比失業更加殘酷，人不是被踢出局，而是被降維為 AI 系統的「人工配件」，在最低工資線上掙扎。

「擁抱 AI」不是答案，除非有人告訴你怎麼擁抱。當裁員潮洶湧而來，常見的建議是「學會和 AI 協作」、「提升 AI 素養」、「轉型不可替代的技能」。這些話説得沒錯，但在結構上有一個根本性的缺陷：第一，「協作」的前提是協作機會均等。一個剛被裁掉的銀行櫃員，去哪裏學 AI 工具？成本誰出，時間誰承擔？第二，「不可替代的技能」是動態目標。今天被認為是「創造性」的崗位，可能在下個模型版本發布後就被部分替代。

那些告訴你要學「批判性思維」和「創造力」的人，不會告訴你，這些能力本身也在被 AI 快速侵蝕。

第三，最需要轉型的，恰恰是最沒有轉型資源的。越是基礎崗位的從業者，收入越低，時間越少，獲得優質培訓機會的能力越弱。他們不是不想轉型，而是在結構性上被鎖死在一個很難轉型的位置上。真正有效的社會應對，需要的不是一套「個人提升」的敍事，而是一套制度性安排：強制性的企業裁員前培訓義務、AI 替代税、為被替代者提供有保障的過渡期、公共技能再培訓體系。

沒有這些，一個以「效率」為最高價值的市場經濟體制，會以極高的速度把 AI 的紅利轉化為少數人的利潤，把 AI 的代價轉化為大多數人的失業。「技術不需要為任何人負責」是個謊言。必須説清楚一件事：本文批判的，不是 AI 技術本身。AI 是一種工具，它可以用來提升人類的生活質量，創造前所未有的可能性。但這不意味著 AI 的發展和應用，不需要為人類社會的基本公平負責。

當一種工具的主要受益者和主要受損者之間出現如此清晰的兩極分化，當創造這種工具的企業完全不需要為受損者承擔任何代價，這不是市場失靈，而是制度設計的失敗。當被裁掉的客服專員在社交媒體上記錄自己「被 AI 替代的第 30 天」，當 22 歲的年輕人在發帖中寫下「我學了這個專業四年，現在告訴我 AI 可以比我做得更好」，這些聲音不應該只出現在算法推送的角落裏，然後被淹沒。每一場革命都會有人受益，有人受損。

問題從來不是「革命會不會發生」，而是誰在制定這場革命的規則，誰的利益被放在了天平上，誰的聲音在決策中被允許出現？AI 正在取代人類勞動力，這不是預測，而是 2026 年正在發生的事實。而我們才剛剛開始面對這個問題。