科大訊飛在裁撤低效傳統(tǒng)項目成員的同時，反手重金招聘800名大模型頂尖算法人才。
騰訊則在嘗試壓縮部分運營、客服等崗位規(guī)模，就連工作16年、技術(shù)職級達到T13的前端大佬黃希彤，也未能逃過這波裁員潮。
都說互聯(lián)網(wǎng)大廠總有一種獨特的“默契”，這些動作背后，方向高度一致：把人力成本從“執(zhí)行層”抽離，轉(zhuǎn)投向“AI能力”。
這一輪調(diào)整中，外包、測試、基礎(chǔ)開發(fā)、內(nèi)容生產(chǎn)等崗位，往往首當其沖。這些崗位恰恰也是過去幾年互聯(lián)網(wǎng)公司擴張中最典型的“規(guī)模紅利”承載者。
換句話說，AI正在回收上一輪互聯(lián)網(wǎng)擴張留下的冗余。
這背后傳遞出的信號似乎格外清晰：在大廠的邏輯里，沒有功勞薄，只有性價比。
在和大廠員工交流的過程中，我聽到的最多的一個詞就是“焦慮”。這種焦慮不是因為偷懶，恰恰是因為太勤奮。
在任何一家成熟企業(yè)的財務模型里，能讓賬面利潤增加的技術(shù)就是好技術(shù)。生成式AI之所以在短時間內(nèi)獲得如此強烈的擁抱，本質(zhì)原因并不復雜：它直接觸碰了“人效”這一核心指標。
大廠的人力成本是極高的。一個資深開發(fā)者的年薪，在財報里就是一串沉重的數(shù)字。而AI不交社保、不吃午飯、不寫周報，甚至不需要15薪。
如果說2023年，OpenAI推出ChatGPT之初時，大家都覺得AI是“副駕駛”，能幫我打下手；結(jié)果開著開著，副駕駛突然對你說：“哥們兒，我看這車我也能開，要不你下車歇會兒？”
當AI只能生成一些不穩(wěn)定內(nèi)容時，它只是“輔助工具”；當AI開始在代碼、設(shè)計、測試等環(huán)節(jié)形成閉環(huán)能力時，它就變成了“替代選項”。
這條臨界線，恰好是在最近一兩年被跨越的。
網(wǎng)易CEO丁磊在財報會上直言不諱：AI降低了游戲制作的準入門檻。在網(wǎng)易游戲內(nèi)部，AI已經(jīng)覆蓋了原畫、模型、動畫、音頻全流程。在某些環(huán)節(jié)，效能提升了300%。
而一些大廠的內(nèi)部甚至開始推動“全員Agent化”，要求員工將自己的工作流程拆解為可被AI接管的步驟。這在管理層看來，是流程標準化；但在員工視角，更像是在親手編寫一份“自己的替代說明書”。
基礎(chǔ)崗位的價值在下降，但頂層整合能力的價值在上升。
于是，一個尷尬的局面出現(xiàn)了：
越是處在中間層、執(zhí)行層的員工，越容易陷入“騎虎難下”的境地。
你不擁抱AI，會被淘汰；你擁抱AI，又可能加速自己的替代。
這意味著，原本需要10個人干一個月的活，現(xiàn)在3個人帶上AI，十天就能搞定。剩下的7個人去哪兒？老板不說，但獵頭知道。
還有一個更殘酷的事實是：為了追趕AI的軍備競賽，大廠必須省下錢來買算力。
Meta宣布史上最大比例的20%裁員計劃，很大一部分原因是為了抵消高達6000億美元的AI數(shù)據(jù)中心投入成本。甲骨文為了在算力競賽中不掉隊，他們必須把發(fā)給員工的工資，變成付給英偉達的支票。
Meta、Oracle等公司，將裁員節(jié)省下來的資金投向AI數(shù)據(jù)中心與基礎(chǔ)設(shè)施；而以英偉達為代表的算力供應商以及云服務商，則在這一輪周期中獲得了超額收益。阿里巴巴甚至在近期成立了Alibaba Token Hub (ATH)事業(yè)群，這簡直是“不演了”，宣告在未來，Token的流動性比人更重要。
這構(gòu)成了一種典型的“賣鏟人”邏輯：當淘金熱出現(xiàn)，真正穩(wěn)定賺錢的，是提供工具的人。
如果說裁員只是表象，那么更深層的變化，是企業(yè)對于“組織形態(tài)”的重新想象。
大模型之家注意到，最近，“OPC”（One-Person Company, 一人公司）的概念被炒得火熱。
所謂“一人公司”，并不是字面意義上的“只有一個員工”，而是指一個核心決策者，通過AI工具完成原本需要一個團隊協(xié)作的工作。
OPC勾勒出了一個極其“理想”的形態(tài)：憑借AI Agent的強大功能，一個有創(chuàng)意的人就能頂替掉一個財務、一個法務、一個程序員和一個美工。這不禁讓企業(yè)主聽了心花怒放，覺得“人效最大化”的終極形態(tài)終于來了。
以O(shè)penClaw為代表的智能體產(chǎn)品，讓這種想象顯得更加具體。它們可以調(diào)用工具、拆解任務、自動執(zhí)行多步驟流程，某種程度上已經(jīng)具備“數(shù)字員工”的雛形。
于是，一些企業(yè)開始嘗試“柔性組織”：減少固定崗位，強化項目制，用AI補齊執(zhí)行力。
甚至在招聘環(huán)節(jié)，“一專多能”“全員AI化”成為新的關(guān)鍵詞。一位求職者在面試中詢問團隊穩(wěn)定性，得到的回答卻是：“老板上周剛說，要向一人公司發(fā)展。”
所謂的“向一人公司發(fā)展”，很多時候只是企業(yè)大規(guī)?？s減開支的遮羞布。它給了老板一個心理暗示：我裁掉這80%的人，剩下的20%只要學會用 AI，公司就能照常轉(zhuǎn)。但事實證明，剩下的那20%往往會因為巨大的壓力和單一的職能，迅速陷入職業(yè)倦怠。
從數(shù)據(jù)上看，OPC的增長確實驚人。根據(jù)一些自由職業(yè)平臺的統(tǒng)計，利用AI工具的“個體創(chuàng)業(yè)者”在2025年增長了近45%。
但我們要清醒地意識到：當人們討論一個模式增長有多快時，往往忽略了它的上限有多高。
OPC的背后，往往忽略了協(xié)同的隱性成本。換句話說，AI可以壓縮“執(zhí)行成本”，卻很難替代“組織復雜度”。
現(xiàn)實中，大多數(shù)成功企業(yè)的壁壘，恰恰來自這種復雜度——跨部門協(xié)同、長期積累的用戶理解、難以量化的經(jīng)驗判斷。這些能力，目前仍然高度依賴人。
一個人的大腦再強大，也無法模擬出一個團隊在激烈碰撞中產(chǎn)生的火花。
最關(guān)鍵的是，OPC的模式極大程度上依賴于“現(xiàn)有的套路”。當大家都在用 AI 生成內(nèi)容時，市場會迅速進入一種“平庸的繁榮”。
因此，OPC更像是一種階段性工具，而非終局形態(tài)。它可以讓小團隊更強，但未必能讓復雜組織消失。
這是一個更深層的危機，也是我們不得不面對的經(jīng)濟學冷知識：AI極大增加了內(nèi)容生成的效率，但消費端正在萎縮。
這就產(chǎn)生了一個幽默的悖論：大廠為了省錢，用AI取代了高收入的程序員、設(shè)計師和運營。而這些被取代的“高凈值人群”，恰恰是AI產(chǎn)品、高端手機、昂貴軟件以及各種會員服務的核心消費群體。
當 AI 把原本發(fā)給“王老師”、“李工”的工資變成了服務器的電費，社會總需求就會出現(xiàn)一個詭異的真空。AI生產(chǎn)了無數(shù)的產(chǎn)品，但能買得起這些產(chǎn)品的人，卻不得不因為AI重新修改起了簡歷。
在歷史上，這種錯位往往意味著“產(chǎn)能過剩”的出現(xiàn)。但在AI時代，它的表現(xiàn)形式會更隱蔽——不是商品堆積，而是信息、內(nèi)容與服務的過載。
用戶面對的，不再是“沒有選擇”，而是“選擇過多”。在這種環(huán)境下，競爭的焦點會發(fā)生變化：從“能不能做出來”，轉(zhuǎn)向“能不能被選中”。
而這恰恰是AI最難解決的問題之一。
AI可以生成內(nèi)容，但它很難真正理解“為什么這個內(nèi)容會被選擇”。這涉及文化、情緒、時機、甚至偶然性——這些變量，目前仍然屬于人類的優(yōu)勢區(qū)間。
因此，一場新的競爭正在形成：一邊是AI驅(qū)動的“規(guī)?；a(chǎn)能力”，另一邊是人類主導的“選擇與判斷能力”。
這不是簡單的替代關(guān)系，而更像是一種博弈。
人機新一輪的競爭已經(jīng)開始了。這不是力量的競爭，而是“不可預測性”的競爭。
AI的本質(zhì)是匯總已有的知識，呈現(xiàn)給你它認為最合理的“套路”。如果你的一生都在遵循套路，那你在AI面前確實一文不值。
人類唯一的護城河，是那些AI無法理解的“瑕疵”：是那一點點不合邏輯的直覺，是那種明知不可為而為之的魯莽，是那份能夠引起同類共鳴的、帶有體溫的情感。
在職場的“黑暗森林法則”里，以前大家都是人類，卷的是加班、卷的是酒量、卷的是誰更懂老板的心思。大家雖然累，但好歹還是同物種競技。
如今，森林里加入了一個不睡覺、不吃飯、進化速度呈指數(shù)級增長的AI。它不針對任何人，它只是在追求那個名為“效率”的極致。這讓原本就緊張的競爭環(huán)境，變得更加復雜。
作為一名大廠多年的媒體人，我并不想唱衰技術(shù)。AI的浪潮不可阻擋，這風既然吹起來了，就不可能停。我們唯一能做的，或許不是試圖去擋住這陣風，而是學會如何不去成為那個被風輕易吹落的枯葉。
每一輪技術(shù)躍遷，都會重塑“什么才是稀缺能力”。當執(zhí)行能力被壓縮，判斷力、創(chuàng)造力與整合能力，就會變得更有價值。
所以，在這個新的周期里，也許每個職場人都要面對一個略帶幽默、卻異常現(xiàn)實的問題：今天，你“卷”贏AI了嗎？
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