2026年6月22日，甲骨文向美国证券交易委员会提交了一份年度监管申报文件。在第46页，有这样一句话——平静得几乎让人忽略：
"我们在各项业务中采用和部署AI技术，已经导致并且未来可能继续导致员工人数减少。"
短短一行字，背后是2.1万个消失的岗位。截至2026年5月31日，甲骨文全球全职员工从16.2万人骤降至14.1万人，一年减少了13%。为此，甲骨文支付了约18亿美元的重组成本。
金融时报统计，2026年至今美国科技公司已裁撤约14万个岗位，占全美宣布裁员总数的三分之一以上，其中亚马逊、甲骨文、Meta、微软四家合计贡献约5万个。
这不是经济衰退。甲骨文同期净利润同比大涨95%。Meta的营收也在增长，思科、微软亦然。
它们裁人的时候不缺钱。它们只是觉得，用AI更划算。
不是裁员，是一道算术题
先看账单。
甲骨文年初新增约580亿美元债务，计划在本财年投入500亿美元建设AI数据中心。钱从哪来？工资单上省。彭博社援引知情人士称，甲骨文将人力成本削减与AI基础设施投资直接挂钩。
Meta的账本更直白。扎克伯格在5月的内部备忘录中宣布裁减约10%的员工、转岗7000人至AI项目，同时将2026年资本支出上调至1250亿至1450亿美元。他的原话是："过去需要大型团队完成的项目，如今仅需一名有才华的人，加上AI就能实现。"
翻译一下：以前十个人干的活，现在一个人加一台GPU就够了。剩下九个人？变成GPU集群的电费。
全球四大超大规模云服务商2026年第一季度共投入7250亿美元用于AI基础设施，同比增长77%。同一季度，科技行业裁员约8.17万人，创两年单季最高。
钱没有消失。它只是从工资单流向了数据中心。根据行业数据显示，传统软件开发投入占企业IT预算的比例已从2020年的67%降至38%，AI基础设施支出占比则攀升至41%。
这不叫裁员，这叫预算科目调整。
Business Insider在7月24日的报道中梳理了卷入这波AI重组潮的17家全球科技巨头：思科裁4000人，CEO查克·罗宾斯写博客说"AI时代的赢家将是专注且果断的公司"；IBM裁8000人，重灾区是人力资源部门——负责招人和培训别人的团队，自己先没了；微软裁4800人，官方否认岗位"直接被AI替代"，但承认AI正在自动化大量日常任务；优步首度将客服部门10%裁员明确归因于AI效率提升。
还有亚马逊、戴尔、Snap、PayPal……名单还在拉长。
AI打分，人点确认
如果只是"用AI干更多活所以少招人"，这故事至少还能听懂。但Meta最近的一件事，把剧情推向了一个更让人脊背发凉的层面。
26名Meta员工把公司告上了法庭。
诉状披露，Meta在2026年的大规模裁员中，大量依赖AI系统生成裁员名单。这套系统综合分析员工的十余项指标：工作产出、AI Native评分、AI Token使用量——Token是AI计算的计量单位，你每天调用AI生成了多少文字、改了多少行代码，都被量化计入——还有过去12个月的滚动绩效评分、校准评分、AI辅助绩效排名……
简单说：你跟AI聊了多少天、用了多少次AI写代码，全在账上。用得多说明你依赖AI，用得少说明你没跟上。两条路都通往裁员名单。
Meta还使用内部AI工具Metamate分析员工通讯记录，持续收集键盘输入、邮件往来、浏览器历史。甚至会用AI Agent"复刻"员工产出，作为绩效评价的依据。
AI给你打分，经理点一下"确认发送"。这究竟是人决定的，还是AI决定的？
这26名原告有一个共同点：他们都曾依法申请过医疗假、产假、育儿假、家庭照护假，或因残疾申请了合理便利。休假期间，他们不写代码、不开会、不调用AI工具——自然没有生产力数据和Token消耗量。这套算法从设计上就把休假员工推到了裁员名单前排。
一名原告在预产期前两天收到了裁员通知。
据独立技术审计报告，Meta在2026年5月由AI工具主导的1200人裁员名单中，34.5%的被裁员工在过去24个月内申请过长期病假或高额医疗理赔。这不是巧合。
Meta的回应简洁："裁员是人决定的，不是AI。"
但问题在于，当AI已经完成了筛选、打分、排名、生成名单的全流程，人的角色变成了最后一步的橡皮图章——这句话本身就成了一个技术性真相。人确实点了按钮。但如果你不点，会怎样？
裁错了怎么办
这个问题的背后，是另一个反直觉的事实：很多公司在裁完之后，又悄悄开始招人了。
IBM在裁掉8000人之后宣布，计划到2026年将美国入门级岗位招聘规模扩大两倍。首席人力资源官直言："如果企业不继续投资于入门级人才招聘，3到5年后人才储备就将枯竭。"
裁掉有经验的中年人，换更便宜的年轻人，中间层用AI填——这是一套精心设计的用工结构重置。
Gartner预测，到2027年，因AI裁掉客服人员的公司中会有一半重新把人招回来。组织分析公司Orgvue的调查发现，39%的企业领导者因部署AI而裁员，其中55%事后承认裁员决策存在错误。
Anthropic在2026年3月发布的一份就业影响分析报告中给出了更冷静的判断：自2022年底以来，高度暴露于AI影响的从业者并未出现系统性失业增长。Claude目前仅能承担计算机与数学类别中33%的实际任务，而理论上它几乎可以接管其中近100%的工作。
换句话说，AI的潜力被高估了——至少现在是这样。报告指出，AI的实际落地部署"与可实现的理论上限相比，目前仍只是九牛一毛"。
MIT经济学家大卫·奥特尔指出，在AI时代开启的头三年里，劳动生产率的提升速度甚至不及上世纪90年代信息技术浪潮兴起时的水平。"很多人已经注意到，世界的变化速度远没有他们预测的那么快。"
就连OpenAI CEO奥特曼也在5月改了口风："我认为我们不会迎来那种某些同行一直鼓吹的'就业末日'。"
诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛有一句被反复引用的妙语："计算机时代随处可见，唯独在生产率统计数据中踪影难觅。"后来用了十余年，随着企业围绕新技术完成组织架构重塑，计算机的贡献才在统计数字中显现。
AI大概率也会走同样的路。
但这不意味着可以放心躺平。
2026年1至5月，国内新发校招AI岗位量同比增长47.3%。人工智能工程师职位数增长19.3%，AI产品经理职位数同比增长87.7%。岗位在消失，新岗位在诞生。问题在于，新岗位和你现在的技能之间，有没有交集？
扎克伯格已明确要求全员强制AI考核。他想表达的意思很清楚：不会用AI，就等于不会用电脑——在2026年，这不是加分项，是及格线。
现在下结论说AI将在三年内替代一半白领，还为时尚早。但如果替代不是一夜之间，而是每年13%——疼痛是更轻了，还是更漫长了？我们还不知道答案。
用AI的，替代不用AI的。就这么简单。
药算
