裁員是煙霧彈？美股7巨頭砍近10萬人力 專家：「百倍工程師」時代來了！省人事費養AI大神

美股科技七巨頭掀起的裁員潮截至周五 (7 日) 已席捲近 10 萬人，這場被稱為「科技業第三次結構性洗牌」的變革，正以肉眼可見的速度重塑全球科技產業格局。

從 Meta 放棄元宇宙非核心業務、亞馬遜用 AI 替代數萬營運職缺，到特斯拉收縮汽車銷售轉向人形機器人研發，科技巨頭每一次人員調整與業務轉向，都在傳遞 AI 正從「工具」進化為「會用工具的工人」的信號，傳統職缺被算力資本碾壓。

北京顧問公司鼎帷咨询周四 (6 日) 出具研究報告指出，這場裁員潮的本質，是科技巨頭們用人才結構的「減法」換取 AI 核心能力的「加法」，Meta 的轉型最具代表性，受 Llama4 開源模型性能落後 (市占率不足 20%)、元宇宙業務投入回報率低(不足 5%) 的雙重壓力，Meta 果斷砍掉 Reality Labs 的 VR 體驗設計師、FAIR 實驗室初級研究員等崗位，甚至裁員技術運營部中層 AI 基礎設施運維經理。

但同時，Meta 為北大畢業的任泓宇 (GPT-4o 共同創造者)、清華校友趙晟佳(參與 ChatGPT 研發) 等頂尖 AI 人才開出千萬美元年薪，核心領軍總薪酬更突破 1-2 億美元，背後邏輯是 AI 模式下核心人才是「百倍工程師」「千倍工程師」，價值遠超普通人才，Meta 甚至願裁 100 至 1000 人騰出薪資，以支撐一個能定義未來的超級智慧實驗室。

亞馬遜的調整更顯迫切。面對電商物流成本高企 (去年佔 7.2%)、傳統廣告增速疲軟 (僅 8%)，亞馬遜將資源砸向 AI 物流調度系統與 AWS 雲 AI，全球物流調度員因 AI 預測準確率達 98% 被批量替代，人力資源共享服務中心內的招聘專員 94% 被 AI 取代。這場「機器換人」的本質是用算力資本取代低效人力。

特斯拉的轉型則更具未來感。全球電動車銷售成長放緩 (去年僅增加 5%) 與人形機器人需求爆發 (Optimus 訂單破 1 萬台) 的雙重驅動下，特斯拉砍掉 60% 初級門市顧問、收縮住宅能源業務，卻在德州工廠新增 AI 產線技術專家，在機器人事業部招募人形機器人行為工程師。今年 90 億美元資本開支中，54 億投向 AI 領域，省下的 28 億薪資全砸向 Optimus 研發。馬斯克的算盤很清楚，汽車製造的黃金時代漸遠，「汽車 + 機器人」雙成長曲線才是未來。

但並非所有科技七巨頭都選擇「大換血」。輝達因地緣政治導致中國區營收佔比從 25% 降至 12%，卻將資源集中於高階 AI 晶片，液冷 AI 晶片架構師、邊緣運算工程師等職缺需求激增，Blackwell GB300 晶片研​​發投入不降反增。

微軟跟谷歌則依托軟體基因，以 AI 強化核心業務。微軟裁撤遊戲測試員、協調型總監，卻在 Azure AI 事業部新增多模態工程師，谷歌削減 Android 測試工程師，卻為 Gemini 模型搜尋團隊招兵買馬。

蘋果更是徹底，放棄投入超百億卻進展緩慢的自動駕駛，轉向手機端側 AI，Siri 生成式互動工程師、A19 Pro 晶片 AI 加速設計師成為新寵。

科技七巨頭做出的這些調整背後，是科技巨頭對「AI 適配性」的精準判斷。凡不符合「AI 賦能增效」或「高算力密度」的業務，均被列為資源置換對象。

傳統業務的收縮標準清晰，成長疲軟且 AI 替代空間大的如特斯拉汽車銷售、投入高回報低的如 Meta 元宇宙、地緣受限或技術滯後的如輝達中國區 GPU，均被果斷砍掉，而釋放的資源，80% 以上投向三類 AI 領域，分別是「AI + 實體場景」(特斯拉機器人、亞馬遜物流)、「高算力密度」(輝達高階晶片、微軟雲端 AI)、「短期見效 + 業務協同」(Google 搜尋、蘋果端側 AI)。

AI 對就業市場的衝擊，呈現「雙重替代」特徵，底層人力資本正被算力資本系統性取代。亞馬遜物流調度員因 AI 系統干預率降至 5% 被裁，特斯拉 60% 線下銷售因智慧客服替代消失。

更殘酷的是，一般高階人才正被「頂尖人才 + AI」組合擠壓；微軟將「工程師：經理」比例優化至 8:1，裁撤協調型管理者；Meta 裁掉入職 1-2 年的傳統 AI 研究員，轉而以 40% 薪資溢價挖角 OpenAI 核心成員。

產業正從「人才儲備」轉向「菁英壟斷」，唯有具備垂直領域深層累積的頂尖人才，能與 AI 形成指數級增效，而缺乏壁壘的資深者，淪為技術革命的「代價」。

這場變革的深層意義，遠超過短期降本。輝達執行長黃仁勳的論斷點破本質。他說：「過去的技術是工具，人類用工具幹活；AI 是會用工具的工人，自己就能幹活。」當 AI 從輔助工具升級為核心生產主體，產業邏輯被徹底重構。普通人力被替代，資源向「AI 工廠」與「百倍工程師」集中。

美國科技巨頭的裁員與轉型，既是應對 AI 革命的生存策略，更是全球科技產業的「壓力測試」。

對中國而言，這場「第三次結構性洗牌」提供了關鍵借鏡。技術替代、人才升級與資本投向的趨勢已不可逆。如何在 AI 浪潮中保留「AI 無法取代且能協同 AI」的核心業務，如何培養能與 AI 形成增效的頂尖人才，如何將資源投向高價值 AI 賽道，將決定未來三到五年中國科技行業的全球競爭力。

當「舊退新進」成為常態，我們需要的不僅是應對裁員潮的短期策略，更是重構產業邏輯的長遠佈局——畢竟，AI 革命的終局，屬於那些能駕馭「會用工具的工人」的玩家。