韓踐、郭景豪/文

2025年，從科技巨頭到傳統(tǒng)制造業(yè)，從金融行業(yè)到消費品領(lǐng)域，一場規(guī)?？涨暗牟脝T潮正在全球蔓延。這股裁員潮究竟是被AI“搶走了飯碗”，還是全球經(jīng)濟放緩和調(diào)整的結(jié)果？當(dāng)亞馬遜、微軟、UPS、雀巢、Verizon等跨國巨頭相繼傳出裁員消息，背后的真正推手是什么？

美國無疑是2025年裁員浪潮最為集中的地區(qū)。Challenger數(shù)據(jù)顯示，2025年10月，美國企業(yè)宣布裁員153074人，為20多年來“最糟糕的十月”之一；截至2025年11月底，全年累計裁員約117萬人，達到2020年新冠疫情以來的最高年度水平。

但綜合其經(jīng)濟數(shù)據(jù)來看，這波裁員并非源于經(jīng)濟惡化，而是由多種因素引發(fā)，如高利率帶來的成本與盈利壓力、勞動力市場化程度高、勞動保護相對薄弱，以及企業(yè)在數(shù)字化與AI轉(zhuǎn)型中的戰(zhàn)略性重組需求。

Salesforce、亞馬遜、IBM等公司都直接提及“AI取代部分崗位”。Challenger數(shù)據(jù)也顯示，年度裁員中約5.4—5.5萬人的裁員被企業(yè)在公告中明確標(biāo)注為由AI/自動化驅(qū)動，涉及客服、后臺文員、人力資源支持與部分技術(shù)崗位。從整體占比看，因AI裁員僅占美國年度裁員規(guī)模的約4%—5%。這表明，盡管AI確實正在改變企業(yè)的人力結(jié)構(gòu)，但推動美國裁員大潮的核心因素仍是經(jīng)濟放緩、成本壓力上升與企業(yè)戰(zhàn)略性重組。

在歐洲，許多公司宣布裁員或凍結(jié)招聘，相關(guān)企業(yè)公告中給出的理由多為成本控制、利潤壓力、業(yè)務(wù)重組與數(shù)字化提效。汽車與制造業(yè)承受的壓力尤為明顯，大陸集團、博世和戴姆勒卡車等汽車和制造企業(yè)相繼縮減崗位，保險、光伏、銀行和服務(wù)業(yè)的企業(yè)也都在通過裁員與重組來應(yīng)對增長放緩、競爭壓力和盈利下滑。

相比美歐，中國并未形成以“AI因素”作為明確統(tǒng)計口徑的全國裁員數(shù)據(jù)。整體而言，中國2025年的裁員與就業(yè)壓力主要源于宏觀與結(jié)構(gòu)性調(diào)整。國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，截至2025年11月，16—24歲（不含在校生）失業(yè)率為16.9%，雖較10月的17.3%略有下降，但仍處于高位；25—29歲失業(yè)率為7.2%，顯示青年就業(yè)壓力持續(xù)存在。房地產(chǎn)進入長期調(diào)整期、互聯(lián)網(wǎng)和科技行業(yè)增長放緩、制造業(yè)外遷以及消費需求走弱，共同構(gòu)成了當(dāng)前就業(yè)壓力的基礎(chǔ)背景。

同時，中國企業(yè)的裁員也與企業(yè)業(yè)務(wù)重組和技術(shù)升級密切相關(guān)。

以阿里巴巴為例，其員工規(guī)模在2022年達到高點后持續(xù)回落，這一變化并非單一裁員所致，主要源于資產(chǎn)剝離與戰(zhàn)略聚焦。其中，阿里巴巴逐步退出高鑫零售等業(yè)務(wù)板塊，相關(guān)業(yè)務(wù)本身擁有數(shù)萬名員工，員工規(guī)模隨之出表；與此同時，集團收縮非核心投入、推進技術(shù)與組織效率提升，也帶來了內(nèi)部崗位調(diào)整。百度在2025年對部分非核心業(yè)務(wù)和支持性部門進行人員優(yōu)化，裁員比例約為20%—30%，重點集中在與主業(yè)關(guān)聯(lián)度較低的板塊。

在光伏行業(yè)，結(jié)構(gòu)性收縮更為集中。隆基綠能、通威股份、天合光能、晶科能源、晶澳太陽能等頭部企業(yè)，在2024年底至2025年行業(yè)下行周期中，因產(chǎn)能嚴(yán)重過剩和價格大幅下跌，累計縮減員工規(guī)模約8萬至9萬人，涉及一線制造工人、工程技術(shù)人員和部分研發(fā)崗位，整體減員比例約三成。

總體來看，中國企業(yè)的裁員更多由經(jīng)濟增速放緩、行業(yè)周期下行以及企業(yè)自身結(jié)構(gòu)調(diào)整所主導(dǎo)。AI與數(shù)字化主要作為提效和重組的工具，而非推動裁員的核心要素。

綜合歐洲、美國和中國的相關(guān)數(shù)據(jù)可以看出，2025年的裁員潮并非由單一因素驅(qū)動，而是經(jīng)濟周期壓力、企業(yè)戰(zhàn)略調(diào)整與AI技術(shù)進展共同作用的結(jié)果。

AI確實正在重塑崗位結(jié)構(gòu)，并逐漸成為一項相對獨立且日益重要的裁員動因，尤其體現(xiàn)在客服、后臺支持以及部分軟件測試等白領(lǐng)和支持性崗位上。

但從裁員的規(guī)模和占比來看，需求疲軟、高利率環(huán)境、戰(zhàn)略再聚焦和業(yè)務(wù)重組仍是更普遍、更具決定性的動因。

換言之，AI正在改變企業(yè)的用工方式，卻未必是這一輪裁員潮的真正“主角”。同時，AI在企業(yè)決策中的角色也呈現(xiàn)出多重性：它既是推動生產(chǎn)力變革的重要力量，也在一定程度上被企業(yè)用作結(jié)構(gòu)性調(diào)整的敘事框架。

AI與企業(yè)勞動力的重塑

面向未來，大規(guī)模裁員是否會持續(xù)，AI又將如何改變企業(yè)用工結(jié)構(gòu)？從歷史經(jīng)驗看，宏觀經(jīng)濟和行業(yè)周期決定裁員是否集中發(fā)生，而技術(shù)進步則更多決定“裁哪些崗位、如何裁”。

相關(guān)學(xué)術(shù)研究通常并不直接統(tǒng)計企業(yè)“裁了多少人”，而是關(guān)注技術(shù)使用的強度，例如一個地區(qū)部署了多少工業(yè)機器人，或企業(yè)在信息技術(shù)（ICT）上的投入水平，并據(jù)此分析這些變化對整體就業(yè)規(guī)模和工資水平的影響。

以Acemoglu和Restrepo對美國的研究為例，他們發(fā)現(xiàn)，機器人應(yīng)用越廣泛的地區(qū)，就業(yè)人數(shù)和平均工資往往越低。與此同時，德國等國家的研究也表明，技術(shù)雖然會替代一部分崗位，但同時也會催生或轉(zhuǎn)化出新的崗位。技術(shù)對就業(yè)的影響，最終取決于當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是否足夠多元、企業(yè)適應(yīng)轉(zhuǎn)型的能力以及勞動者的能力提升和匹配情況。

從長期來看，技術(shù)進步并不必然導(dǎo)致持續(xù)性的“大規(guī)模裁員”，但會加速崗位的重新分配，并對特定崗位、地區(qū)和技能群體形成更集中的沖擊。

企業(yè)引入自動化、云計算或共享服務(wù)中心后，往往可以用更少的人完成同樣的工作，因此人員調(diào)整多以“業(yè)務(wù)重組”“效率提升”的形式出現(xiàn)。

OECD的企業(yè)案例研究顯示，AI落地后，更常見的是崗位結(jié)構(gòu)和工作內(nèi)容的變化，而非立即出現(xiàn)大規(guī)模凈裁撤。重復(fù)性、可被標(biāo)準(zhǔn)化的崗位受到的沖擊最大，這類崗位在裁員后再就業(yè)和收入恢復(fù)更為困難。同時，重組后的組織對新技能的需求會更加明顯。

總體而言，大規(guī)模裁員是否發(fā)生主要由經(jīng)濟環(huán)境決定，技術(shù)更多塑造的是崗位結(jié)構(gòu)變化，其長期影響表現(xiàn)為不同職業(yè)、技能和地區(qū)之間的差距擴大，而非整體失業(yè)率的持續(xù)上升。

結(jié)合當(dāng)前全球裁員浪潮的實際情況，可以看出AI對用工的影響正從理論走向現(xiàn)實。

近期大量裁員公告表明，被裁撤的人員從事的多是重復(fù)性、規(guī)則清晰、信息處理密集的工作，例如客服支持、基礎(chǔ)內(nèi)容編輯、標(biāo)準(zhǔn)化報告撰寫、數(shù)據(jù)錄入整理，以及一些傳統(tǒng)測試、維護性編碼和流水線式開發(fā)崗位。

AI在這些領(lǐng)域展現(xiàn)出效率、成本、穩(wěn)定性與規(guī)?；木C合優(yōu)勢。這類崗位由于流程標(biāo)準(zhǔn)、判斷邊界清晰，一旦AI和自動化工具成熟，就容易被替代或重塑。

當(dāng)然，目前大談“AI取代人”還為時過早。AI更可能重構(gòu)組織和分工，例如全職與外包角色的分配、前臺與中臺的職責(zé)梳理，以及整體的組織結(jié)構(gòu)。

Klarna也許是個有代表性的案例。這家瑞典金融科技公司與OpenAI合作開發(fā)的AI助手在第一個月內(nèi)就處理了230萬次客戶對話，接管了約三分之二的互動。隨著自動化程度的提高，Klarna在2024年裁減了約700個支持崗位，但在2025年下半年，又重新招聘部分人員，以處理復(fù)雜和高價值的工作項目，最終形成一種混合工作模式：AI處理常規(guī)任務(wù)，人類負責(zé)細致的判斷和客戶信任。

另一方面，AI又創(chuàng)造了新的人才需求。由美國思科公司（Cisco）牽頭發(fā)起的AI Workforce Consortium發(fā)布的2025年報告中指出，與AI相關(guān)的招聘信息同比增長了約78%，而人才庫卻僅增長了約24%，這正說明了轉(zhuǎn)型過程中新型人才結(jié)構(gòu)性短缺。

未來職場競爭的核心不再是“懂不懂AI”，而是“能否把AI變成自己的勞動生產(chǎn)率”。越來越多的崗位，包括市場、公關(guān)、項目管理、運營甚至高管助理崗位，都在招聘時明確提出“會用AI工具”“能夠用AI重設(shè)計流程”“具備跨技術(shù)與業(yè)務(wù)溝通能力”等要求。

在咨詢和IT服務(wù)行業(yè)，Accenture一邊推進重組裁員，一邊披露AI相關(guān)訂單規(guī)模已達數(shù)十億美元，并提出通過系統(tǒng)化再培訓(xùn)，將77萬名員工塑造成“再創(chuàng)造者（Reinventors）”。安永、畢馬威和淡馬錫等機構(gòu)在2025年的報告也指出，如果企業(yè)只買AI、卻不重構(gòu)人才結(jié)構(gòu)與技能體系，那么其最多只能釋放40%—60%的潛在生產(chǎn)力。

換句話說，真正的競爭不再是“誰擁有AI技術(shù)”，而是“誰擁有能把AI轉(zhuǎn)化為組織能力的人”。

AI時代的元技能

當(dāng)重復(fù)性工作一旦被剝離，留下來的人需要具備什么能力？換言之，在AI時代，人的不可替代性究竟在哪里？

麥肯錫、BCG和普華永道（PwC）等機構(gòu)的全球調(diào)研共識是：未來最穩(wěn)定的競爭力不再來源于單一具體工具，而是“能持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新工具+深刻理解業(yè)務(wù)+強協(xié)作與問題解決能力”的元能力組合。

在AI采用加速和經(jīng)濟壓力加劇的背景下，這些元技能不僅幫助個人抵御工作重新設(shè)計的影響，還支撐著企業(yè)AI投資的回報和真正生產(chǎn)力的釋放。

AI時代，主導(dǎo)職場的將是跨界與智力密集型能力組合型人才。

其一是具備硬核技術(shù)能力的AI專業(yè)人才，包括機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)工程、MLOps、云計算與算力基礎(chǔ)設(shè)施、AI安全與治理等方向。這些人才的需求將成為企業(yè)競爭格局中的戰(zhàn)略稀缺資源。

其二是貼近業(yè)務(wù)與客戶的高價值“人本角色”，他們不一定是編程專家，但懂業(yè)務(wù)、懂客戶、懂流程，能夠把AI嵌入真實工作流、推動流程再設(shè)計、提升服務(wù)體驗并引導(dǎo)組織變革，是連接技術(shù)能力與商業(yè)價值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

來自職業(yè)平臺的數(shù)據(jù)顯示，約45%的高管職位招聘中已經(jīng)出現(xiàn)了AI技能的要求，并迅速擴展到財務(wù)、運營、設(shè)計、銷售和其他非技術(shù)型崗位，這表明AI技能正在成為跨職能崗位的核心能力。

此外，隨著AI在更多領(lǐng)域落地，軟技能與高級認(rèn)知能力變得更加重要。溝通、協(xié)調(diào)、領(lǐng)導(dǎo)變革、跨部門協(xié)作等人際能力，是AI難以替代的，同時也是企業(yè)在結(jié)構(gòu)重組中保持競爭力的關(guān)鍵人才標(biāo)準(zhǔn)。此外，理解AI模型的潛在偏差、倫理與合規(guī)風(fēng)險、具備治理視角的崗位需求也在上升。

在企業(yè)層面，AI不僅是一項技術(shù)工具，更是一項“資本工程”。真正要把AI從概念變成生產(chǎn)力，企業(yè)必須投入巨額資金建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、算力平臺與數(shù)據(jù)能力，包括云計算、數(shù)據(jù)治理平臺、私有化大模型部署、MLOps系統(tǒng)以及安全與合規(guī)框架，這些都是長周期、重資本的大型工程。

為了在財務(wù)結(jié)構(gòu)上騰挪空間，企業(yè)往往需要在用工端做出調(diào)整，通過減少部分人力成本，為算力與數(shù)字能力建設(shè)提供資金來源。

Statista的數(shù)據(jù)顯示，僅在2025年，Meta、Alphabet、亞馬遜和微軟預(yù)計將花費約3500億至4000億美元的資本支出，其中大部分用于AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)中心、計算資源和基礎(chǔ)設(shè)施。字節(jié)跳動計劃在2025—2026年投資約1600億元人民幣（約230億美元），其中約一半用于英偉達H200等先進AI芯片和計算基礎(chǔ)設(shè)施。

IDC預(yù)測，到2028年，全球AI基礎(chǔ)設(shè)施支出將超過2000億美元，而全球云基礎(chǔ)設(shè)施支出在2025年第三季度達到1026億美元，同比增長25%。

這并不是簡單的“機器替代人”，而是一種更復(fù)雜的資源重構(gòu)：企業(yè)在重新組織資本的同時，也將重新組織人力——擠壓中間層、分解工作流、將更多活動推向平臺和外包。能夠妥善規(guī)劃和管理這個重組過程的骨干，將是企業(yè)不可或缺的關(guān)鍵人才。

再出發(fā)：員工培訓(xùn)和發(fā)展

在轉(zhuǎn)型與AI加速落地的背景下，企業(yè)究竟應(yīng)該大規(guī)模裁員再招人，還是持續(xù)投入員工技能再培訓(xùn)？這個問題并沒有簡單的答案。

大樣本研究與統(tǒng)計報告給出的答案是：裁員往往在短期內(nèi)見效更快，能迅速降低成本、改善財務(wù)報表，但資本市場的反應(yīng)并不穩(wěn)定，企業(yè)品牌聲譽和員工信心也會受到負面影響。

相比之下，大規(guī)模再培訓(xùn)和內(nèi)部人才流動的短期成本更高、見效更慢，但更有利于企業(yè)中長期的生產(chǎn)率提升，以及企業(yè)和員工對技術(shù)變革的適應(yīng)能力。

組織研究和歷史經(jīng)驗反復(fù)驗證，持續(xù)投資員工技能的企業(yè)，在創(chuàng)新能力、雇主品牌和長期競爭力方面表現(xiàn)更穩(wěn)健，這也許是得益于組織內(nèi)部特殊經(jīng)驗的留存和員工對于企業(yè)的信任。

領(lǐng)先企業(yè)很少只靠“減人”應(yīng)對變革，而是通過“換能力、重組織”，化解短期壓力，提升組織長期增長的動力。

盡管IBM、AT&T、西門子、埃森哲、亞馬遜和微軟等公司在不同階段都進行過裁員，但它們的共同點并不僅是“減人”，而是長期、大規(guī)模投入員工的技能升級。

AT&T曾投資10億美元為10萬余名員工提供再培訓(xùn)。亞馬遜推出“2025技能提升計劃”，幫助員工轉(zhuǎn)向更高價值崗位。IBM將培訓(xùn)重點從傳統(tǒng)IT轉(zhuǎn)向云計算和AI。西門子與埃森哲也在提效的同時，持續(xù)建設(shè)系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)與再技能基礎(chǔ)設(shè)施。

越來越多的企業(yè)實踐表明，如果領(lǐng)導(dǎo)者只是把AI當(dāng)作壓縮成本的手段，帶來的往往只是裁員數(shù)字的變化，而非生產(chǎn)率和創(chuàng)新能力的實質(zhì)提升。企業(yè)的梯隊培養(yǎng)規(guī)劃需要把技術(shù)理解、組織變革與人才戰(zhàn)略深度融合，才能培養(yǎng)讓企業(yè)創(chuàng)造長期價值的領(lǐng)導(dǎo)者。

提到具體的技能升級，下一代領(lǐng)導(dǎo)者必須具備流程重設(shè)計與組織重構(gòu)的能力。

BCG的研究指出，若只是將AI簡單疊加到原有流程中，企業(yè)只能獲得零散收益；只有重塑流程，讓“人”和“模型”各司其職，才能真正釋放生產(chǎn)力潛力。同時，BCG強調(diào)，管理教育與培訓(xùn)還應(yīng)更加重視心理安全、學(xué)習(xí)型組織和倫理治理。PwC的研究顯示，允許試錯、提供學(xué)習(xí)支持、避免以恐懼驅(qū)動變革，是實現(xiàn)AI可持續(xù)落地的關(guān)鍵。

還有一個關(guān)鍵點是，AI時代需要重新理解“人效”。如果所謂“人效提升”只是為了裁掉幾個人，其價值十分有限。

真正成熟的人效管理，不是“淘汰”，而是“釋放”——通過流程優(yōu)化、技能升級和技術(shù)賦能，把被效率釋放出來的人投入到更高價值的創(chuàng)新和增長活動中。

管理學(xué)中的精益理念和動態(tài)能力理論都表明，高績效企業(yè)并非依靠持續(xù)減少勞動力取得成功，而是通過不斷重組技能結(jié)構(gòu)，將人才配置到更具價值的崗位。

因此，對裁員的討論不應(yīng)僅僅關(guān)注新聞頭條，而應(yīng)放在人才戰(zhàn)略和組織進化周期中理解：單純依賴裁員提效，往往會削弱長期競爭力。領(lǐng)先企業(yè)很少選擇“只削減、不建設(shè)”的路徑，而是在減少低價值崗位的同時，持續(xù)培育高價值能力。

（韓踐系中歐國際工商學(xué)院管理學(xué)教授，郭景豪系中歐國際工商學(xué)院研究助理）

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