文 | 大模型之家

最近圈內(nèi)流傳著一個(gè)極其荒誕且扎心的段子：

“AI項(xiàng)目做得不好會發(fā)愁，自己會因?yàn)槟芰Σ蛔惚徊�；�?xiàng)目做好了更發(fā)愁，老板會把工作交給AI，自己還是會被裁�！�

在這個(gè)萬物皆可AI的時(shí)代，程序員們曾經(jīng)以為自己是手握火種的普羅米修斯。大家沒日沒夜地投喂數(shù)據(jù)、調(diào)優(yōu)參數(shù)，試圖教冷冰冰的硅基芯片學(xué)會像人一樣思考、畫畫、寫代碼。

可誰能想到，這團(tuán)火剛燒得旺起來，“普羅米修斯”們還沒來得及暖和一下手，火苗就先燎到了自己的格子衫上。

這不是段子，而是過去幾個(gè)月里，在多家互聯(lián)網(wǎng)大廠內(nèi)部反復(fù)流轉(zhuǎn)的一種真實(shí)情緒。這一次，被“替代”的不再只是傳統(tǒng)崗位，而是那些親手把AI做出來的人。

某種意義上，這更像是一種技術(shù)時(shí)代的反諷：你越接近效率的極限，就越接近被效率淘汰的邊緣。

當(dāng)AI裁員的風(fēng)，還是吹向了造風(fēng)的人

這輪情緒的爆點(diǎn)，來自一則關(guān)于網(wǎng)易的裁員傳聞。

在流傳甚廣的聊天截圖中，“4月1日裁30%”“5月1日全裁”等明確時(shí)間點(diǎn)和比例的說法迅速擴(kuò)散。更具沖擊力的，是其中關(guān)于AI替代路徑的描述：策劃提需求，AI寫代碼，AI做美術(shù)，AI測試，小項(xiàng)目試水成功后，原定5月執(zhí)行的裁員被提前。

盡管網(wǎng)易隨后回應(yīng)稱，這只是“部分項(xiàng)目的正常業(yè)務(wù)調(diào)整與人員汰換”，不會影響整體運(yùn)營，但行業(yè)的神經(jīng)卻已經(jīng)被觸動(dòng)。

因?yàn)轭愃频淖兓�，并不只發(fā)生在一家。放眼望去，大廠們的年終匯報(bào)PPT里，幾乎都寫滿了對AI的“深情告白”：

今年1月，字節(jié)跳動(dòng)在宣布非AI部門每半年優(yōu)化20%，而AI核心部門僅5%。

3月，得物宣布推進(jìn)AI全棧轉(zhuǎn)型，直言要用AI替代基礎(chǔ)開發(fā)。

科大訊飛在裁撤低效傳統(tǒng)項(xiàng)目成員的同時(shí)，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(yùn)營、客服等崗位規(guī)模，就連工作16年、技術(shù)職級達(dá)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(dú)特的“默契”，這些動(dòng)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(dāng)其沖。這些崗位恰恰也是過去幾年互聯(lián)網(wǎng)公司擴(kuò)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(kuò)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(jià)比。

“騎虎難下”的打工人

在和大廠員工交流的過程中，我聽到的最多的一個(gè)詞就是“焦慮”。這種焦慮不是因?yàn)橥祽�，恰恰是因�(yàn)樘趭^。

在任何一家成熟企業(yè)的財(cái)務(wù)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(shí)間內(nèi)獲得如此強(qiáng)烈的擁抱，本質(zhì)原因并不復(fù)雜：它直接觸碰了“人效”這一核心指標(biāo)。

大廠的人力成本是極高的。一個(gè)資深開發(fā)者的年薪，在財(cái)報(bào)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(bào)，甚至不需要15薪。

如果說2023年，OpenAI推出ChatGPT之初時(shí)，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(dāng)AI只能生成一些不穩(wěn)定內(nèi)容時(shí)，它只是“輔助工具”；當(dāng)AI開始在代碼、設(shè)計(jì)、測試等環(huán)節(jié)形成閉環(huán)能力時(shí)，它就變成了“替代選項(xiàng)”。

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(cái)報(bào)會上直言不諱：AI降低了游戲制作的準(zhǔn)入門檻。在網(wǎng)易游戲內(nèi)部，AI已經(jīng)覆蓋了原畫、模型、動(dòng)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(dòng)“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(biāo)準(zhǔn)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(jià)值在下降，但頂層整合能力的價(jià)值在上升。

于是，一個(gè)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(gè)人干一個(gè)月的活，現(xiàn)在3個(gè)人帶上AI，十天就能搞定。剩下的7個(gè)人去哪兒？老板不說，但獵頭知道。

還有一個(gè)更殘酷的事實(shí)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(jì)劃，很大一部分原因是為了抵消高達(dá)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(duì)，他們必須把發(fā)給員工的工資，變成付給英偉達(dá)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(dá)為代表的算力供應(yīng)商以及云服務(wù)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(dòng)性比人更重要。

這構(gòu)成了一種典型的“賣鏟人”邏輯：當(dāng)淘金熱出現(xiàn)，真正穩(wěn)定賺錢的，是提供工具的人。

“一人公司”的幻覺與邊界

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(gè)員工”，而是指一個(gè)核心決策者，通過AI工具完成原本需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)協(xié)作的工作。

OPC勾勒出了一個(gè)極其“理想”的形態(tài)：憑借AI Agent的強(qiáng)大功能，一個(gè)有創(chuàng)意的人就能頂替掉一個(gè)財(cái)務(wù)、一個(gè)法務(wù)、一個(gè)程序員和一個(gè)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(wù)、自動(dòng)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(qiáng)化項(xiàng)目制，用AI補(bǔ)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(tuán)隊(duì)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(shí)候只是企業(yè)大規(guī)模縮減開支的遮羞布。它給了老板一個(gè)心理暗示：我裁掉這80%的人，剩下的20%只要學(xué)會用 AI，公司就能照常轉(zhuǎn)。但事實(shí)證明，剩下的那20%往往會因?yàn)榫薮蟮膲毫蛦我坏穆毮�，迅速陷入職業(yè)倦怠。

從數(shù)據(jù)上看，OPC的增長確實(shí)驚人。根據(jù)一些自由職業(yè)平臺的統(tǒng)計(jì)，利用AI工具的“個(gè)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(dāng)人們討論一個(gè)模式增長有多快時(shí)，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(fù)雜度”。

現(xiàn)實(shí)中，大多數(shù)成功企業(yè)的壁壘，恰恰來自這種復(fù)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(yàn)判斷。這些能力，目前仍然高度依賴人。

一個(gè)人的大腦再強(qiáng)大，也無法模擬出一個(gè)團(tuán)隊(duì)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(dāng)大家都在用 AI 生成內(nèi)容時(shí)，市場會迅速進(jìn)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(tuán)隊(duì)更強(qiáng)，但未必能讓復(fù)雜組織消失。

當(dāng)“產(chǎn)能過�！钡娘L(fēng)吹到了AI時(shí)代

這是一個(gè)更深層的危機(jī)，也是我們不得不面對的經(jīng)濟(jì)學(xué)冷知識：AI極大增加了內(nèi)容生成的效率，但消費(fèi)端正在萎縮。

這就產(chǎn)生了一個(gè)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(jì)師和運(yùn)營。而這些被取代的“高凈值人群”，恰恰是AI產(chǎn)品、高端手機(jī)、昂貴軟件以及各種會員服務(wù)的核心消費(fèi)群體。

當(dāng) AI 把原本發(fā)給“王老師”、“李工”的工資變成了服務(wù)器的電費(fèi)，社會總需求就會出現(xiàn)一個(gè)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?yàn)锳I重新修改起了簡歷。

在歷史上，這種錯(cuò)位往往意味著“產(chǎn)能過�！钡某霈F(xiàn)。但在AI時(shí)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(wù)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(diǎn)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(gè)內(nèi)容會被選擇”。這涉及文化、情緒、時(shí)機(jī)、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(dòng)的“規(guī)模化生產(chǎn)能力”，另一邊是人類主導(dǎo)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(jī)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(yù)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(rèn)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(shí)一文不值。

人類唯一的護(hù)城河，是那些AI無法理解的“瑕疵”：是那一點(diǎn)點(diǎn)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。

職場的“黑暗森林”，你卷贏AI了嗎？

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(gè)不睡覺、不吃飯、進(jìn)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(gè)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(fù)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(fēng)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(fēng)，而是學(xué)會如何不去成為那個(gè)被風(fēng)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(dāng)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(jià)值。

所以，在這個(gè)新的周期里，也許每個(gè)職場人都要面對一個(gè)略帶幽默、卻異�，F(xiàn)實(shí)的問題：今天，你“卷”贏AI了嗎？