本文來自微信公眾號：特大號，作者：特大妹

近日，IT行業(yè)再度引發(fā)震動

甲骨文全球裁員3萬人

紅帽中國區(qū)裁員400余人

且被裁崗位多為技術(shù)核心崗，并非邊緣職位

之所以引發(fā)震動

是因為這兩家企業(yè)在我們這代IT人心中

都是行業(yè)內(nèi)的標(biāo)桿企業(yè)

擁有頂級的行業(yè)地位、人性化的工作環(huán)境

薪資優(yōu)厚、技術(shù)領(lǐng)先、備受尊重

很多人會產(chǎn)生這樣的疑問

是因為業(yè)績不佳才裁員嗎？

答案是否定的

恰恰相反，這兩家公司的業(yè)績都十分出色

觀察近兩年硅谷大型企業(yè)的裁員趨勢

可以得出一個結(jié)論

↓

這一輪裁員

與以往的邏輯存在顯著差異

過去的裁員往往是因為業(yè)績下滑、公司經(jīng)營不善

而現(xiàn)在的裁員邏輯發(fā)生了轉(zhuǎn)變

核心原因是企業(yè)要進(jìn)行全面的【AI轉(zhuǎn)型】

為即將到來的AI競爭做準(zhǔn)備

許多企業(yè)通過裁員來騰出發(fā)展空間

具體需要騰出的空間包括三個方面

↓

第一，提升利潤率

這波裁員的企業(yè)

計劃將資金投入到「AI軍備」建設(shè)中

包括建設(shè)智算中心、研發(fā)大模型、搭建AI平臺、開發(fā)AI產(chǎn)品等

標(biāo)普全球（S&P Global）及高盛、摩根士丹利等多家華爾街頂級投行的最新預(yù)測顯示：

到2026年，微軟、亞馬遜、谷歌、Meta、甲骨文等美國大型科技公司在AI相關(guān)領(lǐng)域的資本開支總額預(yù)計將達(dá)到6350億美元，遠(yuǎn)高于2025年的3830億美元，更遠(yuǎn)超2019年的800億美元。

因此

在大力投入AI領(lǐng)域的同時，企業(yè)必然需要控制成本

人力成本成為了可調(diào)整的空間

不少大型企業(yè)的成本計算邏輯也隨之改變

先計算能節(jié)省多少費用

再確定需要裁減的人員數(shù)量

企業(yè)需要向市場證明自身的戰(zhàn)略調(diào)整

這也是為什么我們看到部分企業(yè)裁員后

其股票不跌反漲，市場給予了積極反饋

因為市場和投資者認(rèn)為

如果企業(yè)仍背負(fù)著臃腫的傳統(tǒng)成本結(jié)構(gòu)前行

利潤很容易被壓縮，只有主動調(diào)整成本結(jié)構(gòu)

才能支撐起AI投資的利潤模型

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第二，優(yōu)化資源配置

你會發(fā)現(xiàn)很多企業(yè)存在一種看似矛盾的現(xiàn)象

在同一時間段內(nèi)

↓

或者

一邊在A業(yè)務(wù)板塊裁員，一邊在B業(yè)務(wù)板塊招人

這表明企業(yè)正在進(jìn)行資源重新配置

資金和人力都將流向更重要的領(lǐng)域

砍掉增長緩慢、協(xié)同性差、層級冗余的業(yè)務(wù)

剝離與AI核心業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度低的團(tuán)隊

將預(yù)算和人員編制留給AI核心業(yè)務(wù)

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第三，提高組織效率

在這波裁員潮中，你會發(fā)現(xiàn)

??微軟：在2025年的裁員報道中，強(qiáng)調(diào)要簡化管理層級和工作流程

??Amazon：在近期的幾輪裁員調(diào)整中，提出要壓縮官僚體系

??Meta：直接將裁員與管理效率提升掛鉤

因此，這一輪裁員的本質(zhì)是

減少層級、精簡管理、去除官僚化

這些大型企業(yè)清楚地認(rèn)識到

多年來真正制約發(fā)展的是過于厚重的組織架構(gòu)

在AI時代取勝的關(guān)鍵在于

比拼速度和執(zhí)行效率

不需要層層匯報和冗長的流程

例如，今年2月，知名支付公司Block宣布裁員4000多個崗位，涉及近一半員工，其核心原因之一就是要實現(xiàn)「用更少的人做更多的事（do more with less）」。

所以，現(xiàn)在的裁員更像是

企業(yè)為了參與AI競爭

先進(jìn)行減負(fù)、人員調(diào)整和裝備升級

……

這似乎成了一種黑色幽默

有一種利好竟然是裁員

在這波AI浪潮下，企業(yè)都在發(fā)生變革

那么對于我們個人而言，應(yīng)該如何應(yīng)對呢

↓

未來職場中最危險的群體

是那些仍在用傳統(tǒng)方法重復(fù)勞動的人

他們對AI不敏感，對變化反應(yīng)遲緩

還將AI不會背鍋、不會應(yīng)酬視為人類的獨特優(yōu)勢

未來，這類人很可能會變成

一段MarkDown代碼、一段JSON數(shù)據(jù)、一個前同事的技能標(biāo)簽

不要只專注于埋頭干活，要學(xué)會與AI協(xié)同工作

一定要在被「簡化為技能標(biāo)簽」之前

先完成自我技能的升級

一個能夠持續(xù)更新自身能力的「動態(tài)技能載體」

才會永遠(yuǎn)保持競爭力