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      亞馬遜再裁1.6萬人,IBM卻擴招3千人!未來公司只缺這一類人

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      抓住風口

      本期要點:浪潮之下,要站在正確的一邊!

      你好,我是王煜全,這里是王煜全要聞評論。

      我一直有個判斷,短期AI是在搶工作,但長期是在創造工作??涩F在看來,我可能低估了變化的速度。

      在“龍蝦”(OpenClaw)熱潮中,AI已經可以自主搜資料、寫報告、做表格、回消息、整理文件,逐步進入公司的工作流中。于是,各大公司的裁人潮也隨之而來。

      但更有意思的是,同時另一批公司卻在擴招。

      最近, CNN發了一篇長文,說到中國正在掀起一股OpenClaw浪潮,已經成為全球使用最多的市場,活躍度大約是美國的兩倍。

      他們認為,這是因為OpenClaw能讓員工更容易找到工作。在中國企業眼中,Agent已經是一個必須盡快用起來的工具,能用Agent的人自然更受歡迎。


      OpenClaw創始人Peter Steinberger也在近期的采訪中提到,美國一些公司里,員工如果擅自用OpenClaw,可能會因為安全和合規問題而被裁掉;但在中國,一些公司是要求你必須用OpenClaw,不用的人就要危險了。

      不過,你如果把這一切簡單理解為中美差異,就會忽略本質。

      前段時間,我們還看到了更有趣的情況對比。

      亞馬遜今年已裁員約1.6萬人,Meta最近也確認了數百人的裁員,同時還在醞釀更大范圍的人員削減。Oracle更是傳出要裁員2萬人,搞得人心惶惶。

      更激進的是金融科技公司Block,直接裁掉約4000人,接近總員工數的40%。高管也直言不諱,不是業務差了,是Agent讓團隊效率更高了,自然就不需要那么多人了。

      可另一邊,IBM卻計劃把入門級招聘提高到去年的三倍。樂觀估計,擴招人數會在3~4千人。類似的,麥肯錫也計劃在2026年把北美招聘提高12%。

      他們的理由也很明確,擔心如果不持續招聘新人,未來幾年就有可能缺乏具備AI原生思維的年輕員工。

      同一個時代,一邊在大裁員,一邊在大擴招。AI在搶走工作的同時,也在創造更多崗位。

      只不過,你要看清楚,誰在被裁,而企業需要擴招的又是哪些人?你的企業是否裁掉了骨干?又是否為未來做好了準備呢?

      誰在被裁?

      首先,究竟誰在被裁,為什么他們會先被裁?

      其實,眼下最先承壓的,是那些以執行開發、信息整理和中間協調為主的崗位。

      亞馬遜這一輪裁員,涉及的是大量企業白領和支持崗位。Meta最近的調整,也集中在管理、招聘、銷售等領域的支持性環節??偨Y起來,這些崗位就是負責盯進度、傳信息、做中間銜接。

      當然,裁員的重災區仍然在開發崗位。

      由于開發工作步驟清晰、流程固定,比如寫代碼、改bug、再根據需求實現功能、反復測試和修改優化,本質上是在按步驟把一件事一步步做完。

      而這正是Agent最擅長的事情,它恰恰可以自動完成這個完整的工作閉環。

      這一點,在一線技術實踐中已經越來越明顯。

      前段時間,Andrej Karpathy在社交媒體上系統性地分享了他最新的編程方式。這些內容在開發者社區被廣泛傳播,單條帖子閱讀量就達到了數百萬級,迅速引發大量工程師跟進模仿。

      Karpathy不再僅僅用AI生成代碼、修改代碼,而是先把需求拆清楚,比如要做什么功能、涉及哪些模塊、輸入輸出結構是什么,然后搭好整體架構。接下來,他讓AI自己生成完整代碼,直接運行,再自行根據報錯信息、運行結果和測試反饋修改代碼。

      有時候,他把工作布置完,就去睡覺了,AI會按照設定自動一輪一輪地迭代,直到結果達到他的要求。


      可見,過去需要人工逐步完成的開發流程,現在已經變成自動化的工作了。人只在一開始設定目標,在關鍵節點給出判斷和修改意見。

      所以,寫代碼的開發崗被大量縮減,開發者要成為AI的監督者和運維者。正因如此,有人會展示自己燒了多少token,證明自己是那個可以讓AI自動運轉的人。

      當然,你也別光以為只有開發崗受影響。只要一份工作可以被拆成清晰步驟,并且能被系統連續執行,它就有被替代的可能。如果另一邊需求的增長不夠快,企業自然就會開始裁人。

      什么人吃香?

      那工作真的會越來越少嗎?沒工作了,經濟怎么辦?這是AI浪潮下大家經常問的話。

      我們的回答是,現在看,轉折已經顯現。就在大家使勁裁員的時候,IBM卻在做一件幾乎相反的事——擴大入門級招聘規模,這就是轉折的標志。

      只不過,我們要往深一層問,他們究竟為什么要招人,招的什么人?

      答案也很簡單,需要負責指揮AI完成任務、交付結果的人。

      需求并沒有消失,真正消失的,是過去那套純靠人力的執行方式。而當企業發現不用再把資源砸在執行層了,那多出來的資源自然就可以用于擴大業務、服務更多客戶。

      要知道,新的生產方式正在釋放需求。

      過去很多服務做不起來,倒不是沒有需求,主要原因是供應跟不上:人工太貴、效率太低、質量不穩定。但現在AI把成本打下來了,還把專家的經驗和知識封裝在了系統之中,企業第一次有機會開發一些新的業務,并去服務更多以前無法觸及的客戶。

      這意味著,企業會需要一批持續對接客戶、不斷交付結果的人。

      IBM肯定也看到了AI在替代人,但他們更需要招人去帶領AI完成服務。

      這就是我們說的,智能服務時代,會產生大量為客戶提供持續服務的人。


      所以,我們判斷,不用等很久,工作機會就會增多。

      只不過,這個過程必然是波折的,因為企業要重寫自己的組織結構。

      企業接下來要做的,是重新定義人和Agent的分工。宗旨就是確定哪些環節交給系統跑,哪些地方需要人來負責定義問題、給出判斷、優化結果和完成交付。

      這也意味著,那些依附在流程里的崗位還會銳減,讓你覺得失業潮還在繼續。可另一邊,企業在拼命尋找能帶著AI交付結果的人,而且短期內,這樣的人極其稀缺。

      對個人來說,變化也很直接了。重要的不是你做了多少具體的事,而是你是否帶著系統把事真正做成了。

      說白了,還是那句話,Agent時代,不會做老板的員工,不是個好員工。但你是否意識到了這個分水嶺,而你又在分水嶺的哪一邊?

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