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      不掌握token的甲骨文們,注定會大裁員

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      文章轉(zhuǎn)載于字母AI

      甲骨文凌晨突發(fā)裁員,不是愚人節(jié)玩笑。

      據(jù)CNBC證實,甲骨文(Oracle)已經(jīng)啟動新一輪裁員,涉及數(shù)千名員工。

      同一時間,它正在砸下數(shù)百億美元,建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施。

      多家行業(yè)媒體披露,甲骨文計劃將年度資本支出提升至約500億美元規(guī)模,主要用于數(shù)據(jù)中心與AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

      這一投入已經(jīng)開始侵蝕公司的現(xiàn)金流:TheStreet數(shù)據(jù)顯示,甲骨文自由現(xiàn)金流從2024年的約118億美元轉(zhuǎn)為負值,并預(yù)計在2026年達到-230億美元。此外,甲骨文今年股價下跌約25%,跌幅超過所有科技巨頭。

      一邊是持續(xù)擴張的AI投資,一邊是裁員與成本控制,這種組合在傳統(tǒng)軟件公司中并不常見,卻正在成為AI時代infra(基礎(chǔ)設(shè)施)公司的典型狀態(tài)。

      如果你在一家做基礎(chǔ)設(shè)施的公司,現(xiàn)在可能應(yīng)該警惕:AI越火,你越可能被“優(yōu)化”。

      甲骨文,只是最新一個例子。


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      甲骨文裁員并非孤例

      類似的事情,正在整個AI基礎(chǔ)設(shè)施鏈條上發(fā)生。

      在2025年至2026年間,多家處在這個鏈條中的公司先后宣布大規(guī)模裁員:

      英特爾在2025年宣布裁員約2.5萬人,作為其制造與成本結(jié)構(gòu)調(diào)整的一部分;

      亞馬遜在2026年初裁員約1.6萬人;

      微軟在2025年中期裁員約9000人;

      Block在2026年初裁員超4000人。

      這些企業(yè)分布在不同細分領(lǐng)域,包括半導(dǎo)體、云計算、企業(yè)軟件以及支付基礎(chǔ)設(shè)施,它們的裁員當然各有具體原因,但同樣存在一個清晰的共性:它們都在給AI“打下手”。

      這些公司并非AI浪潮的邊緣參與者,相反,它們是最早承接AI需求增長的一批企業(yè)。例如云廠商承接模型推理負載,芯片廠商提供算力支撐,企業(yè)軟件公司則承擔數(shù)據(jù)與流程的管理功能。隨著AI需求增長,它們普遍獲得了更多的訂單與更高的使用量——換句話說,他們靠AI“賺了不少錢”。

      但壓力也隨之而來,訂單的增長和成本結(jié)構(gòu)的變化同時出現(xiàn)。

      和傳統(tǒng)軟件的輕資產(chǎn)邏輯不同,AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)具有明顯的重資產(chǎn)屬性:數(shù)據(jù)中心的建設(shè)周期長、資本密集度高,GPU等核心硬件的采購價格持續(xù)處于高位。一張高端算力卡價格可以達到數(shù)萬美元,而大規(guī)模訓練或推理部署通常需要成千上萬張。

      一座AI數(shù)據(jù)中心的成本,已經(jīng)不再是“幾億美元”的問題,而是動輒數(shù)十億、甚至百億美元的投入。


      資本開支的急劇上升迫使這些infra公司在財務(wù)結(jié)構(gòu)中尋找新的平衡點,在AI投資面前,人,成為了最容易被調(diào)整的成本。

      一個簡單而直接的選擇開始出現(xiàn):

      用人力成本,去換算力成本。

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      AI紅利正在“重新分配”

      要理解這一變化,需要回到AI產(chǎn)業(yè)的價值結(jié)構(gòu)。

      過去的軟件行業(yè)中,價值往往分散在多個層級:包括應(yīng)用層、平臺層、中間件以及底層基礎(chǔ)設(shè)施。每一層都可以通過差異化能力獲得一定程度的定價權(quán)。

      但在當前的AI周期中,這種分布正在逐漸集中。AI時代的價值,可以圍繞token粗暴地歸類為兩種:一種是生成能力,即模型本身能夠產(chǎn)出token的能力;另一種是消耗能力,即用戶在推理階段持續(xù)產(chǎn)生的token使用量。

      用最通俗的話來講就是:AI的紅利,正在集中在模型和token上。

      掌握模型能力的公司,例如OpenAI、Google DeepMind和Anthropic,能夠直接定義產(chǎn)品形態(tài)與價格結(jié)構(gòu);擁有大規(guī)模用戶入口的平臺,則可以通過token消耗實現(xiàn)持續(xù)收入。

      傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)節(jié)依然重要,但它們越來越像“電力”和“帶寬”,必不可少,但難以決定價格。

      一個逐漸清晰的規(guī)律開始顯現(xiàn):越接近token生成與消耗的環(huán)節(jié),利潤空間越高;距離這一核心越遠,競爭越趨向于成本壓縮。

      換句話說,在AI浪潮中,掌握了token就掌握了定價權(quán);遠離token,就只能卷成本。

      對于大多數(shù)infra公司來說,它們既不掌握模型能力,也不掌握用戶入口。它們承擔的是“支持系統(tǒng)”的角色,像是存儲數(shù)據(jù)、調(diào)度資源、提供運行環(huán)境或構(gòu)建工具鏈。

      當技術(shù)從非標準走向標準化,再從標準化走向自動化,人力需求就會自然下降。

      在技術(shù)尚未成熟的階段,大量工程師與運維人員是必要的,因為系統(tǒng)復(fù)雜且缺乏標準化;但隨著模型能力提升、自動化工具普及以及平臺能力增強,原本需要人工完成的工作就開始被系統(tǒng)替代。

      在這種背景下,當公司既要降成本,又要提效率時,裁人幾乎是必然選項——畢竟人是持續(xù)成本,算力是前期投入。一旦系統(tǒng)穩(wěn)定運行,人力規(guī)模就會被重新評估。

      在技術(shù)周期早期瘋狂招人,技術(shù)成熟以后大批裁人,幾乎成為了infra公司的宿命。

      這一過程并非AI時代獨有:在云計算早期,企業(yè)同樣經(jīng)歷過從快速擴張到效率優(yōu)化的轉(zhuǎn)變。但AI的發(fā)展節(jié)奏明顯更快。

      模型能力、工具生態(tài)和硬件能力在短時間內(nèi)的同步演進,直接壓縮了效率提升的進程。云計算大約用十年時間完成標準化與規(guī)模化,而AI可能只需要三年。

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      另一種選擇正在出現(xiàn)

      對那些正在大規(guī)模投入AI的infra公司來說,把一部分人力替換成算力,看似冷血,卻也是一種能說得通的選擇。

      但把目光放得更大一些,崗位并未整體消失,而是在不同層級之間遷移。

      在過去幾年里,大量崗位圍繞基礎(chǔ)設(shè)施展開,包括系統(tǒng)維護、數(shù)據(jù)處理、流程管理以及工具開發(fā)。隨著AI的加入,這些工作里有一部分開始被自動化替代。

      與此同時,直接參與模型開發(fā)、應(yīng)用構(gòu)建或產(chǎn)品創(chuàng)新的崗位,需求正在不斷增加。

      在這種變化下,一部分從業(yè)者面臨不確定性,而另一部分企業(yè)卻看到了機會,準備“撿漏”。

      例如WHOOP,一家專注于健康與可穿戴設(shè)備的公司,正在逆勢擴張團隊規(guī)模,計劃招聘約600人。

      WHOOP的CEO Ahmed直說:“目前可能是歷史上最優(yōu)秀的人才市場之一,許多優(yōu)秀的人才目前處于待業(yè)狀態(tài),或者在那些不斷談?wù)撍麄儗⒈籄I取代的公司中工作。”

      “優(yōu)秀的團隊會利用優(yōu)秀的工具打造偉大的產(chǎn)品。我們在健康、健身、平衡和醫(yī)療功能方面看到了巨大的機會海洋。與其說‘哦,我們?nèi)绾卧谖磥?2個月內(nèi)變得如此高效’,我們是在說‘我們?nèi)绾螌?到5年的研究路線圖縮短至12到24個月’。所以,這讓我們變得更加雄心勃勃,我認為這正是此刻最令人興奮的地方。”


      這種判斷,和正在裁員的infra公司,屬于兩套完全不同的思路。

      對于那些以產(chǎn)品和應(yīng)用為核心的公司來說,AI不是用來省錢(雖然也有),而是用來提效的:它能讓同一支團隊,在更短的時間里,做出原本要幾年才能完成的東西,從而更快推出產(chǎn)品、不斷迭代。

      在這種情況下,人的作用并沒有被替代,反而被AI放大——同樣的人,可以做出更多、更快、更復(fù)雜的事情。

      所以你會看到,AI在不同的思路下,帶來的結(jié)果也截然不同:對于一部分公司而言,AI意味著降低成本、提升效率;對于另一部分公司而言,它意味著加速創(chuàng)新與擴展邊界。

      對從業(yè)者來說,這種變化同樣具有現(xiàn)實影響。

      在AI體系中,工作可以大致分為三類:直接創(chuàng)造內(nèi)容與能力(模型、算法、agent);放大與應(yīng)用能力(產(chǎn)品、應(yīng)用層);提供支持與基礎(chǔ)設(shè)施(系統(tǒng)、工具、運維)。

      隨著AI能力的增強,第三類工作的可替代性正在提高,這并不意味著這些崗位沒有價值,只是它們的價值更難轉(zhuǎn)化為溢價。

      對從業(yè)者而言,關(guān)鍵問題不再局限于技術(shù)本身,而在于所處的產(chǎn)業(yè)位置——決定你穩(wěn)定性的,不是能力,而是你離AI的價值核心有多近。

      崗位與價值創(chuàng)造之間的距離,將直接影響穩(wěn)定性與發(fā)展空間。

      當技術(shù)周期加速推進,組織結(jié)構(gòu)與崗位結(jié)構(gòu)也隨之變化。裁員與招聘同時發(fā)生,成為同一時代的兩種側(cè)面。

      面對“AI會不會取代人力”的問題,我們不妨想一想:這家公司究竟是在用AI省錢,還是在用AI賺錢。

      AI不會直接決定你會不會被取代,但它會決定,你所在的位置,是否還值得被保留。

      點個愛心,再走 吧

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