美國正迎來新一輪「結構性裁員潮」。

　　當地時間5月20日，Meta進行新一輪裁員，正式解僱全球10%的員工。

　　這還只是序曲。Meta預計，在今年晚些時候還將進行更大規模的深度裁員。

　　而在Meta裁員之前，星巴克、亞馬遜、甲骨文、耐克等多家美國公司，已紛紛發布了裁員計劃。

科技企業成裁員「重災區」

　　全球再就業機構Challenger,Gray and Christmas5月7日發布的報告顯示，美國僱主4月宣佈裁員83387人，較3月增加38%，是自2009年以來的第三高。而在所有行業中，科技行業裁員人數最多。

　　另據美國《科技時報》報道，截至目前，美國科技公司在2026年已裁員超過11.3萬人，平均每天裁員825人。

　　國研新經濟研究院創始院長朱克力對中新經緯表示，本輪科技裁員潮，和此前的周期性收縮有着本質區別，核心是AI（人工智能）主導的結構性重置。

　　「以往裁員多是疫情後過度招聘的回調、高利率環境下的成本收縮，屬於短期調整，市場回暖後崗位會恢復；而本輪裁員是主動瘦身，核心目的是將人力成本轉移到AI算力投入，被裁崗位多為永久性取消，是組織架構圍繞AI的徹底重構。」

　　在上海外國語大學國際金融貿易學院副院長、教授凌愛凡看來，科技企業之所以成為裁員的絕對主流，主要因為它們處於AI革命前沿，業務數字化程度最高。

科技企業裁員，全因「AI」？

　　對於裁員原因，不少科技公司宣稱，與使用AI降本增效相關。

　　Meta向員工表示，裁員「都是我們持續努力提高公司運營效率」。Snap首席執行官埃文·斯皮格爾在談到裁員時也表示，「人工智能的快速發展能夠幫助團隊減少重複性工作，提高工作效率。」

　　但《新聞周刊》分析認為，疫情期間的過度招聘、人工智能的整合以及近期的經濟變化都是導致此次裁員的原因。

　　美國人力資源管理協會（SHRM）文章也指出，許多勞動經濟學家、人力資源主管和管理學者都認為，將裁員歸結為AI是過度簡化本輪裁員的原因。

　　上述文章還指出，有些裁員顯然與自動化有關，有些則似乎是為了騰出資金投資人工智能，還有一些則是疫情期間的調整，披着創新外衣，迎合了投資者的口味。

　　金斯利蓋特獵頭公司首席戰略官烏梅什·拉馬克裏希南在接受CNBC採訪時也直言，「當前人工智能還很難完全取代勞動者進行工作，但‘AI裁員’這個故事，很受投資者歡迎。」

　　在美國人力資源管理協會人力資源技術首席分析師肯尼·派爾看來，以AI為由裁員，確實是一個「更具吸引力」的理由。它同時傳遞了兩個積極信號：公司技術先進，且正處於效率提升階段。

　　美國資本市場也在用真金白銀「獎勵」這類公司。當Snap宣佈裁員16%時，股價當日上漲約7%；當思科公司宣佈裁員集中發展AI時，股價暴漲15%。

　　在凌愛凡看來，這折射出華爾街極度青睞「降本擴利潤」的市場邏輯，但這種正反饋，也讓裁員極易淪為一種「市值管理工具」。

　　「高管可能借此迎合激進投資者，通過短期利好提振股價以兌現股權激勵，並在客觀上引發同行的跟風施壓。」

　　從市值管理角度來看，朱克力則指出，對於業績承壓或轉型乏力的企業而言，裁員或成為優先選擇。

　　「因為這種手段成本更低且見效快，無需漫長技術研發，只需精簡人員就能快速提振股價。」朱克力補充說。

美科技企業裁員或趨於常態化

　　不過，因裁員省下來的這部分資金，卻未必會轉化為企業利潤，而很可能被重新投入到AI投資中。

　　據《彭博商業周刊》報道，Meta此前曾告訴員工，裁員意在提高效率和「抵消」其在人工智能等方面的投資。

　　《商業內幕》也提供了一組數據：Meta正花費數十億美元在人工智能競賽中，並在四月份預測其2026年的資本支出將在1250億美元至1450億美元之間。

　　SHRM文章援引分析人士的話表示，在許多情況下，裁員與其說是人工智能取代了今天的工人，不如說是將資金重新分配到未來的人工智能基礎設施建設中。

　　「騰出資金參與AI競賽是主因，降本增效是附帶結果。」朱克力直言，簡單來說，企業裁員不是活不下去，而是為了在AI競賽中活得更好。

　　他進一步解釋，「一方面，AI基礎設施投入成本極高，Meta、亞馬遜等巨頭2026年AI資本支出均達千億美元級別，裁員釋放的現金流是支撐鉅額投入的關鍵；另一方面，AI確實能夠降本增效。」

　　朱克力相信，資本驅動的裁員動力將長期存在並逐漸被強化。

　　「從行業實踐來看，頭部企業已形成‘裁員—AI投入—效率提升—再裁員’的閉環，中小企業為生存必然跟進，推動裁員潮向全行業滲透。」

　　凌愛凡預計，隨着AI技術的發展，美國科技行業員工總數的絕對縮減步伐可能會逐漸放緩，但人才結構的「大換血」將愈演愈烈並趨於常態化。

　　不過，朱克力同時強調，美國科技企業裁員潮不會全面失控，而是呈現明顯結構性分化，核心人才將更受重視。

　　凌愛凡進一步指出，傳統的「金字塔型」人力結構正加速向「沙漏型」轉變，呈現兩極分化態勢：底層重複性執行崗與中層管理崗被大幅壓縮；而頂端掌握AI核心算法、算力架構或具備跨界整合能力的複合型人才，正面臨瘋狂的溢價爭奪。

（文章來源：中新經緯）