被抹掉的入场券——当 AI 砍掉第一批大厂人「现在公司有减员名单你在这里面。」5 月中的一天林越被组长叫进会议室对方开门见山。林越的第一反应是平静。他早有预料。月薪两万五一年前本科毕业入职携程做后端工程师。几千份简历录取不到五百人他挤进的是公司最赚钱的酒店部门。从任何一个角度看他都是同龄人中的幸运儿。但站在 HR 门口时手开始发抖。他犹豫了很长时间想着怎么开头怎么调整自己的举止表情。「我再也不想经历这样的事。」这个场景在社交平台上引发了巨大反响让「630」成了一个令人心悸的热词。但今天我想聊的不只是裁员本身。我想聊的是一个更深层的问题当 AI 抹掉的不只是岗位而是整个行业入场券的时候我们正在面对什么样的未来。一、这不是裁员这是换血先说清楚一件事2026 年这场科技行业裁员潮跟 2023 年那轮完全不是一回事。2023 年的剧本是「过冬」——疫情后过度扩张、资本市场转冷公司活不下去了恐慌式收缩。裁员是为了活命。2026 年的剧本是「换血」——公司业绩屡创新高现金流充裕但依然大手笔裁员。裁员不是为了省钱是为了腾笼换鸟。几个数字足以说明问题公司裁员规模同期业绩甲骨文12 个月减 2.1 万人-13%净利润 37 亿美元同比27%Meta裁 8000 人7000 人转岗 AI营收持续增长Cloudflare裁 20%约 1100 人季度营收 6.4 亿美元同比34%创新高亚马逊裁 1.6 万白领三个月内-9%云业务持续扩张2026 年上半年已有 202 家科技公司裁员累计超过12.1 万人——几乎追平 2025 年全年的 12.5 万人。截至 6 月科技行业出现约 400 起裁员事件影响超过 15.3 万人平均每天约 900 名科技从业者失业。甲骨文在年度报告中罕见地坦言「AI 技术在我们运营中的应用和部署已经导致并且可能继续导致员工人数减少。」这句话几乎可以被刻在 2026 年科技行业的墓碑上。钱多也照裁。这才是最让人脊背发凉的地方。被裁员工的荒诞感正在于此公司明明很赚钱我却丢了工作。增长的红利不再流向人力扩张而是流向了 AI、算力和数据中心建设。国内的情况同样在发酵。虽然字节、阿里、美团等公司公开否认「整体裁员 10%」「6.30 大规模裁员」等说法但从业者在社交平台上的焦虑与不安是真实的。字节 CEO 梁汝波明确提出「收缩业务宽度、聚焦 AI」的战略——收缩与高薪招人同时发生意味着被优化的人和新招的人大概率不是同一批人。二、被抹掉的入场券2025 年底一篇题为《煤矿里的金丝雀》Canaries in the Coal Mine的研究发表了名字意味深长。煤矿时代的矿工下井前会先放进一只金丝雀。金丝雀对有毒气体更敏感如果它死了说明危险来了。研究者用美国最大薪资处理机构的真实发薪数据——覆盖全美逾 2600 万在职员工——划出了一条断层线22 至 25 岁的初级软件开发人员就业人数自 2022 年底峰值以来截至 2025 年 7 月已下降近 20%。与此同时同一领域 30 岁以上工程师的就业人数同期增长了 6% 至 12%。这两组数字并排放在一起指向一个比「AI 消灭程序员」更精准也更残酷的结论AI 并没有消灭软件工程这个职业它只是在抹掉进入这个职业的入口。这才是真正的恐怖之处。过去几十年程序员行业有一条清晰的上升通道校招进大厂做初级开发 → 积累业务经验 → 晋升高级工程师 → 带团队做架构。每一个台阶都踩在前一个台阶上。但 AI 正在抽掉最底下的那几级台阶。携程的林越就是被抽掉台阶的人。他被裁的原因极其理性——甚至理性得让人绝望一是赔偿成本低二是比起对业务通盘更熟的老员工新人使用 AI 的效率往往更低。注意第二点。很多人以为 AI 会先替代老员工他们工资高、学得慢但现实恰恰相反。有业务经验打底的老员工知道「想用 AI 做什么有什么影响」而新人只会用 AI 写代码却不理解代码背后的业务逻辑。结果就是AI 不是在替代人而是在替代「没有经验加持的纯执行力」。而这恰恰是所有新人唯一能提供的价值。有研究追踪了逾 6.5 亿名员工的就业流向2023 至 2024 年Meta、微软、谷歌等顶级大厂的初级技术岗入职人数同比下降25%。另一项针对企业的调查显示51%的受访企业表示生成式 AI 正在减少其对初级岗位的招聘需求。入口在急剧收窄。如果企业完全停止培养新人三至五年后将面临人才梯队的结构性断层——这是一个公司层面的管理风险但更是一个整个行业的系统性风险。今天没有人招初级程序员五年后就没有人能成为高级程序员。到时候高级工程师从哪里来没有人回答这个问题。三、焦虑的高层、加码的中层、发疯的基层在关于这波裁员潮的报道中最精彩的段落不是裁员本身而是对组织内部 AI 军备竞赛的刻画。三个层级三种姿态一个比一个荒诞。高层在焦虑。美团 CEO 王兴在 3 月的高管沟通会上说了一句让所有员工都听懂了的话「AI Agent 对我的冲击比 ChatGPT 更大AI 注定会创造巨大生产力也一定会对组织、对工作模式带来很大的变化。」数位美团员工说从王兴说出这句话起就非常明确「美团今年会发生大变化了」。焦虑从最高层开始像瀑布一样向下传导。中层在加码。中层管理者接到裁员指标后不仅执行还会主动加码。有一个令人不寒而栗的细节美团的一些中层在接到裁员指标后甚至会向上递出一份更激进、比例更高的裁员名单——更少的人、更高的 AI 参与度某种程度上直接等同于新时代的「管理成绩」。阿里的情况更魔幻。一个算法工程师毫无征兆地收到部门上一个月的 token 消耗排行榜以 170 亿 token 消耗量位列第一名被公开表扬。部门老板表示以后年度 KPI、晋升考核都将参考这一排行。一个月后新的排行榜没能如期而至「可能老板也发现了这种排名方式不靠谱。」更离谱的来了部门领导要求员工在工作日早上 11 点到下午 6 点上传每小时的「时报」由 Agent 自动记录代码及对话内容生成工作总结——员工无法修改自己的时报内容。第二天HR 以近乎争吵的姿态劝阻了这项荒谬制度。有些中层会密切关注每个下属的 token 用量不时询问具体情况。「他也不清楚 AI 具体能做什么但他说他不允许我们团队的每个人在这次 AI 浪潮中落后。」私下聚餐时老板会暗暗传达一种危机感「一定要把 AI 用起来否则到时候我想拉你们一把都拉不了。」基层在发疯。阿里淘天集团的江灵做客户运营她的感受是老板们总是「把 AI 想得很智能、很简单」。以电商中的异常场景「爆单」为例高层期待通过全量巡检提前找出所有「爆款」。然而平台一天的商品量是千万级别远远超出现有人力和 Token 可以负荷的数量只能小范围测试样本范围太小命中率很低。「作为一个员工你没法反驳老板的那种期待你懂吗」江灵激愤又无奈。她觉得自己像一头驴有鞭子在后面抽。「累不可怕没有方向和正反馈才是最可怕的。你就是不停地拉磨也不知道最后要去哪里。」一家 AI 公司的 CTO 说了一句一针见血的话「你不能把 AI 当成一个许愿池用。」AI 提效有很多前提基础是数据但很多公司的数字化本身就没做好许多流程上的卡点在「人」是单靠 AI 无法解决的。各级老板对 AI 赋予无限美好的期待基层拼命去实现、却总也触及不到那个设想最终只能疲惫地「表演」。这条裂缝横亘在每一栋写字楼里。四、一枚硬币的两面理解这场裁员潮需要同时看一枚硬币的两面。正面AI 公司在疯狂赚钱。2026 年 5 月Anthropic 宣布年化收入突破470 亿美元——半年时间涨了四五倍。Claude Code 九个月做到 25 亿美元收入。Anthropic 6 月向 SEC 保密提交 S-1估值 9650 亿美元。智谱也在近期冲上万亿市值。AI Coding 工具的市场规模预计从 2024 年的 240 亿美元增长至 2029 年的 610 亿美元年均增速 20%。反面程序员在失去饭碗。百度前端工程师李川第一次被 AI 能力震惊是今年初用到 Claude Code。「同样的复杂需求用国内一些大模型可能需要五到六轮对话用 Claude 两三轮就搞定了且完成得更好。」他第二次被 AI 惊艳是今年 4 月。智谱发布 GLM-5.1 模型——便宜且能力完全可以作为 Claude Code 的平替。他当时就意识到自己的饭碗不保。到了 5 月他果然出现在「名单」上。前端工程师是一个「所见即所得」的工作——代码质量直接体现为产品界面上的每个细节。每到过年李川告诉家人「打开百度 App上面那个东西是我做的」会让他尝到成就感。如今写代码和改代码的工作被 AI 大面积接管程序员的几种职能也模糊了界限。阿里的一个开发部门要求暂停所有非紧急需求每个团队开发一个 Agent以后针对任何业务需求只能由产品同事直接与 Agent 对接程序员只能修改 Agent不能碰代码。阿里 5 月在内部成立了一批「全栈小组」前端、后端和测试工程师全部转成「全栈工程师」。美团 6 月开始全面推行前后端开发合并。突然被转为全栈的韩之没有太多时间学习很快就要开始第一个「全栈」项目前后端开发、测试由她一人包揽。「现在我所有需求都是『倒排』的规定几号几号前上线。」晚上 9 点手头的活还没干完「我实在太累了」。硬币的一面是 470 亿美元的年收入另一面是每天 900 人失业。这不是巧合这是因果。五、一代人有一代人的土木有一句话在社交媒体上被反复引用「一代人有一代人的土木。」十年前土木工程是高考志愿的香饽饽——基建大潮、房地产狂飙毕业生进设计院、进中铁中建端铁饭碗、拿高薪。然后潮水退了行业断崖式下滑无数人转行。今天的互联网大厂程序员像极了十年前的土木工程师。高薪、光环、社会认可——以及一个正在消失的未来。几乎每一位受访的程序员都谈到同一种感受「离开 AI 将无法工作。」更准确地说他们已经离不开 AI 了但 AI 正在让他们变得可以被替代。「如果 AI Coding 锁死在 25 年的水平就好了能抹平我这种一两年资历和七八年资历人的技术水平同时又不能真正代替人还有很多『对话框』之外的事可做。」林越感叹。但技术不会为谁停车。他毫不怀疑程序员的消亡已经是进行时了——「就像珍妮机发明后的纺织工人一样。」这个类比未必精确。珍妮机替代的是手工劳动的体力AI 替代的是编程工作的脑力。但那种「你引以为傲的技能突然变得不值钱了」的感觉是一样的。数据也在佐证这种判断。分析显示2023 年 1 月至 2025 年 6 月美国入门级职位发布总量下滑35%覆盖范围远不止程序员只会套模板执行的初级数据分析师只做信息填充的流水线文案策划重复执行素材修改的初级视觉美工这三类岗位的共同特征只有一个工作内容可以被一份足够详细的 SOP 文件完整写尽。能被 SOP 写尽的工作就能被算力接管。但我想在这里加一个不同的观察被 AI 最先替代的从来不是「简单的工作」而是「可预测的工作」。一个经验丰富的资深工程师写的代码模式是可预测的——架构清晰、规范统一、逻辑完整这正是 AI 最擅长学习和生成的东西。反而是那些混乱的、充满临时妥协的、跟业务深度绑定的「脏代码」AI 反而处理不了因为它们不可预测没有规律。这就像一个悖论你写得越好越容易被替代你写得越烂反而越安全。当然这不是长久之计。AI 的能力边界在持续扩张今天的「脏代码」明天可能也能处理。但这个悖论揭示了一个重要的真相AI 替代的标准不是「难不难」而是「可不可预测」。六、被裁之后四种选择裁员不是终点。四个人的四种选择或许比裁员本身更值得深思。选择一死守大厂——林越离职缓冲期结束前林越在密集推进淘宝、快手和字节的面试。继续「大厂程序员」的职业生涯仍然是他内心的最优路线。但橄榄枝至今没能如愿抛来。「找到一份工作是容易的但一旦从大厂去了中厂、小厂你就不可能再回到大厂了。」在他心里放弃大厂意味着永久性跌落。选择二降维入职——李川李川从百度离职后的第三天便无缝入职了一家初创公司。岗位从前端工程师变成了全栈工程师还涨了薪。公司的主力产品是 AI Agent。他仍有一些「技术憧憬」希望以技术人员身份参与一款被用户喜爱的产品——而这未必只能在大厂实现。选择三转行逃离——江灵从阿里离开后江灵入职了一家老牌汽车公司。工作内容不必强行与 AI 关联不用再每天焦虑「老板的 AI 任务能不能完成」不用再「拼命表演」。她最近负责的一个项目 9 月 30 日才上线「这些任务落在我的舒适区时间又宽裕人真的会身心愉悦许多。」她所在的部门每每放出招聘岗位「都有一堆什么阿里的人过来面试疯了一样地往制造业跑。」选择四拥抱浪潮——苍述5 月被美团裁员后苍述果断踏上创业道路。他的项目面向海外围绕罕见病用户需求开发系统。主产品之外他还多线并行一些小产品——「一个小工具最多三四天完成复杂系统可能需要半个月。」这远远快于大厂的常规排期节奏。生于 2000 年的苍述说自己是一个注定创业的人但假如没有这次裁员他可能不会在此刻行动。「公司帮我做了决定。」这四种选择没有高下之分但有一个共同点先接受变化的人才能看到不一样的世界。七、当梯子的底档消失写到这里我想跳出报道本身谈谈我自己的几点思考。思考一入口消失比岗位消失更可怕大多数关于「AI 替代人类」的讨论焦点都放在「某某岗位会不会消失」。但前面那项研究指向了一个更根本的问题入口的消失比岗位的消失更可怕。岗位消失了你可以转行。但入口消失了意味着一整代人失去了进入这个行业的可能性。如果初级程序员的岗位持续缩减三五年后高级工程师从哪里来没有经历过初级阶段的磨砺直接「空降」高级岗位的人能否真正胜任这不是某一家公司的问题是整个行业的结构性隐患。但目前没有任何一家公司在认真思考这个问题——因为短期的成本压力远比长期的人才梯队更重要。这就像一座大厦拆掉了地基却没人担心楼会塌——因为大家都觉得在自己任期内不会塌。思考二AI 不是在替代人是在替代「可预测性」前面提到了那个悖论你写得越好越容易被替代。延伸一下我认为 AI 替代的本质不是「人」而是「可预测性」。任何工作只要它的输入输出关系可以被清晰地定义、流程可以被标准化、判断可以被穷举就有被 AI 接管的可能。反过来那些需要模糊判断、跨界协调、人际信任、情境理解的工作暂时还是安全的。但这并不意味着这些工作永远不会被替代。更准确的说法是AI 正在从可预测的一端向不可预测的一端推进速度比大多数人预想的要快。所以与其问「我的岗位会不会被 AI 替代」不如问「我的工作中有多少比例是不可预测的」。如果答案是「很少」那确实应该焦虑了。思考三真正的危机不是失业是「表演式 AI」报道中最让我触动的不是裁员数据而是那个「把 AI 当许愿池」的细节。高层焦虑 → 中层加码 → 基层表演。这条传导链正在无数公司里上演。token 消耗排行榜、每小时时报、Skill 汇报……这些措施的荒谬之处在于它们衡量的是「AI 使用量」而不是「AI 使用效果」。当「用 AI」本身变成 KPIAI 就从工具变成了表演道具。这比裁员更危险。裁员至少是诚实——公司明确告诉你你不需要了。但表演式 AI 是欺骗性的——它让所有人忙着「证明自己在用 AI」却没有人真正在用 AI 创造价值。结果就是公司花了大量 token 费用员工花了大量时间表演产出却没有实质性提升。然后公司发现「AI 提效」没有达到预期于是裁更多的人。这是一个负反馈循环。而打破它的唯一方式是管理层停止把 AI 当许愿池开始认真思考AI 到底能做什么、不能做什么、应该做什么。思考四新的路径正在形成好消息是并非所有信号都是负面的。2026 年就业报告显示「AI 工程师」连续位列美国增长最快职位类别第一名相关职位发布量同比增长 143%。AI/ML 领域职位总量涨幅达 163%。AI 工程师 2025 年美国平均年薪约 20.6 万美元。另一组数据显示2025 年已有四成开发者表示AI 拓宽了他们的职业发展空间。预测软件开发人员整体岗位将在 2023 至 2033 年间增长约 17%净增超过 32.7 万个职位。IBM 提供了一个值得关注的案例该公司正在扩大初级员工招聘规模但彻底重写了工作职责定义——不再是写代码而是直接与客户协作、用 AI 工具将需求转化为可执行的产品规格。入口的形态变了不是入口消失了。三条路径正在浮现AI 协同工程师——核心能力不再是写代码而是 Prompt 工程设计、AI Agent 编排与工作流搭建。行业专家 AI——医疗、法律、金融等垂直行业的深度领域知识结合 AI 工具操作能力是最稀缺的复合型能力。产品型人才——市场不缺执行代码的人缺的是知道该构建什么、该解决哪个真实问题的人。一项研究发现了一个有趣的规律有经验的 Claude 用户更倾向于将 AI 作为协作工具augmentation而非单纯的任务执行器automation。那些把 AI 用得最好的人是在用 AI 思考而不只是用 AI 干活。八、美团的那句话美团给每位离职员工告别短信中的最后一句话是「既往不恋纵情向前。」这句话出自《哈佛商业评论》一篇关于美团的报道后来被美团引为价值观。在今天的语境下它有了不同的重量。既往不恋——过去的职业路径、技能体系、晋升通道可能真的不值得恋了。大厂程序员的高薪光环、清晰的上升通道、稳定的职业预期这些在过去十年构成了中国互联网行业最令人羡慕的「安全网」如今正在一张张被撤掉。纵情向前——但「前」在哪里没有人有标准答案。但有一点是确定的等待市场自动「复苏」是最危险的选项。那个复苏不会带回初级执行岗位的结构性空缺但会持续放大对能够调度 AI 的复合型人才的需求。苍述在小红书上的 ID 叫「苍述戒掉月薪版」。这个名字本身就是一个隐喻——戒掉的不只是月薪是对旧体系的依赖。林越的朋友在安慰他时说了一句话「没关系我们大家都会有这一天只是你的这天来得更早一些。」这句话听起来很残酷但或许也是一种提前准备的机会。在 AI 抹掉入场券之前先自己造一张新的。写在最后一场结构性淘汰正在发生它不是周期性的不会随着经济回暖而逆转。AI 对就业的影响不是「消灭某个岗位」那么简单而是重新定义了人在这套体系中的位置——从执行者变成调度者从代码编写者变成问题定义者从「会做事的人」变成「知道该做什么事的人」。这个转变对个人的要求极高对社会的缓冲机制要求更高。但目前我们两方面都没有准备好。2026 年 7 月全球科技行业平均每天 900 人失业。这个数字背后是 900 个故事、900 种焦虑、900 次重新出发。其中一些会成为下一个时代的起点。另一些会成为这个时代结束的注脚。