Hôm nay tôi thấy một bài viết của 36Kr, khuyên mọi người nên đọc, dù có phần tạo ra lo lắng và phóng đại, nhưng phải thừa nhận rằng đây là thực trạng hiện tại và trong một thời gian dài sắp tới, năm 2026 chỉ là bước đầu tiên.

Dù bạn có đón nhận AI, bạn cũng có thể bị AI đào thải, quá trình này đang không ngừng được tăng tốc. Trước AI, mọi vị trí lao động trí óc đều không có hào lũy bảo vệ.
Nguyên văn như sau:
Những người đầu tiên bị AI sa thải trong các công ty lớn: lương cao, hiệu suất cao, cấp bậc cao
"Bây giờ công ty có danh sách (cắt giảm nhân sự), anh nằm trong đó." Vào một ngày giữa tháng 5, Lâm Việt bị tổ trưởng gọi vào phòng họp, đối phương nói thẳng.
Phản ứng đầu tiên của Lâm Việt là bình tĩnh, anh đã đoán trước. Ngay từ tháng 3, tháng 4 năm nay, một số công ty Internet đã đồn thổi về việc sa thải. Từ đầu năm, các công ty Internet lớn của Trung Quốc đã triển khai cuộc thi token, buổi đào tạo, đánh giá ngầm xoay quanh AI một cách quyết liệt, ở khắp mọi nơi. Khi tất cả mọi người bị cuốn vào phong trào "all in AI", "sa thải chắc chắn sẽ xảy ra" là sự đồng thuận ngầm hiểu.
Nhưng khi đứng trước cửa phòng HR, anh vẫn trải qua khoảnh khắc suy sụp cảm xúc: tay bắt đầu run, do dự rất lâu, suy nghĩ cách bắt đầu, cách điều chỉnh cử chỉ và biểu cảm. "Tôi không bao giờ muốn trải qua chuyện này nữa."
Lâm Việt có mức lương 25.000 tệ/tháng, một năm trước tốt nghiệp đại học, vào làm kỹ sư backend tại Trip.com – khi đó, anh được xem là cực kỳ may mắn. Lợi ích tuyển dụng Internet không còn, Trip.com nhận vài nghìn hồ sơ nhưng chỉ tuyển chưa đến 500 người, nhưng anh vào được bộ phận khách sạn kiếm tiền nhất của công ty, chịu trách nhiệm viết code cho sản phẩm thương mại.
Nhưng nhìn bây giờ, lập trình viên mới vào nghề lương 25.000 tệ, chỉ có một năm kinh nghiệm, không sa thải anh thì sa thải ai? Một là chi phí bồi thường thấp, hai là so với nhân viên cũ quen thuộc toàn bộ nghiệp vụ, nhân viên mới sử dụng AI thường kém hiệu quả hơn. "Có kinh nghiệm nghiệp vụ làm nền, muốn dùng AI làm gì, có ảnh hưởng gì, nhân viên cũ rõ hơn." Lâm Việt nói.
Đại học Stanford trong một bài báo có tựa đề "Canaries in the Coal Mine?" (Chim hoàng yến trong mỏ than?), đã ví "chim hoàng yến" như những người trẻ mới bước vào thị trường lao động. Nghiên cứu của họ cho thấy, kể từ khi ChatGPT phổ biến vào năm 2022, việc làm của lao động trẻ nhất đã giảm mạnh, đến tháng 9 năm 2025, việc làm của nhà phát triển phần mềm độ tuổi 22-25 đã giảm gần 20% so với đỉnh cuối năm 2022.
Trong năm qua, AI đã làm mọi thứ căng thẳng hơn. Trip.com từng là "nhà máy nghỉ hưu Internet" nổi tiếng: lập trình viên đi làm lúc 10h30 sáng, nghỉ trưa hai tiếng, tan làm đúng 7h tối, app chính hai tuần một lần lặp. Nhưng Lâm Việt vào làm chưa lâu thì gặp sự bùng nổ năng lực AI Coding, đã căng thẳng thành một tuần một lần lặp app, "mỗi ngày làm đến 10h30 tối".
Nhưng tốc độ tăng tốc này không phải vì nghiệp vụ có sự tăng trưởng bùng nổ, "mà vì không tìm việc để làm, sẽ trở thành bộ phận biên, bộ phận biên sẽ bị cắt." Lâm Việt nói với 36Kr. Nhưng cuối cùng, anh vẫn không tránh được số phận "bị cắt".
Tuy nhiên, "sự tàn sát" cũng có thể không phân biệt.
Thương Thuật hoàn toàn không ngờ, mình lại là một trong những người đầu tiên xuất hiện trong danh sách sa thải.
Một ngày thứ sáu tháng 5, nửa giờ trước giờ làm, "bộ phận đột nhiên triệu tập một all hands (cuộc họp toàn bộ), HR trực tiếp công bố kết quả, nói với mọi người có chuyện này."
Trước khi đến Meituan, Thương Thuật là sinh viên được nhận SSP (Super Special Offer) của ByteDance, vào làm với lương cao, đến cuối cùng cũng là người có lương cao nhất trong số nhân viên cùng cấp trong nhóm. Sau khi nhảy việc đến Meituan, các dự án cốt lõi trong nhóm gần như đều được giao cho anh, năm nay lẽ ra là thời điểm thăng chức của Thương Thuật.
Trong làn sóng sa thải này, hào lũy bảo vệ của "hiệu suất xuất sắc", "cấp bậc cao" đều mất hiệu lực. Nhóm bên cạnh của Thương Thuật, hai nhân viên bị sa thải đều đạt đánh giá hiệu suất "vượt mong đợi" vào năm ngoái. Sa thải đến cuối cùng, nhóm của Thương Thuật gần như bị "quét sạch" toàn bộ, "nhóm này về danh nghĩa vẫn tồn tại, thực tế đã không còn người."
Khi Lâm Việt biết mình bị sa thải, mới phát hiện hai kỹ sư frontend thường xuyên liên lạc "không biết từ khi nào avatar đã xám"; một nhóm lớn tăng trưởng người dùng của Meituan, ban đầu có vài trăm thành viên giờ chỉ còn khoảng một nửa; các nghiệp vụ như Gaode, Fliggy của Alibaba cũng đang trong tình trạng biến động dữ dội.
"630" đã trở thành từ nóng trên mạng xã hội. Đây là cuối quý đầu tiên AI thực sự bước vào thị trường lao động Internet Trung Quốc một cách quy mô lớn. Từ cuối tháng 6 đến giữa tháng 7, vừa là thời điểm thông thường của nhiều công ty để thay đổi nhân sự, cũng là "last day" được thiết lập phổ biến trong làn sóng sa thải này.
Phố Silicon là phong vũ biểu đã sa thải trước, đặc điểm là hàng loạt, quy mô lớn. Vào tháng 5, Meta tuyên bố sa thải 8.000 người, 7.000 người chuyển sang bộ phận AI, trở thành công ty công nghệ Silicon Valley có biến động lớn nhất, lãnh đạo thừa nhận "tinh thần công ty thấp nhất trong 20 năm"; sớm hơn, Amazon tuyên bố sa thải 16.000 vị trí lao động trí óc, dồn tiền tiết kiệm vào AI.
Trước làn sóng sa thải cuối năm 2021, các công ty Internet lớn của Trung Quốc mở rộng biên giới điên cuồng, thành lập hết dự án mới này đến dự án mới khác với mật độ cao, một nhóm người nhanh chóng được tuyển dụng, rồi nhanh chóng bị xóa bỏ.
Nhưng chủ đề chính bên trong của làn sóng sa thải năm nay không đơn giản như vậy. Tăng hiệu quả AI, các nghiệp vụ cũ lớn và nặng tăng trưởng yếu hoặc sa lầy trong cạnh tranh, áp lực tiền mặt khi đầu tư vào nghiệp vụ mới AI, đan xen song hành trong thời điểm này. Nhiều người được thông báo rời đi cũng khó có thể nói rõ những yếu tố này cái nào nặng cái nào nhẹ.
Tác giả cuốn "Hassabis: Bộ não AI của Google" cho biết, giống như Oppenheimer tạo ra bom nguyên tử nhưng không thể kiểm soát việc sử dụng nó, các nhà khoa học theo đuổi chân lý cũng là "kẻ phá hủy vạn vật": công việc, cách suy nghĩ, thậm chí sự tồn tại của chúng ta đều có thể bị "phá hủy". Mười năm trước tại Seoul, Hàn Quốc, AlphaGo đã mang đến sự phá hủy đầu tiên cho kỳ thủ con người Lee Sedol. Mười năm sau, từ Silicon Valley đến Bắc Kinh, sự phá hủy này lại lan rộng.
Đối với các công ty lớn, AI là tấm vé tàu, nó chỉ đến các nghiệp vụ mới như mô hình lớn hoặc ứng dụng AI. Nhưng liệu nghiệp vụ mới có thành công hay không, khi nào thành công, không ai nói chắc được. Đối mặt với các nghiệp vụ cũ không còn tăng trưởng, các công ty lớn buộc phải kiên quyết hơn trong mọi hướng chắc chắn và không chắc chắn, tăng hiệu quả hơn nữa và sau đó sa thải.
Khi Lâm Việt tâm sự với bạn về việc bị sa thải, anh được an ủi: "Không sao, tất cả chúng ta đều sẽ có ngày này, chỉ là ngày của anh đến sớm hơn thôi." Nhưng quan trọng hơn việc tự giải thoát có lẽ là, sau khi bị AI thay thế, bị công ty lớn sa thải, con người nên chọn lựa và hành động như thế nào.
Lãnh đạo lo lắng, cấp trung gia tăng, cấp cơ sở phát điên
"Trước đây ở ByteDance mất hai tháng mới làm được demo sản phẩm, bây giờ chúng tôi có thể làm trong hai tuần." Một cựu product manager của ByteDance, hiện là lãnh đạo công ty khởi nghiệp AI, nói với 36Kr, với các công cụ như Claud Code, Codex, nhóm của anh bây giờ có thể làm demo trong 3 giờ, hoàn thành xác nhận ý tưởng trong một tuần.
"Một sản phẩm (quản lý) giống như một CEO." Anh nói, cấu trúc tổ chức có thể được nén mạnh, tổn thất truyền thông tin ít hơn nhiều so với công ty lớn, hoàn hảo "entropy giảm".
Khi các công ty khởi nghiệp hành động nhanh chóng với sự hỗ trợ của AI, các công ty Internet lớn nhìn lại mình, liệu có cảm thấy mình như những con quái vật chậm chạp?
Sự tuyên bố từ cấp cao nhất của công ty lớn thường là một tín hiệu.
Vào tháng 3 năm nay, CEO Meituan Vương Hưng đã nói về quan điểm của mình về AI trong cuộc họp giao tiếp với lãnh đạo, "Tác động của AI Agent đối với tôi còn lớn hơn ChatGPT, AI chắc chắn sẽ tạo ra năng suất khổng lồ, và chắc chắn sẽ mang lại thay đổi lớn cho tổ chức và mô hình làm việc."
Không lâu sau cuộc họp giao tiếp đó, Meituan đã tổ chức một cuộc họp trực tuyến toàn công ty, cốt lõi là tuyên truyền về việc cài đặt và sử dụng "lobster", khuyến khích mọi đồng nghiệp cài đặt "lobster", và viết công việc hàng ngày thành Skill có thể tái sử dụng càng nhiều càng tốt.
Sau cuộc họp, Trần Vũ Giai, người làm vận hành thương mại tại Meituan core local commerce, nhận được thông báo, cần thêm một phần vào báo cáo tuần, ghi rõ mình đã dùng AI để tăng hiệu quả như thế nào, có Skill nào có thể phổ biến cho toàn nhóm và toàn bộ phận. "Sau đó tôi cảm thấy mọi người dường như điên cuồng muốn tích hợp AI vào công việc của mình."
Vào một ngày tháng 4, một kỹ sư thuật toán của Alibaba không có dấu hiệu báo trước nhận được bảng xếp hạng tiêu thụ token của tháng trước từ bộ phận, anh đứng đầu với 17 tỷ token tiêu thụ, được khen ngợi công khai. Ông chủ bộ phận cho biết, KPI hàng năm và đánh giá thăng chức trong tương lai sẽ tham khảo bảng xếp hạng này. Nhưng một tháng sau, bảng xếp hạng tiêu thụ token mới không đến như dự kiến, "có thể ông chủ cũng phát hiện cách xếp hạng này không đáng tin cậy."
Các quy tắc mới nối tiếp nhau. Lãnh đạo bộ phận nhanh chóng đưa ra yêu cầu, nhân viên cần tải lên "báo cáo giờ" mỗi giờ từ 11 giờ sáng đến 6 giờ chiều trong ngày làm việc, plugin trên Agent tự động ghi lại nội dung code và hội thoại, tạo bản tóm tắt công việc – điều này có nghĩa là nhân viên không thể sửa đổi nội dung báo cáo giờ của mình. Ngay hôm sau, HR gần như cãi nhau đã ngăn chặn chế độ phi lý của lãnh đạo đó.
Những chuyện tương tự không còn làm người ta ngạc nhiên. Sự lo lắng về AI từ cấp trên không ngừng lan xuống, cấp trung gia tăng từng lớp, cố gắng ám chỉ cấp dưới rằng đây là một cuộc thi báo cáo ngầm, cuộc chạy đua vũ trang, cuộc thi loại bỏ.
Mặc dù không bắt buộc mỗi người phải viết Skill, lãnh đạo bộ phận của Trần Vũ Giai vẫn theo dõi sát sao lượng token tiêu thụ của từng cấp dưới, thường xuyên hỏi tình hình cụ thể, "Anh ấy cũng không rõ AI có thể làm gì cụ thể, nhưng anh ấy nói không cho phép bất kỳ ai trong nhóm tụt lại phía sau trong làn sóng AI này." Đôi khi trong bữa ăn riêng sau giờ làm, mọi người cũng nhận được sự lo lắng ẩn ý từ ông chủ, "Nhất định phải dùng AI, nếu không đến lúc đó tôi muốn kéo các bạn cũng không kéo nổi."
Một kỹ sư của một sản phẩm AI Coding của Alibaba nói với 36Kr, một số ông chủ nghiệp vụ của tập đoàn đã gửi yêu cầu đến nhóm sản phẩm của họ, hy vọng thông qua việc tăng điểm nhúng dữ liệu, "để anh ấy nhìn thấy rõ quỹ đạo cụ thể hàng ngày của các thành viên trong nhóm khi sử dụng AI."
Một số cấp trung của Meituan sau khi nhận chỉ tiêu sa thải, thậm chí còn đưa lên một danh sách sa thải cấp tiến hơn, tỷ lệ cao hơn – ít người hơn, mức độ tham gia AI cao hơn, về mặt nào đó trực tiếp tương đương với "thành tích quản lý" trong thời đại mới.
Tăng hiệu quả AI đã trở thành một việc mà bất kỳ nghiệp vụ, bất kỳ chức năng nào cũng có thể "làm chơi". Nhưng về AI có thể làm được gì, làm thế nào để triển khai, một vết nứt dài luôn nằm giữa cấp cơ sở và cấp quản lý – các ông chủ các cấp đặt kỳ vọng vô hạn vào AI, cấp cơ sở cố gắng thực hiện nhưng không bao giờ đạt được tưởng tượng, cuối cùng chỉ có thể mệt mỏi "diễn".
Giang Linh làm vận hành khách hàng tại Alibaba Tao Tian Group, công việc của cô là làm cho nhu cầu của người tiêu dùng và nguồn cung của người bán càng đồng nhất càng tốt. Theo cô, các ông chủ luôn "nghĩ AI rất thông minh và đơn giản."
Lấy tình huống bất thường phổ biến trong thương mại điện tử "bùng đơn hàng" làm ví dụ, cấp cao hy vọng thông qua kiểm tra toàn bộ, tìm ra trước tất cả "sản phẩm hot". Tuy nhiên, số lượng sản phẩm trên nền tảng trong một ngày là hàng chục triệu, vượt xa số lượng mà nhân lực hiện có và Token có thể chịu tải, vì vậy chỉ có thể thử nghiệm trong phạm vi nhỏ, chọn vài trăm nghìn sản phẩm, do mẫu quá nhỏ, tỷ lệ trúng thường rất thấp.
"Là một nhân viên, bạn không thể phản bác sự kỳ vọng đó của ông chủ, bạn hiểu không?" Giang Linh vừa phẫn nộ vừa bất lực.
Nhiều lúc, Giang Linh cảm thấy mình như một con lừa, có roi đằng sau quất. "Mệt không đáng sợ, không có hướng đi và phản hồi tích cực mới là đáng sợ nhất. Bạn cứ quay cối không ngừng, không biết cuối cùng đi đâu."
"Bạn không thể coi AI như một cái giếng ước." Một CTO của công ty AI nói với 36Kr, tăng hiệu quả AI có nhiều tiền đề, cơ sở là dữ liệu, nhưng nhiều công ty bản thân số hóa đã không làm tốt; ngoài ra, nhiều điểm tắc nghẽn trong quy trình nằm ở "con người", không thể giải quyết chỉ bằng AI.
"Mỗi thế hệ có một thế hệ xây dựng"
Các vị trí như sản phẩm, vận hành trong công ty lớn vẫn cảm thấy lo lắng không chắc chắn, còn lập trình viên chỉ có thể chấp nhận số phận bị tuyên án trước.
Kỹ sư frontend Baidu Lý Xuyên lần đầu bị ấn tượng bởi năng lực AI là đầu năm nay khi dùng Claude Code. "Cùng một nhu cầu phức tạp, dùng một số mô hình lớn trong nước có thể cần năm đến sáu vòng hội thoại, dùng Claude hai ba vòng là xong, và hoàn thành tốt hơn."
Lần thứ hai anh bị AI làm choáng ngợp là tháng 4 năm nay. Công ty mô hình lớn Trung Quốc Zhipu phát hành mô hình GLM-5.1, "một là rẻ, hai là năng lực của nó hoàn toàn có thể thay thế Claude Code."
Lý Xuyên lúc đó đã nhận ra công việc của mình không còn an toàn. Đến tháng 5, anh quả nhiên xuất hiện trong "danh sách".
Giống như hai mặt của một đồng xu, một mặt là tháng 5 năm 2026, công ty mẹ của Claude Code Anthropic đã đạt doanh thu hóa khoảng 47 tỷ USD (ARR), tăng gấp 4-5 lần trong nửa năm; Zhipu cũng gần đây vượt lên giá trị nghìn tỷ.
Mặt kia là sự trưởng thành cực nhanh của năng lực AI Coding, khiến lập trình viên trở thành khu vực nặng nhất trong làn sóng sa thải này. "Hầu hết các công ty đều nhắm đến nhóm sản phẩm và nghiên cứu, đặc biệt là các vị trí như frontend developer, test developer, thường dễ bị ông chủ cho là không còn giá trị." Một HR công ty Internet nói với 36Kr.
Năm 2025, Lý Xuyên vào Baidu với tư cách sinh viên mới tốt nghiệp, trở thành kỹ sư frontend. Một năm trước khi tham gia phỏng vấn tuyển dụng, AI chỉ đóng vai trò công cụ tìm kiếm, chỉ có thể hỗ trợ lập trình qua các câu hỏi đáp đơn giản, người phỏng vấn suốt quá trình không hề đề cập đến AI.
"Frontend" là công việc lý tưởng của Lý Xuyên, vì đây là công việc thấy được ngay kết quả, chất lượng code trực tiếp thể hiện ở từng chi tiết trên giao diện sản phẩm. Mỗi dịp Tết, nói với gia đình "mở Baidu app, cái đó trên đó là em làm" khiến anh cảm thấy thành tựu và "ý nghĩa công việc".
Nhiều năm qua, lập trình viên công ty lớn được phân chia rạch ròi thành các chức năng như thuật toán, frontend, backend, test, v.v., frontend yêu cầu khả năng mềm về thẩm mỹ, tương tác cao hơn, backend cần khả năng kỹ thuật chặt chẽ hơn. Mức lương và "chuỗi khinh bỉ" trong ngành này cũng trực tiếp liên quan đến "hàm lượng kỹ thuật" – frontend cao hơn test, nhưng không bằng kỹ sư thuật toán và kỹ sư backend.
Chỉ sau một năm, mọi thứ Lý Xuyên quen thuộc đã thay đổi hoàn toàn. Công việc viết code và sửa code bị AI chiếm lĩnh trên diện rộng, ranh giới một số chức năng của lập trình viên cũng mờ nhạt. Thậm chí product manager cũng có thể một chân bước vào cửa lập trình.
Một bộ phận phát triển của Alibaba, vào tháng 5 năm nay nhận được thông báo từ ông chủ bộ phận, yêu cầu mọi người tạm dừng tất cả các nhu cầu không khẩn cấp, mỗi nhóm phát triển một Agent, sau này đối với bất kỳ nhu cầu nghiệp vụ nào, chỉ được phép tiếp xúc trực tiếp giữa đồng nghiệp sản phẩm và Agent. Lập trình viên chỉ được sửa Agent, không được đụng đến code. Ông chủ còn ám chỉ, đến tháng 10 năm nay, nhóm làm tốt sẽ thay thế nhóm làm không tốt để bảo trì Agent.
Nhóm kỹ thuật CSIG của Tencent đã phát triển một pipeline để sửa lỗi cho app công ty – do AI sửa lỗi, lập trình viên chỉ cần kiểm tra sau khi lỗi được giải quyết, nhấn nút "xác nhận", code sẽ được hợp nhất, tỷ lệ chính xác sửa lỗi hiện tại có thể đạt 50%.
Vào tháng 5, Alibaba đã thành lập một loạt nhóm full-stack nội bộ, yêu cầu kỹ sư frontend, backend và test đều chuyển thành "kỹ sư full-stack", trở thành "siêu cá nhân". Từ tháng 6, Meituan cũng đang triển khai toàn diện việc hợp nhất phát triển frontend và backend nội bộ.
Chuyển sang "full-stack" về mặt lý thuyết là khả thi, nhưng thực hành lại là quá trình đau đớn như bóc một lớp da.
Hàn Chi, người đột ngột bị chuyển thành kỹ sư full-stack, không có nhiều thời gian để học, nhanh chóng phải bắt đầu dự án "full-stack" đầu tiên của mình, phát triển frontend, backend và test do cô một mình đảm nhận. "Bây giờ mọi nhu cầu của tôi đều bị đảo ngược, quy định ngày nào đó phải lên sóng," gần đây cường độ làm việc của cô đầy ắp, đến 9 giờ tối công việc trong tay vẫn chưa xong, "tôi quá mệt rồi".
Nhưng xu thế lớn không thể cưỡng lại. Từ cuối năm ngoái đến đầu năm nay, một số công ty hàng đầu Trung Quốc đã cố gắng hết sức đổ tiền, thúc đẩy lập trình viên tiêu thụ token, dần dần loại bỏ "lập trình cổ điển".
Ở đỉnh cao, các thành viên nhóm CSIG của Tencent được hưởng hạn mức token 2000 USD/tháng, chỉ cần yêu cầu hợp lý, có sản lượng code tương ứng, dùng hết có thể xin tăng gấp đôi. Lượng sử dụng token cũng đồng thời được đưa vào đánh giá, "khi lượng của bạn quá thấp, leader của bạn sẽ hỏi tại sao." Do đó, một số người cho người khác mượn hạn mức token không dùng hết.
Nhiều năm qua, lập trình viên công ty lớn đồng nghĩa với lương cao và hào quang. Họ là nền tảng của công ty Internet, "tinh thần lập trình viên" có nghĩa là mã nguồn mở và chia sẻ, sự đơn giản và thanh lịch của code, chủ nghĩa chỉ có kết quả không có tạp âm, cảm giác phấn khích khi nhìn thấy ký tự nhảy trên màn hình.
Nhưng thời thế đã thay đổi. Hầu như mọi lập trình viên được phỏng vấn đều nói với 36Kr cùng một cảm giác, "không có AI sẽ không thể làm việc, nếu AI 'chết', tôi thà dành nhiều thời gian để tìm kế hoạch Coding mới, còn hơn tự mình xem code và sửa" – nói về "tinh thần lập trình viên" cũng trở nên không phù hợp.
Lý Xuyên nói, trước đây phẩm chất của một lập trình viên giỏi là học tập và lặp, vì vài thập kỷ qua ngôn ngữ lập trình luôn thay đổi, không học sẽ không theo kịp công nghệ tiên tiến. Anh và bạn bè cuối tuần đến quán cà phê nghiên cứu công nghệ mới cũng là chuyện thường, "bản thân nhóm này vốn đã rất căng thẳng." Nhưng tốc độ lặp khủng khiếp của AI làm người ta hoàn toàn mất tiếng.
"Giá mà AI Coding bị khóa ở mức năm 2025 thì tốt, có thể làm phẳng trình độ kỹ thuật của những người có 1-2 năm kinh nghiệm như tôi và những người có 7-8 năm, đồng thời không thể thực sự thay thế con người, còn có nhiều việc ngoài 'hộp thoại' có thể làm." Lâm Việt than thở. Nhưng công nghệ sẽ không dừng lại cho ai, bây giờ anh không nghi ngờ gì, sự diệt vong của lập trình viên đã là hiện tại, "giống như công nhân dệt sau khi phát minh máy Jenny vậy."
Tăng trưởng cũ không còn, cuộc đua ngựa mới bắt đầu
Khi công nghệ tạo ra đòn bẩy bội số cho hiệu quả của một công ty, những điều xảy ra sau đó không ngoài hai loại – cùng số người làm nhiều việc hơn, hoặc một công ty không cần nhiều người như vậy.
"Chúng tôi không sa thải." Một CEO công ty phần mềm nói với 36Kr, đã khó khăn "huấn luyện" xong những lập trình viên có hiểu biết sâu về ngành, phương pháp phát triển này, mỗi người là tài sản của công ty, khi AI Coding tăng hiệu quả lập trình lên 5 lần, việc anh ta cần làm không phải sa thải 4/5 người, mà là mở rộng nghiệp vụ lên 5 lần.
Nguyện vọng đó tốt đẹp, nhưng vấn đề là, thị trường còn nhiều tăng trưởng như vậy không?
Trước khi bị sa thải, Lâm Việt đã trải qua ngắn ngủi "cảm giác giải phóng" khi AI viết code, nhưng nhanh chóng, anh trở nên bận rộn hơn. Trước đây, khi nghiệp vụ có nhu cầu lặp chi tiết App, luôn phải chờ lịch trình từ từ. Bây giờ nhu cầu nghiệp vụ chất thành đống càng nhanh, dù khả thi hay không, quan trọng hay không, đều yêu cầu nhóm phát triển "làm thử trước xem."
Nhưng những nhu cầu này theo Lâm Việt có phần "xương gà" – chỉnh sửa chi tiết văn bản cho "vị trí banner" nhỏ nhất, hoặc đổi quảng cáo cửa sổ nổi từ "hủy miễn phí" thành "khấu trừ điểm tích lũy". "Product manager thay đổi cái này, thay đổi cái kia, chúng tôi sẽ làm AB test, trường hợp hiệu quả thay đổi tốt lên thực sự không nhiều."
"Bộ phận càng không tăng trưởng càng all in AI, luôn phải tìm câu chuyện mới để kể." Thương Thuật nói. Anh đã từng làm trong cả mảng giao đồ ăn và máy bay không người lái, theo cảm nhận của anh, bầu không khí all in AI của mảng trước đậm hơn hẳn mảng sau.
Một kỹ sư Infra vừa trải qua sa thải lớn tại Meta nói với 36Kr, sau khi học cách ép AI, anh và các đồng nghiệp trước đây không có thời gian làm, "bây giờ muốn làm thử." Nhưng bây giờ một lượng lớn người rời đi, đồng nghiệp còn lại lại bắt đầu cắt bỏ những công việc có tính cần thiết không cao.
Thực tế trước mắt mọi người là, các sản phẩm nổi bật trong thời đại Internet di động, bây giờ rất khó để thực sự thúc đẩy tăng trưởng thông qua "làm nhiều việc hơn." Một số công ty trong số đó không chỉ không có tăng trưởng, mà còn mất máu nặng do cạnh tranh bên ngoài gay gắt.
Năm 2025, cuộc chiến giao đồ ăn ngoài đã đốt 200 tỷ tệ, kéo lợi nhuận và dòng tiền của Meituan vào vũng lầy, điều này khiến Meituan vốn có lợi nhuận bình quân đầu người thấp trở thành công ty đầu tiên bước vào chu kỳ sa thải. Nhưng nhìn từ góc độ khác, nghiệp vụ của Meituan phụ thuộc nhiều vào thực hiện ngoại tuyến, không gian tăng hiệu quả AI nhỏ hơn so với các công ty có mức độ trực tuyến hóa cao hơn, "nếu ngay cả Meituan cũng có thể tăng hiệu quả và giảm người thông qua AI, thì các công ty khác chắc chắn sẽ làm theo. Nó là một phong vũ biểu." Một nhân viên Meituan nói.
Baidu, với nghiệp vụ quảng cáo truyền thống là con bò sữa tiếp tục suy giảm, Fliggy và Gaode vốn lâu dài bị biên và đóng góp ít trong nội bộ Alibaba, cũng trong tình huống tương tự.
Việc sa thải khỏi nghiệp vụ cũ khó tránh khỏi, vậy cơ hội nước sống có tồn tại không?
Một số cấp quản lý khi nói về chủ đề sa thải, sẽ nói với nhân viên "công ty hiện cũng làm AI, có thể thử tìm xem có dự án nào mình có thể làm." Một nhân viên Meituan nói với 36Kr. Gần đây, Meituan core local commerce đã thành lập bộ phận AI Transformation mới, chức năng chính là khám phá dùng AI để sắp xếp quy trình nội bộ của nghiệp vụ; ngoài ra, nhiều cấp trung và cấp cao cốt lõi cũng đích thân dẫn dắt các dự án liên quan đến AI.
Một product manager của ByteDance tên Vương Nhạc nói với 36Kr, anh đang khởi nghiệp nội bộ, làm một sản phẩm tăng hiệu quả AI hướng đến khách hàng B-side, "công ty khuyến khích mọi người làm những khám phá như vậy." Khi bắt đầu dự án, họ không chỉ chủ động xóa bỏ hai chức năng "thiết kế" và "test", còn phải nhấn mạnh với hội đồng đánh giá rằng sản phẩm này trong tương lai sẽ tiết kiệm bao nhiêu chi phí nhân lực. Một đồng nghiệp khác của Vương Nhạc đang phát triển sản phẩm Agent AI dành cho dịch vụ khách hàng, OKR năm 2026 của nó là "giúp công ty sa thải xx% nhân viên dịch vụ khách hàng."
Hiện nay, các dự án như vậy, mỗi công ty lớn đều có hơn chục hoặc vài chục nhóm nhỏ đang làm. "Đôi khi vài nhóm làm cùng một hướng, ai chạy ra được, công ty sẽ tập trung nguồn lực đẩy người đó." – Một cuộc đua ngựa mới đã bắt đầu.
Ngoài trọng tâm nghiệp vụ, còn có hình thái tổ chức cũng thay đổi, ví dụ xóa bỏ nhiều quản lý cấp trung.
Tencent từ năm nay bắt đầu triển khai chế độ dự án, làm yếu cấp quản lý, phục hồi cấp chuyên môn cho người chịu trách nhiệm; Meituan trong cuộc kiểm kê giữa năm đã sa thải một số L9 (cấp giám đốc bộ phận), và gần đây hủy bỏ hoàn toàn node X1 (cấp quản lý thấp nhất trước đây), giảm bớt các cấp quản lý.
Hãy tạm biệt quá khứ
Sóng lớn AI cuối cùng sẽ đưa con người đi đâu, đa số vẫn chưa có một "khoảnh khắc ngộ đạo."
Giữa tháng 6, trước khi kết thúc thời gian tạm nghỉ việc, Lâm Việt đã đẩy mạnh phỏng vấn tại Taobao, Kuaishou và ByteDance. Tiếp tục sự nghiệp "lập trình viên công ty lớn" vẫn là con đường tối ưu mà anh mong muốn. Nhưng cành ô liu của các công ty này đến nay vẫn chưa được ném ra như ý, "quá khó." Lâm Việt nói.
"Tìm một công việc thì dễ, nhưng một khi từ công ty lớn sang công ty vừa, nhỏ, bạn không thể quay lại công ty lớn được nữa." Trong lòng Lâm Việt, từ bỏ công ty lớn ở một mức độ nào đó đồng nghĩa với sự sa sút vĩnh viễn, anh không muốn "chọn cái thứ hai rẻ hơn."
Cũng có người bỏ "chấp niệm công ty lớn". Lý Xuyên ngày thứ ba sau khi rời Baidu, đã vào làm việc liền mạch tại một công ty khởi nghiệp. Tự nhiên, vị trí của anh từ "kỹ sư frontend" trước đây trở thành "kỹ sư full-stack". Sản phẩm chính của công ty này là AI Agent văn phòng, còn tăng lương cho anh.
Dù mọi người nói thời thế đã thay đổi, kỹ năng của lập trình viên không còn đáng tin, Lý Xuyên vẫn có một số "khao khát công nghệ", hy vọng với tư cách kỹ sư tham gia vào một sản phẩm được người dùng yêu thích, và điều này không nhất thiết chỉ có thể thực hiện ở công ty lớn.
Sau khi rời Alibaba, Giang Linh vào làm việc tại một công ty ô tô truyền thống. Công việc hiện tại của cô không cần phải gắn với AI một cách cưỡng ép, không cần hàng ngày lo lắng "nhiệm vụ AI của ông chủ có hoàn thành được không", dĩ nhiên cũng không cần "diễn kịch điên cuồng" nữa. Dự án gần đây Giang Linh phụ trách phải lên sóng vào ngày 30 tháng 9, "những nhiệm vụ này nằm trong vùng thoải mái của tôi, thời gian lại dư dả, con người thực sự sẽ dễ chịu hơn nhiều."
Gần đây, mỗi khi bộ phận của cô đăng tin tuyển dụng, "có một đống người từ Alibaba đến phỏng vấn, điên cuồng chạy vào ngành sản xuất."
Có lẽ cuối cùng nhóm lập trình viên sẽ chỉ còn lại 10%, nhưng Thương Thuật không muốn tìm việc ở công ty lớn nữa, "để căng thẳng thành 10% tuyệt vọng đó."
Sau khi bị Meituan sa thải vào tháng 5, anh quyết định dấn thân vào con đường khởi nghiệp. Trước làn sóng AI, anh đã thử làm gì đó dưới dạng công việc phụ. Lúc đó, chỉ xây dựng cộng đồng, bán một số kỹ năng, đã cho anh trải nghiệm cảm giác thu nhập 10 vạn tệ một tháng.
Vào tháng 3, tháng 4 năm nay, một số "học viên" trong cộng đồng của Thương Thuật đã đạp lên làn sóng để khởi nghiệp AI, "mở công ty riêng, tuyển nhiều người, tôi còn khổ sở đi làm ở đây, điều đó có đúng không?" Anh tự hỏi.
Bây giờ, dự án khởi nghiệp của Thương Thuật là hướng ra nước ngoài, phát triển hệ thống và sản phẩm độc lập xoay quanh nhu cầu của người dùng mắc bệnh hiếm, anh cũng chia sẻ tiến trình trên tài khoản Xiaohongshu "Thương Thuật (phiên bản từ bỏ lương tháng" và mạng xã hội nước ngoài. Ngoài sản phẩm chính, anh còn song song làm một số sản phẩm nhỏ để giữ cảm giác tay, "một công cụ nhỏ tối đa ba bốn ngày là xong, hệ thống phức tạp có thể cần nửa tháng." – Điều này đều nhanh hơn nhiều so với lịch trình thông thường của công ty lớn.
AI có lẽ là đòn bẩy trí tuệ mạnh nhất trong lịch sử loài người, nó có thể phóng đại khả năng cá nhân lên N lần, có thể hỗ trợ sự ra đời của hầu hết sản phẩm khởi nghiệp, cũng có thể làm cho mọi ý tưởng tốt được nhìn thấy và định giá nhanh chóng.
Thương Thuật, sinh năm 2000, nói rằng mình là người chắc chắn sẽ khởi nghiệp, nhưng nếu không có lần sa thải này, có lẽ anh sẽ không hành động ngay bây giờ. "Công ty đã giúp tôi đưa ra quyết định."
"Không luyến tiếc quá khứ, hãy tiến về phía trước bằng cả tâm hồn", đây là câu cuối cùng trong tin nhắn chia tay của Meituan gửi cho mỗi nhân viên nghỉ việc, cũng là câu gần đây nhiều người rời công ty lớn nhắc đến. Trong cuộc biến đổi phức tạp do AI mang lại, rời khỏi công ty lớn, ở lại công ty lớn, đều không thể tiếp tục con đường trước đây.
Sau khi "vỡ vụn" ngắn ngủi, không phải là nằm xuống. Chuyển ngành hay khởi nghiệp, những người chấp nhận thay đổi trước có thể nhìn thấy thế giới khác trước.