Hôm nay tôi thấy một bài báo của 36 Krypton, khuyên mọi người nên xem, mặc dù có yếu tố tạo ra lo lắng và phóng đại, nhưng phải thừa nhận rằng đây chính là hiện trạng hiện tại và trong một thời gian dài sắp tới, năm 2026 chỉ là bước đầu tiên vừa được thực hiện.

Ngay cả khi bạn ôm ấp AI, bạn cũng có thể bị AI đào thải, quá trình này đang không ngừng được tăng tốc. Trước mặt AI, mọi vị trí lao động cổ trắng đều không có hào lũy bảo vệ.
Nguyên văn như sau:
Những người đại công ty đầu tiên bị AI cắt giảm: Lương cao, Hiệu suất cao, Cấp cao
"Bây giờ công ty có danh sách (giảm biên chế), anh ở trong đó." Giữa tháng 5, Lâm Việt được tổ trưởng gọi vào phòng họp, đối phương nói thẳng.
Phản ứng đầu tiên của Lâm Việt là bình tĩnh, anh đã lường trước. Ngay từ tháng 3, tháng 4 năm nay, một số công ty Internet đã truyền ra tin đồn sẽ sa thải nhân viên. Từ đầu năm đến nay, các cuộc thi token, buổi đào tạo, bài kiểm tra ngầm xoay quanh việc nâng cao hiệu quả AI trong các công ty Internet lớn của Trung Quốc diễn ra khắp nơi. Khi tất cả mọi người bị cuốn vào một phong trào "all in AI", thì "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 nét mặt. "Tôi không bao giờ muốn trải qua chuyện này nữa."
Lâm Việt lương tháng 2,5 vạn, một năm trước tốt nghiệp đại học, vào làm kỹ sư backend tại Ctrip – lúc đó nhìn, anh là một người cực kỳ may mắn. Thời kỳ tuyển dụng Internet không còn dư dả, Ctrip mấy nghìn hồ sơ chỉ nhận chưa đến 500 người, nhưng anh vào được bộ phận khách sạn kiếm tiền nhất của công ty, chịu trách nhiệm viết mã cho sản phẩm thương mại hóa.
Nhưng bây giờ nhìn, lập trình viên cấp thấp lương 2,5 vạn, chỉ một năm kinh nghiệm, không cắt anh thì cắt ai? Một là chi phí bồi thường thấp, hai là so với nhân viên cũ am hiểu tổng thể nghiệp vụ, người mới sử dụng AI hiệu quả thường thấp 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 hầm mỏ?"), dùng "chim hoàng yến" để ví von những người trẻ mới bước vào thị trường lao động. Nghiên cứu của họ cho thấy, kể từ khi ChatGPT phổ biến năm 2022, việc làm của lao động trẻ nhất giảm mạnh, đến tháng 9 năm 2025, việc làm của nhà phát triển phần mềm 22-25 tuổi so với đỉnh cuối năm 2022 đã giảm gần 20%.
Trong năm qua, AI khiến mọi thứ càng nội cuộc hơn. Ctrip từng là "nhà máy dưỡng già Internet" nổi tiếng: vị trí lập trình viên đi làm lúc 10:30 sáng, nghỉ trưa hai tiếng, 7 giờ tối tan làm đúng giờ, app chính hai tuần một lần lặp. Nhưng Lâm Việt vào làm chưa lâu, gặp lúc năng lực AI Coding bùng nổ, đã bị cuốn thành một tuần một lần lặp app, "mỗi ngày làm đến 10:30 tối".
Nhưng nhịp độ tăng nhanh này không phải do nghiệp vụ tăng trưởng bùng nổ, "mà vì nếu không tìm việc làm, sẽ trở thành bộ phận biên, bộ phận biên sẽ bị cắt." Lâm Việt nói với 36 Krypton. Nhưng cuối cùng, anh vẫn không tránh khỏi số phận "bị cắt".
Tuy nhiên, "chém giết" cũng có thể vô 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 khi đi làm, "bộ phận đột nhiên tổ chức một all-hands (cuộc họp toàn thể), HR trực tiếp công bố kết quả, nói với mọi người có chuyện này."
Trước khi đến Meituan, Thương Thuật là sinh viên tuyển dụng SSP của ByteDance (Super Special Offer), nhập lương cao, cuối cùng cũng là người có mức lương cao nhất trong cùng cấp trong nhóm. Sau khi nhảy sang Meituan, các dự án cốt lõi trong nhóm gần như đều được đặt trong tay anh, năm nay lẽ ra là nút thăng chức của Thương Thuật.
Trong làn sóng sa thải này, lá chắn bảo vệ "hiệu suất tốt", "cấp cao" đều mất tác dụng. Nhóm bên cạnh Thương Thuật, hai nhân viên bị sa thải đều đạt xếp hạng hiệu suất "vượt mong đợi" trong năm ngoái. Cắt đến cuối cùng, nhóm của Thương Thuật gần như bị "xóa sổ" toàn bộ, "nhóm này 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 làm việc cùng "không biết từ khi nào avatar đã xám"; một nhóm lớn tăng trưởng người dùng của Meituan, vốn có vài trăm thành viên nay chỉ còn một nửa; các mảng kinh doanh như AutoNavi, Fliggy của Alibaba cũng đang trong biến động dữ dội.
"630" trở thành từ nóng trên mạng xã hội. Đó là cuối quý đầu tiên khi AI thực sự tiến vào thị trường lao động Internet ở Trung Quốc với quy mô lớn. Từ cuối tháng 6 đến giữa tháng 7, vừa là thời điểm thường lệ thay thế nhân sự của nhiều công ty, cũng là "ngày cuối cùng" phổ biến trong làn sóng sa thải này.
Thung lũng Silicon, phong vũ biểu, đã đi đầu trong việc sa thải, đặc trưng là hàng loạt, quy mô lớn. Tháng 5, Meta tuyên bố sa thải 8000 người, 7000 người chuyển sang bộ phận AI, trở thành công ty công nghệ Silicon Valley biến động nhất, lãnh đạo thừa nhận "tinh thần công ty thấp nhất trong gần 20 năm"; sớm hơn, Amazon tuyên bố sa thải 1,6 vạn vị trí lao động cổ trắng, đổ tiền tiết kiệm vào AI.
Trước làn sóng sa thải năm 2021, các công ty Internet lớn trong nước mở rộng biên giới điên cuồng, thành lập mật độ cao hết mảng kinh doanh mới này đến mảng khác, một nhóm người được tuyển dụng nhanh chóng, lại bị xóa bỏ nhanh chóng.
Nhưng mạch chủ nội tại của làn sóng sa thải năm nay không đơn giản như vậy. Nâng cao hiệu suất AI, các mảng kinh doanh cũ lớn và nặng tăng trưởng yếu hoặc sa lầy trong cạnh tranh, áp lực tiền mặt do đầu tư vào mảng kinh doanh mới AI, đan xen nhau trong thời điểm này. Nhiều người được thông báo rời đi cũng khó nói rõ yếu tố nào nặng nhẹ.
Tác giả cuốn "Hassabis: Bộ não AI của Google" nói, giống như Oppenheimer tạo ra bom nguyên tử nhưng không thể kiểm soát cách sử dụng nó, các nhà khoa học theo đuổi chân lý cũng là "kẻ phá hủy vạn vật": công việc, cách tư duy, thậm chí sự tồn tại của chúng ta đều có thể bị "phá hủy". Mười năm trước ở Seoul, Hàn Quốc, AlphaGo mang đến sự phá hủy ban đầu cho kỳ thủ con người Lee Sedol. Mười năm sau, từ Thung lũng Silicon đến Bắc Kinh, sự phá hủy này lại lan rộng.
Đối với các công ty lớn, AI là tấm vé thuyền, nó chỉ đến các mảng kinh doanh mới như mô hình lớn hoặc ứng dụng AI. Nhưng mảng kinh doanh mới có thể thành công hay không, khi nào thành công, không ai nói chắc được. Đối mặt với các mảng kinh doanh cũ không còn tăng trưởng, các công ty lớn buộc phải kiên quyết hơn trong mọi hướng đi chắc chắn và không chắc chắn, nâng cao hiệu suất rồi sa thải.
Khi Lâm Việt tâm sự với bạn về việc bị sa thải, được an ủi: "Không sao, chúng ta ai cũng sẽ có ngày này, chỉ là ngày của cậu đến sớm hơn thôi." Nhưng quan trọng hơn việc tự giải thoát có thể là, sau khi bị AI thay thế, bị đại công ty sa thải, con người nên lựa chọn thế nào, hành động ra sao.
Lãnh đạo cao lo lắng, quản lý cấp trung gia tăng, nhân viên cơ sở phát điên
"Trước đây ở ByteDance phải mất hai tháng mới làm ra được bản demo sản phẩm, bây giờ chúng tôi có thể làm ra trong hai tuần." Một cựu giám đốc sản phẩm ByteDance, nay là lãnh đạo công ty khởi nghiệp AI nói với 36 Krypton, 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 (giám đốc) giống như một CEO." Anh nói, cấu trúc tổ chức có thể được nén mạnh theo đó, tổn thất truyền thông tin ít hơn nhiều so với đại công ty, "entropy giảm" hoàn hảo.
Khi các công ty khởi nghiệp hành động nhanh chóng nhờ AI, các đại công ty Internet nhìn lại mình, liệu có cảm thấy mình như con thú khổng lồ chậm chạp?
Phát biểu từ cấp cao nhất của đại công ty thường là một tín hiệu.
Tháng 3 năm nay, CEO Meituan Vương Hưng tại cuộc họp giao lưu với lãnh đạo đã nói về quan điểm của mình về AI, "AI Agent tác động đến tôi lớn hơn ChatGPT, AI chắc chắn sẽ tạo ra năng suất lao động khổng lồ, và cũng chắc chắn sẽ mang lại thay đổi lớn cho tổ chức và mô hình làm việc."
Không lâu sau cuộc họp giao lưu đó, Meituan tổ chức một cuộc họp trực tuyến trên toàn công ty, trọng tâm là tuyên truyền việc cài đặt và sử dụng "Tôm", khuyến khích mỗi đồng nghiệp cài đặt "Tôm", và viết các công việc hàng ngày càng nhiều càng tốt thành các Skill có thể tái sử dụng.
Sau cuộc họp, Trần Vũ Giai, làm công tác vận hành thương gia tại Meituan Core Local Commerce, nhận được thông báo, cần thêm một phần vào báo cáo tuần hàng tuần, ghi rõ mình đã sử dụng AI để nâng cao hiệu suất những gì, có Skill nào có thể phổ biến cho cả nhóm và toàn bộ phận. "Sau đó cảm thấy mọi người như điên cuồng cố gắng tích hợp AI vào công việc của mình."
Một ngày tháng 4, một kỹ sư thuật toán Alibaba không có dấu hiệu báo trước nhận được bảng xếp hạng tiêu thụ token của bộ phận tháng trước, anh đứng đầu với 17 tỷ token tiêu thụ, được khen ngợi công khai. Sếp bộ phận nói, các KPI hàng năm, đánh giá thăng chức sau này sẽ tham khảo bảng xếp hạng này. Nhưng một tháng sau, bảng xếp hạng tiêu thụ token mới không đến đúng hẹn, "có thể sếp cũng phát hiện cách xếp hạng này không đáng tin cậy."
Các quy tắc mới nối tiếp nhau. Lãnh đạo bộ phận nhanh chóng đề xuất, 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 mã và cuộc trò chuyện, tạo ra 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 với tư thế gần như tranh cãi, đã can ngăn chế độ vô lý của lãnh đạo đó.
Những chuyện tương tự, đã không còn bất ngờ nữa. Sự lo lắng về AI từ cấp cao liên tục đổ xuống, các quản lý cấp trung gia tăng lớp lang, cố gắng ám chỉ cấp dưới rằng đây là một cuộc thi báo cáo ngầm, chạy đua vũ trang, đào thải.
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 của mỗi 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 của mình tụt hậu trong làn sóng AI này." Đôi khi trong bữa ăn riêng tư sau giờ làm, mọi người cũng nhận được một cảm giác nguy cơ mà sếp ngầm truyền đạt, "nhất định phải sử dụng AI, nếu không đến lúc đó muốn kéo các bạn một tay cũng không kéo nổi."
Một kỹ sư của sản phẩm AI Coding nào đó của Alibaba nói với 36 Krypton, một số sếp của mảng kinh doanh trong tập đoàn sẽ gửi yêu cầu đến nhóm sản phẩm của họ, hy vọng thông qua việc tăng điểm chôn dữ liệu, "để anh ấy nhìn rõ quỹ đạo cụ thể hàng ngày của các thành viên trong nhóm khi sử dụng AI."
Một số quản lý cấp trung của Meituan sau khi nhận chỉ tiêu sa thải, thậm chí còn đệ trình lên một danh sách sa thải tích cực hơn, tỷ lệ cao hơn – ít người hơn, mức độ tham gia AI cao hơn, ở một mức độ nào đó trực tiếp tương đương với "thành tích quản lý" trong thời đại mới.
Nâng cao hiệu suất AI đã trở thành một việc mà bất kỳ mảng kinh doanh, chức năng nào cũng có thể "làm cho có". Nhưng về AI thực sự có thể làm gì, làm sao để triển khai, một vết nứt dài luôn nằm giữa cấp cơ sở và quản lý – các sếp ở mọi cấp đặt kỳ vọng vô hạn tốt đẹp vào AI, cấp cơ sở điên cuồng cố gắng thực hiện, nhưng không bao giờ chạm tới được tưởng tượng đó, cuối cùng chỉ có thể mệt mỏi "biểu diễn".
Giang Linh làm vận hành khách hàng tại Alibaba Taotian Group, công việc của cô là kéo gần nhu cầu người tiêu dùng và nguồn cung thương gia. Theo cô, các sếp luôn "nghĩ AI rất thông minh và đơn giản."
Lấy tình huống bất thường "bùng đơn" thường gặp trong thương mại điện tử làm ví dụ, cấp cao mong đợi thông qua kiểm tra toàn bộ, tìm ra trước tất cả "sản phẩm bán chạy". Tuy nhiên, lượng sản phẩm trên nền tảng trong một ngày là cấp triệu, vượt xa số lượng mà nhân lực và Token hiện tại có thể gánh vác, vì vậy chỉ có thể kiểm tra ở phạm vi nhỏ, chọn vài chục nghìn sản phẩm, do mẫu quá nhỏ, tỷ lệ trúng thường rất thấp.
"Là một nhân viên, bạn không thể phản bác kỳ vọng kiểu đó của sếp, 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 phương hướng và phản hồi tích cực mới là đáng sợ nhất. Bạn cứ quay cối xay không ngừng, cũng không biết cuối cùng đi đâu."
"Anh không thể coi AI như một cái giếng ước được." Một CTO của công ty AI tổng kết với 36 Krypton, nâng cao hiệu suất AI có nhiều tiền đề, cơ bản là dữ liệu, nhưng nhiều công ty tự động hóa số bản thân đã chưa 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 'thổ mộc' của riêng mình"
Các vị trí như sản phẩm, vận hành trong đại công ty vẫn cảm nhận được sự lo lắng không chắc chắn, còn lập trình viên chỉ có thể trước tiên chấp nhận số phận bị tuyên án.
Kỹ sư frontend Baidu Lý Xuyên lần đầu bị năng lực AI làm chấn động là đầu năm nay khi dùng Claude Code. "Cùng một yêu cầu phức tạp, dùng một số mô hình lớn trong nước có thể cần năm, sáu lượt hội thoại, dùng Claude hai, ba lượt là xong, và hoàn thành tốt hơn."
Lần thứ hai anh bị AI làm ấn tượng là tháng 4 năm nay. Công ty mô hình lớn Trung Quốc Zhipu ra mắt 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 bát cơm của mình không giữ được. Đến tháng 5, anh quả nhiên xuất hiện trong "danh sách".
Như hai mặt của một đồng xu, một mặt là tháng 5 năm 2026, công ty mẹ của Claude Code là Anthropic đã đạt doanh thu thuần hàng năm (ARR) khoảng 47 tỷ USD, tăng bốn, năm lần trong nửa năm; Zhipu cũng gần đây vọt lên nghìn tỷ thị giá.
Mặt kia là sự trưởng thành cực nhanh của năng lực AI Coding, khiến lập trình viên trở thành vùng thiệt hại nặng nhất trong làn sóng sa thải này. "Những ai bị ảnh hưởng đầu tiên ở mỗi công ty hầu như đều là nhóm nghiên cứu và phát triển sản phẩm, đặc biệt là các vị trí như phát triển frontend, kiểm thử phát triển, thường dễ bị sếp cho rằng không còn giá trị." Một HR của công ty Internet nói với 36 Krypton.
Năm 2025, Lý Xuyên với tư cách sinh viên tuyển dụng vào Baidu, trở thành kỹ sư frontend. Một năm trước khi tham gia phỏng vấn tuyển dụng trường, AI mới chỉ đóng vai trò công cụ tìm kiếm, chỉ có thể hỗ trợ lập trình thông qua hỏi đáp đơn giản, người phỏng vấn suốt buổi không hề nhắc đến AI.
"Frontend" là nghề lý tưởng của Lý Xuyên, vì đây là công việc thấy gì được nấy, chất lượng mã trực tiếp thể hiện qua từng chi tiết trên giao diện sản phẩm. Mỗi dịp Tết, nói với gia đình "mở Baidu app lên, cái trên đó là con làm", khiến anh nếm trải cảm giác thành tựu và "ý nghĩa công việc".
Nhiều năm qua, lập trình viên của các công ty lớn được phân chia rạch ròi thành các chức năng như thuật toán, frontend, backend, kiểm thử, frontend yêu cầu cao hơn về khả năng mềm như thẩm mỹ, tương tác, backend thì cần kỹ năng kỹ thuật nghiêm ngặt hơn. Mức lương và "chuỗi khinh bỉ" của ngành này cũng gắn trực tiếp với "hàm lượng kỹ thuật" – frontend cao hơn kiểm thử, nhưng thấp hơn kỹ sư thuật toán và kỹ sư backend.
Chỉ một năm, mọi thứ Lý Xuyên quen thuộc đã đảo lộn. Công việc viết mã và sửa mã bị AI tiếp quản trên diện rộng, vài chức năng của lập trình viên cũng mờ ranh giới. Thậm chí giám đốc sản phẩm cũng có thể một bước bước vào cửa lập trình.
Một bộ phận phát triển của Alibaba, tháng 5 năm nay nhận được thông báo từ sếp bộ phận, yêu cầu mọi người tạm dừng tất cả các yêu cầu không khẩn cấp, mỗi nhóm phát triển một Agent, sau này đối với bất kỳ yêu cầu nghiệp vụ nào, chỉ có thể để đồng nghiệp sản phẩm trực tiếp kết nối với Agent. Lập trình viên chỉ có thể sửa Agent, không được động vào mã. Sếp 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 sửa lỗi cho app của công ty – AI sửa lỗi, lập trình viên chỉ cần kiểm tra sau khi lỗi được giải quyết, nhấn nút "xác nhận", mã sẽ được hợp nhất, độ chính xác sửa lỗi hiện tại có thể đạt 50%.
Alibaba tháng 5 thành lập một loạt các nhóm fullstack nội bộ, yêu cầu kỹ sư frontend, backend và kiểm thử chuyển thành "kỹ sư fullstack", trở thành "cá nhân siêu cấp". Từ tháng 6, Meituan cũng đang triển khai toàn diện việc hợp nhất phát triển frontend và backend.
Chuyển sang "fullstack" về lý thuyết là khả thi, nhưng thực hành lại là một quá trình đau đớn lột da.
Hàn Chi, đột nhiên bị chuyển thành kỹ sư fullstack, không có nhiều thời gian để học, nhanh chóng phải bắt đầu dự án "fullstack" đầu tiên của mình, phát triển frontend, backend, kiểm thử do một mình cô đảm nhận. "Bây giờ tất cả yêu cầu của tôi đều là 'đếm ngược', quy định ngày nào đó trước đó phải lên mạng," cô gần đây cường độ làm việc đầy ắp, 9 giờ tối việc trong tay vẫn chưa xong, "tôi quá mệt mỏi".
Nhưng xu thế không thể cưỡng lại. Từ cuối năm ngoái đến đầu năm nay, vài công ty hàng đầu Trung Quốc đều cố gắng hết sức đổ tiền, thúc đẩy lập trình viên tiêu thụ token, dần dần loại bỏ "lập trình cổ điển".
Đỉnh điểm, thành viên nhóm CSIG của Tencent được hưởng hạn mức token 2000 USD/tháng, chỉ cần yêu cầu hợp lý, có sản lượng mã tương ứng, dùng hết có thể xin tăng gấp đôi. Lượng sử dụng token cũng đồng thời được đưa vào đánh giá, "khi lượng dùng của bạn rất 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 đại công ty đồng nghĩa với lương cao và hào quang. Họ là nền tảng của các công ty Internet, "tinh thần lập trình viên" bao gồm mã nguồn mở và chia sẻ, sự ngắn gọn và tao nhã của mã, chủ nghĩa chỉ kết quả không có tạp âm, sự hưng phấn khi thấy ký tự nhảy múa trên màn hình.
Nhưng thời thế đã thay đổi. Hầu như mọi lập trình viên được phỏng vấn đều nói với 36 Krypton cùng một cảm giác, "rời AI sẽ không thể làm việc, nếu AI 'chết', tôi thà dành nhiều thời gian để tìm Codingplan mới, cũng không muốn tự xem mã sửa một chút" – nói về "tinh thần lập trình viên" cũng trở nên không hợp thời.
Lý Xuyên nói, trước đây tu dưỡng của một lập trình viên giỏi là học tập và lặp, bởi vì mấy chục năm qua ngôn ngữ lập trình luôn thay đổi, không học thì không theo kịp biên giới công nghệ. 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 nội cuộc." Nhưng tốc độ lặp khủng khiếp của AI khiến người ta hoàn toàn mất tiếng.
"Giá như AI Coding bị khóa ở mức năm 2025 thì tốt, có thể san bằng trình độ kỹ thuật của người có một hai năm thâm niên và bảy tám năm thâm niên, đồng thời lại không thực sự thay thế được người, còn nhiều việc ngoài 'hộp thoại' có thể làm." Lâm Việt than thở. Nhưng công nghệ sẽ không dừng lại vì ai, bây giờ anh không nghi ngờ gì, sự biến mất của lập trình viên đã là hiện tại, "giống như công nhân dệt sau khi máy Jenny được phát minh."
Tăng trưởng cũ mất rồi, cuộc đua mới bắt đầu
Khi công nghệ đưa vào hiệu suất của một công ty đòn bẩy cấp bội, những gì 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." CEO của một công ty phần mềm nói với 36 Krypton, khó khăn lắm mới "huấn luyện" ra những lập trình viên có hiểu biết sâu sắc về ngành, phương pháp phát triển này, mỗi người đều là tài sản của công ty, khi AI Coding nâng hiệu suất lập trình lên 5 lần, điều anh cần làm không phải sa thải 4/5 người, mà là mở rộng kinh doanh lên 5 lần.
Mong muốn đó dù 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 cảm giác "giải phóng" khi AI viết mã, nhưng nhanh chóng, anh lại trở nên bận rộn hơn. Trước đây, khi nghiệp vụ có nhu cầu lặp chi tiết app, phải chờ xếp lịch từ từ. Bây giờ yêu cầu nghiệp vụ chất đống ngày càng nhanh, bất kể khả thi hay không, quan trọng hay không, đều bảo nhóm nghiên cứu "làm thử trước đã".
Nhưng những nhu cầu này trong mắt Lâm Việt hơi "xương gà" – sửa một chút chi tiết văn bản ở "vị trí banner" nhỏ nhất, hoặc đổi quảng cáo cửa sổ nổi từ "hủy miễn phí" thành "khấu trừ điểm thưởng". "Giám đốc sản phẩm thay cái này, thay cái kia, chúng tôi sẽ làm AB test, tình huống hiệu quả sau khi thay đổi tốt lên thực sự không nhiều."
"Bộ phận càng không tăng trưởng thì càng all in AI, phải tìm câu chuyện mới mà kể." Thương Thuật nói. Anh đã từng ở mảng giao đồ ăn, cũng từng ở mảng drone, theo cảm nhận của anh, bầu không khí cuốn AI ở mảng trước đậm hơn nhiều so với mảng sau.
Một kỹ sư Infra vừa trải qua sa thải lớn tại Meta nói với 36 Krypton, sau khi học cách ép AI, anh và đồng nghiệp những việc 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 không cần thiết cao.
Thực tế đặt ra trước mắt mọi người là, các sản phẩm ngôi sao chạy ra trong thời đại Internet di động, bây giờ khó có thể thông qua "làm nhiều việc hơn" để thực chất thúc đẩy tăng trưởng. Một số công ty trong số đó không những không tăng trưởng, còn chảy máu nghiêm trọng do cạnh tranh bên ngoài gay gắt.
Năm 2025, cuộc chiến giao đồ ăn ngoài vài công ty đốt 200 tỷ, kéo lợi nhuận và dòng tiền của Meituan vào vũng bùn, khiến Meituan vốn có lợi nhuận bình quân đầu người thấp đi đầu vào chu kỳ sa thải. Nhưng nhìn từ góc độ khác, kinh doanh của Meituan phụ thuộc nhiều vào thực thi offline, không gian nâng cao hiệu suất AI so với các công ty có mức độ trực tuyến hóa cao hơn là tương đối nhỏ, "nếu ngay cả Meituan cũng có thể thông qua AI nâng cao hiệu suất giảm biên chế, thì các công ty khác chắc chắn sẽ theo. Nó là một phong vũ biểu." Một nhân viên Meituan nói.
Baidu, nơi quảng cáo kinh doanh bò sữa truyền thống tiếp tục suy giảm, Fliggy và AutoNavi lâu dài ở biên trong Alibaba, đóng góp mỏng manh, cũng trong tình trạng tương tự.
Sa thải mảng kinh doanh cũ khó tránh, vậy còn cơ hội nước sống không?
Một số quản lý khi nói về chủ đề sa thải, sẽ nói với nhân viên "công ty bây giờ cũng làm AI, có thể thử tìm dự án mình có thể làm." Một nhân viên Meituan nói với 36 Krypton. Gần đây, Meituan Core Local Commerce mới thành lập bộ phận AI Transformation, chức năng chính là khám phá dùng AI để sắp xếp quy trình nội bộ của nghiệp vụ; ngoài ra, nhiều cấp trung cao cốt lõi cũng đích thân dẫn dắt các dự án liên quan đến AI.
Một giám đốc sản phẩm của ByteDance tên Vương Nhạc nói với 36 Krypton, anh đang khởi nghiệp nội bộ, làm một sản phẩm nâng cao hiệu suất AI hướng tới khách hàng B, "công ty khuyến khích mọi người làm những khám phá như vậy." Khi mới lập dự án, họ không chỉ chủ động xóa bỏ hai chức năng "thiết kế" và "kiểm thử", 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 dịch vụ khách hàng AI, OKR năm 2026 của nó là "giúp công ty sa thải xx% nhân viên dịch vụ khách hàng."
Bây giờ, các dự án như vậy, ở mỗi đại công ty 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 tài nguyên đẩy người đó." – Một cuộc đua mới đã bắt đầu.
Ngoài trọng tâm kinh doanh thay đổi, còn có hình thái tổ chức, ví dụ xóa bỏ nhiều quản lý cấp trung.
Tencent từ năm nay bắt đầu triển khai chế độ dự án, làm yếu cấp bậc quản lý, phục hồi cấp bậc chuyên môn cho người chịu trách nhiệm; Meituan trong cuộc kiểm tra giữa năm nay đã sa thải một số L9 (cấp giám đốc bộ phận), và gần đày hoàn toàn xóa bỏ nút X1 (cấp quản lý thấp nhất trước đây), giảm bớt cấp quản lý.
Hãy để chúng ta vẫy tay chào quá khứ
Sóng thần AI cuối cùng sẽ đưa con người đi đâu, phần lớn vẫn chưa có "khoảnh khắc ngộ".
Trước khi kết thúc thời gian chờ thôi việc vào giữa tháng 6, Lâm Việt đã tích cực tiến hành phỏng vấn tại Taobao, Kuaishou và ByteDance. Tiếp tục sự nghiệp "lập trình viên đại công ty" vẫn là con đường tối ưu mà anh mong đợi trong lòng. Nhưng cành ô liu của các công ty này đến nay chưa được ném đến như ý, "khó quá." Lâm Việt nói.
"Tìm một công việc là dễ, nhưng một khi từ đại công ty sang trung công ty, tiểu công ty, bạn không thể quay lại đại công ty được nữa." Trong lòng Lâm Việt, từ bỏ đại công ty ở một mức độ nào đó đồng nghĩa với sự rơi xuống vĩnh viễn, anh không muốn "thoái nhi cầu kỳ thứ".
Cũng có người buông bỏ "chấp niệm đại công ty". Lý Xuyên ngày thứ ba sau khi rời Baidu, đã nhập việc vào một công ty khởi nghiệp mà không gián đoạn. Đương nhiên, vị trí của anh từ "kỹ sư frontend" trước đây trở thành "kỹ sư fullstack". Sản phẩm chủ lực của công ty là AI Agent dạng văn phòng, còn tăng lương cho anh.
Mặc dù mọi người đều nói thời thế đã thay đổi, kỹ năng của lập trình viên không còn đáng tin, Lý Xuyên vẫn có một số "khao khát kỹ thuật", hy vọng với vai trò kỹ thuật tham gia vào một sản phẩm được người dùng yêu thích, và điều này không nhất thiết chỉ có thể thực hiện ở đại công ty.
Sau khi rời Alibaba, Giang Linh nhập việc vào một công ty xe hơi lâu đời. Công việc hiện tại của cô không cần phải gắn với AI một cách cưỡng ép, không phải ngày nào cũng lo lắng "nhiệm vụ AI của sếp có hoàn thành không", đương nhiên không phải "biểu diễn điên cuồng" nữa. Dự án gần đây Giang Linh phụ trách mãi đến ngày 30 tháng 9 mới lên mạng, "những nhiệm vụ này nằm trong vùng thoải mái của tôi, thời gian lại rộng rãi, con người thực sự sẽ vui vẻ và thoải mái hơn nhiều."
Gần đây, bộ phận của cô mỗi khi ra thông báo tuyển dụng, "đều có một đống người từ Alibaba đến phỏng vấn, điên cuồng chạy vào ngành sản xuất."
Có lẽ nhóm lập trình viên cuối cùng sẽ chỉ còn lại 10%, nhưng Thương Thuật không muốn tìm việc ở đại công ty nữa, "để cuốn vào 10% tuyệt vọng đó."
Sau khi bị Meituan sa thải tháng 5, anh quả quyết lên 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 mười vạn một tháng.
Tháng 3, 4 năm nay, một số "học viên" trong cộng đồng của Thương Thuật đã giẫm lên làn sóng lao vào khởi nghiệp AI, "mở công ty riêng, thuê nhiều người, tôi còn khổ sở đi làm ở đây, điều này có đúng không?" Anh tự hỏi mình.
Bây giờ, dự án khởi nghiệp của Thương Thuật hướng ra nước ngoài, xoay quanh nhu cầu của người dùng bệnh hiếm để phát triển hệ thống, làm sản phẩm độc lập, anh cũng chia sẻ tiến triển trên tài khoản Xiaohongshu "Thương Thuật (bỏ phiên bản 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, "một công cụ nhỏ nhiều nhất ba, bốn ngày hoàn thành, hệ thống phức tạp có thể cần nửa tháng." – Đều nhanh hơn nhiều so với nhịp độ xếp lịch thông thường của đại công ty.
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 hầu hết các sản phẩm khởi nghiệp ra mắt, cũng có thể làm cho mỗi ý tưởng tốt được nhìn thấy và định giá nhanh chóng.
Thương Thuật sinh năm 2000 nói, anh là một người chắc chắn sẽ khởi nghiệp, nhưng nếu không có lần sa thải này, anh có thể không hành động vào lúc này. "Công ty đã giúp tôi quyết định."
"Không luyến tiếc quá khứ, hãy cứ tiến về phía trước", đó là câu cuối cùng trong tin nhắn chia tay của Meituan gửi mỗi nhân viên nghỉ việc, cũng là câu nhiều người trong đại công ty gần đây nhắc đến khi rời đi. Trong cuộc biến đổi phức tạp do AI mang lại, rời khỏi đại công ty, ở lại đại công ty, đều không thể tiếp tục con đường cũ.
Sau khoảnh khắc "tan vỡ" ngắn ngủi không phải là nằm xuống. Chuyển ngành cũng tốt, khởi nghiệp cũng tốt, người trước tiên chấp nhận thay đổi có lẽ có thể nhìn thấy một thế giới khác.