今天看到了 36 氪的一篇文章，推薦大家看看，雖然有製造焦慮以及誇大的成分，但不得不承認，這就是當下以及未來很長一段時間的現狀，2026 只是剛剛邁出的第一步。

即使你擁抱 AI，也可能會被 AI 淘汰，這個進程正在被不斷加速。在 AI 面前，所有白領崗位沒有任何護城河。
原文如下：
AI 砍掉的第一批大廠人：高薪，高績效，高 P
「現在公司有（減員）名單，你在這裡面。」5 月中的一天，林越被組長叫進會議室，對方開門見山。
林越的第一反應是平靜，他早有預料。早在今年三四月，一些互聯網公司內部便傳出要裁員的風聲。開年以來，中國互聯網大公司圍繞 AI 提效激進開展的 token 競賽、培訓會、隱形考核等，無處不在。當每個人都被捲入一場「all in AI」的運動時，「裁員一定會發生」就是大家心照不宣的共識。
但站在 HR 門口時，他還是迎來了情緒崩潰的瞬間：手開始發抖，猶豫了很長時間，想著怎麼開頭，怎麼調整自己的舉止表情。「我再也不想經歷這樣的事。」
林越月薪 2 萬 5，一年前本科畢業，入職攜程當後端工程師——當時看，他是極其幸運的一個。互聯網招聘紅利不再，攜程幾千份簡歷只錄取不到 500 人，但他進入的是公司最賺錢的酒店部門，負責為商業化產品寫代碼。
但現在看，月薪 2 萬 5、只有一年經驗的初級程序員，不裁他裁誰呢？一是賠償成本低，二是比起對業務通盤更熟的老員工，新人使用 AI 的效率往往更低。「有業務經驗打底，想用 AI 做什麼，有什麼影響，老員工更清楚。」林越說。
史丹佛大學在一篇名為《Canaries in the Coal Mine?》（《煤礦裡的金絲雀？》）的論文中，用「金絲雀」比喻剛踏進職場的年輕人。其研究顯示，2022 年 ChatGPT 普及以來，最年輕勞動者的就業大幅下降，到 2025 年 9 月，22-25 歲軟體開發者的就業相比其 2022 年底的峰值下降了近 20%。
最近一年，AI 讓一切更捲了。攜程曾是著名的「互聯網養老廠」：程序員崗早上 10 點半上班，午休兩小時，下午 7 點就能準時下班，主 APP 兩週一個迭代。但林越入職沒多久，趕上 AI Coding 能力大爆發，已經捲成一週一個 APP 迭代，「每天幹到 10 點半」。
但這種節奏加快，並不是因為業務有爆發式增長，「而是因為不找事做，就會變成邊緣部門，邊緣部門就會被砍。」林越告訴 36 氪。但最終，他還是沒有避免「被砍」的命運。
不過，「斬殺」也可能是無差別的。
蒼述完全沒想到，自己會是第一批出現在裁員名單上的人。
5 月的一個週五，上班前半小時，「部門突然拉了一個 all hands（全員會），HR 直接宣布了結果，告訴大家有這個事兒。」
來美團之前，蒼述是字節的 SSP 校招生（Super Special Offer），高薪入職，到最後也是組內同級員工中工資最高的一個。跳槽到美團後，組內的核心項目幾乎都被放在他手中，今年本該是蒼述的晉升節點。
這場裁員潮中，「績優」、「高 P」的保護屏障都失效了。蒼述的隔壁組，裁掉的兩名員工都在去年取得了「超預期」的績效評級。裁到最後，蒼述所在的小組幾乎被全員「端掉」，「這個組名義上還存在，實際已經沒人了。」
林越得知自己被裁時，才發現平時常常對接的兩位前端工程師，「頭像不知道什麼時候已經灰了」；美團的一個用戶增長大群，原本的數百位成員如今只剩一半左右；阿里巴巴的高德、飛豬等業務，也處在劇烈震盪中。
「630」成了社交媒體上的熱詞。它是國內 AI 真正大規模走進互聯網職場的第一個季度末。六月底到七月中旬，既是許多公司人員汰換的慣例時點，也是這場裁員潮中普遍設定的「last day」。
風向標矽谷已經率先在裁員，特徵是成批量、規模大。5 月，Meta 宣布裁員 8000 人，7000 人轉崗 AI 部門，成為矽谷科技公司裡最動盪的一家，高管承認「公司士氣近 20 年來最低」；更早時候，亞馬遜宣布裁員 1.6 萬白領崗位，把省下的資金投向 AI。
2021 年上一輪裁員潮發生前，國內互聯網大公司瘋狂擴張邊界，高密度地成立一個又一個新業務，一批人被快速招募起來，又快速抹去。
但今年裁員潮的內在主線並非這樣單一。AI 提效、大而重的老業務增長乏力或深陷競爭泥潭、投資 AI 新業務帶來的現金壓力，在這個時段交織並行。許多被通知離開的人，也很難說得清這些因素孰輕孰重。
《哈薩比斯：谷歌 AI 之腦》的作者稱，如同奧本海默創造了原子彈，卻無法控制它的使用，追求真理的科學家們也是「萬物的破壞者」：我們的工作、思維方式，甚至生存，都可能被「破壞」。十年前的韓國首爾，AlphaGo 帶給人類棋手李世石最初的破壞。十年後，從矽谷到北京，這種破壞再次蔓延。
對大公司而言，AI 是船票，它指向大模型或 AI 應用這類新業務。但新業務能不能幹成、何時幹成，沒人說得準。面對不再增長的舊業務，大公司不得不在每一個確定的和不確定的方向上，更加堅決地提效、進而裁員。
林越向朋友傾訴裁員遭遇時，被安慰道，「沒關係，我們大家都會有這一天，只是你的這天來得更早一些。」但比自我開解更重要的可能是，被 AI 替代、被大廠裁員後，人們該如何選擇、如何行動。
焦慮的高層、加碼的中層、發瘋的基層
「以前在字節兩個月才能做出來的產品 demo，我們現在兩個星期就能做出來。」一名前字節產品經理、現 AI 創業公司高管對 36 氪說，有了 Claud Code、Codex 這樣的工具後，自己團隊現在可以 3 小時做出 demo，一週內完成想法驗證。
「一個產品（經理）就像一個 CEO。」他說，組織結構可以隨之大幅壓縮，信息傳遞的損耗比大廠少太多，完美「熵減」。
當創業公司借助 AI 快速行動之時，互聯網大廠回望自身，是否會覺得自己像遲緩的巨獸？
來自大廠最高層的表態，往往是一個信號。
今年 3 月，美團 CEO 王興在高管溝通會上談到自己對 AI 的看法，「AI Agent 對我的衝擊比 ChatGPT 更大，AI 注定會創造巨大生產力，也一定會對組織、對工作模式帶來很大的變化。」
那場溝通會結束不久，美團在全公司範圍拉了一場線上大會，核心是宣貫「龍蝦」的安裝與使用，提倡每位同事安裝「龍蝦」，以及將日常工作盡可能寫成可復用的 Skill。
會後，在美團核心本地商業從事商家運營的陳宇佳收到通知，需要在每週的週報裡加上一個板塊，寫明自己利用 AI 做了哪些提效、有什麼 Skill 可以推廣到全組和全部門使用。「然後就感受到大家好像拼命在把 AI 融入自己的工作中。」
4 月的一天，一位阿里算法工程師毫無徵兆地收到部門上一個月的 token 消耗排行榜，他以 170 億 token 消耗量赫然位列第一名，被公開表揚。部門老闆表示，以後年度 KPI、晉升考核都將參考這一排行。但一個月後，新的 token 消耗排行榜沒能如期而至，「可能老闆也發現了這種排名方式不靠譜。」
新的規則接踵而至。部門領導很快又提出，員工需要在工作日的早上 11 點到下午 6 點上傳每小時的「時報」，由 Agent 上的插件自動記錄代碼及對話內容，生成工作總結——這意味著員工無法修改自己的時報內容。就在第二天，hr 以近乎爭吵的姿態，勸阻了該領導的荒謬制度。
類似這樣的事情，已經不再讓人意外。來自高層的 AI 焦慮不斷下放，中層們層層加碼，努力暗示下屬，這是一場隱形的彙報競賽、軍備競賽、淘汰競賽。
儘管沒有強制每個人一定要寫 Skill，陳宇佳的部門領導還是會密切關注每個下屬的 token 用量，不時詢問具體情況，「他也不清楚 AI 具體能做什麼，但他說他不允許我們團隊的每個人在這次 AI 浪潮中落後」。有時在工作結束後的私下聚餐中，大家也會接收到老闆暗暗傳達的一種危機感，「一定要把 AI 用起來，否則到時候我想拉你們一把都拉不了。」
阿里某 AI Coding 產品的一位工程師告訴 36 氪，集團一些業務的老闆會向他們的產品團隊提出請求，希望通過增加數據埋點的方式，「讓他清楚地看到團隊成員每天使用 AI 的具體軌跡。」
美團的一些中層在接到裁員指標後，甚至會向上遞出一份更激進、比例更高的裁員名單——更少的人、更高的 AI 參與度，某種程度上直接等同於新時代的「管理成績」。
AI 提效成了一個任何業務、任何職能都能去「搞一搞」的事情。但關於 AI 到底能做什麼，要怎麼落地實現，一條長長的裂縫始終橫亙在基層與管理層之間——各級老闆對 AI 賦予無限美好的期待，基層拼命去實現、卻總也觸及不到那個設想，最終只能疲憊地「表演」。
江靈在阿里淘天集團做客戶運營，她的工作是盡可能拉齊消費者需求和商家供給。在她看來，老闆們總是「把 AI 想得很智能、很簡單」。
就拿電商中常見的異常場景「爆單」來說，高層期望通過全量巡檢，提前找出所有「爆款」。然而，平台一天的商流量是千萬級別，遠遠超出了現有人力和 Token 可以負荷的數量，於是只能小範圍測試，挑選幾十萬個商品，由於樣本範圍太小，命中率往往很低。
「作為一個員工，你沒法反駁老闆的那種期待，你懂嗎？」江靈激憤又無奈。
很多時刻，江靈覺得自己就像一頭驢，有鞭子在後面抽。「累不可怕，沒有方向和正反饋，才是最可怕的。你就是不停地拉磨，也不知道最後要去哪裡。」
「你不能把 AI 當成一個許願池用。」一家 AI 公司的 CTO 對 36 氪總結，AI 提效有很多前提，基礎是數據，但很多公司的數字化本身就沒做好；此外，許多流程上的卡點在「人」，是單靠 AI 無法解決的。
「一代人有一代人的土木」
產品、運營等大廠崗位感受到的還是不確定的焦慮，而程序員只能率先接受被宣判的命運。
百度前端工程師李川第一次被 AI 能力震驚，是在今年初用到 Claude Code。「同樣的複雜需求，用國內一些大模型可能需要五到六輪對話，用 Claude 兩三輪就搞定了，且完成得更好。」
他第二次被 AI 驚艷，是今年 4 月。中國大模型公司智譜發布 GLM-5.1 模型，「一是便宜，二是它的能力完全可以作為 Claude Code 的平替。」
李川當時就意識到自己的飯碗不保。到了 5 月，他果然出現在「名單」上。
如同一枚硬幣的兩面，一面是 2026 年 5 月，Claude Code 母公司 Anthropic 已經實現 470 億美元左右的年化收入（ARR），半年時間漲了四五倍；智譜也在近期衝上萬億市值。
另一面是 AI Coding 能力的極速成熟，讓程序員成為了這輪裁員潮中的重災區。「各家首當其衝的幾乎都是產研團隊，尤其是前端開發、測試開發這樣的崗位，通常很容易被老闆認為含金量不再。」一位互聯網公司 HR 告訴 36 氪。
2025 年，李川以校招生身份進入百度，成為一名前端工程師。一年前參與校招面試時，AI 還僅僅扮演著搜索引擎的角色，只能通過簡單問答來輔助編程，面試官全程都沒有談及 AI。
「前端」是李川理想的職業，因為這是一個所見即所得的工作，代碼質量直接體現在產品界面上的每個細節。每到過年，告訴家人「打開百度 app，上面那個東西是我做的」，會讓他嚐到成就感和「工作的意義」。
多年以來，大公司的程序員被涇渭分明地劃分為算法、前端、後端、測試等職能，前端對審美、交互等軟性能力要求更高，後端則更需要嚴謹的技術能力。這一行薪資水平和「鄙視鏈」，也直接跟「技術含量」掛鉤——前端比測試高，但不如算法工程師和後端工程師。
僅僅一年，李川熟悉的一切已經地覆天翻。寫代碼和改代碼的工作被 AI 大面積接管，程序員的幾種職能也模糊了界線。甚至產品經理也能一腳跨進編程的門。
阿里的一個開發部門，今年五月接到部門老闆的通知，要求大家暫停所有的非緊急需求，每個團隊開發一個 Agent，以後針對任何業務需求，都只能由產品同事直接與 Agent 對接。程序員只能修改 Agent，不能碰代碼。老闆還暗示，到今年十月份，做得好的團隊將接替不好的團隊來維護 Agent。
騰訊 CSIG 的技術團隊研發了一條為公司 App 修復 bug 的流水線——由 AI 修復 bug，程序員只需要在 bug 解決完成後進行檢查，點擊「確認」按鈕，代碼就會合入，它的修復準確率目前可以達到 50%。
阿里巴巴 5 月在內部成立了一批全棧小組，讓前端、後端和測試工程師都轉成「全棧工程師」，成為「超級個體」。6 月開始，美團內部也在全面推行前後端開發的合併。
轉「全棧」理論上是可行的，但實踐起來，卻是扒掉一層皮的痛苦過程。
突然被轉為全棧工程師的韓之，根本沒有太多時間學習，很快就要開始自己的第一個「全棧」項目，前後端開發、測試由她一人包攬。「現在我所有需求都是『倒排』的，規定幾號幾號前上線，」她最近工作強度打滿，晚上 9 點手頭的活兒還沒幹完，「我實在太累了」。
但大勢不可違。從去年底到今年初，中國幾家頭部公司都在盡可能地撒錢，推動程序員消耗 token，逐漸淘汰「古法編程」。
最高峰時，騰訊 CSIG 團隊成員享受的是 2000 美金/月的 token 額度，只要訴求合理、有相應的代碼產出，用完還可以申請翻倍提額。token 使用量也同步被納入考核，「當你的用量很低時，你的 leader 會問你為什麼。」因此，一些人會把用不完的 token 額度借給別人。
多年以來，大廠程序員意味著高薪與光環。他們是互聯網公司的基石，「程序員精神」的內涵是開源與分享，是代碼的簡潔與優雅，是沒有雜音的唯成果論，是看到字符在屏幕上跳動時的興奮感。
但時代變了。幾乎每一位受訪的程序員都對 36 氪談到同樣一種感受，「離開 AI 將無法工作，假如 AI『掛掉』了，我寧願花大量時間去找新的 Coding plan，也不願意自己去看代碼改一改」——再去談論所謂的「程序員精神」，也顯得不合時宜。
李川說，昔日一個優秀程序員的修養是學習和迭代，因為過去幾十年編程語言一直在變，不學就跟不上技術前沿。他和朋友們週末去咖啡館研究新技術也是常有的事，「這個群體本身就挺卷的」。但 AI 恐怖的迭代速度讓人徹底失語。
「如果 AI Coding 鎖死在 25 年的水平就好了，能抹平我這種一兩年資歷和七八年資歷人的技術水平，同時又不能真正代替人，還有很多『對話框』之外的事可做。」林越感嘆。但技術不會為誰停車，現在他毫不懷疑，程序員的消亡已經是進行時了，「就像珍妮機發明後的紡織工人一樣」。
舊增長沒了，新賽馬啟動
當技術給一家公司的效率注入倍數級槓桿，隨後發生的事情不外乎兩種——同樣的人做更多的事，又或者，一家公司不再需要這麼多人。
「我們不裁員。」一家軟體公司 CEO 對 36 氪說，好不容易「調教」出了這些對行業、開發方法富有認知的程序員，每一個都是公司的財富，當 AI Coding 把編程效率提升了 5 倍，他要做的不是裁掉 4/5 的人，而是把業務擴大 5 倍。
這願望固然美好，但問題在於，市場還有這麼多增量嗎？
被裁之前，林越短暫體會到 AI 寫代碼的「解放感」，但很快，他反倒變得更忙了。以往，業務對 App 細節有迭代需求時，總要等排期慢慢來。現在業務的需求越堆越快，無論可不可行、重不重要，都讓研發團隊「先做出來試試」。
但這些需求在林越看來多少有點「雞肋」——最小的「banner 位」修改一下文案細節，又或是將浮窗廣告由「免費取消」改為「積分抵扣」。「產品經理變變這個，變變那個，我們會做 AB 測試，改後效果能變好的情況真的不多。」
「越沒有增長的部門越是 all in AI，總要找點新故事講嘛。」蒼述說。他既待過外賣業務，也待過無人機業務，以他的親身感受，前者卷 AI 的氛圍比後者濃得多。
一位剛在 Meta 經歷了大裁員的 Infra 工程師告訴 36 氪，學會壓榨 AI 後，他和同事們以前沒時間做的事情，「現在都想做一做」。但如今一大批人離開，留下的同事又開始把那些必要性不高的工作砍掉。
擺在所有人面前的現實是，移動互聯網時代跑出的明星產品們，如今都很難再通過「做更多工作」而實質性地推高增長。其中一些公司不僅沒有增長，還因激烈的外部競爭而失血嚴重。
2025 年外賣大戰幾家公司燒了 2000 億，將美團的利潤與現金流拖入泥潭，這讓人均貢獻利潤原本就低的美團率先進入裁員週期。但換個角度看，美團的業務高度依賴線下履約，AI 提效空間跟線上化程度更高的公司比是偏小的，「如果連美團都能通過 AI 提效減員，那其他公司一定會跟進。它是一個風向標。」一位美團員工說。
傳統現金牛業務廣告持續萎縮的百度，在阿里內部長期邊緣、貢獻微薄的飛豬和高德，也都是類似情況。
舊業務的裁員難以避免，那麼活水的機會存在嗎？
一些管理層在談起裁員話題時，會告訴員工「公司現在也搞 AI，可以試著去找找自己能做的項目。」一位美團員工告訴 36 氪。近日，美團核心本地商業新成立了 AI Transformation 部門，主要職能是探索用 AI 梳理業務的內部流程；此外，不少核心中高層也在親自帶隊做 AI 相關項目。
字節的一位產品經理王岳告訴 36 氪，他正在內部創業，做一款面向 B 端客戶的 AI 提效類產品，「公司鼓勵大家去做這樣的探索」。在立項之初，他們不僅主動抹掉了「設計」和「測試」兩個職能，還要向評審會強調，這款產品未來將節省多少人力成本。王岳的另一位同事在開發 AI 客服的 Agent 產品，其 2026 年的 OKR 就是「幫助公司裁掉 xx% 的客服」。
如今，這樣的項目，在每家大型廠都有十餘個或數十個小團隊在做。「有時候會幾個團隊做同一個方向，誰跑出來了，公司就集中資源推誰。」——一場新的賽馬開始了。
變動的除了業務重心，還有組織型態，比如抹去更多中層管理者。
騰訊從今年起開始推行項目制，弱化管理職級，給負責人恢復專業職級；美團在今年年中盤點時裁掉了一些 L9（事業部總監級），還在近期全面取消 X1 節點（此前最低的一層管理節點），減少管理層級。
就讓我們揮別過去
AI 的巨浪究竟會把人帶往何處，多數人都還沒有一個「頓悟時刻」。
離職緩衝期結束前的六月中旬，林越已經在密集推進淘寶、快手和字節的面試。繼續「大廠程序員」的職業生涯，仍然是他內心期盼的最優路線。但這些公司的橄欖枝至今沒能如願拋來，「太難了。」林越說。
「找到一份工作是容易的，但一旦從大廠去了中廠、小廠，你就不可能再回到大廠了。」在林越心裡，放棄大廠某種程度意味著永久性跌落，他不願「退而求其次」。
也有人放下「大廠執念」。李川從百度離職後的第三天，便無縫入職了一家初創公司。順其自然地，他的崗位從過去的「前端工程師」變成了「全棧工程師」。這家公司的主力產品是辦公類的 AI Agent，還給他漲了薪。
儘管大家都說時代變了、程序員的技能不再可靠，李川仍然有一些「技術憧憬」，希望以技術人員的角色參與到一款被用戶喜愛的產品中，而這未必只能在大廠實現。
從阿里離開後，江靈入職了一家老牌汽車公司。她如今的工作內容不必強行與 AI 關聯，不用再每天焦慮「老闆的 AI 任務能不能完成」，當然也不用再「拼命表演」。江靈最近負責的一個項目 9 月 30 日才上線，「這些任務落在我的舒適區，時間又寬裕，人真的會身心愉悅許多。」
最近，她所在的部門每每放出招聘崗位，「都有一堆什麼阿里的人過來面試，瘋了一樣地往製造業跑。」
也許程序員群體最終還會留下 10%，但蒼述不想再找大廠的工作，「去卷成這絕望的 10%」。
5 月被美團裁員後，他果斷踏上了創業道路。AI 浪潮前，他就以副業形式嘗試自己做點什麼。彼時，只是建社群、兜售一些技能，就讓他體會過月入十萬的滋味。
今年三四月時，蒼述社群裡的一些「學員」，已經踩著浪潮投身 AI 創業，「開了自己的公司，招了很多人，我還苦哈哈在這上班，這對嗎？」他問自己。
如今，蒼述的創業項目是面向海外，圍繞罕見病用戶的需求開發系統、做獨立產品，他也在小紅書帳號「蒼述（戒掉月薪版）」與海外社媒上向網友分享進展。主產品之外，他還在多線並行一些小產品，以此保持手感，「一個小工具最多三四天完成，複雜系統可能需要半個月。」——這都遠遠快於大廠的常規排期節奏。
AI 或許是人類有史以來最強的智力槓桿，它可以把個人能力放大 N 倍，可以支撐大部分初創產品的落地，也可以讓每一個好的 idea 被快速看見並定價。
生於 2000 年的蒼述說，自己是一個注定創業的人，但假如沒有這次裁員，他可能不會在此刻行動。「公司幫我做了決定。」
「既往不戀，縱情向前」，這是美團給每位離職員工告別短信中的最後一句話，也是最近許多大廠人離開時會提起的一句話。在 AI 帶來的這場複雜變革裡，離開大廠、留在大廠，都無法再延續過去的路徑。
短暫的「碎」過之後不是躺倒。轉行也好，創業也好，先接受變化的人或許能先看到不一樣的世界。