Jay 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
15年內被裁4次,在慘遭微軟、meta等大廠優化后,美國傳奇牛馬老李頭,今年又被蘋果單方面分手了。
丟掉工作的六個月來,他參與了無數面試,收件箱里得到的反饋幾乎是清一色的:
「很抱歉,經過綜合評估,您這次的面試沒有通過。」

沒辦法,誰叫他今年已經57歲了?
不過,被大廠裁出心理陰影的老李,似乎靠AI摸索出了一條能保住飯碗的道路……
連續被裁四次,蘋果只拿他當合同工
去年九月,本篇故事的主角、美國傳奇打工人Lee Givens(李吉文斯,咱就叫他老李吧),再次成為了無業游民。
按說,老李在科技公司摸爬滾打十多年,資歷夠、經歷多,怎么著都算是各大廠爭搶的香餑餑。
可現實偏不按套路走——被裁之后,他并沒有像旁人想象的那樣無縫銜接,反而在足足半年時間內都深陷漫無天日的求職泥沼。
不過也是老李入行晚,十四年前加入微軟當產品經理的時候,他就已經43歲了。
哪想到,「老來俏」的好日子才過三年,噩耗就從天而降——
微軟宣布啟動1.8萬人規模的大裁員,老李也不幸成為KPI。
雖說靠著緩沖期,他又在內部找了個崗位續上了工作,但活兒實在太無聊。拖了幾年,他還是決定揮手告別微軟。
老李的第二站是meta。
這一次,他在meta擔任產品營銷經理,負責一款AR眼鏡。
的確比在微軟有挑戰性了很多,但好像有點太有挑戰性了:剛進meta的大門,工牌還沒戴習慣,部門的產品規劃就出了大紕漏,把整個團隊折騰得雞飛狗跳。
不到一年,老李又打包走人了。
這次他來到軟件開發公司Unity,當上了全球產品負責人。
起初,Unity發展的勢頭挺猛,老李也很有干勁。
然而隨著AI的出現,同行開始瘋狂抬package挖墻角,「消失術」每天都在老李身邊上演——昨天同事還在對面喝咖啡,今天工位就干干凈凈了。
即便如此,他依舊死心塌地相信Unity,真心覺得公司潛力無限。
但老板壓根沒打算和他雙向奔赴。
2023年5月,老李正跟愛人在意大利度蜜月,曬太陽喝紅酒,享受人生高光時刻。

然后他手機一響……
怎么又被裁了!!!
更悲劇的是,這次他因為太信任公司,壓根沒做任何B計劃,直接被打了個措手不及。
花了整整四個月,老李才等來了下一份機會——蘋果工程項目經理。
不過只是份合同工,每三個月續簽一次。

老李心里門兒清:合同工在這個組最多只能待一年。到時候,要么成功轉正,要么卷鋪蓋走人。
眼看著大限將近,一個「看似」是好消息的通知從天而降:有位高層領導拍板,希望團隊所有人統統搬去加州總部辦公。
潛臺詞是,如果你從西雅圖搬到加州,轉正大大的有保障。
但這對老李是道「送命題」。
夫妻倆剛在西雅圖買了房,老婆的工作也在附近。就為了個轉正把家扔下搬去加州?根本不可能。
于是,在蘋果正式分手之前,老李已經默默打開求職網站,開始為下一個去處做準備。
但他萬萬沒想到,僅僅一年過去,就業環境居然更地獄了。
六個月里,老李幾乎把能投的崗位全投了,面試也參加了不少。可最終聽到的回復往往只有一句「抱歉,經過綜合評估,我們決定不繼續推進。」
其實老李過去的工作不是朋友介紹,就是獵頭搶著來撩。十多年的大廠生涯里,他從來沒真正體驗過什么是「求職」。
海投了數百份簡歷卻杳無音信,前所未有。
更糟糕的是,現在的他還要支付兩個孩子的大學學費。
有時我會忍不住想,當初真不該離開微軟啊。
AI第一波打擊已經到來
老李不是唯一一個在幾家大廠之間奔波討生活的人。在美國,11萬名科技從業者都在經歷自己職業生涯的至暗時刻。
據Layoffs.fyi統計,2025開年至今,已經有200多家科技公司宣布裁員,大約11萬名科技從業人員失去了工作。
2025年10月,1.4萬名亞馬遜員工沒了工作,HR用來洽談解雇的會議室都擠爆了。
2025年7月,英特爾在其季度財報中官宣將裁員2.4萬人,約占其員工總數的22%。
2025年5月和7月,微軟連續開展兩輪裁員,共裁1.5萬人。
……
毫無疑問,AI正在推動巨頭們轟隆轟隆的裁員工程。
過去三年,大模型突飛猛進,現階段AI的能力已經足以顛覆眼下的就業格局。
宏觀經濟學里,失業大致可分為三類:
第一類,摩擦性失業。
跳槽、找工作期間的過渡期就屬于這一類。很正常,人才和公司匹配需要時間。
第二類,周期性失業。
最典型的是經濟不景氣導致的企業裁員。但隨著經濟恢復上行,崗位也會恢復。
第三類,結構性失業。
即技術、行業趨勢變動所引起技能錯配,今天我們面對的更多的就是這一類。
就像當年汽車司機替代馬車夫一樣,崗位本身的需求已經因新技術徹底發生變化,基本無法再挽回。
因此,結構性失業被認為是最危險、最棘手的一類失業。
今年所裁掉的這11萬個人,很可能是純粹由AI引發的結構性失業。
企業在權衡「是否用技術替代人工」時,最簡單的判斷標準通常是:生產同樣1單位產出時,技術的單位成本 vs 勞動的單位成本,哪一個更低?
假設:一個工人每小時工資30元,一臺機器每小時的成本是500元。
如果工人每小時能生產3個零件,生產一個零件則需10元。
相比之下,一臺機器維護費每小時500元,似乎昂貴得多。
但要是它每小時能生產500個零件呢?
成本僅僅為1元/個零件。
當單位技術成本遠小于單位勞動成本時,企業自然會選擇技術。
眼下,AI正是以這種方式重塑許多崗位的生產函數。
即便預訓練和推理成本不低,但AI驚人的技術生產率足以大幅度壓低單位技術成本,輕松達到碾壓人類勞動力的水平。
這種情況下,技術要素對于生產的重要性空前高漲,企業資源分配自然開始向算法傾斜。
更令人咋舌的是,由于AI所具備的主體性特征,企業在投入技術時,不必投入以往比例的勞動力。
也就是說,AI可以獨立完成整段工作流程,不再需要像以往工業革命那樣「附帶」創造一個崗位。
這意味著,今年的這11萬個工作崗位可能已經永遠消失了。
舉個具體的例子大家感受一下,就拿亞馬遜來說吧。
7月底,亞馬遜公布了第二季度財報,業績全盤超出華爾街預期:銷售額同比增長13%,達到1677億美元。
盡管如此,公司依然于10月底毫不猶豫地啟動了此前規劃的亞馬遜的「3萬人血裁計劃」,這一反差讓不少被裁員工難以接受。
但其實,亞馬遜CEO Andy Jassy在幾個月前的發言,就已經給出了預告:
未來幾年,我們會使用AI來提高效率,這將減少我們公司的員工總數。
亞馬遜的動態并非偶然,在硅谷業績紛紛高漲的同時,仍然有無數科技從業者被公司解雇。
這或許也進一步印證了那個殘酷現實——企業不是暫時雇不起這么多人,而是根本需要這么多人。
只不過,短期內的落地形式,可能是更溫和的一種中間態。
不用AI替代人,而是用懂AI的員工換掉不懂AI的員工,也就是團隊重組。
最終表現為:懂AI的人,淘汰不懂AI的人。
未來,隨著技術的進一步成熟、人才市場進一步擁擠,被裁人群將越來越難拿到滿意的offer。

如今的科技行業,就像一座巨大的熔爐。不斷有管理層通過資源重組,投進原生在AI時代的年輕員工。
無處可躲的失業洪水
失業的浪潮,不僅在太平洋那頭,也在這一頭。
在小紅書上,甚至悄然長出一個全新的賽道:專門記錄中年失業者的故事。
小紅書上,「@桑瑞軍」就是闖進這條賽道的博主之一。
他視頻里絕大多數受訪者來自大廠。
據不完全統計,這些人的轉型方向五花八門:有人做起了個體電商,有人投身自媒體,有人干脆開起實體店……
但相同點是,無論是主動還是被迫離開大廠,他們都找到了獨特的風景線——
有小姐姐成了兩家24小時棋牌室的老板娘,直接線下復用「公域獲客→私域轉化」的打法,還賣起了「可能提升牌運」的麻將周邊,搞麻將比賽、做社群,生生把實體生意做成了互聯網產品。
有E人在杭州做起了旅游陪玩,白天帶游客逛景點,順便兼職攝影師,一天8小時收費600元。過程中和不少客戶都處成了朋友,就連馬來西亞游客來杭州,也點名找她。
還有產品經理賣起了包子,也能玩得很互聯網——除了包子本身,還賣酒、做包子文創,把店鋪打造成年輕人的「線下社交廣場」。
……
從大廠打工人轉型成功的案例遠不止這些。事實上,市場正迅速涌現出一批「超級個體」與「一人公司」。
根據Carta的最新報告,2024年在美國新注冊的初創企業中,有35%由單一創始人獨立創立——這個比例是2017年的兩倍多。
這一趨勢背后的動力,竟也和那個造成11萬人失業的引擎同源——
隨著AI能力持續加速,那些曾經只有大廠才具備的頂尖資源,正一點點來到每個普通人手里。
未來,平臺業務會成為我們每個人的外掛,屆時能被釋放出的想象力,同樣是指數級的。
One More Thing
說個開頭故事的結尾吧。
連續被大廠「廣進計劃」選中四次的老李,終于放下大廠執念。
觀念轉變過后,老李再去看領英那堆「未讀未回」HR消息,居然有不少不錯的機會。
為了提升自己的競爭力,老李還惡補了不少AI知識,包括學習PyTorch和MAX等框架。
2025年4月,gap了近半年的老李終于找到了新的落腳點。
新站點是豐田,老李擔任旗下子公司Woven by Toyota的產品經理,工作內容也和AI高度相關。
最初,HR溝通的工作地點在帕洛阿爾托,但公司后來同意將工作地點調到老李一家居住的西雅圖。
現在的年收入有六位數(美刀),遠高于老李此前在meta和蘋果的收入。
除此之外,公司團隊規模也遠小于大廠,他有更多施展手腳的空間,也更容易被領導感知到貢獻。
被大廠反復優化,也許確實正在成為一種新常態。
然而,這或許也意味著另一種生活、另一種可能性的開始。
說句大廠常說的話:
擁抱變化…吧。
參考鏈接:
[1]https://www.businessinsider.com/microsoft-meta-apple-employee-struggled-find-tech-job-2025-12
[2]https://futurism.com/future-society/accenture-layoffs-ai?
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