[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"content-doc-dcio539a81ba":3},{"user":4,"document":8,"mainDocument":27,"columnUrl":29,"subscription":30,"footer":42,"text":77},{"isAuthenticated":5,"isAdmin":5,"displayName":6,"avatarUrl":6,"nid":6,"groupLevel":7},false,"",-10,{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":21,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},"dcio539a81ba","美国首批因AI被裁员工，已陆续重新回到岗位","\u002Fdoc\u002Fdcio539a81ba","col18178739ee","美股资讯","\u002Fcol\u002Fcol18178739ee","\u003Cp>第一批被 AI 裁掉的员工已经返岗了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>2 月 27 日，Jack Dorsey（Twitter 的创始人）旗下金融科技公司 Block 一口气裁掉了 4000 多名员工，员工总数从 1 万人缩减至不足 6000 人，Jack 给的裁员理由是“AI 工具改变了一切”。AI 最后将会淘汰部分职业早已是社会共识，但先取代中、高端职业的白领，还是加剧了人类的职场焦虑。\u003C\u002Fp>\u003Cp>可是，还没过一个月，被裁的部分员工已经收到返岗邀请……\u003C\u002Fp>\u003Cp>据 Business Insider 报道，这些被返聘的员工来自多个部门，包括工程部和招聘部等。Block 的一名设计工程师在领英上发帖称有领导层告诉他是被裁错了，属于“文书错误”；一名 HR 在已被删除的帖子中表示自己是在其经理的不断向上争取下才被返聘的；还有人称自己是被裁后一周莫名其妙接到 Block 的电话而被请回来。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Jack 目前并未对返聘进行公开回应，从比例来看这些被返聘的员工仅占当初被裁员工的很小部分，但或许也已经说明了问题：有些岗位和工作，AI 没人好使。\u003C\u002Fp>\u003Cp>先从使用成本来看，一个企业级 AI 员工的成本肯定是要高于普通人力的。\u003C\u002Fp>\u003Cp>请人干活要花钱，请 AI 干活要花 Token，Claude Opus4.6 标准基础价为输入 5 美元 \u002F 100 万 token、输出 25 美元 \u002F 100 万 token；国内大模型更便宜，Qwen3.5 plus 标准基础价为输入 0.8 元 \u002F 100 万 token，输出 4.8 元 \u002F 100 万 token。\u003C\u002Fp>\u003Cp>以最近火爆的 OpenClaw 为例，美股投资网内部一位资深“养虾户”表示，其仅将 OpenClaw 作为生活和投研助手，使用一个多月就烧掉了约 6000 美元的 token（其使用的是 Claude 4.5\u002F4.6 模型）。一个月 6000 美元，什么样的高级知识分子请不到呢（欧美除外）？\u003C\u002Fp>\u003Cp>个人使用尚且如此，AI 融入企业工作成本就更高了。以最简单的客服代替为例，在一些学历通货膨胀的地区，花 3000 块钱就能请一个形象俊俏的大学生当客服，但调教一个能真正替代人工客服、能处理复杂工单、接多个知识库、进行多轮对话、稳定上线的 AI 客服，那成本绝对不是每个月 3000 块钱能覆盖的。\u003C\u002Fp>\u003Cp>2024 年瑞典支付公司 Klarna 高调裁员 1000 余人，称 AI 客服已经可以取代公司 700 名客服代理的工作量。但 2025 年 5 月，彭博社等多家媒体报道，Klarna 开始重新招人做客服，其公司 CEO 还承认自己确实在 AI 上“走得太快”。\u003C\u002Fp>\u003Cp>另外，AI 取代人力也存在“杰文斯悖论”。\u003C\u002Fp>\u003Cp>杰文斯悖论是经济学里的一个概念，指效率提升，不一定带来某资源使用减少，反而可能因为使用成本下降、需求扩大，导致总使用量上升。将这个理论迁移到 AI 时代的职场即为当 AI 技术进步使员工效率提高，企业不会容许员工休息，反而会要求其在单位时间内完成更多任务。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所谓提效，变成了另一种更隐蔽的增负，AI 解放人力完全就是个骗局。\u003C\u002Fp>\u003Cp>资本家们也会认为，AI 时代企业也就不需要这么多员工了，如 Jack 所说，“更小的团队配更多的智能工具”。但事实上呢？如今的局面是，企业裁员后并不是完全由 AI 继承了原工作，而是剩下的员工借助 AI 增加了工作量。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果仅是单纯的工作任务也就罢了，但要知道，归根结底企业是一种人类组织，有组织的地方就有“江湖”，AI 可以融入企业的正式组织，但永远无法理解、也无法融入企业的非正式\u002F隐形组织。\u003C\u002Fp>\u003Cp>那么当 AI 裁员发生时，裁掉的不仅是劳动力，也是组织肌肉，剩下的员工不止加重了工作负担，也连同把原本岗位的焦虑、风险和责任一起吞了下去。协作的人少了、执行的人少了、最重要的是背锅的人也少了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>在英伟达 GTC2026 期间，黄仁勋接受一个采访时痛批了那些以 AI 提效为理由裁员的企业，“那些靠裁员应对 AI 的领导者，不过是因为想不出更好的办法，脑子里已经没有新东西了，拿到再强的工具也不会用来扩张，”这是黄仁勋的原话。\u003C\u002Fp>\u003Cp>黄仁勋要表达的意思是 AI 不是来淘汰员工的，而是帮企业扩张和开发新业务的，不要裁员反而要加大招聘，如果管理层意识不到一点，他们就是傻瓜。但说笑归说笑，企业中的管理者往往都是人精中的人精，他们当然知道 AI 目前的昂贵、及人力仍存在的必要性。\u003C\u002Fp>\u003Cp>科技公司裁员，或许 AI 只是幌子，降本才是真实目的。\u003C\u002Fp>\u003Cp>AI 已经变成了科技公司裁员的万能借口，其实 AI 真正淘汰的不是个人，而是那些仍活在旧时代的企业和业务。当企业无法跟上 AI 的进步，导致业务增长停滞、利润收缩时，AI 革命反而成为了企业 PUA 员工的新手段，减人、压成本、把更多工作塞给留下来的人，再让每个人自己去反思，为什么你没能成为那个更适应 AI 时代的人呢？\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果不幸裁到了大动脉，就再偷偷将其请起来即可。这种裁员方式在硅谷也很常见，2022 年 10 月马斯克完成推特的收购后，11 月初就裁掉了大约一半员工（3000 余人），随后又因裁错人或发现关键岗位离不开人，回请了数十名被裁员工。\u003C\u002Fp>\u003Cp>回到当下，说到底 AI 会改变很多东西，但它还没有神奇到能替企业弥补战略上的迟钝、业务上的衰老和管理上的偷懒。被 AI 裁员又返聘这件事，无论背后原因是企业意识到有些工作不是一句“AI 改变了一切”就能自动消失，还是只是降本的借口，它都不热血，也谈不上反转。\u003C\u002Fp>\u003Cp>只是让我们看到在未来还没真正到来之前，有人已经提前被它伤害了一次。\u003C\u002Fp>","https:\u002F\u002Fstockwebsiteblob.blob.core.windows.net\u002Fweb-202603-stk\u002FUploader0rj04z5bnld_2026_03_23_09_53_29.jpg","2026-03-23T16:52:33.927","2026.03.23","2026\u002F03\u002F23",54650,[22],"AI","Article",0,"免费","success",{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":28,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},[22],"\u002Fcol\u002Fstocknews",{"visible":5,"marketingHtml":31,"services":32,"recentDocuments":41},"\u003Cfigure class=\"image\">\u003Ca 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buy@TradesMax.com 美国电话 626-378-3637","公司介绍","\u003Cp class=\"MsoNormal\">美股大数据 StockWe.com 是一个美国领先的金融和美股信息大数据提供商，紧盯华尔街金融市场和行情，2008年成立于美国硅谷，创始人是前纽约证券交易所资深分析师Ken，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化交易模型，每天处理千万级股票数据：挖掘潜力大牛股，捕捉期权异动大单，实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻，精准买卖信号第一时间发到您手机APP。\u003C\u002Fp>","专业美股投资者都在这里",{"loading":78,"search":79,"searchPlaceholder":79,"hotContent":80,"draft":81,"noData":82,"searchNoData":83,"edit":84,"editVideo":85,"courseContent":86,"more":87,"buyNow":88,"subscribeNow":89,"encoding":90,"paidContent":91},"Loading...","搜索","热门内容","草稿","目前没有任何内容公布","当前检索内容没有数据","编辑","编辑视频","课程内容","更多","立即购买后观看","- 立即订阅 -","视频编码中...","付费内容"]