【AI前沿】AI 砍掉的第一批大厂人:高薪,高绩效,高P|深氪

2026-07-07

AI 砍掉的第一批大厂人:高薪,高绩效,高P|深氪任彩茹·2026年07月06日 10:26绩优主义失效,35岁危机提前。大厂人如何重建自己?访谈|任彩茹 兰杰 彭倩文|任彩茹编辑|乔芊 杨轩“630”减员,AI是祸首还是替罪羊?“现在公司有(减员)名单,你在这里面。”5月中的一天,林越被组长叫进会议室,对方开门见山。林越的第一反应是平静,他早有预料。早在今年三四月,一些互联网公司内部便传出要裁员的风声。开年以来,中国互联网大公司围绕AI提效激进开展的token竞赛、培训会、隐形考核等,无处不在。当所有人都被卷入一场“all in AI”的运动时,“裁员一定会发生”就是大家心照不宣的共识。但站在HR门口时,他还是迎来了情绪崩溃的瞬间:手开始发抖,犹豫了很长时间,想着怎么开头,怎么调整自己的举止表情。“我再也不想经历这样的事。”林越月薪2万5,一年前本科毕业,入职携程当后端工程师——当时看,他是极其幸运的一个。互联网招聘红利不再,携程几千份简历只录取不到500人,但他进入的是公司最赚钱的酒店部门,负责为商业化产品写代码。但现在看,月薪2万5、只有一年经验的初级程序员,不裁他裁谁呢?一是赔偿成本低,二是比起对业务通盘更熟的老员工,新人使用AI的效率往往更低。“有业务经验打底,想用AI做什么,有什么影响,老员工更清楚。”林越说。斯坦福大学在一篇名为《Canaries in the Coal Mine?》(《煤矿里的金丝雀?》)的论文中,用“金丝雀”比喻刚踏入职场的年轻人。其研究显示,2022年ChatGPT普及以来,最年轻劳动者的就业大幅下降,到2025年9月,22-25岁软件开发者的就业相比其2022年底的峰值下降了近20%。最近一年,AI让一切更卷了。携程曾是著名的“互联网养老厂”:程序员岗早上10点半上班,午休两小时,下午7点就能准时下班,主APP两周一个迭代。但林越入职没多久,赶上AI Coding能力大爆发,已经卷成一周一个APP迭代,“每天干到10点半”。但这种节奏加快,并不是因为业务有爆发式增长,“而是因为不找事做,就会变成边缘部门,边缘部门就会被砍。”林越告诉36氪。但最终,他还是没有避免“被砍”的命运。不过,“斩杀”也可能是无差别的。苍述完全没想到,自己会是第一批出现在裁员名单上的人。5月的一个周五,上班前半小时,“部门突然拉了一个all hands(全员会),HR直接宣布了结果,告诉大家有这个事儿。”来美团之前,苍述是字节的SSP校招生(Super Special Offer),高薪入职,到最后也是组内同级员工中工资最高的一个。跳槽到美团后,组内的核心项目几乎都被放在他手中,今年本该是苍述的晋升节点。这场裁员潮中,“绩优”、“高P”的保护屏障都失效了。苍述的隔壁组,裁掉的两名员工都在去年取得了“超预期”的绩效评级。裁到最后,苍述所在的小组几乎被全员“端掉”,“这个组名义上还存在,实际已经没人了。”林越得知自己被裁时,才发现平时常常对接的两位前端工程师,“头像不知道什么时候已经灰了”;美团的一个用户增长大群,原本的数百位成员如今只剩一半左右;阿里巴巴的高德、飞猪等业务,也处在剧烈震荡中。“630”成了社交媒体上的热词。它是国内AI真正大规模走进互联网职场的第一个季度末。六月底到七旬中旬,既是许多公司人员汰换的惯例时点,也是这场裁员潮中普遍设定的“last day”。风向标硅谷已经率先在裁员,特征是成批量、规模大。5月,Meta宣布裁员8000人,7000人转岗AI部门,成为硅谷科技公司里最动荡的一家,高管承认“公司士气近20年来最低”;更早时候,亚马逊宣布裁员1.6万白领岗位,把省下的资金投向AI。2021年上一轮裁员潮发生前,国内互联网大公司疯狂扩张边界,高密度地成立一个又一个新业务,一批人被快速招募起来,又快速抹去。但今年裁员潮的内在主线并非这样单一。AI提效、大而重的老业务增长乏力或深陷竞争泥潭、投资AI新业务带来的现金压力,在这个时段交织并行。许多被通知离开的人,也很难说得清这些因素孰轻孰重。《哈萨比斯:谷歌AI之脑》的作者称,如同奥本海默创造了原子弹,却无法控制它的使用,追求真理的科学家们也是“万物的破坏者”:我们的工作、思维方式,甚至生存,都可能被“破坏”。十年前的韩国首尔,AlphaGo带给人类棋手李世石最初的破坏。十年后,从硅谷到北京,这种破坏再次蔓延。对大公司而言,AI是船票,它指向大模型或AI应用这类新业务。但新业务能不能干成、何时干成,没人说得准。面对不再增长的老业务,大公司不得不在每一个确定的和不确定的方向上,更加坚决地提效、进而裁员。林越向朋友倾诉裁员遭遇时,被安慰道,“没关系,我们大家都会有这一天,只是你的这天来得更早一些。”但比自我开解更重要的可能是,被AI替代、被大厂裁员后,人们该如何选择、如何行动。焦虑的高层、加码的中层、发疯的基层“以前在字节两个月才能做出来的产品demo,我们现在两个星期就能做出来。”一名前字节产品经理、现AI创业公司高管对36氪说,有了Claud Code、Codex这样的工具后,自己团队现在可以3小时做出demo,一周内完成想法验证。“一个产品(经理)就像一个CEO。”他说,组织结构可以随之大幅压缩,信息传递的损耗比大厂少太多,完美“熵减”。当创业公司借助AI快速行动之时,互联网大厂回望自身,是否会觉得自己像迟缓的巨兽?来自大厂最高层的表态,往往是一个信号。今年3月,美团CEO王兴在高管沟通会上谈到自己对AI的看法,“AI Agent对我的冲击比ChatGPT更大,AI注定会创造巨大生产力,也一定会对组织、对工作模式带来很大的变化。”那场沟通会结束不久,美团在全公司范围拉了一场线上大会,核心是宣贯“龙虾”的安装与使用,提倡每位同事安装“龙虾”,以及将日常工作尽可能写成可复用的Skill。会后,在美团核心本地商业从事商家运营的陈宇佳收到通知,需要在每周的周报里加上一个板块,写明自己利用AI做了哪些提效、有什么Skill可以推广到全组和全部门使用。“然后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,一位阿里算法工程师毫无征兆地收到部门上一个月的token消耗排行榜,他以170亿token消耗量赫然位列第一名,被公开表扬。部门老板表示,以后年度KPI、晋升考核都将参考这一排行。但一个月后,新的token消耗排行榜没能如期而至,“可能老板也发现了这种排名方式不靠谱。”新的规则接踵而至。部门领导很快又提出,员工需要在工作日的早上11点到下午6点上传每小时的“时报”,由Agent上的插件自动记录代码及对话内容,生成工作总结——这意味着员工无法修改自己的时报内容。就在第二天,hr以近乎争吵的姿态,劝阻了该领导的荒谬制度。类似这样的事情,已经不再让人意外。来自高层的AI焦虑不断下放,中层们层层加码,努力暗示下属,这是一场隐形的汇报竞赛、军备竞赛、淘汰竞赛。尽管没有强制每个人一定要写Skill,陈宇佳的部门领导还是会密切关注每个下属的token用量,不时询问具体情况,“他也不清楚AI具体能做什么,但他说他不允许我们团队的每个人在这次AI浪潮中落后”。有时在工作结束后的私下聚餐中,大家也会接收到老板暗暗传达的一种危机感,“一定要把AI用起来,否则到时候我想拉你们一把都拉不了。”阿里某AI Coding产品的一位工程师告诉36氪,集团一些业务的老板会向他们的产品团队提出请求,希望通过增加数据埋点的方式,“让他清楚地看到团队成员每天使用AI的具体轨迹。”美团的一些中层在接到裁员指标后,甚至会向上递出一份更激进、比例更高的裁员名单——更少的人、更高的AI参与度,某种程度上直接等同于新时代的“管理成绩”。AI提效成了一个任何业务、任何职能都能去“搞一搞”的事情。但关于AI到底能做什么,要怎么落地实现,一条长长的裂缝始终横亘在基层与管理层之间——各级老板对AI赋予无限美好的期待,基层拼命去实现、却总也触及不到那个设想,最终只能疲惫地“表演”。江灵在阿里淘天集团做客户运营,她的工作是尽可能拉齐消费者需求和商家供给。在她看来,老板们总是“把AI想得很智能、很简单”。就拿电商中常见的异常场景“爆单”来说,高层期待通过全量巡检,提前找出所有“爆款”。然而,平台一天的商品量是千万级别,远远超出了现有人力和Token可以负荷的数量,于是只能小范围测试,挑选几十万个商品,由于样本范围太小,命中率往往很低。“作为一个员工,你没法反驳老板的那种期待,你懂吗?”江灵激愤又无奈。很多时刻,江灵觉得自己就像一头驴,有鞭子在后面抽。“累不可怕,没有方向和正反馈,才是最可怕的。你就是不停地拉磨,也不知道最后要去哪里。”“你不能把AI当成一个许愿池用。”一家AI公司的CTO对36氪总结,AI提效有很多前提,基础是数据,但很多公司的数字化本身就没做好;此外,许多流程上的卡点在“人”,是单靠AI无法解决的。“一代人有一代人的土木”产品、运营等大厂岗位感受到的还是不确定的焦虑,而程序员只能率先接受被宣判的命运。百度前端工程师李川第一次被AI能力震惊,是在今年初用到Claude Code。“同样的复杂需求,用国内一些大模型可能需要五到六轮对话,用Claude两三轮就搞定了,且完成得更好。”他第二次被AI惊艳,是今年4月。中国大模型公司智谱发布GLM-5.1模型,“一是便宜,二是它的能力完全可以作为Claude Code的平替。”李川当时就意识到自己的饭碗不保。到了5月,他果然出现在“名单”上。如同一枚硬币的两面,一面是2026年5月,Claude Code母公司Anthropic已经实现470亿美元左右的年化收入(ARR),半年时间涨了四五倍;智谱也在近期冲上万亿市值。另一面是AI Coding能力的极速成熟,让程序员成为了这轮裁员潮中的重灾区。“各家首当其冲的几乎都是产研团队,尤其是前端开发、测试开发这样的岗位,通常很容易被老板认为含金量不再。”一位互联网公司HR告诉36氪。2025年,李川以校招生身份进入百度,成为一名前端工程师。一年前参与校招面试时,AI还仅仅扮演着搜索引擎的角色,只能通过简单问答来辅助编程,面试官全程都没有谈及AI。“前端”是李川理想的职业,因为这是一个所见即所得的工作,代码质量直接体现为产品界面上的每个细节。每到过年,告诉家人“打开百度app,上面那个东西是我做的”,会让他尝到成就感和“工作的意义”。多年以来,大公司的程序员被泾渭分明地划分为算法、前端、后端、测试等职能,前端对审美、交互等软性能力要求更高,后端则更需要严谨的技术能力。这一行的薪资水平和“鄙视链”,也直接跟“技术含量”挂钩——前端比测试高,但不如算法工程师和后端工程师。仅仅一年,李川熟悉的一切已经地覆天翻。写代码和改代码的工作被AI大面积接管,程序员的几种职能也模糊了界限。甚至产品经理也能一脚跨进编程的门。阿里的一个开发部门,今年五月接到部门老板的通知,要求大家暂停所有的非紧急需求,每个团队开发一个Agent,以后针对任何业务需求,都只能由产品同事直接与Agent对接。程序员只能修改Agent,不能碰代码。老板还暗示,到今年十月份,做得好的团队将接替不好的团队来维护Agent。腾讯CSIG的技术团队研发了一条为公司App修复bug的流水线——由AI修复bug,程序员只需要在bug解决完成后进行检查,点击“确认”按钮,代码就会合入,它的修复准确率目前可以达到50%。阿里巴巴5月在内部成立了一批全栈小组,让前端、后端和测试工程师都转成“全栈工程师”,成为“超级个体”。6月开始,美团内部也在全面推行前后端开发的合并。转“全栈”理论上是可行的,但实践起来,却是扒掉一层皮的痛苦过程。突然被转为全栈工程师的韩之,根本没有太多时间学习,很快就要开始自己的第一个“全栈”项目,前后端开发、测试由她一人包揽。“现在我所有需求都是‘倒排’的,规定几号几号前上线,”她最近工作强度打满,晚上9点手头的活儿还没干完,“我实在太累了”。但大势不可违。从去年底到今年初,中国几家头部公司都在尽可能地撒钱,推动程序员消耗token,逐渐淘