裁員or賦能？中美AI一場關乎1.7億崗位的暗戰

AI取代人類，正在成為現實？

日前，美國科技巨頭亞馬遜宣佈高達3萬人的裁員計劃，在美國科技圈引發了行業巨震。

關於AI是否會導致失業的討論早已有之，“AI教父”辛頓近年來也持續警示相關風險，但在亞馬遜大規模裁員前，主流敍事仍偏樂觀——認為AI將取代部分崗位的同時，會創造更多新機會。

中國目前尚未出現明星企業大規模裁員的現象，主流AI企業多處於擴張階段。而且，國內AI企業在產品開發中，普遍強調人機共存的理念，試圖走出與美國不同的發展路徑。

中美AI發展模式的差異根源何在？人類該如何更好地應對飛速迭代的AI技術？這類議題已不容再回避。

亞馬遜為何大裁員？

10月28日，亞馬遜自金融危機以來最大規模的裁員計劃被媒體曝光。亞馬遜官方給出的裁員人數是1.4萬人，但據路透社報道，最終的裁員人數會達到約3萬人，佔到公司全部35萬白領僱員的近十分之一。

在對外口徑上，亞馬遜試圖淡化AI與裁員的關聯。亞馬遜首席執行官安迪·賈西 （Andy Jassy）稱，裁員是為了糾正疫情時期發生的過度招聘和官僚主義問題。

這樣的説法有一定道理。疫情期間，線上經濟的的爆發式增長加速美國電商滲透率，亞馬遜無疑是最大的受益者。加之美國政府推出瞭如海嘯般的“放水”政策，在賬面上改善了企業盈利。這都導致美國互聯網科技企業大幅擴張僱員人數。

2019年亞馬遜的員工總人數為79.8萬，但2021年高峯時已經超過160萬，翻了一倍以上，目前也還有155萬。

隨着疫情過去、宏觀經濟政策的變化和居家辦公的結束，企業不可避免地會重新審視自己的人力成本和結構。

但不可否認的是，正是AI的發展給了亞馬遜裁員的底氣。今年6月，賈西在一篇給員工的文章中表示，人工智能提高的效率將使公司減少勞動力數量。

更多的美國公司則直接承認了AI與裁員的直接關聯。10月，美國線上教育公司Chegg宣佈裁減45%人力，給出的理由就是人工智能；9月份，Salesforce也裁減了4000個客服職位，其CEO表示，人工智能正在承擔這些工作。

看待亞馬遜裁員的另一個角度是，企業未來將如何重新分配裁員節省的資源。大多數媒體和分析師都認為，亞馬遜的行動是“戰略性重組”，以便將節省下來的鉅額資源重新投入到生成式AI的昂貴競賽中。

這意味着，這筆資金或許也可以在其它地方創造就業，而英偉達等算力供應商無疑是直接受益者。

更長遠來看，亞馬遜的35萬白領員工，在其全球155萬總僱員中只佔了較小的比例，另外還有為數眾多的倉儲、物流等一線藍領員工。在機器人真的成為現實之前，如果AI技術的應用能夠繼續提升電商和雲服務等業務的業績，這些藍領崗位無疑也將成為受益者，不排除亞馬遜將繼續擴大崗位的可能性。

中國有什麼不同？

與美國不同，中國迄今為止尚未有大企業因為AI應用而大規模裁員。

相反，隨着互聯網巨頭逐漸走出此前的收縮週期，很多企業都釋放了大規模招聘的消息。例如，今年早些時候，阿里巴巴董事局主席蔡崇信就公開指出，經歷了幾輪裁員之後，阿里的員工數量已經觸底，接下來阿里將重新開啓大規模招聘。

為什麼同樣是大力發展AI，中美呈現出兩條不同的路徑？答案首先在於兩國價值取向的差異。

其實，審視亞馬遜的裁員，有一個重要的視角。過往的企業裁員往往發生在經營業績下滑之際，但是亞馬遜非但沒有下滑，反而業績表現強勢。

2025年第三季度，亞馬遜給出了遠超預期的業績表現，營收同比增長13%至1802億美元，淨利潤為212億美元，較上年同期增長39%。

可以説，即使員工人數擴張真的帶來了官僚主義問題，這也並沒有阻礙公司良好的發展勢頭。在這個時候大規模裁員，完全是出於企業自身追求更大利潤的主動選擇。

很顯然，美國大型公司面對資本市場與通脹週期，選擇了“利益優先”的價值觀，更強調“效率曲線要立刻抬升”。當AI能被用來優化人力時，這就被視為“應有之義”，而無視了企業的社會責任。

與美國相反，中國AI企業的發展主旋律，並非單純追求自身的利潤增長，而是聚焦向全社會賦能。

這一方面體現在，中國企業的目光往往能夠超越眼下的經濟利益，而去衡量更大的社會收益。

例如，“AI國家隊”科大訊飛可以算是最典型的代表之一。儘管科大訊飛遠不如美國同行那般財大氣粗，但是其AI技術路線始終秉持着全棧自主可控的目標，以暫時犧牲短期業績為代價，堅持投入國產軟硬件生態體系的研發。

其次，在產品層面，國內企業在追求大模型技術進步的同時，更注重把AI做成“放大器”和“助理”，讓AI工具與千行百業的勞動者協作共存。

就在不久前的科大訊飛全球1024開發者節上，科大訊飛把“更懂你的AI”定義為路線圖。這不僅僅是一句口號，而是真正在推動AI以軟硬一體形態進課堂、進診室、進工廠、進會議室，指向的不是“替代誰”，而是“把誰武裝到牙齒”。

這種“企業利益優先VS社會價值優先”的差異，也造就了中美之間產品路徑的分野，即“精英工具VS普羅賦能”。

在美國，AI巨頭企業和行業精英可謂是集萬千寵愛與一身。在AI熱潮之下，大型科技企業無論是業績還是市值都在水漲船高。上個月，英偉達市值已經突破5萬億美元，亞馬遜的市值如今也超過2.5萬億美元。在個人收入層面，OpenAI上個月完成的最新一輪融資中，其團隊成員已經套現66億美元；Meta此前則不惜開出1億美元年薪來招攬人才。

可是在財富向少數人集中的過程中，無數普通勞動者卻成為了被裁員的犧牲品。

而在中國，AI產品更多關注的是如何提高普羅大眾的勞動技能和收入水平。

在教育領域，訊飛星火大模型把“錯因標籤體系”與智能批閲、教師助手結合，從“批得快”到“講得透”，把備授課和因材施教變成小時級閉環；

在醫療領域，訊飛“智醫助理”等人機協同試點讓基層醫生的診斷合理率顯著提升、病歷書寫時間減半，強調的是“把普通醫生變強”；

在通用辦公與行業研究領域，訊飛等廠商推出“AI員工/行業分析師”，強調開箱即用、可託付，目標用户並非少數超級工程師，而是大量“不會寫代碼也能用好AI”的職場人。

因此，中美兩國正呈現出兩種截然不同的AI發展願景：

在美國，“AI替代人”的敍事更容易與股價、利潤率對齊；在中國，“AI幫助人”的敍事更容易與社會就業、公共服務與產業升級對齊。前者聚焦“效率的頂端”，後者強調“普惠的底座”。這不是誰更先進的問題，而是制度、市場與文化選擇的差異。

什麼是負責任的AI企業？

在亞馬遜大規模裁員之際，我們再也無法迴避一個問題——企業在追求利潤之外，究竟該承擔多大的社會責任？

世界經濟論壇發佈的《2025年未來就業報告》預測，技術、經濟、人口結構和綠色轉型等領域的全球趨勢不斷變化，預計到2030年將創造1.7億個工作機會，但同時會淘汰9200萬個工作崗位，最終讓就業機會淨增加7800萬個。其中，AI和信息處理技術是影響最大的趨勢，會創造1100萬個工作機會，並替代900萬個工作機會。

儘管宏觀數字看起來樂觀，但落到每一個個體身上，更重要的是，那些被AI替代掉的勞動者，能否順利找到並適應新的工作崗位？

當AI創造出如此巨大的財富時，如何更好地分配財富就成了重要問題。大企業從技術進步中獲利的同時，也在客觀上淘汰人類員工，那麼企業是否也應該承擔起對這些失業者的培訓義務，幫助他們重塑自己的勞動技能？

事實上，中國AI企業已經給出了很多為勞動者賦能的案例。

中國是全世界獨一無二的超級製造業大國，在製造業場景中，人類的操作仍然是必不可少的，天然存在着人與AI協作共存的需求。也正因如此，上述報告中把藍領崗位列為未來增長潛力更大的領域。

基於為製造業勞動者賦能的目標，2025年6月，工業和信息化部召開專題會議，研究部署推動人工智能產業發展和賦能新型工業化。會議強調，要以工業智能體為抓手深化人工智能工業應用，帶動工業數據集、工業大模型的創新迭代。

作為“人工智能+製造”的典型案例，今年9月在合肥舉辦的2025世界製造業大會上，科大訊飛就帶來了大量工業場景的AI應用產品，包括能檢出0.01毫米飛機致命裂縫的AI工業內窺鏡，以及擁有132個“超級耳朵”的AI聲學成像儀等。

這種AI聲學成像儀已經應用在華北某鋼鐵集團薄板廠，用於煤氣負壓泄漏點檢測。過去，這項工作是靠工人拿肥皂水“塗一塗、等泡泡”的傳統方式完成的，在應用AI之後，檢測效率由原來5小時縮短到30分鐘，效率提升10倍，但後續維修工作仍要由人工完成，並不會直接取代工作崗位。

此外，科大訊飛正讓星火大模型“紮根”央國企，賦能各行各業。從油氣田的智能巡檢機器人精準定位泄漏點，到鋼鐵廠的算法模型優化轉爐冶煉參數；從銀行的智能風控系統毫秒級識別風險，到民航的機務排故助手快速給出維修方案……在諸多大型央國企“人工智能+”行動中，星火大模型都是重要的大模型合作伙伴。

據悉，在央國企市場落地以來，星火大模型已支持20家央國企打造安全可控的行業大模型，開發超過300個智能體應用，已落地應用在油氣、冶金、金融、民航等行業。

AI在教育行業的應用前途也值得關注。如果AI工具能夠幫助下一代人類從小就獲得更高質量的教育，掌握與AI協作的勞動技能，無疑也將形成更好的正循環效應。

有意思的是，如今中國企業正在美國的AI教育類應用市場上霸榜，而在國內，科大訊飛等企業也早就在深耕教育場景。截至目前，科大訊飛已為全國32個省級行政區、5萬餘所學校、1.3億師生提供智慧教育產品和解決⽅案，以人工智能助力因材施教。

這些實踐都在印證着：AI不是替代人的工具，而是賦能人的夥伴。

AI時代競爭的本質是發展理念的較量。中國以“社會價值優先”的AI路徑，不僅為全球應對技術變革提供了新範式，更讓我們看到：當技術與就業保障、產業升級、公共服務同頻共振，當科大訊飛這樣的企業持續以AI賦能千行百業，就能讓技術紅利惠及更多人，最終實現AI與人類的共生共榮。