亚马逊裁员风暴：AI技术驱动下的企业重组与成本博弈

亚马逊在实现180亿美元巨额利润的同时，却发出了高达14000封解雇通知，形成鲜明对比。 

这正成为亚马逊内部的一场严峻考验。尽管公司股价接近历史最高点，裁员行动却悄然展开。 

而且，这仅仅是个开始—— 最终裁员人数可能攀升至30000人，占员工总数的近10% 。 

亚马逊游戏工作室圣地亚哥分部，高达99%的员工被裁撤 

有人还在毛里求斯的海滩上享受阳光，手机突然弹出通知：你被解雇了。 

被裁的员工感到意外，旁观者更是不解。 

最近一个季度，亚马逊公司运营表现强劲，为何突然进行如此大规模的裁员？ 

近期进行裁员的企业，包括微软、宝洁、雀巢、英特尔等巨头 

官方给出的理由，与过去一段时间以来裁员的公司相似， 归因于AI技术 。 

亚马逊的人力资源主管 Beth Galetti，在给全体员工的备忘录中写道，「AI是自互联网以来，我们所见过的最具变革性的技术」。 

她解释说，正因为AI能让公司更快地创新，所以亚马逊需要「更精简的组织结构、更少的管理层级」。 

听起来又是熟悉的表述，用AI能降本增效，减少层级。但亚马逊这次裁员， 背后的动机，远不止AI能替代这些员工那么简单 。 

像世界上最大的初创公司一样运营 

过去十几年来，一个大公司的标志，通常是 人员庞大，产出多样 ，每个部门都有独立甚至重复的产品线。 

但AI时代的逻辑，直接转变为， 更多算力投入、更少人力依赖 。像OpenAI一样，估值逼近万亿美元，公司总人数从2023年的几百人，增长到目前约四千人。 

在亚马逊，这种转变从上到下、明确定位。CEO安迪·贾西（Andy Jassy）正在系统性地构建一个「AI改变一切」的叙事。 

Jassy的核心理念是，他希望「 亚马逊像世界上最大的初创公司一样灵活运营 」。他要不惜一切代价地精简机构、减少官僚主义并消除冗余层级；在官方的裁员公告中，也完美呼应了这一点。 

这套「AI精简叙事」并非空穴来风，它甚至精准地针对了特定人群： 中层管理者 。 

根据内部数据，在第一批美国裁员中，超过78%的被裁员工是L5到L7级别的经理。 

涉及的部门包括人力资源（People Experience & Technology）约15%的职位；设备与服务部门（Echo、Fire、Kindle团队）；Audible音频部门；以及部分AWS企业支持团队。 

根据薪酬数据，2025年一个L5的总薪酬约为12万美元，L6约为21万美元，而L7约为28万美元 

这些中层管理者，他们的日常工作，主要包括协调跨部门沟通、汇总信息、撰写状态报告、起草备忘录。 

听起来，这正是当前生成式AI最擅长的任务。亚马逊似乎在用行动证明， AI正在逐步取代企业的中间管理层 。 

裁员重灾区之一的设备部门（负责Kindle、Echo等产品），其副总裁Tapas Roy在裁员后的内部信中，明确要求留下的员工要 积极拥抱AI技术以提高效率 。 

表面上看，这是一个「 AI提升生产力，导致白领失业 」的标准故事。但这个剧本，亚马逊内部可能并不完全认同。 

AI是真凶，还是背锅侠 

这场裁员最大的疑点在于： AI真的已经强大到，可以立即取代3万名白领员工了吗？

答案很可能是否定的。 

最具讽刺意味的是，根据报道，一位亚马逊发言人私下承认， AI并不是周二宣布的14000名裁员中「绝大多数」的直接原因 。 

这个说法也得到了多位管理学专家的支持。他们提到，整个科技行业目前都存在一种「AI漂洗」（AI-washing）的趋势，即把任何变革都包装成AI驱动。 

2024年7月至2025年6月，人工智能相关职位招聘信息中最常用的15个关键词，AI占主要地位，而不是某项具体AI技能，如计算机视觉、自然语言处理等 

「 很少有公司现在真的在用AI全面取代人力 」高管咨询公司Culture Partners的首席战略官Jessica Kriegel指出。她认为，我们现在看到的更像是一种「预防性裁员」（preemptive layoffs）。 

换言之，亚马逊裁员，不是因为AI已经准备好接管人类的工作， 而是因为高管们希望腾出「财务空间」去探索AI的潜力。

毕竟，就目前而言，AI  带来的除了效率提升，还有大量的「workslop」 ，workslop指的是那些由聊天机器人产生的、看似合理但实则毫无价值、甚至 充满错误的「工作垃圾」 。 

AI生成的工作废料，如幻灯片、摘要、代码等，需要人类花更多时间和精力去修正。有调查发现，AI参与后有40%都是工作垃圾，每一份垃圾要浪费员工两个小时，186美元。 

前段时间，MIT发布了一项研究，提到  95%的企业AI投资目前回报为零 。 

从试点到实际应用，对于具体任务的AI（浅蓝色）引入下降明显，成功实施仅有5% 

虽然AI有能力处理简单的记录任务，但对于工作中一些细节性、准确性要求较高的内容，AI仍无法完全胜任。 

亚马逊自己也承认，公司还在继续招聘，并且会为大多数受影响的员工提供90天的时间，在公司内部寻找新职位。 

如果AI真的已经能系统性地取代这些岗位，为什么还要费力进行内部转岗。 显然，AI「取代」人类的故事，说服力还不够充分 。那么，真正的动机是什么？ 

AI军备竞赛，太烧钱了 

如果AI不是直接凶手，那它很可能就是驱动力。这场裁员的第一个真正原因，可能和AI有关， 但不是因为用AI更便宜，而是因为AI投资太昂贵。

亚马逊正处在一场耗资万亿、赢家通吃的AI竞争中。在这场竞争中，它必须拼命追赶对手。 

2025年，亚马逊云服务AWS市场份额占据领先地位 

亚马逊的核心利润来源，AWS（云服务），其增长速度已经落后于微软的Azure和谷歌云。亚马逊需要快速释放大量现金，来招聘昂贵的AI专家和建造数据中心。 

这笔开销正以前所未有的速度上升。2024年，他们在服务器与数据中心建设上的支出，就 已经突破850亿美元。2025年预计将再增加40%，达到1200亿美元 。 

每削减1%的白领薪酬预算，就意味着公司能多购买几千块H100 GPU。

分析师们一针见血地指出，「亚马逊短期内面临着压力，需要抵消在建设AI基础设施方面的长期投资」。 

我们使用的ChatGPT、Claude都强烈依赖于这些云服务 ；Claude主要依赖AWS，Gemini则是自家的Google Cloud，OpenAI则主要有微软Azure提供支持。不过Anthropic在前几天也宣布和Google达成合作，使用他们的TPU；OpenAI也有使用AWS的云服务。 

现在，裁员的逻辑清晰了，亚马逊正在砍掉成熟业务（如零售）中的臃肿管理层，以及人力资源、设备等非核心盈利部门的员工， 将他们数以亿计的工资，转化为支持AI军备竞赛的「弹药」 。 

这些被裁的L5-L7经理们， 他们不是被AI取代了，他们是被AI的成本给「挤兑」了 。 

这是一个残酷但大势所趋的商业决策：用今天的人力成本，换取明天的算力优势。 

能被挤兑，只怪疫情期间招了太多 

如果说为AI凑钱是面向未来的战略考量，那么这场裁员还有另一个更尴尬、更着眼于过去的真实原因，就是纠正 疫情期间，亚马逊的过度招聘 。 

耶鲁大学的经济学家Ernie Tedeschi直接说，「 我认为这主要是对疫情期间动态的纠正，而不是像AI这样的新技术在冲击这些公司。 」 

数据是不会撒谎的。 

在2020年和2021年的疫情电商热潮中，亚马逊过度招聘，雇佣了数十万员工 。其全球员工总数（包括仓库和企业员工）从2017年到2024年几乎翻了三倍 ，一度超过160万。 

现在，电商需求增长放缓 ，经济进入不确定期，亚马逊发现自己养了太多「多余」的企业员工。这家公司开始要 为当年的疯狂扩张买单，进行成本优化 了。 

毕竟，它一边裁掉的是疫情期间膨胀最快的白领和经理职位，同时又在大规模招聘25万名季节性仓库工人。刚刚还投资10亿美元，将仓库工人的平均时薪提高到30美元以上。 

一边是给蓝领加薪招人，一边是裁掉白领经理。AI所引发的生产力替代浪潮，并没有想象中来得那么快，但它的潜在影响，已经开始让这些大型企业如履薄冰，不能再走错一步路。 

把裁员归咎于AI，对公司来说是一举多得。它把过去这些走错的路（一个传统的、因管理不善、过度招聘导致的成本削减行为），包装成了一个具有前瞻性的、面向未来的技术转型。 

虽然和传统叙事里面那套，因为AI的高效率，所以要裁员不同，但其实他们讨论的都是一件事情。 

亚马逊、微软、Meta和Google为首的这些科技巨头，正处在一场关乎生死的AI军备竞赛中。竞赛的入场券，就是构建数据中心、采购天价的GPU、研发基础模型。 

而亚马逊的裁员，也正是因为，他需要腾出这3万人的薪资预算，去支付建设AI基础设施的巨额账单。 

Meta计划建设一个规模堪比曼哈顿岛的数据中心 

另一批也在裁员的公司，UPS（联合包裹服务公司）、塔吉特 (Target，美国零售业巨头) 、乃至汉莎航空 (Lufthansa) ，它们裁员，恰恰是因为AI已经在起作用了。 

这些公司不需要自己承担天价的研发成本，它们只需要从亚马逊 (AWS)、微软 (Azure) 这样的平台，租用成熟的AI解决方案，如自动化客服、供应链优化、精简管理层级。 

这两种裁员动机，一个为未来投资AI，一个因现在应用AI，它们都在喂养同 一只经济巨兽——算力 。 

很明显，AI正在创造财富， 这些财富以前所未有的速度流向了算力资源，而不是劳动力 。 

半导体公司，如英伟达就坐在这条价值链的顶端，向所有人收取高昂费用。 

全球首个市值突破5万亿美元的公司，英伟达，7月份才刚刚突破4万亿 

对于被裁的员工来说，无论理由是什么，结果都是一样的。