资本对人最大的压迫，莫过于"异化"二字。
什么叫"异化"？
简单来说就是：你不再是你，不再是某某某，你没有性格、没有记挂、没有感情、没有自主的意识——在资本的眼里，你只是一个"生产资料"。
当你作为"生产资料"的时候，你的时间、精力、技能、智慧 ...... 在雇主眼里和一台机器、一套软件并没有什么不同，都是采购过来用以支持生产的要素而已。只要你坐在工位上，公司的房租水电以及各种辅助部门就在为你付费，就需要计算你是否划算。
这话不好听，但上过班的朋友都知道，现实就是如此。
之所以平时公司里大家至少表面上还能上下一团和气，不过只是因为大家虽然立场和角色不同，但好歹也都是人——不论你的身份是员工还是老板，如果你把别人当成草芥，那么你很快也会被别人视为蛇蝎。
哪怕本质上依旧是心知肚明、冷冰冰的交换关系，但人与人之间，终究还是要用"以和为贵"包装一下的，终究还是要有一些复杂的"社会性"色彩的。
说这些，不是为了发牢骚，而是为了大家能更好理解我接下来要说的话，是为了让大家明白：AI 是怎么让老板们动了"裁员"念头的。
01 AI 导致裁员的基本原理
之所以 AI 会导致裁员，从根子上来说，并非是因为 AI 降本增效，而是因为 AI 打破了传统职场里的那层"模糊"。
在没有 AI 的时代，脑力劳动的定价是存在一定"模糊空间"的。
你的产出，比如一篇报告、一份文案、一个作品、一段代码 ...... 你很难说清楚这些东西到底有什么价值，而你自身的属性，比如学历、经验、人脉、性格等等，也都不容易被拉出来精确比较。
当然，市场当然最终会给出一个价格，但这个价格一来有滞后性，二来往往表现出的是它撬动的价值——就好比一架自杀无人机也就几百美元的成本，但它却可以摧毁价值上亿的雷达和战机。
那你说这无人机到底价值几何呢？
这种模糊，导致老板也好，HR 也好，甚至你自己可能都拿不准自己在公司里、在项目上到底是个什么分量。
老板和 HR 只知道雇佣你有点贵，但不知道你到底贵在什么地方，更不确定换掉你需要付出多少代价——所谓"只要程序能运行就不要改 bug "，绝大多数情况下，为了避免"裁员裁到大动脉"，老板们还是愿意难得糊涂的。
这种"模糊"，恰恰就是传统职场中的一种保护色。
但现在，情况不一样了——因为 AI 来了，不单纯是对文案、绘图、剪辑、编程等等具体工作的"降本增效"，更是带来了一个通用的、清晰的、可量化的计价体系—— Token。
那层保护色，现在彻底被击穿了。
在 Token 体系下，AI 每完成一个任务，就会消耗一定数量 Token，进而计算出一个精确到角分的价格。
所以，如果 AI 写出来的报告、敲出来的代码也可以满足需求，那么相关的 Token 成本就定义了这篇报告、这段代码的真实市场价格——而 Token 成本，对人而言往往低得可怕。
那么，此时此刻，身为劳动者的你，又有什么底气开出比 Token 费用更高的价码呢？
公司需要为你的 985 学历、大厂经验、行业人脉和独特性格付费，但面对 AI，这些问题统统不存在啊——明明只需要花几角几分钱，就能请世界上最聪明的一群人花费上百亿美元开发的 AI 大模型替我干活儿，我为什么要花钱请你这个连清北都没考上的普通人呢？
因此，事情又回到了开头那个冷冰冰、毫无人情味的话题：
在资本的眼里，你终究只是一个"生产资料"罢了，现在市场上明摆着已经有了比你便宜一万倍都不止的生产资料，那资本还有什么必要继续雇佣你呢？
这，就是 AI 导致裁员的基本原理。
02 AI 不仅会裁现在的人，
还会裁掉将来的人
如果你以为这就是 AI 带来的裁员问题，那我只能说，你对 AI 带来的冲击还是太小看了。
在裁员这个问题上，AI 真正的恐怖之处绝不仅限于它会裁掉当下已经加入职场的人，裁掉现在的人，只是三级恐惧；AI 的裁员二级恐惧是：它还会提前裁掉那些将来会加入职场的人，也就是现在还在学校里面刻苦学习的孩子们。
为什么？
因为不论现在已经加入职场的老兵，还是未来几年会加入职场的新人，大家都是传统教育体系的产物。
你上了小学、初中、高中，然后也许是大学。这套流程走下来，你的家庭花掉了大量的金钱，你本人花掉了大量的时间，国家花掉了大量的公共资源。所有这些投入，指向同一个目标：把你打磨成一个 " 合格的社会人 "，一个 " 有用的劳动力 "。
这套起源自工业革命时代的人才培养逻辑，在过去二百年里都是成立的——工业社会需要大量能够执行标准化任务的人，教育系统就负责批量生产这种人。
考试筛选的是什么？是记忆力、执行力、在规则框架内解决问题的能力。这些能力，在工厂里、在办公室里，都是硬通货。但现在的问题在于，同样是 " 记忆、检索、在规则框架内解决问题 "，AI 做得更快、更准、更便宜。
也就是说：教育系统用二十年时间，精心打磨了一把刀。然后 AI 出现了，AI 告诉你：这种刀，我们已经可以批量生产了，而且每把的成本是你的万分之一。
因此，当 Token 计价体系所带来的颠覆性认知被市场广泛承认，当老板们发现原来通过 AI 获得智力的成本竟然如此之低、而 AI 的进化速度又那么快，那么，作为理性的经济人，唯一合理的决策就是：企业不仅会缩小现在的编制规模，还会砍掉未来的编制规模。
说句夸张点的话就是：AI 这已经开始撬动传统教育体系的地基了。
这就和骑士阶层的消亡是一个道理——都说"学得文武艺，货与帝王家"，现在帝王家已经点名要用马克沁和加特林了，你学那些弓马娴熟又有什么意义呢？
还鸡什么娃？还报什么辅导班？是生怕自己的孩子被晚几天淘汰，想让 TA 早点被干掉吗？
要知道，在传统教育体系里越成功的人，现在越危险。做题家们最擅长的东西，那些重视逻辑、重视结构化的东西，恰恰就是最先被 AI 干掉的部分。
03 AI 已经开始美化"裁员"了
如果说三级恐惧是干掉正在工位上的现货打工人，二级恐惧是干掉还在学校的期货打工人，那么 AI 带来的一级裁员恐惧就是它正在把"裁员"这件事儿进行美化甚至上价值——"裁员"的叙事，被 AI 给彻底颠覆了。
在传统模式下，"裁员"虽然只是一个相对中性的动词，但往往包含了许多负面色彩，这个词往往意味着抛弃、意味着巨大的社会责任。
这一点，在最近这些年的互联网大厂身上表现得分外显著。
回到 2015 年到 2022 年那段时光，当低利率、廉价资本、流量红利三重叠加，中美的互联网大厂都开始激进的扩张。
互联网公司的扩张逻辑是：先把人招过来，不管现在用不用得上，至少别让竞争对手抢走。这种 " 战略性囤人 " 在中国互联网圈和硅谷同步上演。某些公司在高峰期的员工规模，比五年前几乎翻了一倍——招的不全是 " 需要的人 "，相当一部分是 " 不能让别人得到的人 "，以及 " 我们融到钱了所以要显得很厉害的人 "。
那个时代的招聘，本质上是一种资本游戏，而不是经营决策。因为融资成本是便宜的，人是筹码，规模是估值的代理变量。
招人——规模扩大——估值提升——融更多钱——继续招人
这个飞轮转得飞快，但它的燃料不是利润，是资本市场的信仰。但好景不长，疫情也好，地缘政治也罢，总而言之，2022 年前后，支撑大厂烧钱的燃料断了。飞轮停转，过剩的人力成本瞬间从 " 战略资产 " 变成了 " 财务负担 "。
也正因如此，面对裁员，CEO 们会用最温和的措辞：" 由于市场环境变化，我们不得不做出一些艰难的决定 …… 我们对每一位离开的同事深感遗憾 …… 公司会尽全力提供补偿和支持 ……" 等等。
这套话语体系背后，有一个隐含的道德前提：裁员是失败的标志，裁员意味着过去"步子迈大，扯着 X 了"，意味着管理层出现了决策失误。总而言之，在过去的语境下，雇主对雇员负有道义责任，解雇一个人是需要愧疚的事。
即使这种愧疚是表演性的，它至少承认了一种社会契约的存在。
但现在，情况完全不一样了。因为老板们突然发现：虽然同样是裁员，但只要你能打出 AI 的旗号，那就不仅不是承认"管理失误"，反而还是"积极转型"——裁员，变成了一件值得炫耀的事。
就在一个月前，美国金融科技公司 Block 宣布裁掉 4000 人（占比接近 50%），理由是 AI 技术升级带来的工作模式变化。
消息一出，公司股价暴涨 25%。
资本市场不仅不觉得这家公司出了问题，反而觉得这家公司轻装上阵了。
这可就彻底"礼崩乐坏"了。
当下，在 AI 的大背景下，一种新的裁员语言开始流行：" 我们正在用 AI 重构公司的核心能力 …… 这是一次面向未来的战略转型 …… 我们需要更精干、更高效的团队来迎接 AI 时代 ……"
请注意这两者之间的叙事差异："裁员"这个动作，从被动触发变成了主动执行，从防守变成了进攻。被裁的人不再是 " 受害者 "，而是被委婉定义为 " 不符合未来需求的人 "；裁员也不再是公司的失败，而是公司的 " 远见 "；管理层也无需愧疚，因为他们在 " 做正确的事 "。
千言万语汇成一句话就是：裁得好，裁得妙，裁得呱呱叫。
商业历史上从未有过这样的时刻——裁员不仅不是耻辱，反而成了展示管理能力和战略眼光的勋章。
甚至，被裁的人或许都没意识到这到底意味着什么，还觉得自己的失业是"自己没有跟上时代"，而不是"企业在转嫁成本"。这是一种极其精妙的意识形态操作——让受害者认为自己是问题所在。
这，或许才是最顶级的 AI 裁员恐惧——以前是"不得已而裁员"，现在成了"我要裁员"，以后搞不好会变成"为裁员而裁员"。
结尾：清醒地活在这个 AI 时代
了解了 AI 裁员的三级恐惧后，我想大家大概也就能理解 AI 到底是如何让老板裁员得了—— Token 计价体系带来的成本透明、传统教育体系的供应成本过高、裁员叙事美化 ...... 如果有老板明知这三点还能坚持保住兄弟们岗位的，那高低也配得上一句"有情有义"了，放在古代，那也得尊称一句"仁宗"。
但在这之后呢，作为普通打工人，咱们的日子还是要过下去的，我们需要对这个时代有一些更清醒的认知。
第一件事是关于贫富分化。
AI 裁员带来的，不只是失业，而是整个社会结构的变形。
过去社会是橄榄形的，大量中产撑起中间那一截——大公司养着中层，中层养着家庭，家庭撑起消费，消费养活更多人。现在这一截正在被整体爆破：大公司裁员了，小公司变工作室了，工作室变一人公司了。
" 一人公司 " 听起来很酷，自由职业嘛，没有难熬的通勤和烦人的领导，但本质上是没有五险一金、没有稳定收入、所有风险自己扛的孤立个体。
财富没有消失，只是不再流向中间那一截——它集中到了顶端，变成了少数人的利润和资本市场的估值。
这不只是就业问题，这涉及到整个社会的重塑，中间层是社会稳定的压舱石，压舱石没了，船会怎样，你自己想。
第二件事是关于谁能活下来。
很多人问：那我该怎么办？答案通常是 " 培养不可替代的能力 "，然后列出一堆清单。但很少有人说清楚，AI 时代真正值钱的那种能力——审美、品味、判断力——根本不是靠刷题和上课能培养出来的。
这些东西是人生积累，是你从小接触了什么、经历了什么、在哪种环境里泡大的，是时间和阅历沉淀下来的感知系统。
这意味着，AI 时代的竞争，天然向那些出身更好、起点更高、从小就活在高质量环境里的人倾斜。过去的不平等，至少规则是透明的，你努力还能够着。现在的规则变了，而且新规则对你是否有利，在你出生的那一刻就已经大致决定了。
AI 是放大器，能放大你已有的东西——但如果你本来就是空的，它只会帮你更高效地生产空洞，而别人本身来就有很多，AI 会帮他们放得更大。
这就涉及到了教育的变革，我们已经回不去那个没有 AI 的世界了，但我们的教育体系还停留在过去的模式。
老局从来都坚信"知识改变命运"，但老局从来不信文凭决定一切—— AI 时代到底要让孩子们学什么？到底该怎么学？学出来之后能干什么？
从官方到学生，从老师到家长，这是值得我们每个人深思的问题。
第三件事是关于历史有没有先例。
每次有人谈 AI 裁员，都有人站出来说：别怕，历史上每次技术革命最后都创造了更多就业。纺织机干掉了手工织工，但工厂吸收了他们；汽车干掉了马车夫，但汽车工业创造了更多岗位。
这话没错，但它是事后的结论。那些活在过渡期的人，不知道出口在哪，也没有等到历史书里的结局。
更关键的是，过去的技术革命替代的是某一种具体能力，被替代的人还能横向迁移。这一次 AI 替代的是认知能力本身，退无可退。而且即便 AI 最终创造了新岗位，那些岗位的门槛更高、数量更少，历史上新岗位是面向大众的，这一次更像是面向精英的。
所以即使你完全相信 " 最终会好 "，也无法回避一个问题：那个 " 最终 "，是多少年以后？过渡期的代价，正在实时落在这一代人身上，即便有生之年等到了，可那时候我们的年纪还能应付当时的职场吗？
因此，"养生"是 AI 时代打工人必须要上的一门课，身体是革命的本钱，必须要善保有用之身以待天时。
当下正在发生的事情，是一次系统性的、结构性的变化，它的受益者是少数掌握资本和技术的人，它的代价由大多数普通劳动者承担。
清醒地看见正在发生什么、看见那套 "AI 转型 " 叙事背后的权力逻辑、看见谁在受益、谁在买单、看见那些被精心包装成 " 进步 " 和 " 效率 " 的决定 ...... 普通人或许无法左右这股浪潮，但起码要做到看懂。
老局说这些，不是让你愤怒，虽然愤怒是正当的；也不是让你绝望，虽然形势确实不乐观，我只是让你不要在自己被时代吞没的时候，觉得是自己的错。
须知，那不是你的错。
你只是活在了一个成本计算方式正在改变的时代，而没有人提前告诉你这件事。
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