裁员or赋能？中美AI一场关乎1.7亿岗位的暗战

AI取代人类，正在成为现实？

日前，美国科技巨头亚马逊宣布高达3万人的裁员计划，在美国科技圈引发了行业巨震。

关于AI是否会导致失业的讨论早已有之，“AI教父”辛顿近年来也持续警示相关风险，但在亚马逊大规模裁员前，主流叙事仍偏乐观——认为AI将取代部分岗位的同时，会创造更多新机会。

中国目前尚未出现明星企业大规模裁员的现象，主流AI企业多处于扩张阶段。而且，国内AI企业在产品开发中，普遍强调人机共存的理念，试图走出与美国不同的发展路径。

中美AI发展模式的差异根源何在？人类该如何更好地应对飞速迭代的AI技术？这类议题已不容再回避。

亚马逊为何大裁员？

10月28日，亚马逊自金融危机以来最大规模的裁员计划被媒体曝光。亚马逊官方给出的裁员人数是1.4万人，但据路透社报道，最终的裁员人数会达到约3万人，占到公司全部35万白领雇员的近十分之一。

在对外口径上，亚马逊试图淡化AI与裁员的关联。亚马逊首席执行官安迪·贾西 （Andy Jassy）称，裁员是为了纠正疫情时期发生的过度招聘和官僚主义问题。

这样的说法有一定道理。疫情期间，线上经济的的爆发式增长加速美国电商渗透率，亚马逊无疑是最大的受益者。加之美国政府推出了如海啸般的“放水”政策，在账面上改善了企业盈利。这都导致美国互联网科技企业大幅扩张雇员人数。

2019年亚马逊的员工总人数为79.8万，但2021年高峰时已经超过160万，翻了一倍以上，目前也还有155万。

随着疫情过去、宏观经济政策的变化和居家办公的结束，企业不可避免地会重新审视自己的人力成本和结构。

但不可否认的是，正是AI的发展给了亚马逊裁员的底气。今年6月，贾西在一篇给员工的文章中表示，人工智能提高的效率将使公司减少劳动力数量。

更多的美国公司则直接承认了AI与裁员的直接关联。10月，美国线上教育公司Chegg宣布裁减45%人力，给出的理由就是人工智能；9月份，Salesforce也裁减了4000个客服职位，其CEO表示，人工智能正在承担这些工作。

看待亚马逊裁员的另一个角度是，企业未来将如何重新分配裁员节省的资源。大多数媒体和分析师都认为，亚马逊的行动是“战略性重组”，以便将节省下来的巨额资源重新投入到生成式AI的昂贵竞赛中。

这意味着，这笔资金或许也可以在其它地方创造就业，而英伟达等算力供应商无疑是直接受益者。

更长远来看，亚马逊的35万白领员工，在其全球155万总雇员中只占了较小的比例，另外还有为数众多的仓储、物流等一线蓝领员工。在机器人真的成为现实之前，如果AI技术的应用能够继续提升电商和云服务等业务的业绩，这些蓝领岗位无疑也将成为受益者，不排除亚马逊将继续扩大岗位的可能性。

中国有什么不同？

与美国不同，中国迄今为止尚未有大企业因为AI应用而大规模裁员。

相反，随着互联网巨头逐渐走出此前的收缩周期，很多企业都释放了大规模招聘的消息。例如，今年早些时候，阿里巴巴董事局主席蔡崇信就公开指出，经历了几轮裁员之后，阿里的员工数量已经触底，接下来阿里将重新开启大规模招聘。

为什么同样是大力发展AI，中美呈现出两条不同的路径？答案首先在于两国价值取向的差异。

其实，审视亚马逊的裁员，有一个重要的视角。过往的企业裁员往往发生在经营业绩下滑之际，但是亚马逊非但没有下滑，反而业绩表现强势。

2025年第三季度，亚马逊给出了远超预期的业绩表现，营收同比增长13%至1802亿美元，净利润为212亿美元，较上年同期增长39%。

可以说，即使员工人数扩张真的带来了官僚主义问题，这也并没有阻碍公司良好的发展势头。在这个时候大规模裁员，完全是出于企业自身追求更大利润的主动选择。

很显然，美国大型公司面对资本市场与通胀周期，选择了“利益优先”的价值观，更强调“效率曲线要立刻抬升”。当AI能被用来优化人力时，这就被视为“应有之义”，而无视了企业的社会责任。

与美国相反，中国AI企业的发展主旋律，并非单纯追求自身的利润增长，而是聚焦向全社会赋能。

这一方面体现在，中国企业的目光往往能够超越眼下的经济利益，而去衡量更大的社会收益。

例如，“AI国家队”科大讯飞可以算是最典型的代表之一。尽管科大讯飞远不如美国同行那般财大气粗，但是其AI技术路线始终秉持着全栈自主可控的目标，以暂时牺牲短期业绩为代价，坚持投入国产软硬件生态体系的研发。

其次，在产品层面，国内企业在追求大模型技术进步的同时，更注重把AI做成“放大器”和“助理”，让AI工具与千行百业的劳动者协作共存。

就在不久前的科大讯飞全球1024开发者节上，科大讯飞把“更懂你的AI”定义为路线图。这不仅仅是一句口号，而是真正在推动AI以软硬一体形态进课堂、进诊室、进工厂、进会议室，指向的不是“替代谁”，而是“把谁武装到牙齿”。

这种“企业利益优先VS社会价值优先”的差异，也造就了中美之间产品路径的分野，即“精英工具VS普罗赋能”。

在美国，AI巨头企业和行业精英可谓是集万千宠爱与一身。在AI热潮之下，大型科技企业无论是业绩还是市值都在水涨船高。上个月，英伟达市值已经突破5万亿美元，亚马逊的市值如今也超过2.5万亿美元。在个人收入层面，OpenAI上个月完成的最新一轮融资中，其团队成员已经套现66亿美元；Meta此前则不惜开出1亿美元年薪来招揽人才。

可是在财富向少数人集中的过程中，无数普通劳动者却成为了被裁员的牺牲品。

而在中国，AI产品更多关注的是如何提高普罗大众的劳动技能和收入水平。

在教育领域，讯飞星火大模型把“错因标签体系”与智能批阅、教师助手结合，从“批得快”到“讲得透”，把备授课和因材施教变成小时级闭环；

在医疗领域，讯飞“智医助理”等人机协同试点让基层医生的诊断合理率显著提升、病历书写时间减半，强调的是“把普通医生变强”；

在通用办公与行业研究领域，讯飞等厂商推出“AI员工/行业分析师”，强调开箱即用、可托付，目标用户并非少数超级工程师，而是大量“不会写代码也能用好AI”的职场人。

因此，中美两国正呈现出两种截然不同的AI发展愿景：

在美国，“AI替代人”的叙事更容易与股价、利润率对齐；在中国，“AI帮助人”的叙事更容易与社会就业、公共服务与产业升级对齐。前者聚焦“效率的顶端”，后者强调“普惠的底座”。这不是谁更先进的问题，而是制度、市场与文化选择的差异。

什么是负责任的AI企业？

在亚马逊大规模裁员之际，我们再也无法回避一个问题——企业在追求利润之外，究竟该承担多大的社会责任？

世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》预测，技术、经济、人口结构和绿色转型等领域的全球趋势不断变化，预计到2030年将创造1.7亿个工作机会，但同时会淘汰9200万个工作岗位，最终让就业机会净增加7800万个。其中，AI和信息处理技术是影响最大的趋势，会创造1100万个工作机会，并替代900万个工作机会。

尽管宏观数字看起来乐观，但落到每一个个体身上，更重要的是，那些被AI替代掉的劳动者，能否顺利找到并适应新的工作岗位？

当AI创造出如此巨大的财富时，如何更好地分配财富就成了重要问题。大企业从技术进步中获利的同时，也在客观上淘汰人类员工，那么企业是否也应该承担起对这些失业者的培训义务，帮助他们重塑自己的劳动技能？

事实上，中国AI企业已经给出了很多为劳动者赋能的案例。

中国是全世界独一无二的超级制造业大国，在制造业场景中，人类的操作仍然是必不可少的，天然存在着人与AI协作共存的需求。也正因如此，上述报告中把蓝领岗位列为未来增长潜力更大的领域。

基于为制造业劳动者赋能的目标，2025年6月，工业和信息化部召开专题会议，研究部署推动人工智能产业发展和赋能新型工业化。会议强调，要以工业智能体为抓手深化人工智能工业应用，带动工业数据集、工业大模型的创新迭代。

作为“人工智能+制造”的典型案例，今年9月在合肥举办的2025世界制造业大会上，科大讯飞就带来了大量工业场景的AI应用产品，包括能检出0.01毫米飞机致命裂缝的AI工业内窥镜，以及拥有132个“超级耳朵”的AI声学成像仪等。

这种AI声学成像仪已经应用在华北某钢铁集团薄板厂，用于煤气负压泄漏点检测。过去，这项工作是靠工人拿肥皂水“涂一涂、等泡泡”的传统方式完成的，在应用AI之后，检测效率由原来5小时缩短到30分钟，效率提升10倍，但后续维修工作仍要由人工完成，并不会直接取代工作岗位。

此外，科大讯飞正让星火大模型“扎根”央国企，赋能各行各业。从油气田的智能巡检机器人精准定位泄漏点，到钢铁厂的算法模型优化转炉冶炼参数；从银行的智能风控系统毫秒级识别风险，到民航的机务排故助手快速给出维修方案……在诸多大型央国企“人工智能+”行动中，星火大模型都是重要的大模型合作伙伴。

据悉，在央国企市场落地以来，星火大模型已支持20家央国企打造安全可控的行业大模型，开发超过300个智能体应用，已落地应用在油气、冶金、金融、民航等行业。

AI在教育行业的应用前途也值得关注。如果AI工具能够帮助下一代人类从小就获得更高质量的教育，掌握与AI协作的劳动技能，无疑也将形成更好的正循环效应。

有意思的是，如今中国企业正在美国的AI教育类应用市场上霸榜，而在国内，科大讯飞等企业也早就在深耕教育场景。截至目前，科大讯飞已为全国32个省级行政区、5万余所学校、1.3亿师生提供智慧教育产品和解决⽅案，以人工智能助力因材施教。

这些实践都在印证着：AI不是替代人的工具，而是赋能人的伙伴。

AI时代竞争的本质是发展理念的较量。中国以“社会价值优先”的AI路径，不仅为全球应对技术变革提供了新范式，更让我们看到：当技术与就业保障、产业升级、公共服务同频共振，当科大讯飞这样的企业持续以AI赋能千行百业，就能让技术红利惠及更多人，最终实现AI与人类的共生共荣。