美联储杀人，AI埋尸？牛津曝光L型死局：10亿打工人再无归路

新智元报道

编辑：倾倾

【新智元导读】这是一份迟到三年的行业复盘。牛津大学最新的实证研究撕开了那层遮羞布：2022年全球科技大裁员爆发时，ChatGPT甚至尚未发布。周期性缩编被伪装成技术性迭代，AI替资本背了三年的锅，直到今天真相才被彻底复位。

一场幻觉，竟然持续了三年！

2022年11月，ChatGPT横空出世，随后硅谷开启大裁员，程序员和写手哀鸿遍野。

所有人都觉得，因为AI来了，所以我们失业了。

然而，一项由牛津大学和基尔世界经济研究所团队发布的论文却告诉我们，我们恨错了人！

论文地址：https://arxiv.org/abs/2601.02554

其实早在ChatGPT上线半年前，这些行业的需求已呈现断崖式下跌。

那时，OpenAI还在调GPT-3.5的参数，根本没有功夫抢你的工作。

既然如此，到底谁才是幕后真凶？又是谁让AI成了替罪羊？

一场持续3年的「集体幻觉」

如果真如传言中那样，2022年的岗位需求应该在11月之后断崖式下跌。

然而，数据显示，下跌其实早就开始了。

计算机、商务、金融等高AI暴露率的职业，其失业风险在2022上半年已远超餐饮与建筑业。

但这会儿，奥特曼还在为算力账单发愁，ChatGPT甚至没有出生。

所以，我们不能贸然将失业和AI划等号，就像你无法指控未出世的婴儿杀了人。

为了进一步验证以防误伤，研究团队开始了一场对照试验。

实验组是科技依赖型岗位。2022年上半年，随着「远程办公泡沫」破裂，LinkedIn数据显示远程职位申请竞争度飙升，但招聘需求却从2022年初的峰值开始滑坡。

对照组是非科技依赖型工作，如餐饮、护理等在同一时间不仅没有崩盘，反而因为「后疫情复苏」出现了严重的用工荒。

不同职业从的失业风险变化，颜色的深浅表示职业的暴露度。颜色越深，暴露度越高

如果说GPT的出现取代了人类的工作，那么最开始取代的也应该是低级脑力工作，高级技能岗位依旧保留。

但数据显示的结果是无差别的行业雪崩。不论你是初级码农还是资深架构师，只要身处科技与外包行业，均被无差别清洗。

这就说明，受害者是按照行业资金充裕度划定的，而不是「是否能被AI替代」。

所以，杀死工作的凶手，肯定不是当时的GPT-3.5，它只是经过，就成了替罪羊。

杀死你的不是算法，是周期

既然GPT只是替罪羊，那么，凶手到底是谁？

如果一定要指名道姓，那么凶手应当是美联储主席Jerome Powell，或者说，是那时的宏观周期。

让我们看向更早的时间点——2021年。

那是一个疯狂的年份，全球疫情导致物理隔绝，科技公司以为这种数字化繁荣将成为常态。

于是，巨头和独角兽们开启了一场史无前例的「抢人大战」，钱也慢慢变得不值钱。

只要你会写代码、会画图、甚至只要简历上沾点「数字化」，你就能拿到溢价50%的Offer。

转折点发生在2022年年初，美联储开启暴力加息周期，全球风险投资瞬间腰斩。

根据Crunchbase的统计数据，2022年第三季度的全球风投融资额仅为810亿美元，同比暴跌53%。

市场上流动的「抢人预算」在一夜之间蒸发了一半。

AI只是其中的原因之一，更多是因为初创公司「账上没钱了」，为了生存，只能裁员。

牛津大学的研究进一步证实了这一点。

如果将2022-2025年的「高科技职位招聘需求曲线」拿出来，就能发现，它与纳斯达克指数的走势惊人地重合，却与GPT-4等模型的发布时间点毫无相关性。

利率上行，纳指下挫，招聘冻结——这完全符合宏观经济学模型，与「技术奇点」无关。

我们必须承认，2020-2021年的抢人大战才是异常现象。

那时，因为无限量化宽松，各类科技公司疯狂囤积人才，许多程序员拿着高薪实际上在做着重复的工作。

2022年的惨烈裁员潮，本质上是市场在暴力纠错——从「泡沫逻辑」回归到「商业常识」，而不是技术性淘汰。

借刀杀人：一场蓄谋已久的「洗白」

如前文所述，裁员是宏观经济造成的，为什么所有公司都要把锅甩给AI？

答案很简单：AI是资本市场上最好用的「遮羞布」。

分析师们给这种现象起了一个专属名词——「AI冗余洗白」

假如你是一位纳斯达克上市公司的CEO。在这个资金寒冬里，你的业绩下滑，现金流紧张，必须要裁掉10%的员工来缩减开支。此时摆在你面前的有两份公关稿：

低情商：因为我们前两年盲目扩张、管理不善，导致现在没钱了，被迫裁员。

• 后果：股价暴跌，股东愤怒，董事会质疑你的能力，你可能比员工先卷铺盖走人。

高情商：我们要All in AI，所以要进行战略性组织重构，优化冗余人力，打造更高效的AI驱动型企业。

• 后果：股价大涨，分析师为你鼓掌，称赞你拥有「壮士断腕」的远见卓识。

如果你是CEO，你会选哪一个？答案不言自明。

来看看那些教科书级别的洗白案例：

Dropbox作为最早的「示范单位」，CEO Drew Houston在裁掉16%员工（500人）时，高调宣布：

AI计算时代终于到来了，我们的下一阶段增长需要不同的技能组合。

从物流巨头UPS裁员1.2万人，到各大科技公司如Amazon、Google的滚动式裁员，高管们在解释裁员理由时，「AI」一词的出现频率比「利润」还高。

多项行业调查显示，相当比例的高管承认，将裁员与AI挂钩是为了避免被市场视为「落伍者」。

老板们心里比谁都清楚，现阶段的AI根本干不了那一万名员工的活。

但在资本市场上，只要喊出AI的口号，裁员就不再是「衰退，而是进化。

所以，不是AI抢了你的工作，而是老板借着AI的名义，干掉了那些他早就想干掉、却一直找不到完美理由干掉的人。

从暂时失业到永久出局

既然是经济周期作祟，那是不是只要等到降息、等到经济复苏，属于我们的那个「黄金时代」就会回来？

遗憾的是，这才是本报告最残酷的真相。

经济学中的「疤痕效应」，精准描述了我们此刻的困境：当2024-2025年宏观经济终于开始解冻时，不同行业的命运走向了截然相反的两端。

随着美联储降息预期升温，非科技依赖型行业（如酒店、医疗、建筑）的需求曲线呈现「V型」或「U型」反弹，迅速回到了疫情前的水平。

科技职位信息在 2022 年初之前后翻了一倍以上，但此后已全部回撤，截至 2025 年 7 月 11 日，较疫情前水平低 36%。

然而，高AI暴露职位（文案、初级代码、翻译）的需求曲线却是绝望的「L型」——在经历了2022年的暴跌后，陷入结构性停滞，彻底与经济复苏脱钩。

这就解释了为什么你感觉「经济好像好了，但我的行业还没好」。

因为企业在裁员后发现：虽然当初是因为没钱才裁员，但现在有了AI辅助，似乎确实不再需要把这些人招回来了。

Upwork和Fiverr等前沿市场的数据印证了这种「K型分化」：

• 下行线（K之下）：纯粹的翻译、纯粹的SEO文章写作、纯粹的初级Java外包，需求量几乎归零。

• 上行线（K之上）：标有「AI-Assisted」（AI辅助）、「Prompt Engineering」（提示词优化）或者是能驾驭AI的高级全栈工程师，薪资和需求都在飙升。

如果说美联储是突发性杀手，那么AI就是慢性毒药。

它确保了那些因经济周期消失的岗位，永远不会再回来。它把周期性的「临时失业」，变成了结构性的「永久淘汰」。

2022年，老板因为穷开不起单；2026年，老板因为不需要，所以不开单。

我们耗费三年，将所有焦虑错投给了一个假想敌。

却忽略了在资本寒冬里，真正的生存法则从来没变过：技术只是筹码，谁掌握了资本的流向，谁才拥有定义的权力。

所以，别再问「AI何时会取代我」，这个问题已是过去式了。

你应该问的是：

当所有的借口都被揭穿之后，除了那个随时可以被量化的自己，你手里还有没有底牌？

参考资料：

https://the-decoder.com/new-study-disrupts-the-narrative-that-chatgpts-launch-triggered-a-job-decline/

https://arxiv.org/abs/2601.02554

https://www.unite.ai/jobs-at-risk-from-ai-were-already-declining-before-chatgpt-launched/

https://www.devdiscourse.com/article/technology/3751933-tech-and-ai-exposed-workers-hit-by-downturn-before-generative-ai