美国正迎来新一轮“结构性裁员潮”。

　　当地时间5月20日，Meta进行新一轮裁员，正式解雇全球10%的员工。

　　这还只是序曲。Meta预计，在今年晚些时候还将进行更大规模的深度裁员。

　　而在Meta裁员之前，星巴克、亚马逊、甲骨文、耐克等多家美国公司，已纷纷发布了裁员计划。

科技企业成裁员“重灾区”

　　全球再就业机构Challenger,Gray and Christmas5月7日发布的报告显示，美国雇主4月宣布裁员83387人，较3月增加38%，是自2009年以来的第三高。而在所有行业中，科技行业裁员人数最多。

　　另据美国《科技时报》报道，截至目前，美国科技公司在2026年已裁员超过11.3万人，平均每天裁员825人。

　　国研新经济研究院创始院长朱克力对中新经纬表示，本轮科技裁员潮，和此前的周期性收缩有着本质区别，核心是AI（人工智能）主导的结构性重置。

　　“以往裁员多是疫情后过度招聘的回调、高利率环境下的成本收缩，属于短期调整，市场回暖后岗位会恢复；而本轮裁员是主动瘦身，核心目的是将人力成本转移到AI算力投入，被裁岗位多为永久性取消，是组织架构围绕AI的彻底重构。”

　　在上海外国语大学国际金融贸易学院副院长、教授凌爱凡看来，科技企业之所以成为裁员的绝对主流，主要因为它们处于AI革命前沿，业务数字化程度最高。

科技企业裁员，全因“AI”？

　　对于裁员原因，不少科技公司宣称，与使用AI降本增效相关。

　　Meta向员工表示，裁员“都是我们持续努力提高公司运营效率”。Snap首席执行官埃文·斯皮格尔在谈到裁员时也表示，“人工智能的快速发展能够帮助团队减少重复性工作，提高工作效率。”

　　但《新闻周刊》分析认为，疫情期间的过度招聘、人工智能的整合以及近期的经济变化都是导致此次裁员的原因。

　　美国人力资源管理协会（SHRM）文章也指出，许多劳动经济学家、人力资源主管和管理学者都认为，将裁员归结为AI是过度简化本轮裁员的原因。

　　上述文章还指出，有些裁员显然与自动化有关，有些则似乎是为了腾出资金投资人工智能，还有一些则是疫情期间的调整，披着创新外衣，迎合了投资者的口味。

　　金斯利盖特猎头公司首席战略官乌梅什·拉马克里希南在接受CNBC采访时也直言，“当前人工智能还很难完全取代劳动者进行工作，但‘AI裁员’这个故事，很受投资者欢迎。”

　　在美国人力资源管理协会人力资源技术首席分析师肯尼·派尔看来，以AI为由裁员，确实是一个“更具吸引力”的理由。它同时传递了两个积极信号：公司技术先进，且正处于效率提升阶段。

　　美国资本市场也在用真金白银“奖励”这类公司。当Snap宣布裁员16%时，股价当日上涨约7%；当思科公司宣布裁员集中发展AI时，股价暴涨15%。

　　在凌爱凡看来，这折射出华尔街极度青睐“降本扩利润”的市场逻辑，但这种正反馈，也让裁员极易沦为一种“市值管理工具”。

　　“高管可能借此迎合激进投资者，通过短期利好提振股价以兑现股权激励，并在客观上引发同行的跟风施压。”

　　从市值管理角度来看，朱克力则指出，对于业绩承压或转型乏力的企业而言，裁员或成为优先选择。

　　“因为这种手段成本更低且见效快，无需漫长技术研发，只需精简人员就能快速提振股价。”朱克力补充说。

美科技企业裁员或趋于常态化

　　不过，因裁员省下来的这部分资金，却未必会转化为企业利润，而很可能被重新投入到AI投资中。

　　据《彭博商业周刊》报道，Meta此前曾告诉员工，裁员意在提高效率和“抵消”其在人工智能等方面的投资。

　　《商业内幕》也提供了一组数据：Meta正花费数十亿美元在人工智能竞赛中，并在四月份预测其2026年的资本支出将在1250亿美元至1450亿美元之间。

　　SHRM文章援引分析人士的话表示，在许多情况下，裁员与其说是人工智能取代了今天的工人，不如说是将资金重新分配到未来的人工智能基础设施建设中。

　　“腾出资金参与AI竞赛是主因，降本增效是附带结果。”朱克力直言，简单来说，企业裁员不是活不下去，而是为了在AI竞赛中活得更好。

　　他进一步解释，“一方面，AI基础设施投入成本极高，Meta、亚马逊等巨头2026年AI资本支出均达千亿美元级别，裁员释放的现金流是支撑巨额投入的关键；另一方面，AI确实能够降本增效。”

　　朱克力相信，资本驱动的裁员动力将长期存在并逐渐被强化。

　　“从行业实践来看，头部企业已形成‘裁员—AI投入—效率提升—再裁员’的闭环，中小企业为生存必然跟进，推动裁员潮向全行业渗透。”

　　凌爱凡预计，随着AI技术的发展，美国科技行业员工总数的绝对缩减步伐可能会逐渐放缓，但人才结构的“大换血”将愈演愈烈并趋于常态化。

　　不过，朱克力同时强调，美国科技企业裁员潮不会全面失控，而是呈现明显结构性分化，核心人才将更受重视。

　　凌爱凡进一步指出，传统的“金字塔型”人力结构正加速向“沙漏型”转变，呈现两极分化态势：底层重复性执行岗与中层管理岗被大幅压缩；而顶端掌握AI核心算法、算力架构或具备跨界整合能力的复合型人才，正面临疯狂的溢价争夺。