韩健、郭景浩/文 2025年，一场史无前例的裁员潮席卷全球，从科技巨头到传统制造业，从金融行业到消费品行业。这波裁员潮是人工智能“抢走工作岗位”，还是全球经济放缓调整的结果？亚马逊、微软、UPS、雀巢、Verizon等跨国巨头纷纷宣布裁员，背后的真正推动力是什么？毫无疑问，美国将在2025年迎来最集中的裁员潮。挑战者数据显示，2025年10月美国企业宣布裁员153,074人，成为20多年来“最糟糕的10月”之一。截至2025年11月末，年内累计裁员人数约117万人，达到2020年新冠病毒疫情爆发以来的年度最高水平。不过，从经济数据来看，这波裁员潮并不是由经济衰退造成的。经济衰退，而是受到多种因素的影响，包括高利率带来的成本和利润压力、劳动力市场化程度较高、劳动保护相对薄弱以及企业战略转型需求等。数字化和人工智能转型。 Salesforce、亚马逊、IBM等公司都直接提到人工智能将取代一些工作。 Challenger数据还显示，该公司在公告中特别表示，每年裁员约54,000至55,000人是由于客户服务、行政实习、人力资源支持和一些技术职位方面的AI/自动化。总体而言，人工智能引发的裁员仅占美国年度裁员的 4% 至 5%。这表明，虽然人工智能正在改变企业的人力资源结构，但推动美国裁员潮的主要因素仍然是经济放缓、成本压力加大以及企业战略重组。在欧洲，男人y 公司已宣布裁员或冻结招聘。相关公司公告中引用的大部分原因是成本控制、利润压力、业务重组和提高数字效率。汽车和制造业面临的压力尤为明显。大陆集团、博世、戴姆勒卡车等汽车及制造企业纷纷减仓。保险、太阳能、银行和服务业公司也通过裁员和重组应对增长放缓、竞争压力和利润下降的问题。与美国和欧洲相比，中国并没有以“人工智能因素”作为明确的统计标准来生成全国性的裁员数据。总体来看，2025年中国的减员就业压力主要来自宏观结构调整。国家统计局数据显示，11月16至24岁人群（不含学生）失业率为16.9%2025年，25至29岁人群失业率为7.2%，略低于10月份的17.3%，但仍处于较高水平，表明年轻人的工作压力依然存在。房地产行业进入长期调整期，互联网和科技行业增速放缓，制造业向海外转移，消费需求低迷，这些都是当前劳动力压力的重要背景。同时，中国企业裁员与企业业务结构调整和技术能力提升密切相关。以阿里巴巴为例，该公司员工人数在2022年达到顶峰后持续下降。这一变化并非单轮裁员所致，而主要是资产出售和战略聚焦所致。在此期间，阿里巴巴逐渐放弃了高鑫零售等业务部门。相关公司本身就雇佣了数万人，而且员工人数也达到了数万人。员工人数也相应增加。同时，集团减少配套投资，推动技术和组织效率提升，也带动了内部用工调整。 2025年，百度将对部分非核心业务和支持部门进行人员优化，人员裁减幅度约为20%至30%，主要是与公司核心业务关系不大的部门。结构性缩减更多集中在太阳能行业。在2024年底至2025年的行业低迷时期，由于产能严重过剩和价格下跌，隆基绿能、通威、天合光能、晶科能源、晶澳太阳能等大公司已裁员约8万至9万人，其中包括一线制造工人、工程技术人员以及部分研发岗位。总体削减率约为30%。总体来看，中国企业裁员为主主要原因是经济增速放缓、产业周期放缓以及企业内部结构调整。 AI和数字化会导致裁员，主要是作为提高效率和重组的工具，而不是作为核心因素。综合欧洲、美国和中国的相关数据，我们发现2025年的裁员潮不会是单一因素造成的，而是经济周期压力、企业战略调整和人工智能技术进步等综合作用的结果。人工智能无疑正在重塑就业结构，并作为相对独立的裁员原因逐渐变得重要，特别是在客户服务、后端支持和一些软件测试等行政和支持职能方面。然而，从裁员的规模和速度来看，需求疲软、高利率环境、战略调整和重组仍然是最普遍和最具决定性的因素。在其他方面换言之，虽然AI正在改变企业招聘方式，但进展缓慢，可能并不是本轮裁员的真正“主角”。与此同时，人工智能在企业决策中的作用也是多方面的。人工智能不仅是推动生产力变革的关键力量，而且企业在某种程度上也将其用作结构调整的叙事框架。人工智能和企业劳动力重组是未来。大规模裁员还会继续吗？人工智能将如何改变企业的劳动力结构？历史经验表明，宏观经济和行业周期决定是否集体裁员，而技术进步则决定哪些职位被裁以及如何裁。相这些变化对总体就业规模和工资水平的影响。例如，阿西莫格鲁和雷斯特雷波在美国的研究发现，在机器人广泛使用的地区，就业数据和平均工资往往较低。与此同时，德国和其他国家的研究表明，技术在取代一些就业岗位的同时，也创造和转变了新的就业岗位。技术对就业的影响最终取决于一个地区的产业结构是否足够多元化、企业能否适应变化以及劳动者的能力提升。这取决于上述情况和巧合。从长远来看，技术进步并不一定会导致持续的“大规模裁员”。然而，就业重新分配将会加速，影响将更加集中在特定职位、地区和技能群体。当公司实施自动化、云计算或共享服务中心时，他们通常可以用更少的人来完成相同的任务sks。因此，人事调整主要以“业务重组”和“效率提升”的形式出现。对经合组织公司的案例研究发现，人工智能实施后，工作结构和职责的变化比立即大规模裁员更为常见。重复性和标准化工作受到的影响最大，导致裁员后很难重新雇用和恢复收入。与此同时，重组后的组织对新技能的需求将变得更加明显。总体而言，经济环境将在很大程度上决定是否会出现大规模裁员。技术将为就业结构带来更多变化。其长期影响并不表现为总体失业率持续上升，而是表现为不同职业、技能和地区之间的差距不断扩大。结合当前全球裁员潮的现实，我们看到AI对就业的影响从理论走向现实。最近裁员不少公告显示，大多数被解雇的员工从事的是重复性、明确的、信息密集型的工作，例如客户服务支持、基本内容编辑、标准化报告、数据录入和分类，以及一些传统的测试、维护编码和管道开发任务。人工智能在这些领域在效率、成本、稳定性和规模方面呈现出综合效益。凭借标准流程和清晰的决策边界，随着人工智能和自动化工具的成熟，这种类型的职位对我来说可以很容易地被替换或重塑。当然，现在谈论人工智能取代人类还为时过早。人工智能可能会重塑组织和劳动分工，包括全职和外包角色分配、中央和中层办公室职责以及整个组织结构。克拉纳就是一个很好的例子。瑞典金融科技公司与 OpenAI 合作开发的 AI 助手已处理 230 万笔定制订单在第一个月的对话中，占据了所有互动的大约三分之二。随着自动化程度的提高，Klarna 计划在 2024 年裁减约 700 个支持岗位，但计划在 2025 年下半年重新雇用一些人员来处理复杂、高价值的工作项目，最终形成混合工作模式。换句话说，人工智能处理日常任务，人类负责仔细判断和客户信任。另一方面，人工智能正在创造新的人力资源需求。思科领导的人工智能劳动力联盟的一份 2025 年报告指出，虽然人工智能职位空缺同比增长约 78%，但人才库仅增长约 24%，这表明转型过程中新人才的结构性短缺。未来职场竞争的核心不再是“你懂AI吗？”然而问题是：“我们能否将人工智能转化为我们自己的工作生产力？”营销、公共关系、项目管理、运营、甚至行政助理等职位越来越多坦特职位指定了诸如使用人工智能工具的能力、使用人工智能重新设计流程的能力以及通过技术和业务进行沟通的能力等要求。在IT咨询和服务行业，埃森哲正在推动重组和裁员，同时透露人工智能相关订单已达数十亿美元，并提议通过系统的再培训将77万名员工转变为“创新者”。安永、毕马威、淡马锡等公司2025年的一份报告也发现，如果企业单纯购买人工智能而不重建人才结构和技能体系，只能释放40%至60%的潜在生产力。换句话说，真正的竞争不再是“谁拥有AI技术”，而是“谁拥有将AI转化为组织能力的人才”。人工智能时代的元技能。一旦重复性任务被消除，剩下的人将需要什么技能？ AI时代，人的不可替代性是什么？该公司包括麦肯锡、BCG和普华永道在内的全球研究认为，未来最稳定的竞争优势将不再来自单一的特定工具，而是来自元能力的组合：“不断学习和适应新工具+深刻的业务理解+强大的协作和解决问题的能力”。在人工智能加速采用和经济压力日益增大的背景下，这些元技能不仅可以帮助人们抵御工作重新设计的影响，还可以帮助企业从人工智能投资中释放回报和真正的生产力。人工智能时代，职场将由跨界、智力密集型人才主导。首先是拥有强大技术能力的人工智能专业人士，包括机器学习、数据工程、MLOps、comcloud计算和IT基础设施、人工智能安全和治理等。对这些人才的需求使他们成为公司竞争环境中的战略性稀缺资源。二是高价值、贴近公司和客户的“人的角色”。他们不一定是编程专家，但他们了解业务、客户和流程。将人工智能融入现实工作流程，以推动流程重新设计、改善服务体验并指导组织变革。这些是连接技术能力和商业价值的关键要素。 Career Platform数据显示，大约45%的高管职位空缺已经包含人工智能技能要求，并且正在迅速扩展到财务、运营、设计、销售和其他非技术职位，这表明人工智能技能正在成为所有部门职位的关键能力。此外，随着人工智能被引入更多领域，人际交往能力和高级认知能力变得更加重要。沟通、协调、领导变革和跨职能协作等软技能硼酸很难被人工智能取代。这些也是企业在重组过程中保持竞争优势的重要人才标准。此外，人工智能模型的潜在偏见、道德和合规性也导致对了解风险和具有治理视角的职位的需求不断增长。在企业层面，人工智能不仅是一种技术工具，更是一个“资本项目”。要真正将人工智能从概念转化为生产力，企业需要投入巨额资金建设数字基础设施、计算平台和能力，包括云计算、数据治理平台、大规模私有化模型实现、MLOps系统、安全合规框架等。这些都是大型项目，需要长期大量资金。为了释放财务结构的空间，公司通常需要进行劳动力调整。通过减少一些劳动力成本，它为设计提供了资金来源发展计算能力和数字能力。根据 Statista 的数据，仅 2025 年，Meta、Alphabet、亚马逊和微软预计将花费约 3500 亿至 4000 亿美元的资本支出，其中大部分将用于人工智能驱动的数据中心、计算资源和基础设施。字节跳动计划在2025年至2026年间投资约1600亿元人民币（约合230亿美元），其中约一半将用于先进的人工智能芯片和计算基础设施，例如Nvidia H200。 IDC预计，到2028年，全球AI基础设施支出将超过2000亿美元，2025年第三季度全球云基础设施支出将达到1026亿美元，同比增长25%。这不是简单的“机器代替人”，而是更复杂的资源重组。公司在重组资本的同时，也重组了人力资源。挤压中间层，分解工作流程，并推动更多活动转向平台和外包。能够正确规划和管理重组过程的骨干将是对公司至关重要的关键人力资源。新的起点：员工培训和发展 在加速转型和人工智能应用的推动下，企业正在大规模裁员。您应该减少劳动力然后再雇用，还是应该继续投资对员工进行再培训？这个问题没有简单的答案。根据大型调查和统计报告得出的答案是，裁员往往在短期内最有效，可以立即降低成本并改善财务报表。然而，资本市场反应并不稳定，公司的品牌声誉和员工信任可能会受到负面影响。相比之下，大规模的再培训和内部人才流动虽然短期成本较高、见效较慢，但对企业盈利的贡献更大。中长期生产率的提高以及公司和员工适应技术变革的能力。投资组织管理和历史经验一再表明，持续投资于员工技能的企业在创新能力、雇主品牌和长期竞争力方面表现更强。这是由于组织内特殊经验的保存以及员工对公司的信任。大公司很少通过简单的“裁员”来应对变化。相反，“改变你的能力并集中你的组织”来解决短期压力并增加组织的长期增长动力。 IBM、AT&T、西门子、埃森哲、亚马逊和微软等公司都实施了不同阶段的裁员，但它们的共同点是，它们不仅仅是简单的“裁员”，而是进行大规模、长期的投资来提高员工的技能。 AT&T 投资 10 亿美元花费数百万美元培训超过10万名员工。亚马逊推出了 2025 年技能提升计划，帮助员工晋升到更高价值的职位。 IBM 已将培训重点从传统 IT 转向云计算和人工智能。西门子和埃森哲也在继续构建系统性学习和再培训基础设施，从而提高效率。许多企业实践发现，当领导者仅将人工智能用作削减成本的工具时，通常只会导致裁员数量的变化，而不是生产力或创新能力的显着提高。企业层级培训计划为公司带来长期价值。培养创造型领导者 在提高特定技能方面，下一代领导者将需要具备重新设计流程和重组组织的能力。 BCG研究指出，简单地将人工智能叠加在原有流程之上，只会为企业带来多元化的效益。奥尼尔通过重新设计流程并授权人员和模型完成工作，他们的生产力潜力才能真正释放。同时，BCG强调管理教育培训要更加关注心理安全、学习型组织、伦理治理。普华永道的研究表明，允许试错、支持学习和避免基于恐惧的变化是实现可持续人工智能实施的关键。还有很重要的一点是，在AI时代，我们必须重新认识“人的效能”。如果所谓的“劳动力效率提升”仅导致少数人被解雇，那么其价值就非常有限。真正的人的效率管理真正的成熟不是“排斥”而是“解放”。通过流程优化、技能提升和技术改进，效率可以释放人才，使其能够投资于更高价值的创新和增长活动。管理中的精益概念和动态能力理论研究表明，高绩效企业并不依靠不断裁员来取得成功，而是不断重组技能结构，将人才分配到更有价值的岗位。因此，关于裁员的争论不应该仅仅集中在头条新闻上，而应该放在人才战略和组织的演进周期中来理解。单纯依靠裁员来提高效率往往会削弱长期竞争力。大公司很少选择“削减而不建设”的道路。相反，继续开发高价值资产，同时消除低价值头寸。 （韩健是中欧国际工商学院管理学教授，郭景浩是中欧国际工商学院研究助理）免责声明：本文观点仅代表作者个人观点，仅供参考和交流，不得以任何方式使用。它也不构成建议。
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