本文来自微信公众号： 技术领导力 ，作者：Mr.K
前阵子看到一则新闻，我是既震撼又感慨：Meta 2026年一季度营收依然强劲增长，业绩好到飞起，结果呢？5月20日，全球约8000名员工收到离职通知，占整体人力的10%，同时还冻结了6000个原本在招的职位，实际人力缺口一下扩大到1.4万个岗位。
不止Meta，微软2025年通过多轮裁员砍掉超过1.5万个岗位，同年净利润却增长27%。谷歌、亚马逊也差不多，一边赚大钱，一边裁人。有些硅谷初创公司甚至裁员90%，业绩不降反增。
赚得越多，裁得越凶猛。更让我意外的是这一轮裁员潮的特点：被裁的大部分人，AI用得都很好。甚至可以说，AI用得越溜的人，越先被优化。为啥？因为他们的工作最容易被结构化、被"蒸馏"。这个趋势，已经非常明显了。
今天就来聊聊这背后的逻辑，以及我们普通打工人该怎么应对。
01
企业AI转型，员工“蒸馏”先行
GitHub上有个项目叫“同事.skill”，3天涨到6700颗星，3周突破1.4万星，在中文互联网上刷了屏。这个项目干嘛的呢？简单说，就是把一个即将离职的同事的工作经验、操作习惯、决策逻辑，打包“蒸馏”成一个AI技能包。人走了，技能留下了，AI接着干。
这个项目为什么这么火呢？我觉得核心原因是，它戳中了企业的一个强大刚需：用AI替代人类员工，已经成为企业AI转型的头等大事。
Meta内部有个项目，叫“模型能力倡议”（Model Capability Initiative，简称MCI），目标是训练出一种能在真实电脑环境里完成日常办公的智能体。让AI学会像人一样点鼠标、写文档、发邮件、走审批流程。
Reddit上网友的评论就很尖锐了，Meta正在用自己的员工，训练出替代他们的AI智能体。
技术上，员工“蒸馏”已经完全可行。其实，智能体训练最缺的东西，压根就没不是算力，而是真实工作流数据。你每天在电脑上的点击、决策思路等等，恰恰是最昂贵的训练语料，而这些数据都掌握在公司手里。
你用公司的电脑、公司的系统干活，干得越多，留下的数据越多，模型学得越快。这就是为什么AI用得好的人反而先被裁。他们把自己的工作流喂给了模型，模型学会了，人就可以走了。
02
资本判断好公司的标准，彻底变了
再说说资本这边的逻辑变化。以前，衡量一家高科技公司的价值，一个重要指标是人才密度。所以科技公司疯狂招名校生，员工数量涨，估值也跟着涨。谷歌鼎盛时期，能进去当个工程师，那是身份的象征。
AI时代，资本判断好公司的标准，彻底变了。
现在好公司的定义是什么？人越少越好，GPU越多越好。四个字总结：人少，AI多。
看看Meta就明白了。2026年5月，Meta宣布裁撤约10%员工，大约8000个岗位，而且不排除下半年继续调整。扎克伯格明确把裁员和AI资本支出的增加挂钩，他年初就放话：“2026年将是AI开始彻底改变我们工作方式的一年。”这轮人力调整预计每年节省约30亿美元，而Meta同期把2026年资本支出上限提到了1150亿至1350亿美元，接近去年的两倍。
按单台H100约4万美元计算，部署10万台GPU光硬件就要400亿美元。裁8000人省下的钱，本质上就是给GPU集群“腾预算”。人的工资，变成了显卡的电费。
微软就更有意思了，2025年累计裁掉超过1.5万个岗位，同年净利润增长27%。彭博报道说，微软一边裁员，一边靠AI省下超过5亿美元。最耐人寻味的是资本市场的反应：宣布裁员当日，股价上涨，市值随后突破4万亿美元。
资本市场是用真金白银投票的。每减少一个员工，估值反而上升。人均市值正在取代人才密度，成为新的估值锚。
这个信号，我认为每个打工人都得看懂。公司不再为人多骄傲了，人力在财报里的角色，从资产变成了成本项。
03
能被AI复制的能力，从来不是核心竞争力
那问题来了，什么样的工作最先被“蒸馏”？
我观察下来，规律很清晰：越是可记录、可截屏、可写成SOP的工作，越先被蒸馏。
写作速度、代码产量、剪辑效率，这些你引以为傲的技能，在模型眼里，本质上都是高质量训练数据。你在AI主赛道上跑得越快，越会加速AI取代的进程。你今天用AI一天写十篇稿，明天模型学习完你的方法论，后天它自己就能写了。
那什么是AI暂时学不走呢？
就职场来说，我们更应该聚焦在三个方面：行业判断力、圈子人脉维护、个人IP建设。为什么这些目前AI无法替代？原因很简单，它们不产生标准化行为数据。你跟客户吃饭时建立的信任，你对行业风向的直觉判断，你在圈子里积累的口碑，这些都是“隐性知识”，没法写成文档，也就没法被蒸馏。
讽刺的是，GitHub上还真出现了对抗性项目，叫“反蒸馏.skill”，专门教打工人在被公司要求上交经验文档时“注水”。里面的招数挺损的，比如教你写“遇到问题第一反应找外部原因，绝不主动认错”这种误导性经验。
看着挺解气，但我想说句实话：与其像“反蒸馏.skill”那样消极注水对抗，不如主动升维。什么叫升维？成为定义“该蒸馏什么”的人，而不做被蒸馏的对象。
我身边有一些各领域的行业精英，他们最先把AI跟自己的行业深度融合，用AI提升个人竞争力，然后反过来帮助整个行业做AI应用创新，成了企业AI变革的推动者和参与者。这样的人哪个老板不想要？裁员名单排一百轮也轮不到他们。
差别在哪呢？普通人用AI提高产量，他们用AI重新设计工作本身。前者在生产训练数据，后者在制定游戏规则。
结束语
这轮裁员潮的底层逻辑，其实已经非常清晰了。
企业裁掉AI用得好的人，本质上是一次价值重估，凡是能被工具承载的能力，价格都会归零；凡是工具学不走的东西，价格都在上涨。
所以，在AI时代，你的价值不取决于你多会用工具，而取决于你身上有多少东西是工具学不走的。
判断力、信任、人脉、你在行业地位等等，这些才是穿越周期的核心能力。
工具会越来越强，这没法改变。我们能做的，是别把自己活成一份“高质量训练数据”。从今天起，少关注一些提示词技巧，多提升AI无法替代的能力。
这大概是这轮裁员潮，留给我们每个打工人最有价值的提醒了。