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说句实话，看到这条消息，我自己也恐慌了一下——一个年轻人搞十几个agent，把我这个老板给淘汰了，这不是笑话，是真实可能发生的事。AI裁员这件事，不只打在普通白领身上。

今天想把这件事说清楚：这一轮到底发生了什么，边界在哪，为什么这次跟历史上每次技术革命不一样。

2026年2月26日，推特创始人Jack Dorsey旗下的金融科技公司Block，宣布裁员4000人——接近员工总数的一半。

Block你可能没听过，但它旗下的产品你大概知道：给商家做收款的Square，和美国版"支付宝"Cash App。年收入240亿美元，不是小公司。

裁员当天，股价涨了24%。

投资者在为这件事鼓掌。这意味着——这件事不会停。

"在未来一年内，我相信大多数公司都会得出同样的结论，做出类似的结构调整。"—— Jack Dorsey，Block创始人，2026年2月26日

他说这话的时候，Block经营状况不错——不是撑不住了才裁，是主动为之。一个运转正常的公司，裁了一半人，股价大涨，创始人说大多数公司都会跟着做。

你可以不同意他的判断。但你很难忽视这个信号。

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规模已经在那里了

Block是目前最戏剧性的例子，但它不是孤立的。

2025年全年，美国就业咨询机构Challenger, Gray & Christmas统计：约 55,000个岗位，企业明确给出的裁员原因是AI。

这是公开承认的数字。更多裁员用了"结构性调整"的说法，没有点名AI，但背后逻辑一样。

进入2026年，没有放慢。1月，Pinterest宣布裁员近15%，明确提到AI。化工巨头Dow Chemical裁员4500人，理由是"用AI重组全部业务流程"。

规模清楚了。下一个问题是：边界在哪里——哪些工作在消失，哪些还在？

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Klarna的实验：边界比你想的更靠里

要说清楚"边界在哪里"，Klarna是最值得看的案例。

这家欧洲金融科技公司，2022到2024年间裁减约700个客服岗位，整体员工减少了40%。CEO后来承认，AI和自然减员共同作用的结果。

开始像教科书——成本下降，效率提升。然后2025年，CEO说了另一句话：

"我们裁得太猛了。"

大规模用AI替代客服后，客户满意度明显下滑。那些需要理解复杂情况、处理真实情绪的问题，AI应付不来。Klarna宣布重新招人。

但Klarna不会回到5000人。只是修正替代过头的部分。整体的40%，已经回不去了。

很多人把Klarna的故事读成"AI替代有上限"。但这个结论只对了一半。

这个故事说明：AI替代客服，遇到了"处理复杂情绪"这堵墙。但墙之内的工作——标准查询、简单处理、信息整合——已经永久消失了。

那堵墙，比大多数人以为的要靠里很多。

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Duolingo的宣言：知识工作全面进入范围

2025年4月，Duolingo CEO发了一封全员信：公司要成为"AI-first"公司，逐步停止使用外包承包商来完成AI能够处理的工作。

这些承包商做的是什么？内容翻译、题目制作、语言质量审核——受过良好教育的人在做的知识劳动。

CEO补充说，正式员工不裁。

但"不裁正式员工"意思是：一个人加上AI，做原来三个人的活。岗位总量在减少，只是节奏不同。

"AI-first"这四个字正在蔓延。任何一家公司的管理层，都在心里算过这笔账。

这不是个别公司的选择，是一套逻辑正在扩散。那为什么这次和历史上每次技术革命不一样？

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这次为什么不一样

每次技术革命，都有人预警大规模失业。每次，总就业量最终没有减少，只是结构变了。

所以会有人说：AI这次也一样，过一阵就稳了。

以前我也这么想。现在不这么看了。

原因只有一个：以前的技术，替代的是体力。这次替代的是认知本身。

以前工作的定义是用你的⼀项技能去交换薪酬。谁能让那块板子动，谁就收那份钱。但今天龙虾消耗一点 TOKEN 就能让它动了。

蒸汽机和机械臂替代了手和脚。那批人可以往上走，去做需要思考的文职工作。

但现在AI替代的，就是那个"往上走"的方向——写报告、分析数据、处理客诉、制作内容、回复邮件，都是认知工作。

上次：体力被替代，可以往上走做白领。

这次：认知被替代，那个"往上"的方向也被压缩了

往更高阶的认知走，路还有，但那条路的容量，远比被替代的岗位数量小。

AI接管了操作，留下来的问题变成了：你还会什么？

历次技术变革，是换一批人做不同的事。这次，是在重新定义什么样的人有价值。

人才的标准，正在被重写。

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最后说几句

微软AI首席Mustafa Suleyman说，未来12到18个月，大多数白领任务都可以被AI全面自动化。他是DeepMind联合创始人，被微软专门挖来主导AI战略的人。这是局内人说的话。

那12到18个月，已经开始计时了。

说这些，不是要让谁焦虑。焦虑没用，看清楚了才有用。

第一，现在就开始真用AI，不是喊口号。

不亲手用，就不知道边界在哪，也找不到自己真正不可替代的位置。用起来，你才知道哪些事情AI确实能做，哪些地方它还差得远。

第二，多练判断，别只会执行。

AI是极好的执行者，但它没有主动性——不会主动发现问题，不会问"我们是否该做这件事"。主动性和判断力，是目前AI最难替代的东西。

第三，降低固定负债，留一点余地。

结构性变化面前，抗风险能力比进攻能力更重要。

这十年是阵痛期，真的很难。下一代会比我们好——不是问题消失了，是AI最终造出的，会比它毁掉的多得多。只是中间这段路，没人替你走。

走过去的关键，是你得还在。