范凯说 AI · 周日晚聊 第09期 - 当裁员变成利好
主题：当裁员变成利好
日期：2026年3月2日
开场
大家好，这里是《范凯说 AI · 周日晚聊》，我是范凯。从今天第九期开始，我们把直播时间从晚上10点提前到了晚上9点，因为很多朋友反馈10点太晚了，听到11点多实在熬不住。后面就是每周日晚上9点，我会在这里跟大家一起回顾一周 AI 行业真正重要的变化，分享我这一周的思考和判断。
这周 AI 行业发生了一件很有意思的事情。硅谷的创业明星 Jack Dorsey——推特的联合创始人，同时也是支付公司 Square（后更名为 Block）的创始人——宣布了一次大规模裁员。这家万人规模的上市公司，一刀裁掉了4000多人，股价却暴涨20%。当”裁员”变成”利好”，这意味着什么？
今天要跟大家聊的几条新闻，其实是同一个故事的多个面：
第一，Block 裁员40%，股价暴涨——AI 时代第一张真正的裁员多米诺骨牌；
第二，Citrini Research 发布「2028全球智能危机」报告，直接引发美股暴跌；
第三，Anthropic 指控三家中国公司蒸馏 Claude 模型；
第四，OpenAI 融资1100亿美元——人类历史上最大的一笔私募融资。
第一部分：本周 AI 新闻
新闻一：Block 裁员4000人，股价暴涨20%——「裁员即利好」的新常态
Block 是 Square 的母公司，在疫情期间快速扩张到了万人规模。最近财报表现非常出色，但 Jack Dorsey 站出来发了一封公开信，宣布从一万多人一刀裁到六千人，裁幅接近一半。
消息一出，股价立刻上涨了20%。
诡异的是，这不是一家快倒闭的公司在断臂求生。Dorsey 在公开信里是这么说的：”我们的业务增长非常强劲，营收在增加，利润在改善。但有一件事变了——我们创建和使用的智能工具，配合更小更扁平的团队，正在从根本上改变’建设和运营一家公司’意味着什么。”
也就是说，AI 改变了公司的组织形态。在 AI 时代之前，做一个软件项目需要产品经理、UI 设计师、前端开发、后端开发、运维、测试等一系列分工角色。但 AI 工具来了以后，很多分工的岗位不存在了，几个人利用 AI 工具就能把一个庞大的产品做出来，特别是在有智能体的情况下。AI 不仅提高了员工的工作效率，更是改变了整个公司的组织形式。
Dorsey 做了一个很决绝的选择：一次到位，不温水煮青蛙。他说”反复裁员会摧毁士气、专注力和信任”。但我要告诉大家，随着 AI 智能体的持续进化，Block 肯定还会继续裁员，这绝对不是最后一次。
而且 Dorsey 说了一句更要命的话：”我们不是唯一得出这个结论的公司，大多数公司在接下来一年内会做同样的事。”这听起来非常可怕——高科技公司普遍裁员，动辄裁30%到40%，多少高薪白领将面临失业。
其实不只是 Block，微软最近三年也在持续裁员，每隔半年裁一批2%-3%，温水煮青蛙，但每个季度的财报业绩增长却都很好，至少百分之十几到二十的增长。
新闻二：一篇文章撼动华尔街——Citrini「2028全球智能危机」报告
这周美股发生了一件很罕见的事。标普500和纳斯达克录得了近一年来最大的月跌幅，道琼斯一天跌了800多点，纳斯达克上的软件股集体砸盘。
原因不是宏观数据出了问题，而是一篇发在 Substack 上的研究文章。这篇文章来自 Citrini Research，标题叫「The 2028 Global Intelligence Crisis」——2028全球智能危机。
它假设两年之后会发生什么：AI 智能体大规模替代白领工作；企业大量裁员，省下的钱投入更多 AI，AI 变得更强，更多工作被替代——这个循环没有自然的刹车机制。裁掉更多的人导致消费更加低迷，消费低迷导致企业利润下滑，为了节省成本又要裁更多的人、投入更多的钱到 AI 上。失业率飙升到10%以上，标普500暴跌38%。
报告还提出了一个叫”幽灵GDP”的概念：GDP 看着越来越高，但这个钱在空转——是 AI 创造了 GDP，但 AI 不交税，也不消费。光生产不消费，社会就会出现严重的通缩。
报告里有一句很有意思的话：每一家公司单独来看，用 AI 替代人、提升效率、降低成本，都是理性选择。但当所有公司同时这么做，就会出现集体灾难——消费者就是那些被裁掉的人，没有工资，就没有消费，经济就会崩溃。这些机器会花多少钱购买奢侈品？答案是零。
我的判断是：Citrini 这篇报告反映的问题是非常真实的，这是一个注定会发生的现象。报告最大的价值不在于预测，而在于它给了一个完整的思考框架，让你看到未来几年我们在向智能时代转型的时候，整个人类社会会面临的巨大冲击。
新闻三：Anthropic 指控 DeepSeek、MiniMax、Moonshot 蒸馏 Claude
Anthropic 本周指责三家中国 AI 公司——DeepSeek、MiniMax 和 Moonshot（月之暗面）——蒸馏 Claude 模型。他们发现这三家公司用了大约2.4万个假账户，在 Claude 上进行了超过1600万次对话，把 Claude 的回答当作训练数据来训练自家的模型。中国国内的 AI 模型去蒸馏最顶尖的模型，这在行业里其实是一个公开的秘密。
其中最耐人寻味的是数据量的差异：DeepSeek 只蒸馏了15万条，月之暗面蒸馏了340万条，而 MiniMax 蒸馏了1300万条。也就是说，MiniMax 蒸馏 Claude 是最狠的。这反过来证明一件事：如果你想使用一个最接近 Claude 的国产替代模型，MiniMax 的 M2.5 是最接近的，原因就是它蒸馏得最多。
另外，Anthropic 这家公司很有原则。他们最近跟美国国防部闹掰了——国防部要求用 Claude AI 去跟踪嫌疑人并自动执行一些更高权限的操作，被 Anthropic 拒绝了，认为即便是政府也不能越权使用危险行为。结果国防部把 Anthropic 从供应商名单中踢了出去。Google 和 OpenAI 纷纷表态力挺 Anthropic，但 Sam Altman 非常鸡贼——一方面力挺 Anthropic，另一方面转头跟国防部签了订单。马斯克的 Grok 也马上跟国防部签了订单。虽然 Anthropic 对中国的态度很强硬，但这家公司的价值观始终保持一致，不管对方是谁，违背原则就不合作。我对这家公司还是抱有很高的敬意。
新闻四：OpenAI 融资1100亿美元——人类史上最大私募融资
大家说 OpenAI 现在被 Gemini 和 Anthropic 打压下来了，其实不是这样。仔细分析，OpenAI 实际上还是很厉害的，而且在有力地反击。
第一，OpenAI 收编了 OpenClaw 的作者，这是把握住未来最重要的一步棋。第二，Codex 5.3 在长上下文编程的表现上，很多方面实际上超过了 Claude 的 OPAAS 4.6，越来越多的人开始使用 Codex。第三，也是最重要的——OpenAI 完成了人类历史上最大的一笔融资：1100亿美元。其中亚马逊投了500亿，英伟达投了300亿，软银投了300亿。
在算力上的巨额投资不会有任何问题。为什么？因为算力就代表着 AI 在替代人类的脑力劳动。过去我们认为人类的脑力劳动是稀缺资源——要经过很多年教育，上大学，最后才能变成高级白领。但现在仅仅用算力就替代了人类的脑力劳动，把它变成了不稀缺的资源。想想看，你雇一万个白领要花多少钱？建一个数据中心要花多少钱？一个数据中心可能就替代了过去一万甚至几万的白领，而且不需要交税、不需要社保、可以24小时工作。
把这四条新闻放在一起看会很有意思：一边是 Block 裁40%的人华尔街鼓掌，Citrini 报告预警大规模失业导致市场暴跌；另一边是 OpenAI 一次融1100亿，巨头们争着投。恐惧和贪婪同时达到了极点。
第二部分：个人感想——当人类智能不再稀缺，我们该怎么办
一、先把问题说清楚：这次和以前不一样
AI 越成功，对人类社会的冲击就会越大。但看清危机的人，反而能找到出路。
我先给大家拉一条历史线。人类社会的组织方式一直有一条清晰的主线：跟着核心劳动力发生变化。
农业社会，最稀缺的资源是土地。你只要有了土地，就可以招募人来耕种，有了产出就可以交换商品。所以中国古代那些官僚地主，都是在家里买很多田宅置产传给后代。
工业社会，最稀缺的资源变成了机器和掌握技能的工人。你有一块土地可以盖厂房，有机器，招募工人操作机器生产工业品，就可以销售到全世界。工业革命起来之后，土地就不是最稀缺的资源了，依附土地的农民大批失业。人类从农业社会进入工业社会，经历了动荡的六十年甚至更长时间——圈地运动、各种革命、工人示威游行，都是这一转型期的产物。
信息化社会，最稀缺的资源变成了受过高等教育的人——白领、知识工作者。白领通过脑力劳动创造价值。我们当前社会的基础假设就是：受过高等教育的白领拥有的脑力劳动是稀缺资源，我们需要通过十几年甚至二十几年的学习才能掌握这种稀缺资源，才能用它去创造价值。
我自己对这一点特别清楚。我从小在东风汽车公司长大——那是一家大型国企。在我很小的时候，工人地位很高，收入很高，车间主任基本和副厂长平级。但到了90年代以后，大批工人下岗。美国也一样，铁锈带大批汽车工人下岗。从工业化转型到信息化，过去那些掌握技能的工人，本来是社会的中坚力量，结果被批量淘汰。
但这次不一样。
AI 直接占领的是最高层——脑力劳动。在过去的时代转型中，人类还有退路：农民可以变工人，工人可以变白领，每次都被推向了”更高级”的位置。但这次，大量白领退无可退。失业之后注定找不回工作，因为这些工作永远不需要人做了。这不是冲击某个行业、某个岗位，而是以白领为核心的整套社会经济组织模式都会彻底坍塌——白领消费、白领交税、白领通过脑力劳动创造价值，这整个体系都将被改写。
二、没有刹车的螺旋
Citrini 的报告有非常严密的逻辑链：
SaaS 软件行业会因为 AI 智能体的强大而坍塌；所有的中介行业——房产中介、保险中介、比价网站——都会被智能体干掉。由于这些行业的消失，白领消费群体坍塌，没有消费能力了。而目前支撑消费最重要的一个支出就是房贷——美国是13万亿美元的房贷市场，中国也类似。消费下降导致企业产出下降，更多裁员，更多消费下降，最后整个社会进入深度螺旋的通缩。
这不仅是中国的问题，美国也会遇到同样的问题。
三、什么是不可替代的——人类的创造能力
坏消息讲完了，我们不是要贩卖焦虑，而是客观分析转型期必然面临的问题。作为独立的个体，我们当然不希望成为时代的炮灰。那核心问题是：当人类的脑力劳动不再稀缺，到底还有什么是稀缺的？
我的答案是：人类的创造能力。
我把它具体拆解为三种能力：
第一，找到路径——想象力与探索欲。
用《复仇者联盟》的类比：奇异博士利用时间宝石，回溯了14,000,605条不同的未来时间线，最后找到唯一一条可以战胜灭霸的路径。这种暴力穷举、搜索所有可行路径，是 AI 非常擅长的。但”想出利用时间宝石进行时间回溯”这个想法本身——找到解决问题的路径——是奇异博士完成的。所有解决问题的路径都是人先想到的，AI 再去验证。没有人类的想象力，AI 连搜索空间都没有。好奇心和探索欲，是一切的起点。
第二，选择路径——品味与判断力。
人生的很多选择、做很多事情，往往有多条路都是通的。A 也可以，B 也可以，C 也可以——你选哪条？这不是最优解问题，而是每个人的价值判断。AI 没有”我是谁”的概念，没有品味和偏好。而我们人类的品味和偏好取决于个人的成长路径、背景和经历。一个独一无二的你，具备别人没有的品味和判断力。你的选择就是你的品味，也是你的风格。
第三，走通路径——动手解决问题。
大语言模型本质上还是个概率模型，不是精密执行的机器。任何 AI 都会出问题、会卡住、会犯错。这时候需要人类去干预、调整、修正，把事情真正做成。
找到路径、选择路径、走通路径——把 AI 擅长的穷举、优化、重复执行交给它，人类去做这三件 AI 做不了的事。我把它合在一起，称作人类的创造能力。这在当前的 AI 智能时代，是非常稀缺的品质。
四、两个行动方向
行动线一：学习方式要变。
过去按部就班的刷题式教育在 AI 时代毫无意义——AI 做题比你快一万倍。基础知识和常识当然要有，但刷题训练技巧上的东西完全可以交给 AI。
最重要的是训练自己跟 AI 协作的能力：碰到一个问题，你去寻找路径；然后让 AI 去执行；执行过程中遇到需要判断的地方，你来下决策；中间出现问题，你去做调整校准、介入解决。通过这种方式才能最好地锻炼人在 AI 时代的创造力。
行动线二：赚钱方式要变。
打工的本质就是卖时间，但时间正在被 AI 急剧贬值。未来更稳定的赚钱方式，我总结为卖三样东西：
第一，卖创造物——你的内容、产品、品牌、设计、创意。它们是独一无二的，带有你个人的品味，带有你在垂直行业的经验积累和 know-how。
第二，卖判断力——即便在 AI 非常发达的时代，AI 会给你很多建议和选择，但你还是需要一个有经验的人帮你拍板做决策。具备垂直行业判断力的人，可以做行业咨询、解决方案的决策。
第三，卖信任——个人品牌。在 AI 生成内容满天飞的时代，人与人之间最稀缺的是信任。我不知道对面是不是一个 AI，不知道生成的内容靠不靠谱，不知道哪个信息是真实可信的。因为你的决策能力、你的创造物、你的持续输出，很多人会信任你。这种信任就转化为你的个人品牌，就是你在未来 AI 时代最独一无二的、AI 无法替代的核心价值。
卖创造物可能有几百万人能做到，卖判断力可能只有几十万人，但真正能做到卖信任的凤毛麟角。比如 Lex Fridman，他的每次采访三四个小时，每期都是几百万上千万的播放量——这就是个人品牌的力量，是任何其他人无法替代的。
这不是让你明天辞职。而是说，在未来可能持续10到30年的转型期里，始终把精力放在打造你个人的竞争力上。这才是你在未来时代最重要的事情。
第三部分：观众互动
问：AI 短期会不会导致大量白领失业？普通白领如何应对？
短期会导致大量白领失业，这已经是一个看得到的现象了。应对方式在今天的直播中已经详细讨论——核心不是”学一个新技能”，而是重新理解自己的价值在哪。
问：AI 会不会替代的岗位越来越多？
这不仅是一个岗位的问题，也不是一个行业的问题，而是全社会的问题。
问：AI 如何影响公司员工未来的学习方式？企业培训会怎么变？
未来的学习方式毫无疑问就是学习如何和 AI 协作。企业培训会越来越多地变成：怎么用 AI 工具、怎么指挥 AI 工作、怎么验收 AI 的输出。
问：Claude Code、Codex、OpenCode 跟 Cursor 的差异？怎么省钱？
Cursor 更多是鼓励你打开代码、阅读代码、修改代码。而 Claude Code、Codex 这类工具完全不需要看代码，它把软件项目当成一个通过自然语言去构建的产品。两者是完全不一样的编程哲学。
省钱的做法：接入多个不同的模型，按不同场景分配。量大管饱但对智力要求不高的用便宜模型（比如 GLM），逻辑性要求很高的关键任务用 Claude。贵的模型做高精尖的事，便宜的模型做量大管饱的事。同时注意及时清理上下文——每完成一个任务就重置会话，可以节省大量 Token。
问：怎么用 AI 接管性能优化工作？（抖音电商架构师提问）
性能优化分两步：第一步是 Profile——定位分析性能瓶颈出现在哪里；第二步才是针对性的优化。做性能优化最核心的就是定位问题。你可以搜集大量的监控数据、日志，交给 AI 帮你做分析和定位。当定位到问题之后，再做性能优化就容易多了。
问：OpenClaw / Agent 在政企的应用场景？怎么跟领导说？
政企落地场景比较简单：文档处理、生成报告、数据分析、流程自动化。跟领导不要说技术多牛，要说”用这个工具能把某个流程从3天缩短到3小时”。找到具体工作场景中的痛点，先试点取得好效果，再逐步推广。政企如果有保密需求，可以本地部署千问等开源模型，完全私有化部署。
问：垂直行业 AI 落地真实案例？（医疗器械行业提问）
医疗行业的落地场景挺多的：论文写作、临床数据分析、文献查找、视觉检测（CT 片子、造影分析）等都有真实落地。垂直行业的壁垒不在技术，在于你对行业 know-how 的了解。你的行业知识和 AI 工具结合起来，才构成你独特的优势。
问：技术型创业者市场营销怎么做？
技术创业者最大的问题是把90%精力花在开发产品上，以为做出产品就能赚钱。营销的核心不是打广告，而是让有需求的人知道你能解决他的问题。最适合技术创业者的方式是内容营销和个人 IP：把你在做的事写出来，你解决了什么问题，客户用了之后什么反馈，有什么成功案例。找到早期客户，做出成功案例，用内容传播案例，吸引更多客户。
问：如何最经济地使用国外模型？Token 太贵怎么办？
分层使用：几个模型都接入，按不同场景分配。量大管饱用国内的便宜模型，关键任务才用 Claude 或 GPT。用20美元的订阅套餐其实量就很大了。
问：OpenClaw 的 agents / soul / user 文件怎么用？
SOUL 文件定义 AI 管家的性格和行为准则；USER 文件写你自己的信息——姓名、偏好、工作背景；AGENTS 文件定义工作流程和规则。如果不知道怎么写也没关系，使用过程中 Agent 会不断往里完善。先把 USER 和 SOUL 两个文件写好就行了。
问：LLAMA 模型能力发展到顶了吗？
当然没有到顶，还差得远。从数据角度，确实遇到了一点小瓶颈——不然不会出现大家互相蒸馏数据。但算法模型方面，国内的 DeepSeek 都在不停进行创新，更不用说硅谷的巨头了。算力方面更不用说，在疯狂扩展。大语言模型距离发展的天花板还早得很。
问：蓝领在未来多少年不容易被 AI 替代？
按照现在人形机器人的进展，我判断5年之内不会被替代，但5年之后很难说，10年之后100%会被替代。所以时间窗口大概在5到10年。
问：还能坚持在 SaaS 软件行业吗？
我认为不能。
问：国内 AI 创业有机会吗？
不能说绝对没有，但机会非常小。To B 没有机会是因为整个经济太差，民营企业太萎缩、没有预算，真正有预算的国企和政府部门不是创业公司能切入的。To C 市场更不用说，头部流量被抖音和微信彻底垄断了。如果回到20年前的2006年，国内创业成功的机会可能超过20%-30%；现在国内 AI 创业的机会，1%可能都不到。
收尾
今天跟大家分享了这些内容。每周日晚上9点，《范凯说 AI · 周日晚聊》，跟大家分享本周 AI 行业新闻和个人思考。大家可以关注范凯说 AI 的全网账号——YouTube、X、Substack，国内则是微信和抖音。
晚安，我们下周日晚上9点见。