这不是一个好现象。这是 AI 时代第一个大规模的、公开的、以胜利者姿态宣告的就业替代事件。它的意义不在于 4,000 个人失去了工作，而在于它告诉所有人：这只是开始。Jack Dorsey 宣布 Block 从 10,000 人裁至 6,000 人，不是因为亏损（Block 去年利润 13 亿美元），而是因为 AI 让公司不再需要这么多人。裁员消息公布后，Block 股价暴涨 24%。市场正在奖励这种行为。记住这一天，这会是 2026 年科技行业的标志性事件之一。
发生了什么
2026 年 2 月 26 日，Jack Dorsey 发了一条推文，附了一封致全公司的信。
Block（就是以前的 Square）从超过 10,000 人裁到不到 6,000 人。超过 4,000 人被要求离开。
这种规模的裁员在科技行业不算罕见。但这次有一点完全不同：Block 在赚钱。不只是在赚钱，去年利润超过 13 亿美元。毛利在增长，客户在增加，盈利在改善。Jack 自己说得很清楚：「我们不是因为遇到了麻烦才做这个决定。」
那为什么裁？
因为 AI。
他的原话是：「我们已经看到，我们正在创造和使用的智能工具，配合更小更扁平的团队，正在催生一种全新的工作方式，从根本上改变了运营一家公司意味着什么。而且这个趋势在加速。」
他还说，他有两个选择：在接下来几个月到几年间慢慢裁，或者现在一步到位。他选了后者。理由是反复裁员会摧毁士气、焦点和信任。
补偿方案不算差：20 周薪资加上每年工龄 1 周，equity vest 到 5 月底，6 个月医保，外加 5,000 美元过渡金。Slack 沟通渠道保留到周四让大家告别。他还特意说了一句：「我知道这样做可能会很尴尬。但我宁可尴尬一点、有人情味一点，也不要高效但冷血。」
就事论事，这封信写得很好。坦诚、有担当、不回避。
但这封信好不好不是重点。重点是它说了什么。
这次裁员和以前完全不同
2022 到 2023 年，Meta、Google、Amazon 都经历过大规模裁员。那些裁员有一个共同的叙事框架：「我们之前招太多人了，现在修正回来。」本质上是承认过去犯了错，回归正常状态。市场也是这么理解的，股价在裁员后回升，大家觉得这是合理的瘦身。
Jack 的信完全不是这个逻辑。
他在说的是：我们没有犯错。公司在赚钱。但我们发现，我们不再需要这么多人了。
这个区别很关键。以前的裁员是周期性的，经济好了会再招回来。Jack 描述的是结构性的。这些岗位不会回来，因为 AI 已经永久性地改变了每个岗位的产出效率。
裁员不再是失败的信号，而是「进化」的信号。记住这一天，这会是 2026 年科技行业的标志性事件之一。
一个值得认真对待的推演
就在 Jack 发信的同一个月，一家叫 Citrini Research 的机构发布了一篇深度分析文章，叫「2028 Global Intelligence Crisis」（2028 全球智能危机）。他们不是在预测未来，而是在做 scenario modeling（情景推演），问了一个问题：如果 AI 按预期发展，经济后果会怎样？
他们构建了一个模型，叫「智能替代螺旋」（Intelligence Displacement Spiral）。逻辑链条是这样的：
AI 能力提升 → 企业发现可以用更少人做同样的事 → 裁员 → 被裁的人消费能力下降 → 企业营收承压 → 更依赖 AI 降本 → 更多裁员。
这个螺旋分三个阶段展开：
第一阶段，2026 年：软件行业压缩。 SaaS 公司面临前所未有的定价压力，因为企业客户发现用 AI 工具几周就能复制出之前需要买昂贵 SaaS 服务才能做的事。
第二阶段，2027 年：中间商消亡。 AI Agent 开始消灭那些靠信息不对称和交易摩擦赚钱的商业模式。消费者 Agent 自动比价，绕过订阅锁定，用 stablecoin 绕过信用卡网络。
第三阶段，2027 到 2028 年：结构性收入受损。 白领就业每下降 2%，可选消费支出下降 3% 到 4%。因为高收入者贡献了不成比例的消费。失去工作的白领涌入低薪岗位，进一步压低全行业工资。
Citrini 给出了一组终局数字：失业率 10.2%，标普 500 下跌 38%，劳动力占 GDP 比重从 56% 降到 46%。
文章最后有一句话我觉得非常精准：「这是历史上第一次，最具生产力的资产创造了更少而非更多的工作岗位。」
这些是推演，不是预测。但 Citrini 给出的第一阶段时间线是 2026 年。Jack 的信在 2026 年 2 月 26 日发出。
Block 的动作，刚好落在了这个模型预测的第一阶段窗口里。
三个被低估的风险
叙事传染
Jack 这封信最值得警惕的地方不在于 Block 裁了多少人，而在于他为整个行业写好了剧本。
以前 CEO 裁员需要解释「哪里出了问题」。这是一个防御性的叙事，你得道歉，得承认判断失误。但 Jack 提供了一个全新的、进攻性的叙事：不是我们有问题，是我们在拥抱未来。
华尔街已经给出了答案。裁员消息公布当天，Block 股价暴涨 24%。不是小幅上涨，是 24%。市场在用真金白银告诉所有 CEO：砍人提效，我们奖励你。
Jack 自己也毫不掩饰。他公开说：「在未来一年内，大多数公司都会走到同样的位置。我宁可诚实地、按照我们自己的节奏走到那里，而不是被迫被动应对。」
一个 CEO 的决策，变成所有 CEO 的剧本。这就是叙事传染。而且现在已经不只是理论上的风险了，市场已经在用股价投票。
消费螺旋
4,000 名年薪大概在 10 万到 20 万美元之间的科技白领被裁。20 周遣散费用完之后呢？
如果 Block 不需要他们了，同类公司大概率也不需要。他们中的很多人不会找到同等薪资的工作。降薪就业，削减消费，推迟买房。
Citrini 的分析里有一个容易被忽略的数字：白领就业每下降 2%，可选消费下降 3% 到 4%。原因很简单，高收入者贡献了不成比例的消费支出。这 4,000 人不只是失去工作的个体，他们是消费链条上的关键节点。
如果这种模式在整个行业蔓延开来，你得到的不是一次经济衰退，而是永久性的消费能力下移。
房贷的隐形地雷
Citrini 文章里最让我警觉的部分是关于住房抵押贷款。
美国有 13 万亿美元的住房抵押贷款市场。这个市场建立在一个核心假设上：借款人当前的收入水平将大致持续。
2008 年的次贷危机是因为贷款本身质量差，放贷标准太松。但如果 AI 替代导致大量信用评分 780 以上的科技从业者失去稳定收入来源呢？
这些贷款在发放时完全合理，借款人信用良好，收入稳定。但世界变了。不是贷款有问题，是支撑贷款的收入假设被侵蚀了。这是一种全新的系统性风险，2008 年之后建立的监管框架从来没有针对这种情况设计过。
2020 年我说过的那个判断
2020 年疫情期间，我做过一期视频，讨论 AI 对就业市场的影响。当时我说了一个判断：病毒带来的失业潮只是「短痛」，而 AI 在未来 10 到 30 年带来的失业潮才是「长痛」。我引用了麦肯锡 2017 年的报告：到 2030 年，全球将有 4 到 8 亿人被自动化取代。
后来我修正过这个判断。世界经济论坛的《2025 未来就业报告》指出，AI 在淘汰 9200 万个旧岗位的同时，预计将创造约 1.7 亿个新岗位，净增 7800 万。我当时的结论是：就业市场的本质是动态的岗位更替，而非静态的岗位消失。
但这个乐观结论有一个残酷的前提：社会必须成功进行大规模的技能再培训。
看到 Jack 的信，我对这个前提越来越不乐观了。
技能再培训听起来很理想。但让一个 40 岁的项目经理重新学习 AI 系统架构并在 6 个月内找到同等薪资的工作，这个难度有多大？当替代速度超过再培训速度的时候，「动态岗位更替」就变成了一个漂亮的理论，而现实中发生的是净失业。
这也是我推崇 UBI（Universal Basic Income，全民基本收入）的原因。不是因为它是完美方案，而是因为当大规模技能再培训大概率无法跟上 AI 替代速度的时候，UBI 可能是唯一能防止社会结构撕裂的安全网。
Jack 信里一个被忽略的信号
Jack 在信的最后提到了一个产品愿景：「未来客户可以直接基于我们的能力自己构建功能。」
大多数人把这当成产品路线图。但如果你结合 Citrini 的推演来看，这其实是在预告第二阶段：中间商消亡。
当客户可以自己用 AI 组装功能，不只是 Block 的员工变得多余，连 Block 的一部分客户（那些帮别的商家做技术集成的中间商）也会变得多余。价值链上的每一层「中间人」都面临被压缩。
这里面有一个经济学上的经典困境，叫「合成谬误」（Fallacy of Composition）：对个体正确的事情，对整体未必正确。
每个 CEO 砍人提效是个体理性。但当所有 CEO 同时做这个决策的时候，问题来了：谁来买你的产品？
你的客户的员工也在被裁。你客户的客户的员工也在被裁。最终每个公司都更高效了，但整个市场的购买力萎缩了。理性个体决策，导致集体灾难。
这只是开始
这篇文章写到这里，我自己也不轻松。
我不想贩卖焦虑。但我也不想假装一切都好。
这不是一个好现象。这是 AI 时代第一个大规模的、公开的、以胜利者姿态宣告的就业替代事件。它的意义不在于 4,000 个人失去了工作，而在于它告诉所有人：这只是开始。
这事比我之前想的更严重。但我们唯一能做的，还是做好准备。因为我们没有能力做准备之外的事情。
什么叫做好准备？不是去学一个具体的 AI 工具，工具会变，模型会更新。做好准备是搞清楚你的价值到底在哪里。是在执行环节，还是在设计、判断和决策环节？如果你的日常工作主要是按照已有标准交付确定性的结果，你需要认真思考了。
2020 年我说 AI 的失业潮是「长痛」。今天看来，这个长痛来得比我预期的要快。
本期推荐
与其焦虑 AI 会不会替代你，不如搞清楚怎么用 AI 重新定义你的工作方式。MAPS 课程教你从方法论到可交付的系统，一步步建立自己的 AI 工作流。
→ 了解 MAPS 课程
Responses