这不是传统意义上的行业衰退，而是一场“繁荣中的萧条”——公司财报光鲜亮丽，股价节节攀升，但打工人却人人自危。为什么？因为在这个AI算力为王的时代，每一块GPU都比一个高级工程师更值钱。
一、裁员不是因为业务不行，而是因为GPU买得太慢
很多人以为亚马逊裁员是因为电商或云业务下滑，错了。恰恰相反，AWS第二季度的未完成订单（backlog）高达1950亿美元，同比增长25%。客户排队等着用AI算力，但亚马逊却GPU不够、机房不够、电力不够，交付能力严重跟不上需求。
怎么办？砍人。把省下来的工资，换成GPU。这不是战略收缩，而是资本在人力和算力之间的一次激进再分配。
管理层很清楚：市场现在只认一件事——你有没有足够的AI基础设施？能不能快速部署大模型？如果你的GPU采购节奏落后于微软、谷歌、Meta，你的股价就会被狠狠惩罚。于是，裁员成了最直接、最快速的“腾挪术”：砍掉运营、设备、非核心服务团队，把预算全部砸向AI数据中心。
AGI（通用人工智能）团队？一个不动。但PXT（产品体验技术）、硬件设备、后台运营？重灾区。按惯例，AWS的大规模裁员通常会等到年底Re:Invent大会之后——先让人把活干完，再裁。
二、Meta、谷歌、微软，全在玩同一套“opex换capex”游戏
这不只是亚马逊的问题。Meta最近悄悄裁掉了AI部门600人，还干掉了不少总监级高管。表面说是“组织优化”，实则是AI数据中心严重供不应求。过去一年，Meta三次上调未来18个月的算力容量规划，每次以为高估了需求，结果几个月后才发现——还是低估了。
于是，公司开始疯狂推动“内部提效”：强制每个部门使用AI工具、设定AI使用率KPI、定期汇报AI落地案例、组织跨团队AI经验分享……听起来很先进，但目标其实很朴素：只求整体效率提升20%。
为什么是20%？因为这是在不增加人手的前提下，勉强能跟上业务增长的底线。可问题是，当提效遇到瓶颈，裁员也裁到只剩骨干，opex已经榨不出油水了，下一步怎么办？
答案只有一个：继续牺牲现金流，甚至不惜举债买GPU。
看看甲骨文（Oracle）就知道了——为了抢AI云市场，它已经开始高杠杆扩张数据中心。这不是孤例，而是趋势。
三、SDE打工人，你的岗位正在被GPU“挤出价值链”
过去，互联网公司的核心资产是工程师。代码、产品、用户体验，全靠人堆出来。但现在，GPU成了新的生产资料，而工程师反而成了“可优化成本”。
这不是危言耸听。在AI驱动的基础设施竞赛中，一个训练集群的价值可能远超一个百人研发团队。资本市场看得非常清楚：谁拥有更多H100、B200、MI300X，谁就能拿下大模型客户，谁就能讲出高增长故事。
于是，SDE（软件开发工程师）突然发现自己站在了价值链的边缘。公司不再需要你“创新”，只需要你“维持”；不再需要你“思考”，只需要你“执行AI指令”。你的工资，成了GPU采购预算表上最容易砍掉的一行数字。
所以，每一个在美国大厂工作的SDE，都应该认真考虑一件事：买入英伟达（NVIDIA）或超威半导体（AMD）的股票，作为职业风险对冲。你可能明天就被裁，但只要你持有GPU制造商的股份，你就在分享这场算力革命的红利。
四、半导体公司，正在成为新时代的“印钞机”
过去十年，互联网公司利润率遥遥领先。但未来五年，半导体全产业链的利润率可能反超互联网巨头。
为什么？因为AI服务器的需求是爆炸性的。一台AI服务器里，GPU成本占比超70%，而传统CPU、内存、硬盘加起来都不够看。英伟达靠着H100吃遍天下，AMD靠MI300X紧追不舍，台积电、美光、Coherent等上游厂商也赚得盆满钵满。
更关键的是，这些公司手里握着巨额现金，正在主动推动生态建设。就像OpenAI拉微软投资数据中心一样，英伟达也在用自己的资本，帮云厂商加速部署AI基础设施——你买我的芯片，我帮你融资建机房。
但风险同样巨大。一旦企业对AI token的需求增速放缓——注意，不是下降，只是增速从“每年翻几倍”变成“每年增长50%”——云厂商就会立刻砍单。而半导体的投产周期动辄18个月，需求变化的速度远快于产能调整的速度，届时库存积压、价格崩盘、股价跳水，可能就在一瞬间。
五、泡沫会破吗？历史不会简单重演
有人担心这是下一个互联网泡沫。2000年3月，美国互联网渗透率约43%-52%，泡沫破裂。今天，生成式AI在大厂内部的日活渗透率正从50%冲向90%，但全行业企业的AI采用率还不到10%。
这意味着什么？意味着我们正处于技术扩散的黄金阶段——从10%到50%的渗透过程，永远是增长最快、想象空间最大的时期。就像智能手机、云计算、移动支付一样，AI的真正爆发还没开始。
而且，这一轮信息透明度远高于2000年。有无数分析师、工程师、投资人每天盯着GPU出货量、数据中心上架率、token消耗曲线。泡沫怀疑论者始终存在，反而会让市场更理性，即使调整，也不会是断崖式崩盘。
当你的工资不如一块GPU值钱：AI时代打工人正在被算力革命无情挤出价值链