近期美国企业裁员现象呈现两极分化。亚马逊、Meta、微软等科技巨头在营收和股价上涨的情况下裁员，目的是将薪资预算转向购买GPU以支持AI算力。这并非传统意义的经济下行削减成本，而是为AI基础设施投入腾出空间。例如，裁员1%即可支持一批H100 GPU的采购。与此同时，UPS、雀巢、福特等其他行业的公司也在裁员，但原因截然相反。这些公司已成功部署了AI工具，如客服自动化、供应链优化和生成式设计，实现了真实的生产力提升。他们通过租用云服务商的推理算力即可满足需求，裁员是因为AI带来的效率提升使其运营成本得以优化。科技公司购买算力设备，其他公司则利用AI挖掘价值，半导体公司从中获益。当前企业AI采用率正从10%快速攀升至50%，预示着又一个财富创造高峰，但财富正向算力集中而非劳动力。市值增长与薪资增长的巨大鸿沟表明，这并非经济衰退，而是一次深刻的产业重塑，多数劳动者可能处于不利的一端。

🚀 **AI算力投资驱动科技巨头裁员**：亚马逊、Meta、微软等科技公司在营收和股价上涨的情况下进行裁员，其核心目的是为了将现有的人力成本预算转移至购买昂贵的GPU（如图灵计算卡H100），以满足日益增长的AI模型训练和推理需求。这种裁员并非经济不景气的信号，而是企业战略性地将资源配置向AI基础设施倾斜，例如裁员1%的人力预算即可支持一批高性能AI芯片的采购。

💡 **AI生产力提升促使其他行业裁员**：UPS、雀巢、福特、Target等非科技行业的公司裁员，则是因为它们已部署并验证了AI技术的实际应用价值。通过客服自动化、供应链优化、生成式设计等AI工具，这些公司实现了显著的生产力提升和成本优化。它们无需自建大规模GPU集群，而是通过租用云服务商的推理算力即可满足AI应用的需求，裁员反映了AI带来的运营效率提升。

📈 **AI浪潮下的财富再分配与结构性失衡**：企业AI技术的普及率正从当前的10%快速攀升至50%，预示着一个巨大的财富创造机遇。然而，与以往的技术革命不同，此次革命的红利主要集中在算力提供者（如台积电、英伟达、ASML）和AI技术应用前沿的公司。这导致了市值增长与劳动者薪资增长之间的巨大差距，表明财富正加速向算力集中，而非平均分配给劳动力，这构成了一次深刻的产业结构性重新平衡，多数劳动者可能面临岗位调整或价值被低估的挑战。

最近的美国裁员潮，背后是两个完全不同的故事
亚马逊、Meta、微软这些科技巨头在裁员，但收入在涨，股价在涨。
他们裁人是为了腾出预算买GPU。
这不是经济下行时的削减成本，而是把工资预算强行转移到数据中心。
算法很简单：裁掉1%的人，就能多买一批H100。

另一边，UPS、雀巢、福特、Target也在裁员，但原因完全相反。
他们已经用上了真正有效的AI工具：客服自动化、供应链优化、生成式设计系统。生产力提升是真实的，而且在加速。
这些公司不需要买大规模GPU集群，他们从云服务商那里租推理算力就够了，裁人是因为账算得过来了。

两边都在喂养同一头野兽。
科技公司在买铲子，其他公司在买铲子挖出来的金子。
半导体公司坐在中间，从整个价值链收租。
台积电、英伟达、ASML在印钞，两端的就业都在崩塌。

时间点很关键。现在企业AI采用率是10%，正在往50%走。
历史经验是这个阶段跑得最快，创造的财富最多。
但这些财富在往算力集中，不是劳动力。
市值增长和工资增长之间的差距，从来没有这么大过。
这不是经济衰退，是一次重新平衡。
大多数打工人在错误的那一边。

本文翻译自图2，不代表个人观点。