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亚马逊大裁员,揭示AI时代残酷现实
亚马逊大裁员,揭示AI时代残酷现实亚马逊大裁员,揭示AI时代残酷现实
不难看出这轮裁员并不是个例，而是为了实现“科技革命”或者营造科技落地。而这其中亚马逊裁员尤其被关注，麻省理工学院教授达龙.阿西莫格鲁表示，他长期研究自动化，去年荣获诺贝尔经济学奖。“亚马逊他们一旦找到能盈利的自动化方法，其他公司也会纷纷效仿。”
这是因为亚马逊仓配体系曾经是美国蓝领的“就业蓄水池”，每年扩张几万名员工并不算夸张。当亚马逊能够实现大规模自动化仓配之后，意味着几百万人就业的零售物流行业工作将被影响。未来被一键复制到中国也并不会奇怪。
但这一切短期内真的会出现吗？
就在宣布企业岗位裁员的同时，亚马逊于本周启动了年度节假日旺季招聘计划，将在美国仓储与物流网络中新增25万名季节性员工。
亚马逊于10月27日宣布计划投资超过40亿美元，旨在至2026年底将其配送网络规模扩大两倍。该公司将重点发展小型城镇和农村地区，预计到2025年底，将“当日达”和“次日达”服务扩展至超过4000个小型城镇，从而彻底改变乡村用户的线上购物体验。
这说明亚马逊虽然裁掉大量的中间层的科研和管理人员，但其自动化能力并不足以实现正常的仓储与物流配送。自2012年收购Kiva Systems以来，亚马逊已成为全球仓储自动化领域的绝对领导者。
货架搬运机器人发展到集成了先进AI与计算机视觉的自主移动机器人、机械臂乃至人形机器人。这些机器人极大地提升了运营效率（订单处理速度提升30-40%）、降低了运营成本（约20%）。
但机械臂在抓取形态各异、包装反光或柔软的商品时仍存在困难；机器人的行动有时显得笨拙，需要大量数据训练才能适应新任务。实现覆盖所有环节的“端到端”自动化，亚马逊自己也承认至少还需要十年时间。实现所有环节“端到端”意味着其基本实现了AGI能力，那么首个AGI会在亚马逊出现吗？还是无限延迟的“下一个十年”？
所以还需要季节性员工和配送人员就是不得不做的“自动化补充”，用线控方式操纵各类机器人谁又能说不是AI化呢。
AI让许多公司重新思考：哪些岗位是真正创造价值的，哪些只是“习惯存在”的。公司不再追求人多，而是追求“人效”；组织不再靠层级，而是靠智能。这也意味着，过去那种“干得久就安全”“公司大就稳”“绩效越好就不会被裁员”的逻辑，正在被彻底改写。
普通人如何应对AI挑战
近期有一份研究在Bloomberry上爆火，收集和分析了近1.8亿份全球招聘信息，研究AI冲击下对于招聘的影响，主要地区是北美市场，时间跨度从2023年1月到2025年10月。研究者是Henley Wing Chiu，他是Revealera（招聘数据提供商）的联合创始人所以做这份报告还是比较合适的。
[加西网正招聘多名全职sales 待遇优]
好新闻没人评论怎么行，我来说几句
这是因为亚马逊仓配体系曾经是美国蓝领的“就业蓄水池”，每年扩张几万名员工并不算夸张。当亚马逊能够实现大规模自动化仓配之后，意味着几百万人就业的零售物流行业工作将被影响。未来被一键复制到中国也并不会奇怪。
但这一切短期内真的会出现吗？
就在宣布企业岗位裁员的同时，亚马逊于本周启动了年度节假日旺季招聘计划，将在美国仓储与物流网络中新增25万名季节性员工。
亚马逊于10月27日宣布计划投资超过40亿美元，旨在至2026年底将其配送网络规模扩大两倍。该公司将重点发展小型城镇和农村地区，预计到2025年底，将“当日达”和“次日达”服务扩展至超过4000个小型城镇，从而彻底改变乡村用户的线上购物体验。
这说明亚马逊虽然裁掉大量的中间层的科研和管理人员，但其自动化能力并不足以实现正常的仓储与物流配送。自2012年收购Kiva Systems以来，亚马逊已成为全球仓储自动化领域的绝对领导者。
货架搬运机器人发展到集成了先进AI与计算机视觉的自主移动机器人、机械臂乃至人形机器人。这些机器人极大地提升了运营效率（订单处理速度提升30-40%）、降低了运营成本（约20%）。
但机械臂在抓取形态各异、包装反光或柔软的商品时仍存在困难；机器人的行动有时显得笨拙，需要大量数据训练才能适应新任务。实现覆盖所有环节的“端到端”自动化，亚马逊自己也承认至少还需要十年时间。实现所有环节“端到端”意味着其基本实现了AGI能力，那么首个AGI会在亚马逊出现吗？还是无限延迟的“下一个十年”？
所以还需要季节性员工和配送人员就是不得不做的“自动化补充”，用线控方式操纵各类机器人谁又能说不是AI化呢。
AI让许多公司重新思考：哪些岗位是真正创造价值的，哪些只是“习惯存在”的。公司不再追求人多，而是追求“人效”；组织不再靠层级，而是靠智能。这也意味着，过去那种“干得久就安全”“公司大就稳”“绩效越好就不会被裁员”的逻辑，正在被彻底改写。
普通人如何应对AI挑战
近期有一份研究在Bloomberry上爆火，收集和分析了近1.8亿份全球招聘信息，研究AI冲击下对于招聘的影响，主要地区是北美市场，时间跨度从2023年1月到2025年10月。研究者是Henley Wing Chiu，他是Revealera（招聘数据提供商）的联合创始人所以做这份报告还是比较合适的。
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