[加州] 硅谷大廠裁員潮裡的華人中產急速下墜
《苦盡柑來遇見你》劇照
她在公司內部投了30多封轉組申請，還直接給大模型上下游業務的經理發郵件。最後，她拿到了壹個小組的機會。在這個新組，杜琳很快感受到公司資源的傾斜：過去她所在的大組壹兩百個人，只有壹個人能拿到年度的最高績效；現在的小組只有15個人，卻有兩個人拿到最高績效。晉升速度也大大加快，舊組的工程師從L4升到L5常常要兩叁年，而在新組，她看到不少人壹年內就升上去了。
但壓力也更大了。壹是團隊很年輕，1998年、2000年出生的人很多，職級卻不低。贰是節奏更快。以前壹個新功能上線，通常會分批放開給用戶試用，從1%到5%，再到10%，用壹兩個月時間驗證可靠性，現在流程被壓縮到極限。“他們會問你，能不能壹周內就推給100%的用戶？”截止日期壹次比壹次緊。按照規定，她仍然可以下午6點下班。只是她發現，“組裡好幾個人都幹到晚上10點甚至11點”。她說：“但他們升職也很快，所以對他們而言，這種壓力不完全是負面的。”她也會自發工作到很晚。
《裝腔啟示錄》劇照
同樣是負責AI相關的業務，鄧菲的感受卻是更消極的：在她眼裡，這是壹座“圍城”，“外面的人拼命想擠進來”，而局內人的壓力卻越來越大，忙活的事情好像也缺少意義。鄧菲說，自己所在的公司，和AI沾邊的組不少，但只有壹小撮人在做核心業務，大部分組都是做支持型工作的，比如幫助搭建技術流程，“很多組其實都在做同壹件事，大家的工作大差不差”。
不管身處AI產業鏈的哪個環節，“卷”幾乎成為所有人的共識。何松是西雅圖壹家雲計算大廠的技術經理，這家公司的業務，包含為AI模型企業提供“雲”這壹基礎設施。何松2023年申請轉入AI項目組。他回憶，在上壹個組，每天真正高效工作的時間大概是4到5小時；現在最輕松的壹天也要全神貫注8小時。平均下來，每天工作時間常常在10到11小時，極端時甚至到16小時。
《年會不能停》劇照
在他看來，這是速度競賽的結果。雲廠商之間只要有壹家能把新模型在極短時間內上線，客戶就會迅速流過去，其他公司只能被迫追趕。速度成了唯壹不能輸的指標。硅谷的壓力也來自中國。“去年DeepSeek出來之後，美國人就遭當頭壹棒，被壹棒打醒了。原以為美國在模型上遙遙領先，實際上中國的創新，壹下子就把距離拉得非常近了。所有公司就進入了壹種panic（驚恐）的狀況。”
在何松看來，這種“卷”的狀態背後，是整個AI行業還沒有形成清晰的“領頭羊”與成熟范式，沒有人能明確回答“什麼最值得做”“投入產出比最高的是什麼”。於是大家只能在不確定裡對齊。“你有這個東西，那我也得有，不管好不好，就像無頭蒼蠅。”節奏越來越快，產出卻未必成比例。再加上新業務組織不成熟，會議和溝通消耗很大。何松認為，AI領域產生了很多看似是機會的泡沫。“熱錢湧進來，確實會有壹波熱火朝天。但熱火朝天不等於賺錢。”
[加西網正招聘多名全職sales 待遇優]
還沒人說話啊，我想來說幾句
她在公司內部投了30多封轉組申請，還直接給大模型上下游業務的經理發郵件。最後，她拿到了壹個小組的機會。在這個新組，杜琳很快感受到公司資源的傾斜：過去她所在的大組壹兩百個人，只有壹個人能拿到年度的最高績效；現在的小組只有15個人，卻有兩個人拿到最高績效。晉升速度也大大加快，舊組的工程師從L4升到L5常常要兩叁年，而在新組，她看到不少人壹年內就升上去了。
但壓力也更大了。壹是團隊很年輕，1998年、2000年出生的人很多，職級卻不低。贰是節奏更快。以前壹個新功能上線，通常會分批放開給用戶試用，從1%到5%，再到10%，用壹兩個月時間驗證可靠性，現在流程被壓縮到極限。“他們會問你，能不能壹周內就推給100%的用戶？”截止日期壹次比壹次緊。按照規定，她仍然可以下午6點下班。只是她發現，“組裡好幾個人都幹到晚上10點甚至11點”。她說：“但他們升職也很快，所以對他們而言，這種壓力不完全是負面的。”她也會自發工作到很晚。
《裝腔啟示錄》劇照
同樣是負責AI相關的業務，鄧菲的感受卻是更消極的：在她眼裡，這是壹座“圍城”，“外面的人拼命想擠進來”，而局內人的壓力卻越來越大，忙活的事情好像也缺少意義。鄧菲說，自己所在的公司，和AI沾邊的組不少，但只有壹小撮人在做核心業務，大部分組都是做支持型工作的，比如幫助搭建技術流程，“很多組其實都在做同壹件事，大家的工作大差不差”。
不管身處AI產業鏈的哪個環節，“卷”幾乎成為所有人的共識。何松是西雅圖壹家雲計算大廠的技術經理，這家公司的業務，包含為AI模型企業提供“雲”這壹基礎設施。何松2023年申請轉入AI項目組。他回憶，在上壹個組，每天真正高效工作的時間大概是4到5小時；現在最輕松的壹天也要全神貫注8小時。平均下來，每天工作時間常常在10到11小時，極端時甚至到16小時。
《年會不能停》劇照
在他看來，這是速度競賽的結果。雲廠商之間只要有壹家能把新模型在極短時間內上線，客戶就會迅速流過去，其他公司只能被迫追趕。速度成了唯壹不能輸的指標。硅谷的壓力也來自中國。“去年DeepSeek出來之後，美國人就遭當頭壹棒，被壹棒打醒了。原以為美國在模型上遙遙領先，實際上中國的創新，壹下子就把距離拉得非常近了。所有公司就進入了壹種panic（驚恐）的狀況。”
在何松看來，這種“卷”的狀態背後，是整個AI行業還沒有形成清晰的“領頭羊”與成熟范式，沒有人能明確回答“什麼最值得做”“投入產出比最高的是什麼”。於是大家只能在不確定裡對齊。“你有這個東西，那我也得有，不管好不好，就像無頭蒼蠅。”節奏越來越快，產出卻未必成比例。再加上新業務組織不成熟，會議和溝通消耗很大。何松認為，AI領域產生了很多看似是機會的泡沫。“熱錢湧進來，確實會有壹波熱火朝天。但熱火朝天不等於賺錢。”
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