[加州] 硅谷大厂裁员潮里的华人中产急速下坠
《苦尽柑来遇见你》剧照
她在公司内部投了30多封转组申请，还直接给大模型上下游业务的经理发邮件。最后，她拿到了一个小组的机会。在这个新组，杜琳很快感受到公司资源的倾斜：过去她所在的大组一两百个人，只有一个人能拿到年度的最高绩效；现在的小组只有15个人，却有两个人拿到最高绩效。晋升速度也大大加快，旧组的工程师从L4升到L5常常要两三年，而在新组，她看到不少人一年内就升上去了。
但压力也更大了。一是团队很年轻，1998年、2000年出生的人很多，职级却不低。二是节奏更快。以前一个新功能上线，通常会分批放开给用户试用，从1%到5%，再到10%，用一两个月时间验证可靠性，现在流程被压缩到极限。“他们会问你，能不能一周内就推给100%的用户？”截止日期一次比一次紧。按照规定，她仍然可以下午6点下班。只是她发现，“组里好几个人都干到晚上10点甚至11点”。她说：“但他们升职也很快，所以对他们而言，这种压力不完全是负面的。”她也会自发工作到很晚。
《装腔启示录》剧照
同样是负责AI相关的业务，邓菲的感受却是更消极的：在她眼里，这是一座“围城”，“外面的人拼命想挤进来”，而局内人的压力却越来越大，忙活的事情好像也缺少意义。邓菲说，自己所在的公司，和AI沾边的组不少，但只有一小撮人在做核心业务，大部分组都是做支持型工作的，比如帮助搭建技术流程，“很多组其实都在做同一件事，大家的工作大差不差”。
不管身处AI产业链的哪个环节，“卷”几乎成为所有人的共识。何松是西雅图一家云计算大厂的技术经理，这家公司的业务，包含为AI模型企业提供“云”这一基础设施。何松2023年申请转入AI项目组。他回忆，在上一个组，每天真正高效工作的时间大概是4到5小时；现在最轻松的一天也要全神贯注8小时。平均下来，每天工作时间常常在10到11小时，极端时甚至到16小时。
《年会不能停》剧照
在他看来，这是速度竞赛的结果。云厂商之间只要有一家能把新模型在极短时间内上线，客户就会迅速流过去，其他公司只能被迫追赶。速度成了唯一不能输的指标。硅谷的压力也来自中国。“去年DeepSeek出来之后，美国人就遭当头一棒，被一棒打醒了。原以为美国在模型上遥遥领先，实际上中国的创新，一下子就把距离拉得非常近了。所有公司就进入了一种panic（惊恐）的状况。”
在何松看来，这种“卷”的状态背后，是整个AI行业还没有形成清晰的“领头羊”与成熟范式，没有人能明确回答“什么最值得做”“投入产出比最高的是什么”。于是大家只能在不确定里对齐。“你有这个东西，那我也得有，不管好不好，就像无头苍蝇。”节奏越来越快，产出却未必成比例。再加上新业务组织不成熟，会议和沟通消耗很大。何松认为，AI领域产生了很多看似是机会的泡沫。“热钱涌进来，确实会有一波热火朝天。但热火朝天不等于赚钱。”
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
还没人说话啊，我想来说几句
她在公司内部投了30多封转组申请，还直接给大模型上下游业务的经理发邮件。最后，她拿到了一个小组的机会。在这个新组，杜琳很快感受到公司资源的倾斜：过去她所在的大组一两百个人，只有一个人能拿到年度的最高绩效；现在的小组只有15个人，却有两个人拿到最高绩效。晋升速度也大大加快，旧组的工程师从L4升到L5常常要两三年，而在新组，她看到不少人一年内就升上去了。
但压力也更大了。一是团队很年轻，1998年、2000年出生的人很多，职级却不低。二是节奏更快。以前一个新功能上线，通常会分批放开给用户试用，从1%到5%，再到10%，用一两个月时间验证可靠性，现在流程被压缩到极限。“他们会问你，能不能一周内就推给100%的用户？”截止日期一次比一次紧。按照规定，她仍然可以下午6点下班。只是她发现，“组里好几个人都干到晚上10点甚至11点”。她说：“但他们升职也很快，所以对他们而言，这种压力不完全是负面的。”她也会自发工作到很晚。
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同样是负责AI相关的业务，邓菲的感受却是更消极的：在她眼里，这是一座“围城”，“外面的人拼命想挤进来”，而局内人的压力却越来越大，忙活的事情好像也缺少意义。邓菲说，自己所在的公司，和AI沾边的组不少，但只有一小撮人在做核心业务，大部分组都是做支持型工作的，比如帮助搭建技术流程，“很多组其实都在做同一件事，大家的工作大差不差”。
不管身处AI产业链的哪个环节，“卷”几乎成为所有人的共识。何松是西雅图一家云计算大厂的技术经理，这家公司的业务，包含为AI模型企业提供“云”这一基础设施。何松2023年申请转入AI项目组。他回忆，在上一个组，每天真正高效工作的时间大概是4到5小时；现在最轻松的一天也要全神贯注8小时。平均下来，每天工作时间常常在10到11小时，极端时甚至到16小时。
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在他看来，这是速度竞赛的结果。云厂商之间只要有一家能把新模型在极短时间内上线，客户就会迅速流过去，其他公司只能被迫追赶。速度成了唯一不能输的指标。硅谷的压力也来自中国。“去年DeepSeek出来之后，美国人就遭当头一棒，被一棒打醒了。原以为美国在模型上遥遥领先，实际上中国的创新，一下子就把距离拉得非常近了。所有公司就进入了一种panic（惊恐）的状况。”
在何松看来，这种“卷”的状态背后，是整个AI行业还没有形成清晰的“领头羊”与成熟范式，没有人能明确回答“什么最值得做”“投入产出比最高的是什么”。于是大家只能在不确定里对齐。“你有这个东西，那我也得有，不管好不好，就像无头苍蝇。”节奏越来越快，产出却未必成比例。再加上新业务组织不成熟，会议和沟通消耗很大。何松认为，AI领域产生了很多看似是机会的泡沫。“热钱涌进来，确实会有一波热火朝天。但热火朝天不等于赚钱。”
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