AI 導致裁員，但 OpenAI 在招銷售員

庫里，深潮 TechFlow

最近，一股 AI 失業焦慮席捲了東西方互聯網。

Block 裁掉 4000 人，CEO 說 AI 能幹你的活；Pinterest 割了 15%的員工，錢要投去搞 AI；陶氏化學裁員 4500 人，理由是加碼自動化…

國內也沒消停，網易被傳用 AI 替代外包，科大訊飛辟謠大規模裁員，字節被爆非 AI 部門每半年優化 20%…

據統計，2026 年頭三個月，全球科技行業裁員已經超過 4.5 萬人，其中將近一萬人被明確歸因於 AI。

就在這個背景下，上週五英國《金融時報》報導，OpenAI 計劃在年底前把員工從 4500 人擴到 8000 人。

3500 個新崗位。造 AI 的公司居然說自己的人不夠用？

打開 OpenAI 的招聘頁面看一看，工程師和研究員當然在招，但頁面上同樣密集的是另一類崗位：合作夥伴經理、企業銷售、GTM（市場進入策略）團隊，以及一個報導裡提到的新崗位叫 technical ambassadorship，翻譯過來就是：

技術大使，專門幫企業客戶教他們 AI 用起來。

所以，OpenAI 在招的不是讓 AI 變強的人，它在招讓別人願意為 AI 掏錢的人。

搞定客戶，勝於搞定模型

ChatGPT 有 9 億周活躍用戶，但大多數人不付錢。

付了錢的消費者，OpenAI 也在賠本伺候：每個重度用戶消耗的算力成本，都超過那 20 美元的月費。今年預計營收 250 億美元，預計虧損 140 億。

消費者撐流量，企業客戶才撐利潤。而企業客戶正在跑向 Anthropic 的 Claude。

Ramp 的數據顯示，在首次購買 AI 工具的企業中，Anthropic 拿走了 73%的份額。十週前，這個數據還是兩家五五開。

去年 12 月，Altman 給全員發了一封「code red」備忘錄，暫停廣告、購物助手等所有非核心項目，全公司資源集中到 ChatGPT 體驗上。

直接觸發點是 Google Gemini 3 在多項測試上超過了 ChatGPT，但更深的焦慮在企業端：Anthropic 正在把 Claude 嵌進客戶的代碼庫和工作流裡，一旦搭好，遷移成本就開始滾雪球。

模型可以迭代，但客戶跑了不會自己回來。追客戶不能靠 AI 給建議，得真有人去敲門。

鏟子不能把自己賣出去

AI 能寫代碼、做客服、搞數據分析，但有一件事它幹不了：

說服一個企業的技術負責人簽下年度合同，買我。

個人用 AI，下載一個 App 就行了，不滿意隨時卸載。企業用 AI 是另一回事。數據安全審查、內部流程改造、跟現有系統的兼容、員工培訓，任何一個環節卡住都能讓項目擱淺。

這不是模型跑分能解決的問題，得有人坐到客戶的會議室裡才能推動。

OpenAI 顯然想明白了。它不光在招銷售，FT 報導它正在跟 TPG、Brookfield 等私募基金談合資，專門幫企業落地 AI。這門生意的本質，還是要派人進場。

Block 的故事也在講同一件事。

裁掉 4000 人之後不到三週，公司開始把人叫回來。一個設計工程師被告知是「裁錯了」，一個技術負責人發現整個團隊被砍後沒人能接手關鍵業務，威脅離職，公司才把部分人招回來。

Dorsey 自己提前在裁員信裡留了話：我們可能裁錯一些人…

AI 的確導致了裁員焦慮，但造血的大動脈因為 AI 被裁掉的話，顯然過猶不及。即便在一家 CEO 公開宣稱 AI 能替代大部分員工的公司裡，依然存在 AI 接不住的環節。

AI 最擅長替代可以被清晰定義的任務，但「讓一個組織相信它需要 AI，然後幫它用起來」這件事，恰好沒法被清晰定義。

每一輪技術革命都有人說「賣鏟子的最賺錢」。AI 這輪也一樣，共識是做基礎設施的公司旱澇保收，不用管誰贏誰輸。

但 OpenAI 現在的處境說明，鏟子造出來了，還得有人教別人怎麼用。而且這個「教」的過程，恰恰不能用鏟子本身來完成。

地推，AI 焦慮裡的鐵飯碗

把這一輪裁掉的人和招進來的人放在一起看，會發現一條分界線。

Block 割掉的 4000 人裡，很大一部分是疫情期間擴招的工程和運營崗位，做的是能被標準化描述的工作。OpenAI 新招的 3500 人裡，大頭是銷售、客戶成功、合作夥伴管理，做的是沒法寫進流程文件的工作。

OpenAI 正在幹的事情，有個很老的名字：地推。

派人去客戶辦公室，坐下來，聽需求，接系統，盯上線。技術大使也好，合作夥伴經理也好，換掉英文，本質上跟十年前 O2O 大戰時美團派人挨家挨戶說服餐館老闆裝 POS 機沒有區別。

這條線不只出現在這兩家公司身上。

Shopify 的 CEO 今年跟員工說，以後想申請加人，先證明 AI 幹不了這件事。Klarna 前年裁了 700 個客服說 AI 夠用了，去年又悄悄招人回來，CEO 承認在 AI 上「走得太快了」。

被裁掉的和被招回來的，區別在哪？

能被裁的崗位有一個共同特徵：工作內容可以被拆解成明確的輸入和輸出。寫一段代碼、回覆一個工單、生成一份報告，邊界清晰，AI 恰好擅長這個。

地推的特徵正好相反。幫一個金融客戶把 AI 接進合規系統，和幫一個遊戲公司用 AI 做內容生成，沒有任何兩個項目是不同的。對面坐的人不同，方案就不同。這件事沒法寫成 prompt。

AI 不是在消滅所有工作，是在重新給工作定價。能用一句話說清楚的正在變便宜，說不清楚的正在變貴。

三年前靠一篇論文就能改變世界的公司，現在要雇幾千人去一家一家敲門。

如果你正在焦慮 AI 會不會取代你，答案可能不取決於你的行業，而取決於你的工作能不能用一句話說清楚。

能說清楚的那部分，已經不太安全了。