馬克談天下(594) 用AI分析預測亞馬遜的裁員曆史和未來可能
和很多人一樣，我們這些做IT的最近一兩年都有一種被AI替代的焦慮，而裁員是非常真實發生的，而且有加速的可能，但是如何預測和準備裁員，估計很多人都沒有頭緒，一方麵不甘心放棄裁員的PACKAGE，一方麵又擔心突然發生後沒有準備好。
今天我就用AI工具做盾，去預測一下裁員這個矛，看看是否有效，我用的最基本的CHATGPT免費版本。基於亞馬遜公司規模巨大，而且涵蓋麵比較廣，我決定用亞馬遜做出預測。
首先，我對 Amazon 過去約10年（2016–2026）的裁員曆史、規模與原因的係統梳理。
2016–2019：幾乎沒有大規模裁員
員工規模快速增長（電商+AWS）
開始布局：雲計算（AWS）物流網絡 Alexa / AI
特點是* 裁員極少（局部優化），戰略是“瘋狂招人 + 搶市場”
2020–2021：疫情爆發 → 大規模招聘
全球電商需求暴漲，員工數激增（倉儲+物流+技術）
員工數 翻倍甚至接近三倍增長（2017–2024）
關鍵問題（埋雷）：
* 過度擴張
* 大量“未來需求預期招聘”
處於高速擴張期（AWS+電商+疫情紅利）
2022–2023：第一次曆史級裁員（約27,000人）
原因：疫情期間過度招聘 + 宏觀經濟轉弱
第一次曆史級裁員（約27,000人）
規模約 27,000人（史上首次大裁員）
涉及部門包括：
* Alexa / Devices（重災區）
* HR
* Retail
* AWS部分團隊
核心原因：
1. 疫情後需求回落
2. 過度招聘（最關鍵）
3. 宏觀經濟壓力（通脹+加息）
4. 部分業務失敗（Alexa商業化不佳）
本質上是從增長優先轉向盈利優先
2024：持續結構性裁員（幾百~幾千）
規模：多輪數百–數千（分散進行）
典型案例：
* AWS裁員（數百人）
* Twitch裁員約500人（約35%）
* Prime Video / MGM裁員
原因：
1. 業務調整（媒體、遊戲、硬件）
2. ROI不達標
3. 削減非核心項目
特點是，不再一刀切，而是精細化裁員
2025：第二輪大裁員開始（約14,000+）
規模：2025年10月：約14,000人
原因：
1. 成本控製
2. 組織扁平化
3. AI投入增加
2026：曆史最大裁員（累計約30,000人）
最新數據：16,000（2026年1月） + 14,000（2025年）合計約 30,000人
特點：史上最大裁員，約占 corporate員工 ~10%
涉及：
* AWS
* Retail
* Prime Video
* HR
* 管理層（去層級）
核心原因（非常關鍵）：
1. AI替代 + 自動化
2. 去官僚化（減少管理層）
3. 資源集中到高增長領域（AI / 雲）
4. 修正疫情過度擴張
官方表述：“減少層級、去官僚化”
總結一下：Amazon裁員不是周期性，而是結構性重構，從“人力擴張” 到 “AI+效率驅動”
我們來總結一下核心原因（四大驅動）
1. 過度招聘（最核心）
疫情期間錯誤預判長期需求
導致2022後“回吐”
2. 戰略轉型：AI優先
Generative AI
AWS AI服務
結果：
低價值崗位被替代
技術崗位結構變化
3. 去官僚化（重要趨勢）
Amazon內部問題：
管理層過多
決策變慢
裁員目標：
* 中層管理
* 非核心support崗位
4. 業務結構調整
被削弱的部門：
* Alexa
* 線下零售（Just Walk Out等）
* 娛樂（Twitch、部分影視）
被加強的部門：
* AWS
* AI
* 廣告業務
關鍵洞察：Amazon裁員 ≠ 公司衰退
而是從人海戰術公司 進化成為 技術效率公司
對比階段：
| 階段 | 模式 | 用人策略 |
| --------- | ---- | --------- |
| 2016–2021 | 擴張 | 拚命招人 |
| 2022–2023 | 修正 | 大規模裁員 |
| 2024–2026 | 重構 | AI替代+結構優化 |
然後我們用AI來預測一下亞馬遜未來的裁員趨勢
未來1–3年，還會繼續裁員嗎？
會，但形式改變：
* 不再大規模一次性裁員
* 改為：
* 持續小規模優化
* AI替代逐步發生
哪些是最危險的崗位呢？
* 中層管理
* HR / Recruiting
* 非核心項目工程師
* 低ROI業務團隊
哪些是最安全的崗位？
* AI / ML工程師
* AWS核心架構
* 廣告技術
* 高利潤業務相關崗位
Amazon下一步裁員不會結束，但形態已經改變：
未來12–24個月預測
總規模：再裁 10,000 – 25,000（分批進行）
節奏：
* ? 不再一次性“3萬級”
* ? 持續小批次（幾百–幾千/輪）
本質上從裁員周期到長期組織瘦身機製
預測依據：
* 公司已完成約30,000人裁員，但明確表示仍會繼續優化
* CEO明確：AI將“減少部分崗位需求”
下一輪裁員最可能的部門（按風險排序）
1. 高風險：AWS（很多人誤判）
雖然增長，但仍在裁員
已發生：
* AWS已裁“數百人”
* 2026裁員覆蓋AWS團隊
為什麽還要裁？
* AI自動化：
* coding（Copilot類）
* cloud deployment自動化
* 客戶支持崗位被替代
**未來裁員重點崗位：**
* Solutions Architect（低端/重複型）
* Support Engineer
* Technical Account Manager（部分）
* 內部工具開發
2. 高風險：Retail / 電商後台
已確認：
* Retail在裁員範圍內
原因：
* 自動化供應鏈
* AI庫存管理
* 廣告係統替代人工決策
重點裁員：
* Vendor Manager
* Category Manager
* Supply Chain Planner
* 運營分析（低級別）
3. 高風險：Prime Video / Twitch / 娛樂
已發生：
* Twitch大裁員（曆史）
* Prime Video持續優化
原因：
* ROI低
* 內容成本高
未來：
* 內容運營
* 市場團隊
* 非核心製作崗位
4. 高風險：HR / Recruiting（最危險之一）
邏輯非常清晰：
* 招聘減少
* AI招聘工具替代
重點裁：
* Recruiter
* HR Business Partner
* 培訓崗位
這也是所有科技公司共同趨勢
5. 新出現風險區：Robotics & Physical Tech
最新信號（很重要）：
* 已裁機器人團隊
原因：
* 項目失敗（如Blue Jay）
* 技術路線調整
說明：即使“未來方向”，也會裁低ROI項目
崗位級別風險（最實用部分）
最危險（Top 10）
這些崗位未來2年持續被裁：
1. Program Manager（非核心）
2. Product Manager（低ROI產品）
3. Recruiter / HR
4. Operations Manager（非倉儲）
5. Support Engineer
6. QA / Testing（被AI替代）
7. Data Analyst（基礎分析）
8. Middle Manager（層級削減）
9. Content / Marketing（非核心）
10. Customer Service（AI替代）
證據：
* 裁員涉及 software / PM / engineering manager
中等風險
* Software Engineer（普通CRUD）
* Frontend Developer
* 非AI數據崗位
原因：
* AI開始替代部分開發
安全區（甚至繼續招人）
? 未來核心崗位
* AI / ML Engineer
* Applied Scientist
* LLM / Agent開發
* AWS核心架構（高端）
* Ads（廣告係統）
公司明確：
* 會繼續在關鍵戰略領域招聘
裁員“打法”會如何變化（非常關鍵）
過去（2022–2023）
* 一次性裁萬人
* 全公司範圍
現在（2025–2026）
* Corporate（白領）為主
* 約占 corporate 10%
未來（預測）
變成3種方式：
1 “靜默裁員”（最重要）
* 不招人
* PIP淘汰
* 自然流失
2 小規模持續裁員
* 每季度： 500–3000人
3. AI替代式裁員（最大趨勢）
不是直接裁：
* 但崗位消失
* 不再招聘
關鍵判斷（核心洞察）
Amazon真正目標不是“降成本”，而是把35萬corporate員工，壓縮到約25萬–30萬
依據：
* 當前已裁約30,000（≈9–10%）
* AI將繼續減少人力需求
時間預測（最具體）
2026年
* Q2–Q3：小規模持續裁員（已開始）
* Q4：可能有一次“中型裁員”（5k–10k）
2027年
* 不再有“超級裁員”
* 但持續優化（AI驅動）
如果你在Amazon（實戰建議）
高風險信號
* 項目不賺錢
* 不是AI / AWS核心
* manager層級多
* org頻繁調整
自保策略
* 轉AI / 數據 / infra
* 進入盈利業務（AWS / Ads）
* 避開：
* Alexa
* 內容業務
* support類崗位
總結Amazon未來不是“裁員結束”，而是進入長期、結構性、AI驅動的人才替換時代
最後結合Amazon近3年裁員結構 + 內部組織調整邏輯 + AI替代趨勢，做出的“L5/L6級別最危險崗位清單”。
不隻列崗位名稱，而是會給你為什麽危險 + 哪些團隊最容易中招 + 替代路徑。
Amazon內部最危險的12個職位（L5/L6級）
默認解釋：
* L5 = Senior / IC主力執行層
* L6 = Manager / Senior PM / 資深IC
1. Program Manager（L5/L6，非核心項目）
危險指數：★★★★★
為什麽：
* Amazon正在砍協調型崗位
* AI + 工具正在替代：
* 項目跟蹤
* 資源協調
* 狀態匯報
高風險團隊：
* Retail運營項目
* 內部流程優化項目
* 非AWS項目
替代方向：轉 Product / Data / Tech PM
2. Product Manager（L6，低ROI產品）
危險指數：★★★★★
為什麽：
Amazon正在砍：
* Alexa相關產品
* 內部工具產品
* PM數量過去擴張過多
高風險產品線：
* Alexa / Devices
* 內部平台工具
* 內容產品（Prime Video周邊）
3. Software Development Engineer（L5，低複雜度）
危險指數：★★★★☆
為什麽：
AI coding（Copilot類）已經影響：
* CRUD開發
* API拚裝
Amazon明確推進AI開發效率
高風險類型：
* 內部工具開發
* 簡單Web / Frontend
* 非核心係統
安全 vs 危險：
| 類型 | 風險 |
| ------------------------ | ---- |
| AI / Infra / Distributed | ????安全 |
| CRUD / 內部係統 | ????危險 |
4. QA / SDET（L5/L6）
危險指數：★★★★★
為什麽：
* 自動化測試 + AI測試正在替代
* Amazon內部已大規模減少QA依賴
現狀：
* QA崗位在科技公司整體都在消失
5. Data Analyst（L5）
危險指數：★★★★☆
為什麽：
* 被AI BI工具替代：
* SQL生成
* dashboard自動化
* “解釋數據”能力被弱化
高風險：
* 純報表型分析
* 運營支持分析
6. Business Analyst（L5/L6）
危險指數：★★★★★
為什麽：
* 本質是：
* Excel + PPT + 匯報
* 完全被AI覆蓋
7.Solutions Architect（L5，非核心客戶）
危險指數：★★★★☆
為什麽：
* AWS正在：
* 產品化
* 自動化部署
* 客戶支持越來越標準化
高風險：
* SMB客戶支持
* 標準架構方案
8. Technical Account Manager（L6）
危險指數：★★★★☆
為什麽：
* 與SA類似：
* 大量溝通+支持工作
* AI客服 + automation正在替代
9。 Recruiter（L5/L6）
危險指數：★★★★★（已驗證）
為什麽：
* 招聘需求下降
* AI招聘工具成熟
現實：這是Amazon裁員最狠崗位之一
10. HR Business Partner（L6）
危險指數：★★★★☆
為什麽：
* 公司在：
* 減少組織複雜度
* 減少HR依賴
11. Operations Manager（L6，非倉儲核心）
危險指數：★★★★☆
為什麽：
* 供應鏈自動化
* AI庫存管理
高風險：
* 非Fulfillment核心團隊
* 區域運營管理
12. Middle Manager（L6，層級管理）
危險指數：★★★★★（戰略級）
為什麽（最關鍵）：
Amazon正在做一件事：
去層級（de-layering）
直接影響：
* L6 Manager（無直接產出）
* 管人 > 做事 的崗位
一個非常關鍵的模式（總結）
最危險崗位的共同特征：
? 1. “協調型”
* PM / Program / HR
? 2. “支持型”
* QA / Analyst / TAM
? 3. “低技術壁壘”
* 基礎開發
* 報表分析
最安全崗位（對比）
? 1. 直接創造收入
* AWS核心工程
* Ads係統
? 2. AI相關
* ML / LLM / Agent
? 3. 高複雜係統
* 分布式係統
* Infra
???? L5 vs L6 風險差異（重點）
| Level | 風險特點 |
| ----- | ------- |
| L5 | 被AI替代 |
| L6 | 被組織優化裁掉 |
結論：
* L5 = 技術不夠深 → 危險
* L6 = 不直接產出 → 更危險
真實內部趨勢（最重要洞察）
Amazon正在從“大量L5執行 + L6管理”
變成少量高端IC + 極少管理層
如果你在這些崗位（策略）
? 最優轉型路徑
| 當前崗位 | 轉型方向 |
| ------------ | ---------------- |
| PM / Program | AI Product |
| SDE（普通） | Infra / AI |
| Analyst | Data Scientist |
| QA | Automation + Dev |
一句話總結
Amazon未來裁員本質不是“減少人”，而是清除“不能被AI放大的崗位”
最後我們來做一下裁員準備，在 Amazon 現在這個階段，避免被裁不如讓自己成為被留下的人 + 即使被裁也能更強跳出去。
分兩類講：技術員工（SDE / Data / Infra） 和 Delivery / 運營 / 支持類員工，具體可執行策略。
核心判斷（很關鍵）
Amazon現在內部篩人的標準已經變成：
? “你有沒有用？”
? “你能不能被AI放大？”
這直接決定你是否安全
技術員工（SDE / Data / Infra）如何自保
1. 先判斷你自己處於哪個“風險層”
???? 高風險畫像
* 做內部工具（非核心）
* CRUD / API拚裝
* 不參與架構設計
* 不接觸AI / 數據
結論：6–12個月內有風險
???? 中等風險
* 正常業務開發（非核心）
* 有一定係統複雜度
???? 安全區
* AWS核心服務
* 分布式係統
* AI / ML / LLM
* Ads（廣告係統）
2. 技術員工的3條保命路線
路線1：強行貼近“AI / Infra”
最有效（優先級最高）
具體怎麽做：
* 內部轉崗（最優）
* AI團隊
* Data / ML Infra
* 項目中主動引入：
* LLM（如RAG、Agent）
* 自動化pipeline
最低要求：
* 會用：
* Python
* LLM API
* 基本ML pipeline
目標：從“寫代碼的人” → “用AI放大產出的工程師”
路線2：做“不可替代的係統人”
提升方向：
* Distributed systems（分布式）
* 係統設計（System Design）
* 高並發 / 高可用
為什麽：
AI現在不會設計複雜係統
路線3：進入“賺錢部門”
優先級排序：
1. AWS（但要核心團隊）
2. Ads（利潤最高）
3. 供應鏈核心係統
盡量避免：
* Alexa
* Prime Video
* 內部工具平台
3. 技術員工必須馬上做的4件事
? 1. 更新簡曆（現在就做）
* 每個項目強調：
* impact（收入 / 成本）
* scale（規模）
? 2. 開始麵試準備（不要等裁員）
* LeetCode（中高頻）
* System Design
目標：2周內能投，1個月內能麵
? 3. 內部network（非常關鍵）
* 找：
* manager
* skip-level
* 讓自己進入“關鍵項目”
? 4. 觀察危險信號
如果你看到：
* 項目被削減
* headcount凍結
* manager模糊方向
**馬上準備跳**
Delivery / Operations / Support員工（包括：物流、客服、運營、TAM、Support Engineer等）
1. 現實判斷（必須直說）
???? 這一類崗位是未來5年被AI + 自動化衝擊最大的群體
2. 三條現實路徑
路線1：轉技術（最優，但難）
推薦方向：
* Data Analyst → Data Engineer
* Support → SDE / Automation
學習路徑：
* SQL + Python
* 數據分析 / 自動化
路線2：轉“不可自動化崗位”
比如：
* 現場運營（倉儲核心）
* 複雜客戶管理（enterprise）
路線3：提前跳槽（最現實）
去：
* 傳統行業（自動化慢）
* 中小公司（成本低但穩定）
3. Delivery類員工必須做的
? 1. 提升“技術含量”
* Excel → SQL
* 手工流程 → 自動化
? 2. 拿證書 / 技能
* AWS認證
* 數據分析
? 3. 準備Plan B
* 副業 / 轉行路徑
* 外部機會
一個非常關鍵的“裁員前信號”
如果你看到以下3個同時出現：
1. 項目被削減
2. 新招聘停止
3. KPI開始變嚴格
基本意味著3–6個月內會有人被裁
最實用的“生存策略”（總結版）
你現在就該做：
技術崗：
* 向 AI / Infra 轉型
* 準備麵試（立即）
* 內部轉組
非技術崗：
* 提升技術能力（SQL / 自動化）
* 盡快轉型或跳槽
一句最重要的話
在今天的 Amazon，不是“公司要不要你”，而是“AI時代還需不需要這個崗位”
好了，上麵是我做的一個簡單實驗，不過具體是否準確，好要過兩年才能驗證。
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