2026年 大厂裁员ING，在大厂工作并不是一个好词了

2026年，张雪峰离开了我们，你不要伤心了。先关心你自己吧，什么你在大厂工作，嗯，说的就是你。

2026年各大互联网大厂裁员和计划裁员已经在路上了，今天你还在大厂工作，明天你可能就是“毕业”人员，这年头在大厂工作未必是什么好事。

这事情先说谁呢，必须阿里，阿里巴巴在 2026 年成立了一个全新的 Token Hub（ATH）事业群，由 CEO 吴泳铭亲自负责。这是阿里面向 AGI（通用人工智能）时代的核心战略部门，目标是围绕“创造 Token、输送 Token、应用 Token”构建完整的 AI 生态链。阿里巴巴成立了Alibaba Token Hub事业群，标志着大厂开始认为“Token的流动性比人的成本更重要”，即倾向于用API调用取代人力投入

截至 2025 年底，阿里巴巴员工总数从约 19.4 万骤降至 12.8 万，一年内减少超过 6.6 万人，降幅约 34%。这并非单纯裁员，这是战略重心转向 AI 与云业务的结果。阿里裁员的核心逻辑是轻资产化 + AI 驱动转型。

腾讯在 2026 年的裁员主要集中在游戏业务（尤其是天美工作室群），但规模并没有外界传言的“数百人”，实际涉及约百余人，天美工作室群调整（2026 年 2 月），员工有 2 个月缓冲期，可选择内部转岗或获得 N+1 补偿。

网易在 2026 年确实出现了裁员风波，主要集中在游戏业务的外包团队和部分基础岗位，传闻涉及“千人级”规模，但官方回应称并非全部裁撤，而是逐步优化，重点是压缩外包人员。背后原因是公司战略收缩、强调投入产出比，以及 AI 技术对部分岗位的替代。

小红书在 2026 年启动了大规模裁员计划，比例最高或达公司总人数的 30%，主要针对绩效评分低于 3.5 的员工。裁员涉及电商、商业化、社区技术等核心部门，原因是新管理层认为公司人效比远低于竞争对手拼多多，需要通过优化人力成本来提升竞争力。

百度在 2025 年底至 2026 年初爆发了近年来最大规模的裁员，涉及应届生、社招未转正员工以及工龄超过十年的老员工，覆盖北京、上海、广州等多地，重灾区是移动生态事业群（MEG），整体优化比例在 10%–30%，部分部门更高。此次裁员或涉及上千人。

AI是这波裁员的主要原因

基础岗位被替代：测试、外包美术、数据清洗、客服等环节，AI 工具的效率是人工的 5–10 倍，成本只有十分之一。典型案例：网易裁掉大量外包美术岗位，同时招聘“AI 漫剧编剧”；腾讯游戏引入 AIGC，美术和程序岗位缩减。全球数据：2026 年第一季度，全球科技行业裁员约 45,000 人，其中 9,200 人直接因 AI 替代失业（约占 20%）。

在网易游戏等内部，AI覆盖了原画、模型、音频全流程，部分环节效能提升了300% 。原本需要10个人的活，现在3个人配合AI即可完成，导致剩下的7个人变得冗余。

科大讯飞在裁撤低效传统项目的同时，重金招聘800名大模型顶尖算法人才，字节跳动采取了差异化策略，非AI部门每半年优化20%，而AI核心部门的优化比例仅为5%。

另外因为硬件的资金问题，国外的一众公司也在裁员，Meta、甲骨文等公司通过裁员节省资金，用于支付昂贵的AI数据中心建设和英伟达芯片费用。

而2026年程序员的失业是一个大规模，逐渐走量的过程。编程工具（如Claude Code, Codex）对软件开发员、程序员等职业构成了实质威胁，连我这个DBA 都开始用qoder开始学习系统化编程了，那么程序员的日子可见是非常的不好过，

同时大量的媒体炒作一人公司，导致企业经营者认为AI根本性地改变了建立和运营公司的方式，使得规模更小的团队能做更多事。

而中层也未必好很多，AI系统可以实时监控绩效并提供优化方案，这在一定程度上取代了中层管理岗位的功能。

许多裁员并非因为现在的AI已经能完美取代人类，而是基于对未来的预期。 紧日子提前过： 哈佛商业评论的研究显示，高管们正在“预判”AI的未来影响，提前裁减人手并“咬牙坚持”，寄希望于AI稍后能填补空白。 。 “足够好”即替代： 企业的判断标准很简单：只要AI能拆分复杂流程并让少数人完成更多任务，哪怕AI并不完美，也足以成为缩减人力的理由。

而最扎心的是，员工成为AI训练的养料，一些岗位在被裁撤前，其最后的工作是帮助公司完成AI的部署。亲手编写“替代说明书”： 员工被要求将工作流程拆解为AI可接管的步骤，例如，Snowflake的技术写作团队在被裁前的核心工作，是将产品文档修改为更适配AI调用的结构化格式，他们让机器读懂了产品，随后公司让他们走人。

这一切又是不理性，但又无可奈何的事情。走在我们前面的美国，在大量裁撤人员后，发现了如下的问题。

1 隐形工作”被忽视： 企业在裁员时往往只看到了员工80%的可视化工作，却忽略了剩下的20%——即处理异常情况、维护供应商关系、以及那些未被文档化的“潜规则”和经验性判断

2 边缘案例（Edge Cases）无人处理：当AI代理（Agent）遇到无法处理的复杂或特殊情况时，由于资深员工已离职，公司内部不再有人记得过去是如何解决这些问题的，导致业务陷入僵局

3 幻觉与疏忽：AI存在幻觉（Hallucinations）问题，且缺乏人类的判断力、直觉和问责机制，因此仍需要大量的人类监督**。

4 制造新问题：自动化过程往往会产生新的运营问题，甚至陷入“用AI去修复AI制造出的错误”的恶性循环。

每一轮技术跃迁都会重塑稀缺能力。当执行能力被AI廉价提供时，判断力、创造力、整合能力以及带有体温的情感和直觉反而变得更加昂贵且不可替代。企业若因追逐AI效率而裁撤这些具备软技能的岗位，往往会面临失去“制度性知识”和未来管理人才断层的风险。