營收創新高，裁員 20%：AI 正在拆解勞動的意義

本文整理自《This Week in AI》2026 年 5 月播出的第 13 集。

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數字不會說謊

Cloudflare 在 2026 年第一季交出了公司史上最高的營收數字，然後裁掉了 1,100 人，佔總員工的 20%。同一份內部報告顯示，Cloudflare 的 AI 工具使用量在三個月內暴增了 600%。營收最高和裁員最多，發生在同一季。科技投資人暨 Podcast 主持人 Jason Calacanis 在《This Week in AI》第 13 集裡直接點名這組數字，稱它為「我們正走在的軌道」。

Cloudflare 不是唯一一家。同一週內，PayPal、Coinbase 和 Upwork 也宣布了以 AI 為理由的裁員。更值得玩味的是 OpenAI 的動作：它正在跟多家私募股權公司合組合資企業，把 AI 模型部署進 PE 旗下的投資組合公司裡。Calacanis 的解讀毫不客氣：「我們都知道這是在幹嘛，就是訓練模型來取代人類員工。」表面上是「效率提升」，實際上是用 AI 學習現有員工的工作流程，然後縮減人力。

這些不是個別事件，而是一種模式的確立。過去幾年，企業裁員的理由通常是「景氣循環」或「策略調整」。現在，CEO 們不再遮掩，直接把 AI 寫進裁員公告裡。這代表一個轉折：AI 替代人力不再是預測或恐懼，而是已經被當作財報績效指標來展示的事實。一家公司的 AI 使用量成長 600%，配合 20% 的裁員，這兩個數字擺在一起，就是一個新時代的起手式。

10 倍差距與 AI 煉獄

Calacanis 不只是旁觀者，他是實踐者。他經營一個 21 人的投資暨 Podcast 團隊，親眼看到一個現象：全力擁抱 AI 的員工，生產力至少是其他人的 10 倍。他用的比喻很直白，馬跟犁 vs. 曳引機，兩者的產出根本不在同一個級別。他說自己準備跟每個團隊成員一對一坐下來，走過他們每天使用 AI 的方式，試圖縮短這個差距。

StarCloud 執行長 Philip Johnston 提供了一個具體案例。他的團隊最近問了一個軌道力學問題：一顆衛星在特定高度的晨昏太陽同步軌道上，全年有多少比例的時間暴露在陽光下？這種計算通常需要一位博士級研究員花一整天。Grok 4 Heavy 大約 15 分鐘就算完了。但 Johnston 也很誠實地補充，text-to-CAD 模型目前還做不到複雜的硬體設計，比如「設計一顆 200 千瓦的衛星，配上可展開散熱板」。簡單零件沒問題，螺絲、支架之類的，但完整的衛星設計要再等兩三年。而他身後正在組裝硬體的工程師們，目前的工作也還不是機器人能接手的。

Calacanis 接著描繪了一個他稱為「AI 煉獄」的循環：你被一家科技公司聘雇，用你的專業知識訓練 AI 模型。18 個月後，模型學會了你的工作，你被資遣，拿到遣散費。休息半年，再被另一家公司雇用，重複同樣的過程。這不是裁員，這是「用你自己的手藝鑄造取代你的工具」。Calacanis 認為這種循環會把很多中階經理、開發者和設計師逼向創業。與其反覆經歷這種折騰，不如找兩三個朋友用 AI 工具創立一家年營收 100 萬美元的小公司，三人均分利潤，搬到日本鄉下那些 1.5 萬美元就能買到的空屋裡。Lightmatter 執行長 Nick Harris 也附和這個觀點：第一家一人十億美元公司，可能已經在運作了。

AI 開了一家店

如果你覺得 AI 取代白領工作已經夠瘋狂，Anthropic 資助的 Andon Labs 做了更直接的實驗。他們的 AI 代理「Luna」拿到了一份舊金山的三年零售店面租約和 10 萬美元預算，任務是自己開店賺錢。Luna 透過電話面試，雇了三名人類員工，時薪 22 美元。她透過店內監視器監管員工。發現一名員工在閒暇時滑手機後，Luna 立刻更新了員工手冊，加入更嚴格的手機使用規定。

這聽起來像是自主代理成功管理實體業務的里程碑，但細節裡全是麻煩。Luna 虧了 13,000 美元。她搞砸了排班。她不小心訂了 1,000 個馬桶座圈蓋。更嚴重的是，她付給男性員工時薪 24 美元，女性員工只有 22 美元，理由是「經驗」。這在加州勞動法下是明確的薪資歧視。一個 AI 在沒有人類偏見「教導」的情況下，至少表面上看是這樣，複製了人類社會中最頑固的不公平模式。

Calacanis 把 Luna 當作 AI 自主行動能力的證明，同時也是風險的活教材。AI 已經「能去做事了」，而且做的是端到端的完整業務管理，從招聘、排班、庫存到人事政策。但它做的每一件事都帶著不成熟的判斷力，就像一個極度高效但完全沒有社會歷練的實習生，被給了全部的管理權限。1,000 個馬桶座圈蓋是笑話，薪資歧視是法律問題，而兩者出自同一個 AI。這就是目前自主代理的真實水準：能力很強，判斷力很弱，而且完全不知道自己的判斷力很弱。

當勞動不再等於價值

這些個別案例，從 Cloudflare 的裁員到 Luna 的馬桶座圈蓋，都指向同一個結構性問題。Arena 執行長 Anastasios Angelopoulos 在節目結尾提出了他認為最根本的警告：「我們正在讓勞動與價值創造脫鉤。」資本主義之所以運作，是因為它獎勵優秀的勞動。你做得好，你賺得多。這個連結驅動了整個系統的激勵機制。但如果 AI 既能提供智識又能執行行動，而且兩者都被商品化了，那這個連結就斷了。

Angelopoulos 說他想要 Harris 描述的那個豐裕世界，人人被照顧、需求即時滿足。但他擔心的是過渡期。如果價值創造已經轉移到 AI 手上，但社會的激勵結構還停留在「勞動等於回報」的假設上，這個錯位會製造巨大的摩擦。他的原話是：「我們不能建立一個 AI 賺走所有錢，而我們不知道如何平滑過渡的系統。」

南韓的回應或許是目前最具體的政策嘗試。總統秘書室政策室長金容範（Kim Yong-bom）提出了一個「公民紅利」構想，用 AI 產生的稅收分配給全體國民。提案出來後三星股價一度下跌，金容範隨後澄清這會來自超額稅收而非新的企業課稅。但這件事的背景數字很驚人：三星同一季的獲利暴增 755%，市值突破 1 兆美元。AI 帶來的利潤正在急劇集中到少數公司手上，而政府開始被迫回應這種集中化。

Calacanis 從歷史找到了一個類比。2000 年代初期網路泡沫破裂後，大量失業人口產生了所謂的「認知剩餘」（cognitive surplus）。這些閒下來的聰明人做了什麼？他們建了維基百科、寫了部落格、做了 Mechanical Turk。Calacanis 自己當年就是因為太多人找不到工作，才創辦了 Engadget 和 Autoblog 等部落格網路，讓失業者寫科技新聞。他認為這一輪 AI 驅動的失業，會產生類似的「藝術與體驗剩餘」。當製作咖啡不再需要人類，人類可以在咖啡廳裡彈吉他、朗誦詩歌。他舉了東京安縵酒店大廳裡一位演奏日本箏的女性作為例子：那間一晚 2,000 美元的酒店，花錢請人坐在大廳裡，創造的是體驗，不是效率。Harris 想像的未來更加極端。他說自己越來越感覺到「不受束縛」，如果有一個想法，就能讓它實現。他預測城市裡會出現用泡泡糖蓋的塔樓，因為勞動力不值錢了，你想蓋什麼就蓋什麼。問題只在於，過渡到那個世界的路上，有多少人會被碾過去。