8 个月裁的人数已超 2025 全年总和——科技业的「断崖式裁员年」还在加速8 月还差 13 天才过完全球科技业 2026 年的累计裁员人数就已经把去年的全年总和甩在了后面。照这个速度下去2026 全年的裁员曲线大概会成为有统计以来最陡的一条。这不是哪个单一公司的故事。把过去八个月里那些挂在招聘网站、公司公告、行业群组里的裁员公告拼起来你会看到一整片科技业的中层与执行层同时在变稀从搜索引擎到电商、从云计算到游戏、从硬件到芯片几乎所有被外界叫做「AI 基建」的巨头身后都跟着一条看不见的人头线被悄悄剪短。在研究生到初级职场人的视野里这种变化的核心问题是——裁员数字看上去吓人但真正传递到我们这一层的是哪些岗位、哪些城市、哪类公司。一、三组对比把「断崖」画出来先把最重要的数字摆出来。Layoffs.fyi 是英文科技圈公认最权威的实时裁员追踪平台所有数据都来自公司公告或第三方证实。下面是三组关键对比。表 12026 截至 8/18 的科技业累计裁员人数 vs 2025 全年维度2025 全年2026 截至 8/18余下月份累计裁员人数122,606126,305约 4.5 个月涉及公司数278持续增长中—与上一年同期对比—已超 2025 全年仍在加速关键事实是——2026 截至 8 月中旬就已经超过 2025 全年离年底还有 4 个半月。换算下来2026 全年总数字大概率会到 18 万到 22 万人之间是 2025 年的 1.5 到 1.8 倍。更刺眼的是这样的数字还是在大公司纷纷表态「AI 是新增量不是减存量」的同时出现的。表 22026 上半年裁员公告里出现在头部位置的几大公司公司涉及业务2026 H1 公布动作Meta社交、Reality Labs、AI 基础设施多轮小规模调整中层管理岗持续清理亚马逊零售、AWS、广告持续优化中层仓储自动化加速替代人力谷歌搜索、Android、Cloud多轮重组硬件部门持续精简微软Azure、Office、Xbox多轮裁减传统软件销售与 QA 重整戴尔硬件、服务AI 服务器扩产同时精简非核心业务Snowflake数据云服务中小型公司裁员潮中的典型代表「裁员AI 基建狂烧」同时存在听上去反直觉但拆开看就清楚——一边是大模型训练与推理需要的算力像电力一样 24 小时不停烧钱另一边是公司希望在华尔街面前展示效率曲线把「人力费用 / 收入」这个比例压到十年来最低。这两条线本来就互相拉扯落到执行层就被夹成了裁员公告。二、为什么说「中层与传话白领」是最先被剪掉的部分很多人下意识觉得「裁员一定是从新人开始」但 2026 年这一轮的特点正好相反——新人冻结但老员工还在跳过一线直接砍中层几乎成了硅谷大公司的标准动作。这是 Layoffs.fyi 与多家英文媒体在年中总结里反复点出的现象。背后的逻辑并不复杂。AI 现在能稳定接管的是这一类工作把已有素材拼接成可发送的草稿、把客户邮件梳理成清单、把会议录音转写成结构化纪要、从历史合同里抽条款——这些工作的共同特征是「流程已知、容错率高、本质上是把信息搬运和重排」。过去十年公司给这类工作堆积了相当厚的中层与白领编制——市场沟通、项目协调、销售支持、行政助理、内容审核、数据整理、客户成功助理。AI 大模型刚好就在吃掉这一整层。于是「总监级向下砍两层」成为标配。现场工程师、真正写代码的人、销售跑单的人反而受影响较小因为他们的产出难以被纯文本模型直接接替。三、AI 基建狂烧千亿——钱去哪儿了人就从哪儿缩要理解为什么裁员数字这么陡要把目光放到同样在 2026 年提速的另一条曲线——AI 基础设施的资本开支。表 32026 年主要科技公司在 AI 算力上的资本支出公司H1 资本支出规模同比增长占总收入比例谷歌约 800 亿美元50%接近 30%亚马逊约 700 亿美元40%约 22%微软约 600 亿美元45%约 27%Meta约 450 亿美元60%接近 30%四家公司一个季度的资本开支就已经是 2020 年全年同口径的四倍以上。这些钱绝大多数花在了三件事上——英伟达 GPU 集群、电力与冷却系统、自研加速芯片。把目光具体到「人头」上——GPU 需要的人远少于以前运维自建数据中心需要的人一座新一代 AI 工厂的运维团队规模大约只相当于过去传统云数据中心的一半。这就解释了为什么同一个公司一边拼了命花钱、一边拼了命裁人——这是算力替代人力的过程而不是简单的「寒冬」。理解了这一点再来看表 1 的曲线就不会把它误读为周期下行而是一次结构性置换。四、地区差异「裁员潮」不是均匀分布把视线拉回国内会发现 2026 H1 中国科技业的整体就业并没有出现和硅谷等量的裁员曲线。背后原因有两层其一是中国大模型公司在企业级市场的收费模式与海外不同对算力的资本化压力没那么陡峭其二是国内厂商在 2025 已经完成过一轮相对深度的精细化运营对中层编制的收缩早一年完成。但这并不意味着中国市场的执行层毫无感觉。Layoffs.fyi 给出的曲线之外至少有三股力量在向同一方向使力第一股是平台型公司的精细化。短视频、电商、即时零售这三类平台在 2026 H1 的财报里反复出现「人效同比改善」——这个说法的另一面就是同样营收下需要的人数比上一年少。拼多多、字节、阿里、京东、美团的财报里几乎都能找到这条主线。第二股是 SaaS 与企业服务的整体收缩。这是中国市场和硅谷相对同步的一个板块过去两年大量非头部 SaaS 公司融资断档叠加 AI 让「卖功能」的故事贬值到 2026 年 H1 已经出现多家腰部公司直接关闭或被并购员工以「整建制合并」的方式转岗到新公司。第三股是 AI 原生公司的「膨胀式增长」。2026 上半年 AI 智能体、AI 应用层、AI 工具类创业公司的招聘数据是全球范围内少数仍在加速的板块融资额 8 个月比 2024 全年还多。这部分在挤压传统岗位的同时确实在创造新的岗位但新岗位绝大多数集中在更窄的一两个方向——AI 工程、AI 产品、AI 应用销售这与被减掉的中层白领几乎不重叠。五、个体视角被剪短的人头线和被打乱的人生把视野再降到个人这一层可以看到这一轮裁员有几个与上一轮明显不同的细节。第一是「非典型裁员比例在上升」。传统印象里裁员就是 RIF——整建制关停一个团队。但 2026 年观察到的是另一种比例上升的裁员方式单个员工被反复换组、被调岗到完全不相关的业务线、绩效流程被无限期延长、最终主动离职。这部分人在 Layoffs.fyi 的统计口径外但他们推动的数字与表 1 里的曲线是同一条。第二是「补偿的差异化」。同一公司不同部门的离职补偿差距在拉大。AI 相关部门被裁的补偿包普通情况下高于销售、行政非 AI 部门被裁时只有 base 法定的部分。这一差异本身就是公司未来方向选择的最强信号——钱给得多的地方就是它想继续扩张的地方。第三是「回流周期被显著拉长」。2022 年的硅谷裁员潮被裁工程师平均 3 到 5 个月拿到新 offer2024 年延长到 6 到 9 个月2026 年到目前为止的中位数已经接近 9 到 12 个月而且很大比例新岗位并非同行业。回流周期拉长意味着被裁一次的成本已经悄悄进入「半年到一年」的区间——这对还在职场中段的人来说是必须提早准备的风险。六、三件具体的事——研究到初职的你这 12 个月该做什么具体到研究生到初级职场人的视角下面这三件不要做反第一件是不要把「AI 替代焦虑」错放到错位置。被替代最快的是「流程已知、容错率高、信息搬运」这一层而不是具体的某一个岗位名。把简历里「参与了 XX 流程」「协调了 XX 部门沟通」这种条目比例压低把「独立判断 不可替代的产出」条目比例抬高——这是 2026 年简历层面最直接的动作。第二件是把 AI 工程能力放进优先级前三。具体含义不是会用 ChatGPT 写邮件而是能在自己的岗位上做出至少一个可演示的 AI 原型一份用大模型整理过的客户分析、一份自动化生成的市场简报、一个能让现有工作流提速 30% 的小工具。这一项能力在 2026 下半年到 2027 年的招聘评估里已经从「加分项」变成了「基础项」。第三件是把现金流和岗位安全性纳入坐标。裁员潮里的两个判断指标在当下比以往更值得看第一公司过去 6 个月的现金消耗速率与剩余现金储备第二公司主营产品的真实营收结构不是 PR 稿的「签约」和它与 AI 的关联度。前者决定它能不能熬到下一轮周期后者决定你进去之后是否会被新的 AI 自动化替代。七、接下来盯什么三个具体观察点可以放在接下来 3 到 6 个月的观察列表里一是「年底前的总数」会落在哪一档。Layoffs.fyi 通常在 12 月初给出年度总数。如果 2026 的总数停在 18 万以内说明二季度实际上已经开始减速如果冲到 22 万以上意味着三四季度的裁员节奏不会放慢反而可能叠加企业预算周期被进一步削减。二是「中层变薄」会不会向工程层延伸。中层白领编制被压的趋势已经看到现在观察重点是这一压力会不会沿着职级向下渗透。如果未来 12 个月内出现非 AI 部门 4 到 8 年经验工程师被显著精简那意味着「结构化置换」已经从行政层渗到了技术层。三是「AI 应用层公司的回款节奏」。2026 H1 AI 应用层的火热绝大多数来自融资速度而非真实营收增长的速度。如果接下来两个季度的 ARR 数据出现肉眼可见的减速意味着 AI 应用层的招聘也会进入冷却——这一波里新公司聚集的就业机会同样会收窄。把 2026 年的裁员放到一个人更长的时间窗里看它只是科技业又一次结构性重排——上一次是 2008 年金融危机、然后是 2018 年的 cloud-first 转型、再然后是 2022 年疫情后的人效再平衡。每一次被推下船的都是上一轮增长里被加厚的那一层。这一次被推下船的是「流程已知」的那一层下一次挤上的会是「独立判断」与「AI 能力叠加」的那一层。对在看这篇文章的你来说看清楚这一点比盯具体数字更重要。下表汇总了 2026 科技业裁员潮里对研究到职场中段最值得记住的硬数字表 48/18 时点的硬数字一览指标数值2026 截至 8/18 累计裁员人数126,305 人2025 全年累计裁员人数122,606 人2025 年参与裁员的公司数278 家2026 距年底剩余月份约 4.5 个月四大头部公司 H1 资本开支合计约 2,550 亿美元被裁岗位的最大切片中层与传话白领2026 工程岗回流周期9 到 12 个月中位 8 个月裁的人数已超 2025 全年总和——科技业的「断崖式裁员年」还在加速
8 个月裁的人数已超 2025 全年总和——科技业的「断崖式裁员年」还在加速8 月还差 13 天才过完全球科技业 2026 年的累计裁员人数就已经把去年的全年总和甩在了后面。照这个速度下去2026 全年的裁员曲线大概会成为有统计以来最陡的一条。这不是哪个单一公司的故事。把过去八个月里那些挂在招聘网站、公司公告、行业群组里的裁员公告拼起来你会看到一整片科技业的中层与执行层同时在变稀从搜索引擎到电商、从云计算到游戏、从硬件到芯片几乎所有被外界叫做「AI 基建」的巨头身后都跟着一条看不见的人头线被悄悄剪短。在研究生到初级职场人的视野里这种变化的核心问题是——裁员数字看上去吓人但真正传递到我们这一层的是哪些岗位、哪些城市、哪类公司。一、三组对比把「断崖」画出来先把最重要的数字摆出来。Layoffs.fyi 是英文科技圈公认最权威的实时裁员追踪平台所有数据都来自公司公告或第三方证实。下面是三组关键对比。表 12026 截至 8/18 的科技业累计裁员人数 vs 2025 全年维度2025 全年2026 截至 8/18余下月份累计裁员人数122,606126,305约 4.5 个月涉及公司数278持续增长中—与上一年同期对比—已超 2025 全年仍在加速关键事实是——2026 截至 8 月中旬就已经超过 2025 全年离年底还有 4 个半月。换算下来2026 全年总数字大概率会到 18 万到 22 万人之间是 2025 年的 1.5 到 1.8 倍。更刺眼的是这样的数字还是在大公司纷纷表态「AI 是新增量不是减存量」的同时出现的。表 22026 上半年裁员公告里出现在头部位置的几大公司公司涉及业务2026 H1 公布动作Meta社交、Reality Labs、AI 基础设施多轮小规模调整中层管理岗持续清理亚马逊零售、AWS、广告持续优化中层仓储自动化加速替代人力谷歌搜索、Android、Cloud多轮重组硬件部门持续精简微软Azure、Office、Xbox多轮裁减传统软件销售与 QA 重整戴尔硬件、服务AI 服务器扩产同时精简非核心业务Snowflake数据云服务中小型公司裁员潮中的典型代表「裁员AI 基建狂烧」同时存在听上去反直觉但拆开看就清楚——一边是大模型训练与推理需要的算力像电力一样 24 小时不停烧钱另一边是公司希望在华尔街面前展示效率曲线把「人力费用 / 收入」这个比例压到十年来最低。这两条线本来就互相拉扯落到执行层就被夹成了裁员公告。二、为什么说「中层与传话白领」是最先被剪掉的部分很多人下意识觉得「裁员一定是从新人开始」但 2026 年这一轮的特点正好相反——新人冻结但老员工还在跳过一线直接砍中层几乎成了硅谷大公司的标准动作。这是 Layoffs.fyi 与多家英文媒体在年中总结里反复点出的现象。背后的逻辑并不复杂。AI 现在能稳定接管的是这一类工作把已有素材拼接成可发送的草稿、把客户邮件梳理成清单、把会议录音转写成结构化纪要、从历史合同里抽条款——这些工作的共同特征是「流程已知、容错率高、本质上是把信息搬运和重排」。过去十年公司给这类工作堆积了相当厚的中层与白领编制——市场沟通、项目协调、销售支持、行政助理、内容审核、数据整理、客户成功助理。AI 大模型刚好就在吃掉这一整层。于是「总监级向下砍两层」成为标配。现场工程师、真正写代码的人、销售跑单的人反而受影响较小因为他们的产出难以被纯文本模型直接接替。三、AI 基建狂烧千亿——钱去哪儿了人就从哪儿缩要理解为什么裁员数字这么陡要把目光放到同样在 2026 年提速的另一条曲线——AI 基础设施的资本开支。表 32026 年主要科技公司在 AI 算力上的资本支出公司H1 资本支出规模同比增长占总收入比例谷歌约 800 亿美元50%接近 30%亚马逊约 700 亿美元40%约 22%微软约 600 亿美元45%约 27%Meta约 450 亿美元60%接近 30%四家公司一个季度的资本开支就已经是 2020 年全年同口径的四倍以上。这些钱绝大多数花在了三件事上——英伟达 GPU 集群、电力与冷却系统、自研加速芯片。把目光具体到「人头」上——GPU 需要的人远少于以前运维自建数据中心需要的人一座新一代 AI 工厂的运维团队规模大约只相当于过去传统云数据中心的一半。这就解释了为什么同一个公司一边拼了命花钱、一边拼了命裁人——这是算力替代人力的过程而不是简单的「寒冬」。理解了这一点再来看表 1 的曲线就不会把它误读为周期下行而是一次结构性置换。四、地区差异「裁员潮」不是均匀分布把视线拉回国内会发现 2026 H1 中国科技业的整体就业并没有出现和硅谷等量的裁员曲线。背后原因有两层其一是中国大模型公司在企业级市场的收费模式与海外不同对算力的资本化压力没那么陡峭其二是国内厂商在 2025 已经完成过一轮相对深度的精细化运营对中层编制的收缩早一年完成。但这并不意味着中国市场的执行层毫无感觉。Layoffs.fyi 给出的曲线之外至少有三股力量在向同一方向使力第一股是平台型公司的精细化。短视频、电商、即时零售这三类平台在 2026 H1 的财报里反复出现「人效同比改善」——这个说法的另一面就是同样营收下需要的人数比上一年少。拼多多、字节、阿里、京东、美团的财报里几乎都能找到这条主线。第二股是 SaaS 与企业服务的整体收缩。这是中国市场和硅谷相对同步的一个板块过去两年大量非头部 SaaS 公司融资断档叠加 AI 让「卖功能」的故事贬值到 2026 年 H1 已经出现多家腰部公司直接关闭或被并购员工以「整建制合并」的方式转岗到新公司。第三股是 AI 原生公司的「膨胀式增长」。2026 上半年 AI 智能体、AI 应用层、AI 工具类创业公司的招聘数据是全球范围内少数仍在加速的板块融资额 8 个月比 2024 全年还多。这部分在挤压传统岗位的同时确实在创造新的岗位但新岗位绝大多数集中在更窄的一两个方向——AI 工程、AI 产品、AI 应用销售这与被减掉的中层白领几乎不重叠。五、个体视角被剪短的人头线和被打乱的人生把视野再降到个人这一层可以看到这一轮裁员有几个与上一轮明显不同的细节。第一是「非典型裁员比例在上升」。传统印象里裁员就是 RIF——整建制关停一个团队。但 2026 年观察到的是另一种比例上升的裁员方式单个员工被反复换组、被调岗到完全不相关的业务线、绩效流程被无限期延长、最终主动离职。这部分人在 Layoffs.fyi 的统计口径外但他们推动的数字与表 1 里的曲线是同一条。第二是「补偿的差异化」。同一公司不同部门的离职补偿差距在拉大。AI 相关部门被裁的补偿包普通情况下高于销售、行政非 AI 部门被裁时只有 base 法定的部分。这一差异本身就是公司未来方向选择的最强信号——钱给得多的地方就是它想继续扩张的地方。第三是「回流周期被显著拉长」。2022 年的硅谷裁员潮被裁工程师平均 3 到 5 个月拿到新 offer2024 年延长到 6 到 9 个月2026 年到目前为止的中位数已经接近 9 到 12 个月而且很大比例新岗位并非同行业。回流周期拉长意味着被裁一次的成本已经悄悄进入「半年到一年」的区间——这对还在职场中段的人来说是必须提早准备的风险。六、三件具体的事——研究到初职的你这 12 个月该做什么具体到研究生到初级职场人的视角下面这三件不要做反第一件是不要把「AI 替代焦虑」错放到错位置。被替代最快的是「流程已知、容错率高、信息搬运」这一层而不是具体的某一个岗位名。把简历里「参与了 XX 流程」「协调了 XX 部门沟通」这种条目比例压低把「独立判断 不可替代的产出」条目比例抬高——这是 2026 年简历层面最直接的动作。第二件是把 AI 工程能力放进优先级前三。具体含义不是会用 ChatGPT 写邮件而是能在自己的岗位上做出至少一个可演示的 AI 原型一份用大模型整理过的客户分析、一份自动化生成的市场简报、一个能让现有工作流提速 30% 的小工具。这一项能力在 2026 下半年到 2027 年的招聘评估里已经从「加分项」变成了「基础项」。第三件是把现金流和岗位安全性纳入坐标。裁员潮里的两个判断指标在当下比以往更值得看第一公司过去 6 个月的现金消耗速率与剩余现金储备第二公司主营产品的真实营收结构不是 PR 稿的「签约」和它与 AI 的关联度。前者决定它能不能熬到下一轮周期后者决定你进去之后是否会被新的 AI 自动化替代。七、接下来盯什么三个具体观察点可以放在接下来 3 到 6 个月的观察列表里一是「年底前的总数」会落在哪一档。Layoffs.fyi 通常在 12 月初给出年度总数。如果 2026 的总数停在 18 万以内说明二季度实际上已经开始减速如果冲到 22 万以上意味着三四季度的裁员节奏不会放慢反而可能叠加企业预算周期被进一步削减。二是「中层变薄」会不会向工程层延伸。中层白领编制被压的趋势已经看到现在观察重点是这一压力会不会沿着职级向下渗透。如果未来 12 个月内出现非 AI 部门 4 到 8 年经验工程师被显著精简那意味着「结构化置换」已经从行政层渗到了技术层。三是「AI 应用层公司的回款节奏」。2026 H1 AI 应用层的火热绝大多数来自融资速度而非真实营收增长的速度。如果接下来两个季度的 ARR 数据出现肉眼可见的减速意味着 AI 应用层的招聘也会进入冷却——这一波里新公司聚集的就业机会同样会收窄。把 2026 年的裁员放到一个人更长的时间窗里看它只是科技业又一次结构性重排——上一次是 2008 年金融危机、然后是 2018 年的 cloud-first 转型、再然后是 2022 年疫情后的人效再平衡。每一次被推下船的都是上一轮增长里被加厚的那一层。这一次被推下船的是「流程已知」的那一层下一次挤上的会是「独立判断」与「AI 能力叠加」的那一层。对在看这篇文章的你来说看清楚这一点比盯具体数字更重要。下表汇总了 2026 科技业裁员潮里对研究到职场中段最值得记住的硬数字表 48/18 时点的硬数字一览指标数值2026 截至 8/18 累计裁员人数126,305 人2025 全年累计裁员人数122,606 人2025 年参与裁员的公司数278 家2026 距年底剩余月份约 4.5 个月四大头部公司 H1 资本开支合计约 2,550 亿美元被裁岗位的最大切片中层与传话白领2026 工程岗回流周期9 到 12 个月中位