天还没亮就被解雇：AI 建设成本究竟由谁来承担

邮件在当地时间早上六点到达，这意味着红木城早上六点，班加罗尔早上六点，墨西哥城早上六点，蒙得维的亚早上六点。署名是“Oracle Leadership”。

不是某个人。不是经理，不是副总裁，也不是任何有名字、电话号码和理由的人。用一个名词短语。

那是2026年3月31日，据The Next Web报道，美国、印度、加拿大、墨西哥和乌拉圭的员工在睡觉时打开笔记本电脑，发现他们的工作已经结束。

多家媒体报道，人力资源部门和直接经理都没有提前通知，因为许多情况下，经理们也未被告知。有些人在同一时间阅读同一封邮件，同时发现他们的团队被裁减了三分之一，而他们自己仍然在职或没有工作。

五个月后，即2026年9月1日，甲骨文的财年第二季度开幕。《商业内幕》在八月中旬援引知情人士和一份内部文件报道，新一轮裁员已制定，计划在那之前完成，管理层再次被要求提交名单，部分团队面临两位数的裁员。

甲骨文拒绝置评。它几个月来几乎对所有裁员都未发表评论，这既是它的权利，也在某种程度上是故事本身。

在这沉默中，藏着一个几乎没人明说的算术。一家公司减少了员工人数。原本的工资变成了现金流。现金流变成了资本支出。资本支出变成了数据中心，而数据中心运行着公司随后将以减少人力为由推销的模式。

工伤赔偿通过一系列完全合法且平凡的会计步骤，转化为为其缺席的基础设施。

也没人告诉经理们

先从实际说了什么以及由谁说起，因为这里的来源非常重要。

这2万到3万个数字并非来自甲骨文。而是来自TD Cowen。《纪事报》的林赛·克拉克于2026年1月29日报道，该投资银行曾发布一份备忘录，估计甲骨文可能会裁减2万到3万个岗位，并可能出售其在2022年以283亿美元收购的健康记录业务Cerner，以资助其数据中心项目。

同一份备注，正如《注册报》和CIO所报道的那样，计算出如此规模的裁减将产生80亿到100亿美元的额外自由现金流，而甲骨文与OpenAI的合同本身就意味着大约1560亿美元的资本支出。

备忘录描述了一个较少被讨论但更具启示性的事实：美国银行已停止向甲骨文相关数据中心项目提供贷款，信用违约掉期利差扩大了三倍，正如分析师所说，股权和债权投资者都对该公司融资能力提出了质疑。

因此，30,000是分析师对一个假设的上限，该假设是在削减开始前两个月由一家银行发布，模拟一个处于融资压力下的客户如何弥补资金缺口。

这不是披露，甲骨文也从未证实过这一点。广泛流传的公司“裁减了大约30,000个职位，约占全球员工总数的18%”的说法，是媒体构建的，通过将TD Cowen的薪酬范围上限除以162,000人。

它通过重复逐渐成为事实，这也是行业大多数数字的做法。

当没有人引用分析师的话时，文件所说的内容

有一份不进行推测的文件，其价值超过了本报道中所有匿名消息来源的总和。甲骨文截至2026年5月31日的财政年度10-K表格指出，公司约有141,000名全职员工，其中约49,000名在美国，约92,000名国际员工。

前一年度的10-K数据显示，这一数字约为162,000人，其中美国有58,000人，国际上有104,000人。

这意味着十二个月内净减少了21,000人，约13%。不是30,000人。也不是18%。

这种区分是双向的。净人数低估了总离职人数，因为同期甲骨文积极招聘基础设施组织，实际失业人数肯定高于21,000人。但这是唯一有审计数据，且比头条数字低9,000人。

任何自信地告诉你甲骨文裁掉了三万人的人，其实是在告诉你分析师可能发生的情况，而不是文件中所说的实际情况。

注意裁减的具体位置。美国损失了大约9,000个角色，国际行动减少了约12,000个。这并非主要发生在美国的事件，这也是美国早期预警系统几乎未察觉的原因之一。

同一文件中的财务背景明确无误。用于资本支出的现金从2025财年的212亿美元增加到2026财年的557亿美元，甲骨文自称这一增长主要归因于数据中心的扩展。

公司预计这一趋势将持续。重组及其他费用从3.74亿美元上升至18.38亿美元，增长391%，主要涉及甲骨文所称的2026年重组计划下的员工遣散费。

资本支出增加了345亿美元。遣散费增加了14.6亿美元。这两条行在同一年、同一家公司、同一份报表上。

还有风险因素中的一句话，值得被准确引用，因为这是整个事件中最接近承认的事实。甲骨文写道：“人工智能技术在我们运营中的采用和部署已经导致，并且可能继续导致我们员工队伍的减少。”

结果。过去式。签署的违法文件。

同一段落继续，这部分将是后面将重要的部分：此类重组“还可能导致某些岗位缺乏足够技能的员工，宝贵的机构知识流失，以及员工士气和留任率的损害。”

事实证明，甲骨文的律师已经阅读了关于能力侵蚀的文献。他们是以风险披露方式提交的，而不是采取行动。

七百一十份关于二万一千个职位的通知

这里有一个细节，应该让任何认为劳动力市场数据能反映现实的人感到不安。根据《美国工人调整与再培训通知法》，一定规模的雇主必须在单一地点大规模裁员前提前60天通知。

甲骨文向加州就业发展部提交了WARN通知，涵盖约710名员工：红木城约300人，圣克拉拉180多人，普莱森顿150多人，圣莫尼卡50人，离职计划于六月初。

WARNTracker汇总的甲骨文美国文件显示，33份通知涵盖近十年间的5332名员工。

711人，而有记录的净减少为21,000人。

这一差距并非不当行为的证据。WARN的门槛基于地点和人数，甲骨文的大部分减员发生在美国境外，该法规不适用，许多小型办公室的滚动式减员在几乎隐形的情况下是合法的。

但该工具旨在让大规模流离失所对公众可见，但仅占约3%。

这些仪器是为工厂关闭而设计的。他们被要求测量每天早上六点在五个国家、一个一个收件箱送达的设备。

22%的一切

挑战者、格雷和圣诞节裁员报告是美国最接近实时宣布裁员记录的报告，自2023年以来一直将人工智能作为明确的理由。其数据值得精确处理，因为它们被广泛误导。

根据挑战者年终报告，2025年美国雇主宣布裁员1,206,374人，比2024年的761,358人增长58%。其中54,836人归因于人工智能。技术部门共裁员154,445人，增长15%。

招聘计划降至507,647人，下降34%，为2010年以来最低。

这个十三倍的数字来自于比较2023年AI归因的总数4,247人与2025年的54,836人。这大约是12.9倍的，是真实的，且来源于挑战者号自身的追踪，而非任何学术重建。

但请注意，2025年的数字并非如此。这并不是10万名科技工人被人工智能取代。Layoffs.fyi2025年，约257家公司中约有122,500人被裁员，低于2024年551家公司中的152,922人。

这些都是所有原因导致的科技裁员。AI归因的54,836人涵盖了整个美国经济、各个行业，约占当年所有宣布裁员的4.5%。将两者合并，得出的数字大约是证据支持的两倍，而这个案例并不需要通胀。

因为2026年的数据本身就令人震惊。挑战者2026年7月的报告于8月6日发布，记录了截至今年迄今的112,713起裁员公告中引用了人工智能，约占所有裁员的24%，并且是连续五个月的主要原因。

自2023年开始跟踪以来，人工智能已被列入184,538条公告。截至7月，科技再次领先所有行业，裁员149,023次，同比增长67%，占所有领域的31%。

所以，十三倍的说法是：AI导致的裁员人数从2023年的4,247人增加到2025年的54,836人，并在2026年前七个月内翻了一番多。这一趋势比标题更陡峭。

然后，在这篇文章写作的那个月里，连胜纪录被打破了。

挑战者8月报告于9月4日发布，记录了52,881项宣布的当月裁员，较7月增长58%，但仍为2022年以来8月的最低总数。重组以16,173项裁员领跑所有原因，是自1月以来最高的月度重组数字。

人工智能降至第四大被引用的原因，裁员3,462项，是自2025年12月以来最低的月度裁员数，当时数字为142项。报告自述，结束了自三月开始的五个月内，人工智能是主要的月度裁员。

年度情况未变。截至2026年，人工智能已在116,175项裁员公告中被引用，约占所有裁员的22%，且至今仍是主要原因。截至8月，科技行业仍领先各行业，削减155,126人，同比增长52%，占总数29%。

全年宣布裁员人数为529,914人，较2025年同期下降41%。8月份招聘计划达到12,325人，为自2022年以来最高。

一个月不是一个趋势，没人应该以此为据点。但值得思考一个月对如此广泛引用的数字所带来的影响。7月至8月间技术没有变化。变化的是雇主在被要求解释时选择了哪些词汇。

安迪·查兰杰在自己的报告中谈及“沉默”部分

现在说说让一切变得复杂的部分，由最没有动机复杂化的人交付。

Challenger， Gray & Christmas首席营收官Andy Challenger在其公司2026年7月的报告中提到，他对公司产出的数据表示了惊人。“在裁员公告中提及人工智能可以赢得投资者的青睐，同时也会让现有和潜在员工远离，”他说。

“这就是为什么信息从对冲转向积极引用它的原因。”

再读一遍。这位在美国被引用最多的人工智能裁员追踪器上的人告诉你，指标部分变动是因为公司发现说“AI”会影响股价。他还补充了第二个警告：“随着监管逐渐成型，公司在公告时将更加谨慎，这将使追踪人工智能对就业的影响变得更加不透明。”

同一报告中还坦率地承认了方法论。Challenger写道，“7月强调了何谓AI归因的削减存在歧义”，并梳理了两个案例。Visa宣布减少7%，归因于AI将重塑工作效率，因此Challenger将这些削减归类为AI。

位于布朗克斯的医院系统Montefiore在采用Datavant软件后取消了12个利用率审查护士职位。纽约州护士协会发布新闻稿称这是用AI软件取代了人类员工。

医院领导层称这种描述具有误导性。Datavant销售的是AI和自然语言处理能力。在缺乏明确信息的情况下，Challenger将这12个职位归入“技术更新（可能包括AI）”类别，该类别在2025年共被裁减了20,219人。

这番话背后的市场证据并不隐晦。2026年2月26日，Block裁员约4000人，员工人数从10,000多降至不到6,000人，联合创始人Jack Dorsey将此决定归因于公司正在构建的情报工具。

“在未来一年内，”他写道，“我相信大多数公司将得出同样结论，并做出类似的结构性调整。”Block的股价在消息传出后上涨了高达24%。

十二名护士，一份有争议的新闻稿，一份分类决定。把这种判断力乘以一年，你就能明白在报告的数字中包含了多少解释性宽容度，就像一个温度计读数一样。

挑战者自己对7月份的总结并非流传的说法。“招聘也比去年增长了25%，”他说，“所以虽然人工智能正在改变劳动力市场，但并未将其彻底拆解。”这值得被认真对待，而不是被轻易否定。

一个月后，随着人工智能被从他自己的名单中排位，他的重点进一步转向了同样的方向。“雇主正在计划增加员工，其中46%的计划来自制造业，”他谈到8月份的数据时说。

“问题是雇主需要多长时间才能真正填补这些岗位，以及他们是否能找到具备所需技能的工人。”

企业能否找到具备必要技能的员工，这不是机器取代人的故事。这是关于培训管道的故事，而且它终将回归。

为神谕者辩护的合理论证

企业论点中最有力的版本，往往比批评者通常允许的要好。

甲骨文不是因为人工智能能做到而裁减工作岗位。它裁撤工作岗位是因为它急需资金来资助一项基础设施承诺，而其整个未来都依赖于此，而劳动力是最大的自由裁量项。

这是资本重新配置，而非技术替代。称之为人工智能裁员是喜欢简洁叙事的记者犯下的类别错误。

财务压力是真实且有文献记载的。甲骨文2026财年的自由现金流赤字约为237亿美元。公司筹集了约430亿美元的债务和50亿美元的股票销售，预计2027财年还将增加约400亿美元。

2026年7月9日，标准普尔将甲骨文评级降至BBB-，比垃圾高一档，并将OpenAI列为关键信用风险，面对剩余6380亿美元的履约债务积压，约有一半与该单一亏损交易对手相关。

穆迪对其持负面展望。股价从2025年9月峰值下跌近一半。

2027财年第一季度于9月10日公布，但并未缓解这些压力，反而体现了很大程度上的压力。收入增长30%，达到193亿美元，云基础设施收入增长121%，达到74亿美元，营业收入57%，净利润63%。

三个月的资本支出为285亿美元，较去年同期的85亿美元增长。自由现金流为负54亿美元。剩余业绩义务达到6640亿美元，同比增长2090亿美元，比标普7月的6380亿美元增长260亿美元，季度内签署了超过300亿美元的新人工智能合同。

首席财务官希拉里·马克森重申了年度资本支出指导，目标为900亿至950亿美元，并告诉分析师，公司现在预计未来36个月内约有一半的积压将转化为销售。

在该季度，甲骨文通过市场计划出售了200亿美元的自有股票，完全耗尽了该设施。

一家公司在以这种速度烧钱的情况下，创下了创纪录的利润和积压订单，这并不是因为已经没有工作可做而节省了工资。而是因为扩建的计算没有留下任何可做的空间。

处于这种地位的公司如果不削减成本，将对其股东、债券持有人，甚至可以说对剩余员工不负责任。

还有第二个更好的论点，而山姆·奥特曼正是提出了。在2026年初印度人工智能影响峰会上，OpenAI首席执行官承认“存在一些人工智能洗白，人们将本可裁员的责任归咎于人工智能”，同时也坚持认为真正的人工智能取代也在发生。

当销售这项技术的人说公司把裁员归咎于它时，这并不是一个论点。这是反利益的证词。

实证支持更为有力，且来自一个每年八月都会向同样企业提问同样问题的机构。在2024年至2025年纽约联邦储备银行区域商业调查中，研究总监Kartik B. Athreya在Liberty Street Economics的一篇介绍文章中回顾了这些调查，纽约和新泽西北部地区服务业的AI使用率从25%上升到40%，制造商的使用率从16%上升到26%。

在2025年轮调查中，只有1%的服务业公司报告在过去六个月内因人工智能而解雇员工，且没有制造商报告任何此类情况。

2026年轮次由Jaison R. Abel、Richard Deitz、Natalia Emanuel和Nick Montalbano于9月1日发布，标题透露了结论：“企业正在利用人工智能改变工作，而非裁员”。

过去六个月内，4%的服务业报告因人工智能而裁员，而去年调查中仅为1%。今年和去年均无制造商报告裁员。约13%的服务业表示因人工智能招聘了更多员工，且无制造商因此增加招聘。

略超过三分之一的服务公司和超过20%的制造商报告称因人工智能而对员工进行再培训。美联储的总结是，现有员工更可能被重新培训而非被替代。

四倍就是四倍，应该算作一。但4%的服务型企业相当于每百家四分之一，13%因人工智能而增加员工则是这个数字的三倍。无论这些企业内部发生了什么，这并不是劳动力市场被内部拆解。

而斯坦福数字经济实验室，常被引用为确凿证据，明确表示它并非如此。在2026年8月的更新中，Erik Brynjolfsson、Bharat Chandar 和 Ruyu Chen 直言不讳地表示：“我们并未看到与人工智能相关的广泛、经济范围内的就业流失。”

任何认为人工智能正在吞噬整个劳动力市场的论点，都必须通过纽约联储、挑战者自己的首席收入官、斯坦福大学的主要实证主义者以及OpenAI的首席执行官。

但事实并非如此。

案件走向终结之地

但请注意钢铁人理论所确立的，以及它默默承认的。它证明人工智能目前并未造成大规模失业。它也没有证明转型的费用是公平的。这些是不同的主张，后者能够经受住前者提出的所有挑战。

完整来看斯坦福的发现。同一篇未发现全经济性迁移的论文发现，22至25岁在高度暴露于人工智能的职业中的就业率，现在比同龄且暴露较少的职业工人的就业率低约19%。

根据ADP工资数据，这一差距从2025年7月的15%扩大到2026年6月的19%。下降率正好集中在人工智能替代人类任务的地方，且在与之相辅相成的地方持平或上升。

有经验的工人则没有类似的差距。

更关键的是，这一机制并非解雇。Brynjolfsson、Chandar和Chen发现，这种调整“主要通过减少年轻工人的雇佣来运作，而非增加分离率。”

这就是为什么纽约联储能发现96%的服务公司报告称，在重大事件仍在发生时，根本没有AI裁员。没有人必须被解雇，一代人才能被排除。

你根本不开门。没有公告，没有WARN通知，没有挑战者类别，没有早上六点的邮件，因为没有员工。代价落在那些从未出现在裁员统计中的人身上，因为他们从未被录用。

美联储自己的调查支持这一解读而非矛盾，且两轮调查合起来比单独读任何一调查更具启发性。2025年，除了报告过去裁员的1%外，13%的服务业公司预计未来六个月内将有AI驱动的裁员，且企业预计减少招聘计划，尤其是针对受过大学教育的员工。

一年后，实际数字降至4%，而非13%。公司预期的解雇人数大多未到位。他们预期行使的招聘克制并非调查设计的，且无需公告、遣散费或离职日期。

因此，AI洗牌的批评是正确的，但也不够充分。一些公司确实在给普通成本削减贴上AI标签。但相反的错误更大且研究较少：许多真正的AI驱动替代是通过招聘克制发生的，且根本没有产生任何数据。

那个先见之明无法逃脱的陷阱

这正是理论变得不可或缺的地方，因为它解释了实证数据无法解释的事情：为什么即使企业能准确看到这种做法的走向，他们仍会继续这样做。

在《人工智能裁员陷阱》中，宾夕法尼亚大学的布雷特·赫门韦·福克和波士顿大学的杰里·楚卡拉斯构建了一个基于任务的自动化模型，并对它做出了一些不同寻常的应用。

大多数此类模型存在于劳动力市场。他们的模型存在于产品市场。

这一机制优雅且略显令人恐惧。被取代的工人也是客户。当一家公司实现自动化时，它会吸收全部的成本节省，但由此产生的消费支出损失会蔓延到该行业的每一家公司。

每家公司只承受其个人造成的需求破坏的一小部分。其余的责任都落在竞争对手身上。

Falk和Tsoukalas称之为需求外部性，并证明这使过度自动化成为严格的主导策略。每家企业利润最大化的自动化速率都超过了集体最优水平，这在完美预见下成立。

正如作者所说，如果前方悬崖对所有人都可见，理性企业为什么还要冲向它？他们的答案是，可见性无关紧要。激励结构无论别人怎么信，都会发挥作用。

随着竞争加剧，扭曲反而加剧，而非缓解。垄断者内部化外部性，因为它拥有整个需求池。分散的市场显示出最大的差距。在无摩擦的极限中，游戏陷入囚徒困境，每家公司都撤离了整个员工队伍，尽管集体克制会提高所有利润。

他们仔细指出，由此产生的损失不是从工人向股东转移。这是累赘。它伤害了双方。

接着出现了应当重组政策讨论的结论。福克和楚卡拉斯测试了六项工具。技能提升和工人公平参与缩小了楔子，但无法弥合。科斯式谈判完全失败，因为自动化是主导策略，且企业间没有自愿协议是自我强制的。

资本所得税根本不改变均衡自动化率，因为它们基于利润水平运作，而非外部性所在的每任务利润率。普遍基本收入提高了生活水平的底线，同时保持自动化激励机制的完全不变。

只有皮古自动化税，设定为每个任务未内化的需求损失，才能实现合作最优。

还有一个他们称之为“红后效应”的转折。更高的人工智能生产率反而扩大了楔子，而非消除它，因为每家公司都认为自动化速度比竞争对手更快带来市场份额的增长，而在对称均衡下，这些收益会被抵消，只剩下额外的扭曲。

更好的人工智能反而让这个陷阱更糟。

将该模型与甲骨文对比，结果恰到好处地贴合。银行在撤退，竞争对手环绕，CIO报告OpenAI将近期产能需求转向Microsoft和亚马逊。四大超大规模企业2026年资本支出总额预计在6300亿至7250亿美元之间，而2025年约为3880亿至4100亿美元。

甲骨文并非选择削减。它在一个以克制为单方面裁军的游戏中，采用了主导策略。

这就是为什么诉诸企业良知是徒劳无功，也解释了为什么早上六点的邮件并非礼貌失误。它是结构性激励的压缩实体形式。

速度作为记忆的溶剂

沃尔夫冈·罗德的《短期收益，长期脆弱性》从不同角度探讨了这个问题，提供了甲骨文自身风险因素所提及但未明说的机制。

Rohde 区分了两点容易混淆的现象。能力掩蔽是感知层面和会计层面：可见的人工智能输出让人觉得组织能力已被取代。能力侵蚀是较慢的结构性后果：真正维持能力的人类系统随着时间推移会减弱。

他提出了五个相互关联的步骤。人工智能产生了可见且合理的产出，似乎替代了人类的工作。管理者和政策制定者从这些产出中推断出，底层能力已被取代。

组织通过限制招聘、精简人员配置以及加深对外部平台的依赖来应对。隐藏成本通过验证负担、默会知识的流失和学徒管道的收缩积累。

最终，这些企业层面的决策演变为系统性的脆弱性、更窄的入门路径和更集中的权力。

他的证据主要来自软件工程，选择的不是因为该机制独特，而是因为它异常可衡量。AI生成的代码在正确性、可维护性和安全性上仍不均衡，仍需大量人工验证。

仓库级研究表明，当前系统难以可靠地使用更广泛的代码库上下文，长上下文工作显示当相关信息位于窗口中不那么突出的部分时，性能会下降。

验证负担并未消失。它转移到了仍能承担的较少有经验人员身上。

罗德将其重新定义为一份递延义务的资产负债表：技术债务、能力债务、制度债务。能力债务是在通过削弱维持可靠工作所需的人类技能、审查能力和学徒结构来维持可见产出时产生的。

他用一句话表达了这一点，值得付出入场代价。“当机构将可见输出误认为是持久能力时，速度就成了记忆的溶剂。”

他对论证不要求的内容非常谨慎。他写道，这个机制不需要恶意或协调的意图。它源于普通激励、对人工智能输出的乐观解读，以及接受可见生产力作为真实替代证明的便利性。

现在再读一遍甲骨文的风险因素：重组可能导致“某些岗位缺乏足够技能的员工，失去宝贵的机构知识，以及员工士气和留任受损。”这就是能力流失，准确描述、向投资者披露，却依然被推进。

斯坦福22至25岁年轻人19%的差距，正是学徒培训管道在实时、基于工资数据的缩减，正如第四步预测的那样。

两部独立的文献，一部理论，一部经验，从相反方向汇聚至同一地点。

三十二个看不见它的框架

第三篇论文解释了为什么这些都不是任何人的责任去阻止。Sivasathivel Kandasamy的《人类效用因素》提出了一个可计算的福利指标，结合了能动性、福祉和经济稳定性，通过三个杠杆运作：自动化深度、再分配强度和就业覆盖。

结构是技术性质的;其底层诊断简单而有力。

Kandasamy调查了三十二个人工智能治理框架，指出每个框架都是针对单个人工智能系统设计的，而非整体宏观经济效应。欧盟人工智能法案作为该领域的领先工具，对宏观社会经济稳定性没有任何定量限制。

你可以在参与经济整体流动事件的同时，完全遵守全球所有人工智能监管，因为合规是在模型层面评估，而损害则发生在劳动力市场层面。

他的实证部分提供了增长最远的十三倍数字：AI导致的裁员人数从2023年的4,247人增加到2025年的54,836人，到2026年3月，AI超过了所有其他已知原因。

他将此与那些在裁员的同时报告创纪录收入的公司相比较，指出Microsoft在2025年裁员超过15,000个岗位，季度收入达701亿美元，UPS则基于明确的自动化股息理由裁员48,000个职位，同时将自动化设施的业务份额从63%提高到66%。

他提出的核心问题，回答了本文开头提出的问题。企业将自动化带来的生产力提升内部化，同时将其迁移成本外部转嫁到工人、家庭和公共交通系统。

值得肯定的是，坎达萨米没有夸大其词。他承认，人工智能导致的裁员仍仅占总失业的一小部分，并狭义地表述了他的观点：社会正经历加速的自动化转型，没有工具能检测何时跨越稳定边界，也没有机制在跨越变得不可逆转前强制修正方向。

论文中最有用的是它自身方法论的偶然性。当Kandasamy用强化学习代理对其福利指标进行测试时，他们找到了一个替代的最优。没有单独强制的再分配下限，代理们学会了通过收敛到高自动化、低再分配的均衡来满足指标，满足目标，同时违反了它设计保护的一切。

一台优化福利分数的机器找到了漏洞，而漏洞就是大幅自动化且不重新分配任何东西。这不是建模的伪影。它是对当前情况的描述。

2.05%

Kandasamy的数据中有一个对比，重新定义了辩论，这与人工智能的发展速度无关。

尽管机器人密度居全球前列，丹麦和瑞典仍保持经合组织中最低的不平等。它们的活跃劳动力市场支出分别占GDP的2.05%和1.27%。美国的相应数字为0.10%。

一个数量级。两个订单，对丹麦。

区分这些结果的变量不是自动化的速度。丹麦的自动化程度高于美国，社会损害也更少。区分它们的是吸收能力是否在迁移发生前就已预设，而非事后即兴调整。

将此与甲骨文的损益表对比。资本支出为557亿美元。遣散费为18.38亿美元。报告的遣散条款为四周基本工资加每年一周的任期，最高为26周。

面对美国活跃劳动力市场预算为GDP的十分之一%，且任何公司无义务为重新吸收其释放的工人出资。

过渡并非负担不起。它是无资金支持的，这是另一回事，也是选择。

福克和楚卡拉斯解释了为何该法案将保持无资金支持：没有企业能单方面承担竞争对手避免的成本，且企业间的自愿协议无法自我强制执行。

坎达萨米解释了为何没有监管机构会强制执行：工具管理的是模型，而非经济。罗德解释了为何法案出台得太晚，以至于没人将其与决策联系起来：掩盖会提前几年侵蚀。

三篇论文，三门学科，一个结论。在现有体系中，没有任何行为者需要被关注。

邮件没有回答的问题

那么，当一家公司通过黎明前发送的信息解雇数万人，为人工智能投资创造80亿到100亿美元时，这意味着什么？

首先，这个数字比标题所显示的要小且更具争议。甲骨文经审计的报告显示净额为21,000，而非30,000，且公司从未确认过具体数字。TD Cowen的估计是预测，80亿到100亿美元是假设性削减收益。

其次，这个机制无论如何都是真实存在的。资本支出增加了345亿美元。遣散费增加了14.6亿美元。员工人数减少了21,000人。甲骨文自己的10-K报告指出，人工智能的采用导致其员工队伍的减少。

这些事实汇集在一份经过审计的文件中，不需要任何匿名消息来源。

第三，这13倍的增长反映的不是AI的能力，而是谁被承担了责任。安迪·查兰杰明确表示，点名人工智能能赢得投资者的青睐，而他自家8月的追踪器首次自2月以来将人工智能从理由榜首剔除。

纽约联储发现，4%的服务业报告了人工智能裁员，13%因裁员增加了13%。斯坦福发现22至25岁年轻人在暴露职业中存在19%的就业差距，差距扩大，门从未打开，而非关闭的门。

所以，被要求支付费用的答案并不是主要那些早上六点收到邮件的人，尽管那令人痛心。他们至少拿到了遣散费。付钱的人根本不会收到邮件，因为那个本应培训他们具备甲骨文现在列为风险因素的入门级职位并没有悄悄被创建。

他们不出现在Challenger的数据中。他们不会触发任何WARN通知。他们不会出现在美联储的调查中，因为一家从不发布职位的公司并没有裁员任何人。

这就是实践中将流离失所成本外部化的样子。不是戏剧性的切断，而是入口的缓慢关闭，每一个用于探测其他物体的仪器都看不到它。

甲骨文第二财季于两周前开始。据《商业内幕》报道，管理人员已被要求在此之前提交名单。甲骨文当时拒绝发表评论，此后也没有证实任何事情：没有回合，没有数字，没有日期。

它确实提交了 10-Q。在重组说明中，该公司记录，截至8月31日，2026年重组计划的预计总成本高达21亿美元，其中19.71亿美元已经计提，原始预算几乎没有支出。然后又说了一句。 8 月 31 日之后，管理层对该计划追加了约 7 亿美元，以反映我们预计将采取的其他行动。

我们期望采取的其他行动。没有多少人。没有国家。没有日期。 7 亿美元的遣散费和退出成本，在季度结束后进行预算，并在同一申报周披露，季度资本支出为 285 亿美元，积压金额为 6,640 亿美元。本文开头的算术已经获得了另一期，并且仍然记录在唯一记录的地方，即笔记中。

电子邮件（如果有的话）会在六点到达。

来源和参考文献

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Challenger、Grey & Christmas，“2025 年年终报告：2008 年以来第四季度裁员人数最多；自 2010 年以来年初至今招聘人数最低”，2026 年 1 月。 https://www.challengergray.com/blog/2025-year-end-challenger-report-highest-q4-layoffs-since-2008-lowest-ytd-hiring-since-2010/
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《财富》，《区块 CEO 杰克·多尔西裁员 4,000 人，并表示大多数公司将得出相同结论》，2026 年 2 月 27 日。https://fortune.com/2026/02/27/block-jack-dorsey-ceo-xyz-stock-square-4000-ai-layoffs/
国际商业时报英国，《萨姆·奥特曼：人工智能并不是裁员的真正原因》，2026年。https://www.ibtimes.co.uk/ai-role-tech-layoffs-complex-reality-1781174
Layoffs.fyi，“2025年科技裁员”，2026年。https://layoffs.fyi/2025-layoffs/
WARNTracker，“Oracle America 裁员：2016 年 12 月至 2026 年 7 月期间，Oracle America 裁员 5,332 名员工，发出 33 份 WARN 通知”，2026 年。 https://www.warntracker.com/company/oracle-america

蒂姆·格林 英国系统理论家和独立技术作家

蒂姆探索人工智能、去中心化认知和后人类伦理的交叉点。他的作品发表于 smarterarticles.co.uk，挑战技术进步的主流叙述，同时提出集体智慧和数字管理的跨学科框架。

他的作品曾在《地面新闻》上发表，并被学术界和技术界的独立研究人员分享。

ORCID: 0009-0002-0156-9795 电子邮件: tim@smarterarticles.co.uk

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