原文翻譯:亞馬遜大裁員,怪AI,還是經濟? 作者:Gergely Orosz 亞馬遜再次大規模裁員,聲稱要提高彈性。但這次裁員的背後,究竟是美國經濟出了問題,還是AI已經開始搶飯碗了? 大家好,我是Gergely,這是《實用工程師》郵件週刊的免費特別版。我會從資深工程師和技術管理者的視角,為你帶來科技巨頭和新創企業的第一線動態。今天這篇文章節選自上週的《The Pulse》完整版。訂閱完整版請點這裡。 網路零售巨頭亞馬遜上週突然宣布要裁員14,000人。最近幾年,這家公司已經多次大規模裁員: - 2023年1月:裁員18,000人。 - 2023年3月:再裁9,000人。 - 2023年11月:Alexa團隊裁員數百人,為了轉型為生成式AI(GenAI)。 - 2024年4月:AWS業務裁員數百人。 軟體工程師不幸成了這輪裁員的「重災區」。根據GeekWire報道,光是華盛頓州就裁了2,300人,其中25%都是軟體工程師。 亞馬遜負責人員體驗和技術的高級副總裁Beth Galetti給員工的內部信並沒有明確解釋原因: 「或許有人會疑惑,公司業務明明表現很好,為什麼還要裁員?我們每天都在創造良好的客戶體驗,快速創新,取得強勁的業績。但別忘了,世界變化很快,這一代AI技術堪比互聯網誕生以來最具顛覆性的創新,企業必須精簡組織結構,更扁平、更靈活,才能跟上時代節奏。」 這封信傳達的意思令人困惑:業務很棒,但我們還要裁員?一般來說,公司裁員都意味著業務出了問題,但亞馬遜顯然不是這種情況。那麼,真實原因究竟是什麼呢? 裁員為了效率? 官方給的解釋是: > “我們堅信必須精簡組織架構,更少層級、更多責任,才能更快地服務客戶和推動業務。” 這種說法聽起來耳熟嗎?因為2023年的大裁員基本上都用了這個藉口。疫情期間科技業瘋狂招聘,組織變得臃腫,決策緩慢。 2023年開始,Meta率先精簡了管理階層,其他大廠紛紛跟進。但亞馬遜之前已經進行過多次裁員,難道他們直到今天才意識到這個問題?顯然,這種解釋並不充分。 裁員是為了買更多GPU? 就在宣布裁員的第二天,亞馬遜也發布了一個重大AI計畫——Project Rainer。這是AWS史上最大的AI資料中心,配備了50萬個亞馬遜自主研發的Trainium2晶片。 Anthropic公司將使用這些晶片來訓練下一代Claude大語言模型(LLM)。 建造這樣的資料中心非常燒錢。 Project Rainer一個計畫就投入了110億美元。那麼,裁員是為了把省下來的錢投到AI資料中心嗎? 我們簡單算一下: - 亞馬遜現金儲備高達930億美元。 - 自由現金流(扣除基礎建設投資後的利潤)為320億美元。 - 裁員節省成本大概20-40億美元。 這意味著裁員節省的錢甚至不到一個Project Rainer的一半。實際上,亞馬遜有足夠的錢建造三個同樣規模的資料中心,根本不需要額外裁員來節省資金。 「精簡結構」和「AI替代者」都站不住腳 不只是我,亞馬遜前高階主管Arne Knudson也不認可官方給出的理由: > 「我在亞馬遜幹了18年,經歷過幾次裁員,但從沒見過連續數年如此大規模的裁員。這絕不僅僅是疫情後精簡的理由,那些人早在2022年就已經被裁掉了。 > > 而說AI取代了3萬人,我也不信。我的專業是AI,也曾在亞馬遜負責AI項目,目前AI自動化程度和準確度根本沒達到這個水準。 > > 從HR部門的情況來看,情況變得越來越糟。他們外包了很多工作,HR人員疲於應付,流動性很大。如果真的裁掉了大批HR人員,後續的招募顯然也會停擺。這說明亞馬遜至少一年內不會擴大招聘,這次裁員肯定不只是表面上所說的理由。 」 美國經濟才是真正的幕後推手? AWS表現依舊亮眼,但亞馬遜的零售業務呢? 亞馬遜作為全球最大的電商平台之一,對美國經濟最為敏感。如果經濟狀況不佳,消費者最先削減的就是非剛需品消費,而亞馬遜會是第一批感受到衝擊的公司之一。 近期,餐飲連鎖品牌Chipotle的CEO就透露了類似的趨勢: > “我們發現所有收入群體的消費者今年都明顯減少了外出用餐的頻率,尤其是家庭年收入低於10萬美元的人群。這群人佔了我們收入的40%。年輕人(25到35歲)群體受通膨影響尤其明顯,他們的消費能力顯著下降。” 物流巨頭UPS也佐證了這個趨勢。他們最近裁員48,000人,原因正是快遞業務量下降,收入減少。 由此可見,美國整體消費性確實在下滑,電商產業必然最先感受到衝擊。這才是亞馬遜此次大裁員背後最合理的解釋——他們正為經濟低迷的到來提前做準備。 同樣身為科技巨頭的Google、Meta和微軟沒有類似大規模裁員,因為它們的主要業務並不直接面對消費者,而亞馬遜不同,它直面零售市場變化,更早感受到經濟下行的跡象。 在我看來,亞馬遜的決策一貫高度理性,這次的連續大裁員背後,最可信的理由恐怕還是經濟——亞馬遜認為,美國消費者正準備勒緊褲腰帶了。
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