作者：Aakash Gupta
一方面，像亚马逊 ( Amazon ) 、Meta 和微软 ( Microsoft ) 这样的科技巨头裁员，是为了筹集资金购买 GPU（图形处理器，AI 训练和运行所必需的强大芯片）。他们的收入在增长，股价在攀升。他们裁掉员工，是为了把钱腾出来，砸向 " 算力 "。这可不是经济不景气时期的 " 降本增效 "。这更像是一场被迫的资源重新配置 —— 把发工资的钱，转投给数据中心。这笔账算得极其残酷：每裁掉 1% 的员工，省下的钱就能多买一批 H100（英伟达公司生产的顶级 AI 芯片，非常昂贵且抢手）。
与此同时，UPS、雀巢 ( Nestle ) 、福特 ( Ford ) 和塔吉特 ( Target ) 这些传统行业的公司也在裁员，但原因恰恰相反。他们已经部署了切实有效的 AI（人工智能）工具。比如，客户服务自动化、供应链优化、生成式设计系统等等。AI 带来的生产力提升是实实在在的，而且还在不断累积。这些公司不需要自己去购买庞大的 GPU 集群（由大量 GPU 组合而成的高性能计算系统）。他们从 " 超大规模云服务商 " ( 比如亚马逊 AWS、微软 Azure 或谷歌云 ) 那里租用 " 推理 " 算力（即运行 AI 模型得出结果），然后裁掉员工。因为现在这笔账（用 AI 替代人力的成本）终于算得过来了。
裁员的双方，都在喂养同一头巨兽。
科技巨头在疯狂 " 买铲子 "（指购买 GPU 等基础设施，就像淘金热里卖铲子的人）。而其他所有人，则在购买用这些铲子挖出来的 " 黄金 "（指 AI 带来的生产力）。
半导体公司稳坐中间，向整个产业链收取 " 租金 "。台积电 ( TSMC ) （全球最大的芯片代工厂）、英伟达 ( NVIDIA ) （GPU 的主要设计者）和阿斯麦 ( ASML ) （制造顶级芯片光刻机的唯一厂商）正在疯狂 " 印钱 "，而产业链的两端（科技公司和传统公司）都在大量裁员。
这个发生的时间点至关重要。目前，企业对 AI 的采用率大约是 10%，并且正朝着 50% 迈进。历史经验告诉我们，这个阶段（从早期采用到主流普及）的发展速度最快，创造的财富也最多。
但问题是，这些财富正集中在 " 算力 " 上，而不是 " 劳动力 " 上。企业的 " 市值 " ( 即公司总价值 ) 增长与普通人的 " 工资 " 增长之间的鸿沟，从未像现在这样巨大。
这不是一场经济衰退。这是一场 " 再平衡 "（即经济结构的根本性重塑）。而大多数劳动者，不幸正站在了天平的错误一端。
