DeepSeek 突然扩招 150 人，AI 越强公司怎么还越需要人？

这两年，「拥抱 AI」通常是和另外一件事同时出现的：裁员。极端如 Meta，扎克伯格一度设想把部分团队缩减最多 60%，微软、亚马逊等公司也在投入更多 AI 资金的同时削减岗位，连广告行业的巨头 WPP，都将裁撤一千人，用于 AI 技术研发等任务。其它部门，则要用更少的人完成更多工作——美名其曰「优化」。

这时候，「最美逆行者」出现了，向来以小而精著称的 DeepSeek 放出约 150 个岗位。

两个多月前，DeepSeek 才宣布要将所有部门的规模扩大至少一倍。这次，按照招聘信息与公开报道，这批岗位全部集中在服务端开发和 Agent 弹性计算两个方向——没有设置 AI 研究岗位，完全出乎意料。

DeepSeek Harness 团队负责人崔添翼表示，规模大了会产生复杂度，复杂度又反过来要求扩大规模。数据、机器与容器、训练和评测任务、Agent 环境、用户和请求都在急剧增加，原有后端系统便需要被升级、维护，甚至重写。

服务端岗位要覆盖大模型研究平台、Agent 框架、研发基建、API、线上服务与数据工程，其中线上系统要支撑数千万日活用户，API 则要承接超大规模调用。

另一批工程师将建设 Agent 弹性计算平台 DSec，从操作系统、虚拟机、网络和存储一路改到应用层调度，让大量 Agent 可以在隔离环境里同时运行、训练和接受评测。

要让 AI 在更大的规模上跑起来，要增加的并不止算力，还有一系列的配套。

一款笔记软件，也需要 1000 个人？

除了 DeepSeek，另外一个「逆行者」是 Notion。

据 The Information 报道，Notion 计划在今年将员工人数增加约 30%，新增岗位主要用于开发和销售 AI 产品。如果你对 Notion 的印象，还停留在小而美，那得了解一些冷知识了：Notion 已经拥有约 1000 名员工，如果增员计划完成，它的团队可能达到约 1300 人。

这个员工数字，可以说比做模型的公司还大得多，比如月之暗面训练出了万亿参数模型的 Kimi，2025 年公开的员工人数约为 300 人，Notion 的规模约为其三倍。

只是在公共形象上，Notion 看上去一直不像一家大公司。它没有占据手机首页的信息流，也不靠广告接触数亿消费者；对于很多个人用户来说，它只是一个用来记笔记、整理资料和搭建数据库的安静页面，而且，这些事情大多不需要付钱。

这并不妨碍 Notion 赚钱，Notion 常年保持着正向的现金流，不上市，也不融资，创始人 Ivan Zhao 一直对融资也持怀疑态度。福布斯报道过一则趣事：Index Ventures 的合伙人 Danny Rimer 回忆起第一次见到 Ivan 是在 Figma 的一次董事会上，对方说自己很努力想弄明白投资人和董事会有什么意义。

「结论是：没有意义。」他说。

言出必行，他后来不再见投资人了，后来，Rimer 当时的同事得知法国艺术家马塞尔 · 杜尚是 Ivan 最喜欢的艺术家之一，专门带着杜尚展览的门票不请自来地出现在 Notion 的办公室，Ivan 却爽约了。

不吃资本压力，Notion 的毛利率一度高达 90%，日子过得很惬意。

你可能说：我没花过钱啊！这不都是免费的吗？

普通用户是这样的，免费建立页面和模板，再把链接发给协作伙伴，甚至开放公共编辑权限。不过，当越来越多人开始共同编辑、分配任务和积累资料，公司便需要更长的版本历史、更复杂的权限、统一登录、安全审计和成员管理，此时，Notion 开始按照团队人数收费，目前 Plus 套餐约为每人每月 10 美元，Business 套餐约为 20 美元，Enterprise 则单独议价。

BtoCtoB，这是 Notion 的获客「渠道」，先用一款好上手的个人工具建立习惯，再让它沿着分享链接进入团队，最后由公司统一买单。到 2025 年底，Notion 年度经常性收入已经超过 6 亿美元，并且保持正向现金流。

而一个重要的变化是，其中约一半收入已经来自 AI 产品。Forbes 笃定，Notion 不是在传统笔记业务之外试验 AI；AI 正在变成它的新主营业务。

Notion 估值及 ARR 变化，图片来源：SaaStr.ai

AI 没有让公司变轻

新业务也给 Notion 带来了传统软件没有的成本，「套壳」的魔咒没有放过它。

过去，一名用户多写几页文档，几乎不会明显增加 Notion 的开支；现在，每当用户让 AI 总结资料、搜索公司文件或者执行任务，Notion 都需要向上游模型公司支付推理费用。

一边放水，一边接水，这就是「套壳」产品必须面对的魔咒。Ivan Zhao 曾透露，Notion 原本约 90% 的毛利率，接入 AI 后被模型成本吃掉了约 10 个百分点。

为了避免重度用户不断调用 Agent 却只支付固定订阅费，Notion 也开始改变收费方式。即时使用的个人 Agent 仍包含在 Business 套餐中，能够在后台自动运行的 Custom Agents 则按 Credits 收费：任务执行得越频繁、步骤越复杂，消耗的额度越多。

Notion 因此也就迎来了「套壳」魔咒的副作用：一边是不断增长的用户，另一边不断增长的、向 OpenAI、Anthropic 等上游公司购买模型能力的账单。

2025 年，Sam Altman 在一次开发者大会上，公布了万亿 token 客户名单，其中 Sarah Sachs 即 Notion 的 AI 负责人，代表着 Notion 在 OpenAI 的消耗量已超万亿

面对魔咒，Notion 似乎不为所动，反而大量增员。新增岗位也不只属于模型工程师，在招聘页面上，除了 AI 平台、AI 安全、AI 工作流和移动端 AI 工程师（他们移动端真是做得太烂了），还出现了大量销售、客户支持，以及负责进入企业配置 Agent、数据和权限的「Outcomes Architect」。

这些岗位体现了 Notion 在 AI 道路上坚定的决心：把 Agent 真正接入企业，这背后需要有人处理数据迁移、安全审查、权限设计和工作流程，也需要有人向客户解释，这些昂贵的新能力究竟能解决什么问题。

AI 能够让软件替人完成更多工作，却没有让这种软件自动进入每一家公司，而想要在这条路上继续深耕和投入，Notion 需要的既不是更强大的模型，也不是更深的 AI 改造，而是更多的人。

AI 公司不一定越来越小

Notion 与 DeepSeek 看上去几乎没有可比性。前者做的是面向个人和企业的软件，需要销售、支持和交付；后者做模型与基础设施，需要的是后端、系统和平台工程师。

同时扩招，也不能证明 AI 必然创造更多就业。新增的工程、销售与交付岗位，也不一定与 AI 正在削减的岗位属于同一批人。

它们真正打破的是另一种过于刻板的想象：既然 AI 提高了个人效率，使用 AI 的公司就应该不断缩小，最后由少数员工管理一群 Agent。

或许 AI 可以把一项具体任务压缩到原来的十分之一，却可能让公司有能力同时承担十倍的任务；随之而来的数据、请求、客户与系统风险，又会制造新的工作。

个人效率提高和组织规模缩小，从来都不是同一件事。